Dans cette session, nous abordons le concept le plus structurant d'un projet en BI à savoir les faits. Nous démarrerons par un exemple extrêmement simple pour ensuite aborder des exemples un peu plus business.

Dans cette partie, nous aborderons un autre concept structurant en Business Intelligence à savoir les dimensions. Nous partirons encore de l'exemple du stylo puis nous prendrons d'autres exemples plus orientés business.

Dans cette partie nous introduirons le concept d'indicateur. Cela dit, il nous manquera d'autres concepts de Business Intelligence avant de pouvoir définir ce concept.

Les indicateurs sont abordés comme des unités d’œuvre essentielle des projets de BI.

Dans cette partie nous aborderons un concept structurant pour construire un indicateur à savoir les Mailles

Dans cette partie nous aborderons un concept structurant mais optionnel pour construire un indicateur à savoir les Mesures.

Dans cette partie nous conclurons sur les indicateurs, concept le plus important en BI.

Dans cette vidéo, nous simulerons une analyse faite par un manager ou un business analyst utilisant les concepts de base en Business Intelligence que nous avons abordé avant.

Dans cette partie nous introduisons la section qui consiste à exprimer un besoin en Business Intelligence.

Dans cette partie nous décomposerons quelques indicateurs. Cette exemple ne constitue pas un exemple d'expression de besoin BI complet. Nous enrichirons le processus par la suite.

Dans cette partie, nous corrigerons les exercices proposés dans la partie précédente.

Dans cette partie nous aborderons la notion de Dashboard, le livrable d'un projet en Business Intelligence.

Nous aborderons aussi une notion BI essentielle, les formes graphiques.

Dans cette partie, nous aborderons un concept controversé qu'est le fait complexe. Cette notion ne vient pas du monde de la Business Intelligence et est à utiliser avec précaution.

Dans cette partie nous aborderons quelques conseils sur le positionnement que devrait prendre un manager ou un Business Analyst lors d'un projet BI

Dans cette partie nous aborderons les différences entre un projet BI et un projet de Business Analytics.

Nous aborderons aussi les différences sur la manière d'exprimer les besoins par le manager ou le business analyst.

Dans cette partie nous allons aborder le template d'expression de besoin qui en fait est un des processus de la gouvernance des données. Nous verrons par la suite que nous abordons ici le data catalog (ou le dictionnaire des données) et le méta data management

Dans cette partie, nous allons contruire un data catalog (ou dictionnaire des données) collaboratif en utilisant AirTable.

Dans cette partie nous aborderons un exemple de template que vous pouvez utiliser pour concevoir un dashboard. Ce template est alors à communiquer au experts en Business Intelligence.

Dans cette vidéo, nous allons utiliser le template en nous basant sur les exercices précédents que nous connaissons déjà.

Cette partie introduit les composants fonctionnels nécessaire pour construire un projet BI

Dans cette partie nous abordons les sources de données d'un projet de Business Intelligence et nous survolerons la notion de Vision 360.

Nous aborderons aussi rapidement le positionnement du MDM (Master Data Management) dans la constitution de la vision 360

Dans cette partie nous aborderons la notion de Data Pipeline et sa position dans un projet BI.

Nous aurons aussi l'occasion de parler de la notion d'ETL.

Dans cette partie, nous irons explorer trois tendances de data modeling dans un Data Warehouse à savoir :

- Le modèle en flocon

- Le modèle en étoile

- Le Data Vault

Dans cette partie nous définirons les notions de Data Warehouse, Data Mart, Landing et Staging area.

Ces notions représentent les bases de données impliquées dans un projet BI

Dans cette notion, nous aborderons le concept de cube, il contient les données représentant les indicateurs du projet en Business Intelligence.

Dans cette partie, nous allons présenter le processus et les données impliqués dans l'étude de cas que nous allons utiliser dans la démonstration de Pentaho Data Integration et Power BI

Dans cette partie, nous allons présenter :

- Pentaho Data Integration

- Power BI

- MySQL

Ce sont les outils que nous allons utiliser pour mettre en oeuvre l'étude de cas

Dans cette partie, nous allons présenter l'architecture pour prendre en charge l'étude de cas. Cela nous permettra de définir le rôle de MySQL, Pentaho Data Integration et Power BI

Dans cette partie, nous allons présenter les fichiers Excel que nous utiliserons comme application source. Nous utiliserons Pentaho Data Integration pour les charger

Dans cette partie nous allons construire la base de données de landing, nous utiliserons Pentaho Data Integration pour la charger par la suite.

Dans cette partie, nous allons modéliser les flux de chargement de la base de landing avec Pentaho Data Integration.

Dans cette partie nous allons construire la base de données Data Warehouse, nous utiliserons Pentaho Data Integration pour la charger par la suite.

Dans cette partie, nous allons récupérer les données dans la base de landing et les charger dans le Data Warehouse en utilisant Pentaho Data Integration

Dans cette partie, nous allons utiliser Power BI pour récupérer les données dans le Data Warehouse.

Dans cette partie, nous allons utiliser DAX, le langage de programation de Power BI pour enrichir les données.

Dans cette partie, nous allons contruire des dashboards dans Power BI.