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La Business Intelligence
- 1. La Business Intelligence = = Présenté par : BRIOUAL Amal EL MANSOUM Mohammed KHCHAF Mouna
- 2. Comment l’adoption des solutions de l’informatique décisionnelle peut permettre à l’entreprise de gagner en cadence et donc d’être plus compétitive ? 02
- 3. Plan Introduction à l’informatique décisionnelle L’architecture d’un système décisionnel La conduite de projet de la Business Intelligence Bilan et perspectives
- 4. Introduction à la BI
- 5. Les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d’une entreprise en vue d’offrir une aide à la décision . Business Intelligence BI 05
- 6. Genèse de l’informatique décisionnelle Des systèmes qui envoyaient des requêtes directement sur les serveurs de production, ce qui se révélait plutôt dangereux pour ces derniers 1970 06
- 7. L'arrivée des bases relationnelles du client / serveur permet d'isoler l'informatique de production des dispositifs décisionnels 1980 07
- 8. les plateformes de BI s'articulent autour d'un entrepôt de données (ou datawarehouse) pour intégrer et organiser des informations en provenance des applications d'entreprise (via des mécanismes d'extraction, de transfert et de consolidation - ou ETL). 1990 -2000 08
- 9. Elle associe instantanément toutes les données entre elles et les présentent dans de nouvelles visualisations. Il n’y a alors plus de cadre de réflexion prédéfini, l’utilisateur peut découvrir les réponses à des problématiques encore non identifiées. Business Discovery 09
- 10. Structuration et codification unifiées de données, mêmes périmètres pour une vision synthétique. Rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l'entreprise à la fois analytiques et prospectifs. Enjeux de la Business Intelligence 10
- 11. Fonctions de la Business Intelligence Collecter Intégrer Organiser Restituer 11
- 12. Mener un projet efficace S’assurer de la valeur ajoutée de l’outil Conduire le changement Challenges du BI 12
- 13. Architecture d’un système décisionel
- 14. 14 Architecture d’un système décisionel
- 15. La collecte de données Données internes Divers formats Données externes 15
- 16. Le filtrage des données L’identification des données aberrantes L’elimination des doublons Le formatage si nécessaires 16 L’intégration de données
- 19. Création du sous domaine (2)
- 20. Le Projet BI
- 21. Les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d’une entreprise en vue d’offrir une aide à la décision . Pourquoi investir dans la Business Intelligence ? 05
- 22. Le choix de l’outil BI • public • budget • compatibilité Des systèmes qui envoyaient des req ules serveurs de production, ce révélait plutôt dangereux pour ces de 1970 06
- 23. Le marché de la BI
- 24. Le marché de la BI
- 25. Le Retour Sur investissement ‘le ROI’ Le ROI d'un projet est le ratio du gain apporté par ce projet par rapport au montant investi ; il permet d'évaluer la rentabilité du projet. Calcul Du ROI 15 ROI = Bénéfice du projet / coût du projet
- 26. Calcul du Cout • Licences logicielles : système d'exploitation, base de données, applications BI, autres applications... • Coût du matériel : serveurs, stockage, réseau, autre... • Consulting : Prestation de consulting • Personnel : salaires du personnel travaillant sur le projet * durée du projet • Formation : ensemble des frais liés à la formation des utilisateurs 06
- 27. Une large part des éléments calculés est issue d'estimations. Ces estimations doivent être régulièrement confirmées auprès des départements compétents afin d'affiner le résultat de l'indicateur. Calcul des bénéfices 09
- 28. Le modèle A.R.R.C.A.P Augmenter les Revenus Réduire les Coûts Améliorer la Productivité. 15
- 30. Think big, Win the world
Notes de l'éditeur
- l'information est devenue un élément essentiel pour assurer un avantage concurrentiel aux entités qui savent l'utiliser. C'est le constat qui explique la raison poussant les entreprises à mettre en place des systèmes de collecte et de traitement de données toujours plus performants. Elles intègrent de plus en plus des processus nécessaires à la rencontre de l’innovation technologique. Notamment par l'implantation accélérée de solutions accélérant la fluidité de l’information décisionnelle au sein de l’entreprise. Par ailleurs, il ne faut pas perdre de vue que la mise en œuvre d’une solution décisionnelle s’accompagne d’une conduite de changement très pointue. Telle est vraisemblablement l'unique solution pour bâtir une entreprise proactive au sens propre du terme. Tous les propos avancés nous mènent à se poser la problématique suivante : Comment l’adoption des solutions de l’informatique décisionnelle peut permettre à l’entreprise de gagner en cadence et donc d’être plus compétitive ?
- La Business Intelligence », ou « L’informatique décisionnelle » ou encore DSS pour « Decision Support System », ou tout simplement « le décisionnel », désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d’une entreprise en vue d’offrir une aide à la décision et de permettre d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Ce type d’application utilise en règle générale un datawarehouse pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes. Il convient donc que les données soient filtrées, croisées et reclassées dans un entrepôt de données central. Cet entrepôt de données va permettre aux responsables de l’entreprise et aux analystes de prendre connaissance des données à un niveau global et ainsi prendre des décisions plus pertinentes, d’où le nom d’informatique décisionnelle.
- Genèse de la BI La notion de BI apparait à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Des systèmes qui envoyaient des requêtes directement sur les serveurs de production, ce qui se révélait plutôt dangereux pour ces derniers.
- Dans les années 1980, l'arrivée des bases relationnelles et du client / serveur permet d'isoler l'informatique de production des dispositifs décisionnels. Dans la foulée, des acteurs se sont lancés dans la définition de couches d'analyse "métier", dans le but de masquer la complexité des structures de données.
- A partir des années 90 et 2000, les plateformes de BI s'articulent autour d'un entrepôt de données (ou datawarehouse) pour intégrer et organiser des informations en provenance des applications d'entreprise (via des mécanismes d'extraction, de transfert et de consolidation - ou ETL).
- La business discovery est une toute nouvelle approche de la BI qui confère aux utilisateurs métiers une implication de tous les instants dans la création de perspectives. Ainsi, ils peuvent avoir un accès simple et rapide aux informations nécessaires et prendre des décisions optimales et innovantes. En effet, la Business Discovery permet un prolongement du raisonnement de l’utilisateur métier. Par nature elle associe instantanément toutes les données entre elles et les présentent dans de nouvelles visualisations. Il n’y a alors plus de cadre de réflexion prédéfini, l’utilisateur peut découvrir les réponses à des problématiques encore non identifiées. Elle apporte une vision à 360° de la situation et crée un contexte idéal pour prendre au bon moment la bonne décision pour le plus grand bénéfice de l’entreprise. A ce jour, seul l’Éditeur Qlik propose une solution de Business Discovery, à travers sa plateforme QlikView. La solution de recherche « associative » permet de naviguer à travers les données quasi instantanément, d’avoir une visibilité optimale pour une prise de décision innovante par les utilisateurs métiers, grâce à la technologie in-memory brevetée offrant des réponses instantanées. Elle permet ainsi de : Parcourir librement des données provenant de toutes sources dans une seule et même application ; Créer une réelle associativité entre vos données ; Visualiser les tableaux de bords et analyses dynamiques grâce à des graphiques simples et pertinents ; Créer des échanges en temps réel entre les collaborateurs pour une prise de décision rapide. Contrairement à la BI traditionnelle, la Business Discovery permet à tous les utilisateurs métier de participer à la création de perspectives. Chaque utilisateur pourra avoir accès aux données pour détecter des opportunités nouvelles et résoudre des problèmes encore non identifiés. L’accès à l’information et la possibilité d’exploiter pleinement les ressources ne sont désormais plus réservés qu’à quelques initiés. Cela permet des échanges permanents entre les utilisateurs, et des prises de décisions communes en temps réel.
- Les tendances technologiques actuelles mettent l’entreprise devant les défis de réactivité, d’agilité et de flexibilité informatique. Les applications basiques de stockage, restitution, et de modification séparées des données des différents services opérationnels de l’entreprise (logistique, gestion de la qualité, marketing, finance par l’outil comptable) ne sont plus efficaces. Tous les services d’une entreprise doivent désormais avoir la même structuration et codification de données, avec les mêmes périmètres pour pouvoir obtenir une vision synthétique. Il s’agit surtout d’une démarche stratégique basée sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données et d'informations concernant l'entreprise ou son entourage. Entre autre, la BI permet en plus de l'exploitation pertinente des données, une aide à la décision aux professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l'entreprise à la fois analytiques et prospectifs.
- Quatre majeures fonctions sont liées à l’informatique décisionnelle, à savoir : Fonction 1 : Collecter, nettoyer et consolider les données. Ou encore extraire les données des systèmes de production et les adapter à un usage décisionnel. Fonction 2 : Centraliser les données structurées et traitées afin qu'elles soient disponibles pour un usage décisionnel. Fonction 3 : Faciliter l'accessibilité des informations selon les fonctions et les types d'utilisation. Fonction 4 : Exploiter et assister du mieux possible l'utilisateur afin qu'il puisse extraire la substance de l'information des données stockées à cet usage. Il est coutumier de présenter les éléments et outils composant la chaîne décisionnelle en quatre catégories correspondant chacune à une fonction spécifique, à une phase du processus. Chose qui sera traité en deuxième chapitre.
- Les challenges d’une initiative de BI Les challenges d’une initiative de gestion de relation client sont : Mener un projet efficace : Accepter que le retour sur investissement puisse être faible ; Choisir la solution la plus adaptée fonctionnellement ; Gérer la relation avec l’éditeur et l’intégrateur ; Adapter le périmètre fonctionnel ; Inclure toutes les parties prenantes dans le projet ; Déployer de manière homogène. Conduire le changement : Inclure les utilisateurs dans tout le cycle projet ; Mettre en place une équipe de pilotage transversale ; S’assurer de répondre aux besoins exprimés ; Piloter le processus d’adoption de l’outil ; Obtenir le support de la Direction générale ; Former les utilisateurs et obtenir leur adhésion totale. S’assurer de la valeur ajoutée de l’outil : Gérer l’interface avec les systèmes opérants ; Optimiser les processus sous-jacents ; Gérer et administrer les données ; Fournir des outils d’analyse ; Générer des gains pour le management, et les utilisateurs.
- La mise en place d’un système décisionnel d’un outil BI selon notre méthodologie repose sur une architecture bien définie détaillant le processus depuis le stockage des données jusqu’à leur restitution. Tout ceci, en gardant constamment à l’esprit que c’est le besoin spécifique de l’utilisateur qui doit être la finalité de l’outil. L’architecture ci-dessous spécifie du système décisionnel démontrant les différents outils nécessaire à la collecte, à la transformation et à restitution.
- La collecte s’effectue à partir de données appelées : données sources. Ces données peuvent se présenter sous différents formats. Elles doivent être identifiées et extraites de leurs emplacements originels. Il s'agit majoritairement de données internes à l'entreprise, mais diffuses, car stockées dans les bases de données de production des différents services. Ce peut être aussi des sources externes, récupérées via des services distants, des web services ou autres. Ce sont des données complexes : plusieurs technologies (types de fichiers, encodages, liens d'accès aux systèmes de gestion de bases de données SGBD), environnements (systèmes d'exploitation, matériels) et principes de sécurité pour les atteindre (mécanismes réseaux, authentifications) entrent en jeu pour les acquérir. La disparité des formats des données en circulation est toujours une réalité. C'est le principal obstacle technologique aux échanges étendus d'informations. Avant d'être donc utilisables, les données seront formatées, nettoyées et consolidées. Les outils d'ETL permettent d'automatiser ces traitements et de gérer les flux de données alimentant les bases de stockage : datawarehouse ou datamart.
- Plus connus sous le terme anglo-saxon Extract Transform Load (ETL), ces outils sont fondamentaux pour la construction des entrepôts de données. Ils extraient les données des systèmes hétérogènes sources, les normalisent et les rendent cohérentes entre elles, pour qu'elles puissent être utilisées ensemble. Les données sont fournies dans un format permettant leur stockage immédiat dans les entrepôts, et ultérieurement exploitables, sans re-calcul par les décideurs et les analystes. Elles sont alors stockées temporairement (staging). Le type de fichier choisi pour ce stockage (fichiers plats, XML, tables relationnelles, ...) est décisif. Entre autre, cette étape permet : Le filtrage des données afin de les rendre homogènes ; L’identification des données aberrantes ou problématiques, notamment les données manquantes ; L’élimination des doublons dans les fichiers informatique est nécessaire lorsque plusieurs sources de données partagent des données communes ; Le formatage dans le cas de données codifiées (par exemple, des abréviations difficilement convertibles), ou de dates qui doivent être décomposées en un ensemble de champs (année, mois, jour, heure, minute, etc.), contenant chacun une information pertinente ; La synchronisation garantit la cohérence des agrégats de l'entrepôt. Ces tâches conditionnent la qualité des données du système décisionnel. À ce titre, cette étape apparaît comme « la plus importante et la plus complexe à effectuer lors de l'implantation d'un entrepôt de données ». Après l’extraction de données issues de différents systèmes (internes ou externes), de transformation de ces données (homogénéisation, filtrage, calcul), le système les charge dans un ODS intermédiaire ou directement dans le DW. Elle garantit la délocalisation de la charge de calcul et une meilleure disponibilité des sources. L’ODS qui fait office de structure intermédiaire destinée à stocker les données issues des systèmes de production opérationnelle. Ce sont en quelque sorte des zones de préparation avant l’intégration des données dans le DW. L’ODS ne contient des données que sur une faible période et ces données vont être manipulées, transformées, traitées, modifiées plusieurs fois avant d’être copiées dans le DW. On peut se passer d’utilisation d’un ODS dans un seul cas : si les données du DW sont une simple copie (c’est-à-dire qu’il n’y a pas de traitements à faire et que les données extraites ne vont pas évoluer) des données de production (sources) ce qui n’est malheureusement pratiquement jamais le cas dans de grosses structures. ETL ou « Extract, transform, load » est un outil chargé d'extraire les données dans différentes sources, de les nettoyer et de les charger dans un entrepôt de données. Une base de données orientée texte est un modèle de base de données sous la forme d'un simple fichier. Un fichier plat est un fichier texte ou du texte combiné avec un fichier binaire contenant généralement un seul enregistrement par ligne. Le XML est un langage informatique populaire standardisé. Il est plus ou moins similaire à l'HTML. Un ODS (ou Operational data store) est une base de données conçue pour centraliser les données issues de sources hétérogènes afin de faciliter les opérations d'analyse et de reporting. Un ODS est généralement destiné à contenir des données de niveau fin comme un prix ou le montant d'une vente, en opposition aux données agrégées tel que le montant total des ventes. Les données agrégées sont stockées dans un entrepôt de données (data warehouse).
- A ce niveau, les données sont stockées dans le datawarehouse. Cet entrepôt contient les données orientées métier, datées, historisées et documentées. Cette structure de données est volontairement dénormalisée pour pouvoir optimiser les temps de réponses lorsque l’on fait des analyses de type OLAP qui se réfère à une base de données multidimensionnelle (aussi appelée cube ou hypercube). Elle est constituée de dimensions ou axes d’analyse (l’axe temporel ou géographie sont des exemples courant) et de faits ou indicateurs (tels que le chiffre d’affaires). Un élément important vient du fait que les données stockées dans le DW ne doivent plus changer une fois à l’intérieur. Ce sont des données consolidées et figées qui vont nous permettre de faire toute sorte d’analyses et statistiques. L'entrepôt est organisé sur le modèle multidimensionnel évoqué précédemment. Il y a néanmoins deux types de stockage : L'entrepôt (data warehouse), qui concentre toutes les données ; Le marché de données (datamart) focalise sur une partie du métier, comme les relations clients, par exemple. En effet, ls Datamart, comme le datawarehouse, est un entrepôt de données mais dédié à une fonction de l’entreprise pour des raisons d’accessibilité, de facilité d’utilisation ou de performance. Son rôle est de retraiter l’information pour la rendre exploitable par un corps de métier de l’entreprise. A chaque métier son Datamart : l’information, pour être transformée en ressources, doit être retravaillée sous forme d’agrégats pour être compréhensible de l’utilisateur. Un comptable et un Marketeux ne partagent pas la même vision de l’entreprise, donc l’information doit leur être adaptée. Le Datamart est un prisme qui adapte la donnée à l’utilisateur. En cela, ses clés de succès tiennent beaucoup à la façon dont la donnée est agencée. Plus elle est compréhensible par l’utilisateur, meilleur est le résultat. Par ailleurs, si un expert en base de données peut comprendre de devoir attendre plusieurs minutes pour obtenir la réponse à une requête sur la base, un utilisateur classique y verra un bug. C’est pour cela qu’un Datamart précalcule la plupart des combinaisons de champs en dehors des heures de bureau. Ainsi, tous les résultats sont pré-enregistrés et l’utilisateur obtient sa réponse en quelques secondes. Bien évidemment, un Datamart permet moins de souplesse dans la manipulation de l’information, mais au moins celle-ci a du sens et permet de diffuser la connaissance clients. OLAP ou traitement analytique en ligne est un type d'application informatique orienté vers l'analyse sur-le-champ d'informations selon plusieurs axes, dans le but d'obtenir des rapports de synthèse tels que ceux utilisés .
- Dans les premiers temps d’un projet CRM, les Marketeux produisent à la main leurs analyses Si ces Marketeux ne sont pas trop mauvais, leurs analyses sont appréciées. Alors un chef demande de les produire régulièrement, afin d’observer l’évolution des comportements dans le temps. Un bataillon de stagiaires ou de CDI juniors entre donc en scène pour produire ces analyses. L’objectif d’un projet de Business Intelligence est d’automatiser ces rapports, et de permettre plus généralement de manipuler la Data facilement, c’est-à-dire sans être un expert en base de données ou en statistiques.
- Il existe une multiplicité de choix d’outil de BI , mais elle reste une affaire de : •public : pour un rapport à une Direction Générale, préférez un outil peu interactif mais avec un beau rendu. Pour des Marketeux très analytiques, un module Excel leur facilitera la prise en main •budget : les prix peuvent être costauds, et sont liés ou non à un nombre d’utilisateurs. Faites vos calculs sur le formule la plus avantageuse. •compatibilité : les éditeurs de solution développent généralement des connecteurs standard avec les plus gros outils CRM du marché
- Gartner est une entreprise américaine, leader mondial en matière de conseil et de recherche dans le domaine des technologies d’information.. Top 10 des vendeurs de solutions "BI" dans le moyen orient et l’Afrique du nord, en millions de dollars, entre 2013 et 2014
- Forrester Research est une entreprise indépendante qui fournit à ses clients des études de marché sur l'impact des technologies dans le monde des affaires des 11 plus importants éditeurs de plateformes BI La mise en oeuvre des technologies complexes exigent un temps d'adaptation relativement long et la mesure financière est un indicateur particulièrement lent et rémanent. Pourtant, il faut bien être en mesure d'estimer le gain potentiel afin de dimensionner l'enveloppe budgétaire initiale et de juger de l'opportunité de lancer ledit projet. Il est primordial d'entreprendre au préalable une analyse financière suffisamment concrète et complète afin d'estimer le ROI, Retour sur Investissement en français.
- Comme souLe résultat n'est pas immédiat. La mise en oeuvre des technologies complexes exigent un temps d'adaptation relativement long et la mesure financière est un indicateur particulièrement lent et rémanent. Il est primordial d'entreprendre au préalable une analyse financière suffisamment concrète et complète afin d'estimer le ROI, Retour sur Investissement en français.vent dans les projets d'investissement informatique, le coût du logiciel n'est que l'arbre qui cache la foret
- Pour calculer le coût total de possession (appelé TCO) d'une solution décisionnelle, il convient de prendre en compte aussi bien les coûts directs que les coûts indirects liés à l'acquisition et utilisation de la solution
- Ceci est la partie la plus difficile et la plus délicate pour la simple et bonne raison qu'à l'inverse des coûts qui sont certains les bénéfices attendus le sont beaucoup moins.
- D'une perspective financière, l'objectif d'une solution décisionnelle n'est qu'un mix de ces trois éléments. Cela explique par ailleurs que les départements de finance et de marketing soient les plus gros demandeurs de ce type de solution car leurs propres objectifs sont étroitement liés aux objectifs cités précédemment 1 Cette partie vise à calculer les gains de revenus générés • Quel est le revenu annuel de votre société ? • Quel est le pourcentage de croissance réalisée grâce aux actions entreprises suite à une meilleure visibilité sur les données des ventes ? De façon similaire à l'augmentation des revenus, estimer les économies de coûts réalisées A combien s’élèvent les dépenses annuelles de la société ? • Quel est le pourcentage d'économies réalisées 3 Sans solution décisionnelle, les employés n'ont d'autres moyens pour couvrir leurs besoins d'analyse et de reporting que de produire leurs rapports manuellement, cela inclut la collecte des données, leur agrégation, mise en forme... Certaines entreprises comptent parmi elles des employés entièrement dédiés à la consolidation de rapports