Données & Architecture : Consultez notre Expert !
sur tous les sujets ci-dessous
  • Le Modèle Objet Métier, pierre angulaire de la gouvernance de la qualité des données
  • Le lignage des données (Data lineage), outil majeur de la traçabilité et de la qualité des données
  • Homologuer un modèle de données : principes, démarche et livrables
  • Évaluation de la qualité d’un modèle de données transactionnel
  • Amélioration d’un modèle de données transactionnel
  • Évaluation de la qualité d’un modèle de données multidimensionnel
  • Rationalisation d’un modèle de données multidimensionnel
  • Savoir appliquer les bonnes règles de dérivation des modèles de données
SID et modélisationmultidimensionnelleModélisationdes données(Data design)Architecturedes donnéesQualité desdonnées(Data Quality Management)Architecturede systèmes
Architecture de systèmes
  • Un modèle d’entreprise est-il un prérequis pour construire un Système d’Informations Décisionnel (SID) ?
  • API (Application Programming Interface) et Composants : Éviter les confusions pour réussir l’interopérabilité
Architecture des données
  • Comment construire un Modèle Objet Métier (MOM)
  • Comment exploiter le MOM comme socle du SIO (Système d’Informations Opérationnel) et du SID
SID et modélisation multidimensionnelle
  • Données décisionnelles vs Données opérationnelles – où sont les frontières ?
  • Granularité et hiérarchie des dimensions du SID
  • Quel modèle multidimensionnel retenir pour quels usages : étoile ou flocon ?
  • Faire évoluer et étendre sans « casser » un SID en fonctionnement
  • Apports du Big Data et du Machine Learning au BI (Business Intelligence = Informatique Décisionnelle)
  • Intégrer Données internes et Données externes dans le Big Data pour enrichir le BI
Modélisation des données
  • Évaluation de la qualité d’un modèle de données transactionnel
  • Amélioration d’un modèle de données transactionnel
  • Évaluation de la qualité d’un modèle de données multidimensionnel
  • Rationalisation d’un modèle de données multidimensionnel
  • Savoir appliquer les bonnes règles de dérivation des modèles de données
Qualité des données
  • Le Modèle Objet Métier, pierre angulaire de la gouvernance de la qualité des données
  • Le lignage des données (Data lineage), outil majeur de la traçabilité et de la qualité des données
  • Homologuer un modèle de données : principes, démarche et livrables
  • Un modèle d’entreprise est-il un prérequis pour construire un Système d’Informations Décisionnel (SID) ?
  • API (Application Programming Interface) et Composants : Éviter les confusions pour réussir l’interopérabilité
  • Comment construire un Modèle Objet Métier (MOM)
  • Comment exploiter le MOM comme socle du SIO (Système d’Informations Opérationnel) et du SID
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Koffi AGBLEKEY
30 ans d’expérience
Architecture SI – Expert Data
Ingénieur ETP, DESS Gestion d’entreprise, DESS Système d’Information
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