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Formation - Concevoir un modèle de données

Structuration et relations entre bases de données

  • Réf. FHMODO

  • Description
  • Objectifs
  • Public & Prérequis
  • Programme
  • Modalités pédagogiques
  • Suivi et évaluation des acquis
  • Les + de cette formation
  • Sessions
  • Offres associées

La construction ou la refonte d’un modèle de données est une étape clé pour fiabiliser les analyses, automatiser les reportings et exploiter tout le potentiel de la Data Analytics. Si votre entreprise ou votre service entre dans cette phase, cette formation vous apporte les bases essentielles pour comprendre les principes de modélisation, structurer les échanges avec la DSI et devenir un interlocuteur crédible sur les enjeux de la donnée. Vous y apprendrez à formaliser les besoins métiers, à maîtriser le vocabulaire du modèle de données, et à contribuer efficacement à un projet data robuste, au service de la performance.

Objectifs

  • Identifier les concepts fondamentaux des bases de données et de la modélisation.
  • Concevoir des relations multiples entre bases pour disposer d'un modèle adapté à la prise de décision.
  • Formuler les demandes quant à l'organisation du Data Warehouse.

Public et prérequis

Directeurs et contrôleurs financiers, Contrôleurs de gestion, Auditeurs internes, Trésoriers, Experts comptables, Commissaires aux comptes, Banquiers, Chargés d’affaires, Analystes financiers
Aucun niveau de connaissance préalable n'est requis

Programme

Comprendre ce qu’est une donnée et ses caractéristiques
  • Définition d’une donnée : nature, structure, typologie
  • Différences entre données structurées et non structurées
  • Sources de données en entreprise

Comprendre | Illustration : exemples concrets de données utilisées en gestion

Évaluer | Quiz : à votre avis… une image peut-elle être considérée comme une donnée structurée ?

Appliquer | Cas pratique : transformer une phrase descriptive en ligne de données formatée

Maîtriser les bases de données et les logiques relationnelles
  • Types de bases : relationnelles, hiérarchiques, objets, dimensionnelles
  • Tables, attributs, enregistrements, relations
  • Clés primaires, étrangères, cardinalités et règles de normalisation

Comprendre | Étude de cas : représentation d’un modèle relationnel à partir de tables Excel

Appliquer | Cas pratique : construire un schéma entités-associations avec relations (1,1 / 1,n / n,n )

Évaluer | Quiz : à votre avis… pourquoi normaliser un modèle relationnel ?

Concevoir un modèle dimensionnel pour l’analyse
  • Différences entre modèle relationnel et modèle en étoile
  • Table des faits, dimensions, granularité, hiérarchies
  • Importance de la cohérence des croisements et des agrégations

Comprendre | Illustration : construction d’un cube OLAP avec vues multi-dimensionnelles

Appliquer | Cas pratique : identifier faits et dimensions dans un reporting commercial

Évaluer | Quiz : à votre avis… qu’est-ce que la granularité dans un modèle dimensionnel ?

Adopter une démarche projet de modélisation
  • Étapes clés : expression de besoin, modèle conceptuel, logique, physique
  • Construction du dictionnaire de données
  • Rôle des utilisateurs, experts métiers et IT dans le projet

Comprendre | Illustration : feuille de route projet et RACI

Expérimenter | Atelier : construire un dictionnaire de données pour un modèle RH

Évaluer | Quiz : à votre avis… quelle différence entre modèle logique et physique ?

Appliquer ses acquis à un cas concret
  • Cas du recensement des équipements sportifs
  • Identification des sources, des dimensions, des faits
  • Construction d’un modèle de données exploitable pour analyse

Appliquer | Cas pratique : établir un modèle de données à partir de données publiques (RES)

Expérimenter | Mise en situation : échanger avec les "demandeurs" (animateur) pour cadrer le besoin

Évaluer | Quiz : à votre avis… peut-on créer un modèle sans clarifier les usages en amont ?

Modalités pédagogiques

Pendant la session : alternance de développements théoriques et d’illustrations tirées de situations réelles.
Des cas pratiques et des quiz interactifs permettent de s’assurer de l’acquisition des connaissances tout au long de la formation.
Après : l’animateur est disponible pour répondre à toute question relevant de la formation.

Suivi et évaluation des acquis

Feuille d'émargement et attestation de fin de formation
Évaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval

Les + de cette formation

  • Une formation idéale pour comprendre les fondamentaux de la modélisation des données et participer efficacement aux projets Data de l'entreprise
  • Les clés pour dialoguer avec les équipes informatiques, formaliser les besoins métier et contribuer à la construction d'un Data Warehouse ou d'une solution décisionnelle
  • Une pédagogie concrète fondée sur des cas pratiques, des ateliers de modélisation et des mises en situation inspirées de projets réels

Prochaines sessions

  • le 3 Décembre 2026

  • Paris Montparnasse

Places disponibles

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  • le 9 Mars 2027

  • Paris Montparnasse

Places disponibles

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