Plusieurs guides à destination des développeurs PowerCenter :Designer Guide : Mappings, mapplets et transformations.Transformation & Transformation Language Guide : le détail du fonctionnement de chaque transformation et du language interne powercenter.Workflow Basic & Advanced Guides : workflows, sessions, tasks, events, worklets.XML Guide : un guide spécifique pour le développement de mappings powercenter avec source(s) et/ou cible(s) XML

2 Guides indispensables pour l'administration Informatica : Gestion des domaines et des services ainsi que la référence des commandes en lignes.

Deux excellents white papers sur la performance SSAS 2008. Un guide orienté operateur plutôt axé sur la gestion mémoire et les optimisations hardware et système capables de booster les performances de SSAS, les techniques de monitoring,etc...Le second guide est lui plus orienté developpeur avec les techniques de developpement permettant d'accélérer génération ou intérrogation des cubes.

Description de l'architecture de IBM Cognos C8, un outil de reporting.Architecture multitiers, gateway web et server d'application, les types de connections au données. Les différentes interfaces utilisateurs : query studio, report studio, analysis studio, framework manager, event studio, Metric studio, metric designer...Ce document énumère et explique le rôle des différents services en oeuvre dans une architecture Cognos C8 et les modes de communications entre ces différents services.Il décrit les grands types d'architectures possibles avec Cognos C8, comment déterminer les besoins en terme de puissance, ram, et volume de données nécessaire au méta-données. Il décrit également les capacité du produit en terme de load balancing.

Trois documents traitants de l'installation la configuration et la migration depuis les versions antérieures de l'ex. Datastage devenu maintenaint Websphere Datastage sous produit de la marque IBM Information Server. Une petite introduction explique également les concepts de l'architecture des produits de cette suite et leur approche SOI (Service Oriented Integration) dans l'integration de données.

Un pack de 7 cours sur l'EPM (Enterprise Performance Managment) : Introduction à l'EPM : Conception d'un univers simple (tables, jointures, classes, propriétés d'objet, format de nombres, restrictions), exportation de l'univers Création de métrique ,analyse, diagramme d'analyse interactive des tendances, Tableau de bord d'entreprise Règles et alertes Dashboard Manager : métriques, arbre de métriques, règles, plannificateur, analyse Performance Manager Pilotage des objetifs, strategy builder Set Analysis Predictive Analysis Process Analysis

Une étude du Tdwi qui traite de la définition des dashboard et scorecard. Détaille leurs différences et leus points communs. A la convergence de deux disciplines: le Performance Managment et la Business Intelligence, ces outils permettent de communiquer, monitorer, analyser puis agir sur la strategie de l'entreprise. Idée chère à Robert S.Kaplan et David P.Norton, la strategie de l'entreprise aussi bonne soit-elle ne peux s'aplliquer qu'avec ces outils. Cette étude va faire ressortir qui utilise ces outils, sur quels type de données ils traivaillents, le volume de données traité, la fraicheur des données, quels sont les architectures d'un système de gestion de la performance...

Un livre blanc qui présente succintement l'option OLAP d'Oracle 10g : Modèle dimensionnel, expression des requêtes et navigation dans les données, définition de calculs, interfaces d'interrogation, avantages des types de données multidimensionnels en matière de performances. Outils d'administration des espaces de travail analytiques : Analytic Workspace Manager et Oracle Warehouse Builder...

Cette formation est consacrée aux techniques de statistique décisionnelle, data mining et scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Les sujets abordés sont : statistique décisionnelle, data mining, datamining, kdd, crm, grc, eda, analyse des données, classification, clustering, segmentation, arbres de décision, détection des associations, régression linéaire, analyse discriminante, régression logistique, GLM, GLZ, classement, scoring, analyse de survie, réseaux de neurones, support vector machines, algorithmes génétiques, text mining, web mining, dataminer, logiciels, courbe ROC, éthique et datamining.

apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle. Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap.