A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Définir un Data Module sous Cognos Analytics
• Manipuler les données et les exploiter dans des rapports et des tableaux de bord.

Jour 1

Concept du "Data Module"

Différences entre "Data Module" et "Framework Manager"

Les différentes sources de données utilisées par "Data Module" et leurs paramétrages

• Data server (SQL/NoSQL)
• Data Module
• Data set (ensemble de données)
• Fichier plat
• Package
• Cube

La modélisation avec "Data Module"

• Savoir modéliser, les concepts et erreurs à éviter
• La modélisation idéale, en étoiles fait – dimensions avec "dépendance de colonnes" et "référence de consultation"
• Intégrer des sources
• Créer des tables personnalisées (alias, vues, union...) pour régler les problèmes de modélisation
• Le cas des dimensions de temps
• Nettoyer les données et paramétrer les clés, attributs et mesures
• Créer des jointures et définir les cardinalités entre tables ou vues
• Définir les dépendances de colonnes
• Organiser les Data en dossiers thématiques et valider les nommages métiers, définir les info-bulles

Créer des calculs simples ou complexes et des filtres

• Calculs arithmétiques, sur dates et sur chaines
• Créer des groupes de données ou définir des calculs de type case
• Créer des filtres métier

Jour 2

Définir des chemins de navigation dimensionnels

L'In-Memory avec le Data set

• Concept
• Les sources de données compatibles
• Le rafraichissement des données
• Les fonctionnalités du Data set

Fonctions avancées (facultatif)

• Importer un calendrier comme "Gregorian Calendar" pour gérer des périodes relatives
• Définir des sources Data modules liées ou non
• Définir les "références de consultation" sur les dates des faits et des mesures
• Ajouter des calculs ou filtres de dates relatives liées à _as_of_date

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Créer un rapport et un tableau de bord
• Avec des données issues de sources relationnelles
• Avec des données issues de sources hétérogènes (In-Memory)
• Introduction à la Data Science avec Cognos Analytics et utilisation de Jupyter notebook