TECH60701.E2021.J01_public.pdf - Technologies de...

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Page 1 de 12 J01 E2021 Technologies de l'intelligence d'affaires - TECH60701.E2021 Présentation du cours Description Présentation et utilisation des technologies qui supportent l'intégration et l'exploitation des données dans le domaine de l'intelligence d'affaires, en se concentrant notamment sur l'utilisation avancée des bases de données relationnelles. L'intelligence d'affaires vise à extraire de la connaissance à partir de sources de données hétérogènes. Ce cours porte sur les différentes technologies reliées au stockage ainsi qu'à l'exploitation des données en contexte d'intelligence d'affaires. Dans ce cours, l'étudiant est amené à développer un regard critique sur la (1) structure, (2) la manipulation ainsi que (3) l'extraction de données de sources opérationnelles. Au-delà des enjeux techniques liés à l'utilisation de technologies couramment utilisées dans ce domaine, l'étudiant développera une bonne compréhension des enjeux reliés à la gestion de ces technologies (intégration et gouvernance de données, visualisation, prise de décision, enjeux reliés au big data). Objectifs IMPORTANT L'intelligence d'affaires vise à extraire de l'information à partir des données saisies par les systèmes opérationnels de l'entreprise. Pour être en mesure de déceler cette information cachée il faut premièrement enregistrer les données de bases dans des structures appropriées aux entrepôts de données. Ensuite, il faut analyser ces données à l'aide de techniques statistiques appropriées et de logiciels spécialisés qui aideront l'analyste dans sa démarche. Ce cours porte sur les technologies qui supportent l'intégration et l’exploitation des données par les analystes en intelligence d’affaires, en se concentrant notamment sur les bases de données relationnelles. L’ étudiant apprendra à bien comprendre, à manipuler et à extraire les données qui se trouvent dans les bases de données opérationnelles et dans les entrepôts de données. Pour cela, il devra comprendre les structures de données de ces environnements ainsi que les processus qui les gèrent. Il devra aussi comprendre les enjeux reliés à la gestion de ces technologies et processus. Coordonnées Enseignant(s) Bogdan Negoita Professeur(e) agrégé(e)
Page 2 de 12 1. 2. 3. : [email protected] Courriel : 4.366 Bureau Auxiliaire(s)/stagiaire(s) d'enseignement Soutien administratif Charlotte Cauchies Adjoint(e) aux activités professorales : [email protected] Courriel : 514-340-6474 Téléphone : 4.624 Bureau Matériel pédagogique Ressources bibliographiques Kimball, Ralph & Ross, Margy (2013) . «The data warehouse toolkit the definitive guide to dimensional modeling, third edition» , Indianapolis, Ind. , Wiley 1 ressource en lignep. ISSN: 9781118530771 , ^SUJET^SUJETS^mot_cl%C3% A9&searchdata1=444160{909} [Rapport] Ressources bibliographiques complémentaires Évaluations IMPORTANT Balises pédagogiques au regard des évaluations des apprentissages Pour l'évaluation des apprentissages, certaines balises institutionnelles doivent être respectées. En savoir plus...

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