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Business Intelligence (1) – Data Warehouses

CODE CNAM : NFE211

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Équipe autour d'un ordinateur portable, écrans de code en arrière-plan

Les informations principales de la formation

Résumé

Business Intelligence (1) – Data Warehouses

Modalité : à distance

Durée : 6 mois / 50 heures

Date de début : 1 septembre 2026

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Tarif : À partir de 450 euros

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Présentation

Introduction

Organisation des cours

Durée 6 mois / 50 heures
Période de cours Octobre à Février
Modalités à distance
Rythme A votre rythme
Alternance Non éligible
Intitulé officiel Business Intelligence (1) – Data Warehouses
Code CNAM NFE211
Crédit ECTS 6 ECTS

Public cible

Prérequis

Ce cours est destiné aux auditeurs préparant le diplôme d’ingénieur en informatique option Systèmes d’information et Business Intelligence ainsi qu’à ceux inscrits au Master Informatique, parcours Systèmes d’information et Business Intelligence.

Prérequis : Bonnes connaissances en bases de données et en systèmes d’information.

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Programme

Contenu de la formation

Introduction

  • La Business Intelligence
  • Business Intelligence et Big Data
  • Objectifs d’un entrepôt de données
  • OLAP versus OLTP

Architecture d’un entrepôt de données

  • Architecture matérialisée /architecture médiateur
  • Dualité Entrepôt / magasins, Architecture de Inmon, Architecture de Kimball
  • Data Warehouse / Data Lake
  • Les méta-données, gestion, standardisation

Modélisation multidimensionnelle

  • La modélisation multidimensionnelle, faits, dimensions, hiérarchies, indicateurs
  • Modèles OLAP, ROLAP, MOLAP 
  • Modélisation en étoile, en flocon, en constellation
  • Les dimensions à changement lent (slowly changing dimension) 

Ingénierie d’extraction et d’intégration des données

  • L’extraction des données
  • Le nettoyage des données
  • L’intégration sémantique des données
  • Le rafraichissement des données
  • Solution par outils ETL

Business intelligence et Big data 

  • Data Lake 
  • Modern Data Warehouse
  • Data Fabric
  • Data Lakehouse

Environnement technologique

  • ETL : SQL Server Integration Services (Microsoft SSIS)

Carrière

Rythme des cours

Compétences visées

Objectifs

Acquérir une compréhension solide de la Business Intelligence (BI) et, plus largement, de l’ensemble des processus et composants d’une architecture décisionnelle centrée sur un entrepôt de données (Data Warehouse).

Cette UE met l’accent sur :

  • la conception d’un entrepôt de données (modélisation multidimensionnelle, faits/dimensions, granularité, historisation) ;
  • la mise en œuvre opérationnelle, avec un focus particulier sur la chaîne BI  : Data Warehouse – ETL – Data Mart – Reporting

À l’issue du module, l’auditeur est capable de définir une architecture BI, de concevoir un schéma d’entrepôt adapté aux besoins métiers et de mettre en place un flux ETL.

Remarque : pour une maîtrise complète du cycle décisionnel — de la gestion/valorisation des données jusqu’à leur analyse avancée (Data Science) — il est recommandé de suivre également le NFE212 (semestre 2), qui fait suite au NFE211 (semestre 1). 

Méthodes mobilisées

Méthodes d’évaluation

Poursuivre ses études

Tarifs et financement

Le coût d’une formation peut voir plusieurs type de financement. Le Cnam Pays de la Loire applique un tarif de référence de 21 € de l’heure lorsque la formation est prise en charge par un organisme : votre employeur, un OPCO ou votre compte personnel de formation (CPF).

Si vous financez seul votre formation, un tarif individuel réduit s’applique. Si vous êtes demandeur d’emploi, vous pouvez mobiliser des dispositifs spécifiques via France Travail ou la Région. Plusieurs solutions existent pour ne pas avancer les frais. Nos conseillers formation étudient votre situation au cas par cas et vous orientent vers le financement le plus adapté.

Catégorie Tarif Financement
Prise en charge organisme 1050,00 euros Employeur, plan de développement des compétences
Financement CPF 1050,00 euros Compte personnel de formation
Financement individuel 450,00 euros Autofinancement, facilités de paiement

Inscription

  1. Candidatez en ligne via notre formulaire de pré-inscription.
    Munissez vous de votre CV. Formats acceptés : pdf, doc, ppt

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