Formation Data Vault 2.0 : Modélisation de données
| 3100€ HT / personne |
| 4 jours (28 heures) |
Présentation
Data Vault est une nouvelle technique de modélisation d’entrepôts de données (aussi appelé data warehouse). Créé pour simplifier l’intégration des données provenant de différentes sources.
Data Vault offre une souplesse de conception qui permet aux entreprises de gérer les données provenant de systèmes d’information hétérogènes.
Data Vault vous permettra de gérer la persistance des données multiplateformes, les données multilatérales et multi-structurées, ainsi que les plateformes massivement parallèles.
Cette approche fournit un service d’analyse de données pour répondre à vos besoins en matière de veille stratégique, d’analyse et de data science.
Notre formation Data Vault : Modélisation de données, vous apprendrez la conception de votre entrepôt de données, la simplification du processus d’ingestion des données. Vous découvrirez également comment concevoir des données brutes et créer une plateforme moderne de données.
Nous vous enseignerons la dernière version de l’outil, Data Vault 2.0
Objectifs
- Comprendre l’approche du Data Vault et son concept
- Maîtriser l’architecture de Data Vault et son interaction avec le Big Data, l’IA et le NoSQL
- Savoir construire, automatiser et déployer des systèmes Data Vault
- Établir des audits et garantir le traçabilité des données
- Comprendre le Design Data Vault
Public visé
- Data analysts
- Data scientists
- Data engineers
- Data miners
Pré-requis
- Connaissance en SQL et en gestion de base de données
- Expérience en Data Warehousing ou BI
- Expérience en Star Schema ou 3NF
Note : Ambient IT n’est pas propriétaire de Data Vault, cette méthode appartient à DataVaultAlliance Holdings LLC.
Programme de notre formation Data Vault 2 : Modélisation de données
Introduction à Data Vault
- Qu’est-ce que Data Vault ?
- Fonctionnalités de base De Data Vault
- Étapes de modélisation de Data Vault
- Avantages de modélisation Data Vault
La mise à jour Data Vault 2.0
- Nouvelles méthodes pour couvrir l’entrepôt de données
- Architecture de référence
- Processus de développement et d’exploitation
- Projets agiles
- Automatisation continue
Hub
- Entités structurelles ou hubs
- Créer des hubs
- Liste des clés métier
- Séparer les clés métier dans les différentes tables
- Clé de substitution
- Entités
- Stationnement et Employé
- Position
- Affichage
- Application
Liens
- Liaison des hubs
- Liens hiérarchiques
- Liens d’exploration
- Méthodes alternatives de modèle de transaction
- Établir les relations entre les objets métiers
- Gérer les changements dans la granularité des données
- Réduire l’impact de l’ajout d’une nouvelle clé métier
Satellite
- Conservation des changements
- Relations entre hubs et les liens
- Attributs temporels et descriptifs
- Structure du modèle de données DV
Architecture de Data Vault
- Normes robustes de l’architecture
- Méthodes de définition
- Couches essentielles de l’architecture
- Zone de transit
- Entrepôt de données d’entreprise
- Couche d’information
- Mise en œuvre des règles
Intégration et ingestion de processus
- Processus d’intégration des données
- Simplification des processus
- Séparation des données structurelles
- Création d’un modèle Data Vault efficace
- Tables Link-Satellite
- Intégration de données ETL
- Remplir les données ETL
Entrepôt de données de Data Vault
- Facilité d’extension grâce à l’approche agile
- Créer des modèles hautement évolutifs
- Audit des modèles
- Coffre-fort de données
- Aspects de la 3NF (3ᵉ forme normale)
Principes de traçabilité
- Techniques de stockage de données
- Activation d’audit
- Audibilité des données
- Traçabilité des données
- Suivi et inspection des données historiques
- Systèmes EDW/BI
- Nettoyage des data
Application de Data Vault
- Entrepôt dynamique de données
- Entrepôt d’exploitation
- Extraction de données dans les bases de données
- Lier les informations externes
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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