Pour rationaliser vos investissements et vous aider à mettre en œuvre les solutions SQL / BI de Microsoft dans les meilleurs conditions, Microsoft Services vous propose la mise en place d’un centre de compétences. Du datawarehouse au datamart, de l’alimentation de vos données à leur utilisation Microsoft Services vous donne les clés vous permettant d’optimiser vos projets avec SQL Server 2012.
2. Gouvernance et
industrialisation de vos
projets décisionnels
8 février 2012
Wilfrid GUERIT Philippe TROTIN
Directeur Practice Consulting Principal Engagement Manager
Microsoft Services Microsoft Services
3. Agenda
Les enjeux autour du décisionnel
L’évolution du décisionnel
La réponse de Microsoft à ces enjeux
Gouvernance & Industrialisation
Accompagnement Microsoft Services
4. Les enjeux autour du décisionnel
Les nouveaux enjeux autour des données
L’accès aux information au sein de l’entreprise
Un compromis entre l’agilité des utilisateurs et un contrôle de l’IT
5. 21
1.2 x 10
New Bytes of Information in 2010
Source: IDC, as reported in The Economist, Feb 25, 2010
5
6. Les nouveaux enjeux autour des données
New
New Data Sources Technologies
Large Data
Volumes
Non-traditional New Economics
Data Types
New Questions & New Insights
7. Les données sont donc au centre des préoccupations des
décideurs
Leurs principales attentes vis-à-vis de l’IT se situe au niveau de
la disponibilité de l’information
Seulement 30% des Directeurs Financiers
60% des DG veulent pensent que l’information est simple à
comprendre rapidement les utiliser et à intégrer.
informations dont ils disposent
afin de prendre les décisions les
plus adéquates.
Transactions
Clients
Employés Entre 30 et 50%
du temps de
Partners développement est
Organisations utilisé à dupliquer des
Produits Finance
42% des données.
transactions sont Web
sous format papier. e-Mails BDD 30% du temps est
utilisé à rechercher de
Rapports Media l’information.
Documents
La moyenne pour les Entreprises faisant plus
d’1 Milliard de CA: 85% de 15 pétabytes
48 systèmes financiers différents l’information est d’informations sont générés
non structurée. chaque jour dans le monde
2.7 applications d’entreprise (ERP,CRM, …)
Sources: IBM & Industry Studies, Customer Interviews, 2008
7
8. Au sein de l’entreprise, l’information n’est pas facilement
accessible
De nombreux obstacles apparaissent au fil du temps :
• La multiplication des applications dans l’entreprise,
• Le développement de silos d’informations,
• La complexité de l’architecture des SI,
• La difficulté d’intégration des environnements hétérogènes,
• Où est mon information ?
• Comment y accéder ?
• Que veut elle dire ?
• Est-elle de bonne qualité ?
• Comment l’obtenir au format souhaité ?
• Comment la contrôler ?
9. Un compromis entre l’agilité des utilisateurs et un contrôle de l’IT
Utilisateurs IT Manager
Trouver & Accéder Paramétrer & Provisionner
Analyser & Synthétiser Superviser & Manager
Partager & Collaborer Déployer & Anticiper
Agilité Contrôle
10. L’évolution du décisionnel
Nos convictions : qu’est ce que la BI 2.0 ?
Rappel des challenges à adresser dans le
décisionnel
Retour d’expérience autour des projets décisionnels
11. Nos convictions : qu’est ce que la BI 2.0 ?
Vision Fonctionnelle
Des applications Construire des applications plus intelligentes qui donnent un avantage
concurrentiel. Etendre l’utilisation de l’information décisionnelle au
plus moment et à l'endroit où vous en avez besoin, dans le format voulu
intelligentes combinant des données structurées et non structurées.
Des applications Transmettre et exploiter les informations au sein de l'entreprise, en
orientées disposant d’indicateurs clés opérationnels pour simplifier la prise de
événements et décision en temps réel.
temps réel
L’utilisateur peut créer lui-même ses contenus en allant chercher les
Un système informations qui l’intéressent dans de multiples sources, peut les agréger
décisionnel et les mettre en forme de manière interactive et collaborative. Améliorer
l’agilité, disposer de flexibilité, particulièrement dans les usages et la
évolutif et agile gestion des données au travers de composants intégrés.
Exploiter l’intelligence collective de l’entreprise pour connecter les
Une orientation personnes, partager leurs hypothèses, mutualiser leurs connaissances et
collaborative et synchroniser leurs actions. Une fonction de recherche permet d'effectuer
réseaux sociaux des recherches des décisions prises par le passé pour savoir comment a
11 été résolu un problème donné.
12. Nos convictions : qu’est ce que la BI 2.0 ?
Vision Solutions
Capacité à gérer des Une chaîne de valeur Un accès à l’information
grosses volumétries complète et intégrée optimisé et agile
• Architecture • •Technologies In memory
massivement parallèle Comprendre, nettoyer, t
ransformer, délivrer • Fonctions de
l’information simulations intégrée
• Capacité de traitement
xml de gros volumes • Ergonomie poussée
• Intégration des
• Moteur de base de données de bout en • Canaux de diffusion de
données relationnel et bout (traçabilité) l’information variés
xml
• Intégration de fonctions • Web
• Technologie de disque d’analyses poussées • Tablette / Téléphone
SSD pour optimiser les (exemple : datamining) • Mode déconnecté
• Cartographie
performances
• Données non structurées
• Web Services
Créer un système décisionnel robuste, collaboratif et agile
13. Le contexte de la crise impose de regarder les
investissements réalisés pour se demander comment en tirer
le meilleur parti
Des investissements passés importants … … sur lesquels faire levier pour améliorer le
dispositif BI de l’entreprise
Beaucoup d’investissements de la part de la DSI Optimisation du modèle de Delivery aux besoins Business
exprimés
Une solution décisionnelle qui date : est-ce que les Méthode projet BI (normes & procédures)
choix sont toujours pertinents ? Méta Data (tracer une donnée jusqu’au KPI final)
Mutualisation des besoins utilisateurs
Une volumétrie décisionnelle en évolution constante,
Introduction du Global Delivery
avec sans cesse de nouvelles demandes utilisateurs
Rationalisation du décisionnel
Les attentes des utilisateurs sont plus pressantes : Les applicatifs BI dans l’entreprise
Besoins métiers immédiats Modèle de données décisionnel partagé
Décisions rapides à prendre Référentiel commun
Demandes plus complexes Qualité des données & de l’information
Les infrastructures (BI Data Center)
Des initiatives de meilleure gestion de l’information
sont lancées ou évoluent Transformation de l’approche décisionnelle
Centre de compétences
CRM
Communautés BI
Gestion de campagnes
Gouvernance BI
Optimisation des coûts du décisionnel
Balancing Off Shore / On shore
Gestion de référentiels (MDM)
Répondre aux métiers tout de suite Ne pas déstabiliser l’existant Maîtriser les coûts du Décisionnel
14. Rappel des challenges à adresser dans le décisionnel
Augmentation des Gouvernance &
Réduction des coûts
besoins Organisation
Démocratisation de
la BI dans les Centraliser les
entreprises besoins
Coût matériel/logiciel
Réduction du « Time Homogénéiser la
Coût de maintenance
to market » : l’IT au plateforme
service des
Coût « IT Refresh »
utilisateurs Industrialiser les
projets
Des consommateurs
de données aux
analystes
15. Retour d’expérience autour des projets
décisionnels
Mettre en place, dès le lancement du programme, une organisation centralisée et
polyvalente de type « Centre de Compétences » capable de traiter les problématiques
de bout en bout
Construire la solution sur la base d’un modèle normalisé permettant un enrichissement
basé sur une démarche itérative
Anticiper les problématiques d’architecture relatives aux volumes et à la scalabilité, tant
vis-à-vis des besoins transactionnels qu’en ce qui concerne le chargement des données
Maintenir une standardisation des échanges de données
Mettre en œuvre un plan d’amélioration de la qualité des données dès la mise en
production de la solution
Passer progressivement d’un modèle « push » à un modèle « push/pull »
Anticiper les besoins d’évolution des compétences, notamment en ce qui concerne les
analystes de données
Engager le développement de modèles prédictifs uniquement si la maitrise des données
est réelle et le niveau de compétence suffisant
15
16. La réponse de Microsoft à ces
enjeux
SQL Server pour vos projets décisionnels
Les facteurs clés d’adoption de SQL Server
Rappel sur l’offre décisionnelle Microsoft
L’évolution de l’offre décisionnel Microsoft
17. La réponse de Microsoft à ces enjeux
SQL Server pour vos projets décisionnels
En 23 ans, SQL Server est La base de données la En 2011, SQL Server
devenu l’un des tout premiers plus vendue dans la dépasse IBM DB2 en chiffre
business de Microsoft Monde d’affaire licences
#4 42% #2
Source IDC: WW RDBMS 2009 Vendor Analysis – Mars 2010 Source IDC Source IDC: WW RDBMS 2009 Vendor Analysis – Mars 2010
Magic Quadrant Business Forester Wave: Entreprise Data
Intelligence 2011 du Gartner ? Warehousing Platforms 2011 ?
Microsoft classé Microsoft classé
Leader Leader
Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms – Jan. 2011 Source Forrester Wave: Enterprise Data Warehousing Platforms, Q1 2011
18. La réponse de Microsoft à ces enjeux
Les facteurs clés d’adoption de SQL Server
Un écosystème partenaires riche Une plate-forme taillée pour les
proposant des solutions métiers applications critiques
dans toutes les Industries
● Les 10 meilleurs résultats dans les catégories
Performance et Prix/Performance au TPC-E
● 4 des meilleurs résultats au TPC-C au benchmark
Prix/Performance
● #1 au benchmark Prix/Performance du TPC-H
150 000 10TB
http://www.tpc.org
Les options sont comprises !
La base de données la plus sûre
du marché Complex Event Processing
Master Data Management
Non-Relational
49 Data Warehousing
Multi-core (x4)
321 Failles de sécurité Replication
SGBD 2002-2010 Spatial
121 Compression
Security
98 Management Tools
4-proc Base License (1yr support)
Source National Institute of Standard and Technology
19. La réponse de Microsoft à ces enjeux
L’offre décisionnelle Microsoft pour tous les acteurs de l’Entreprise
Query et
Reporting,
Analyste Intégration
De
données
Collaboration
Visualization
Tableau de bord
Et scorecard Gestion
Des métriques
Analyse OLAP et Productivité
Prédictives individuelle
20. La réponse de Microsoft à ces enjeux
Rappel sur l’offre décisionnelle Microsoft
OUTILS DE PRODUCTIVITES
& OUTILS COLLABORATIFS
PLATEFORME
DECISIONNELLE
MICROSOFT
Applications ISV
Métier
Connecteurs
Oracle, SAP R/3, SAP BW, Teradata, DB/2, Fichiers Plats, Excel, .Net, ODBC…
21. La réponse de Microsoft à ces enjeux
Evolution de l’offre décisionnelle Microsoft
22. La réponse de Microsoft à ces enjeux
Evolution de l’offre décisionnelle Microsoft
Niche Startups
23. La réponse de Microsoft à ces enjeux
BI d’Entreprise, d’Equipe ou Personnelle
Aligné Autonome
Analysis Services
PowerPivot pour SharePoint PowerPivot pour Excel
Reporting Services
BI d’entreprise BI d’équipe BI personnelle
Le contexte de l’entreprise Notre contexte Mon Contexte
Projet BI créé par l’IT Solution BI créée par les Solution BI créée par un
Contexte d’Entreprise utilisateurs d’une équipe utilisateur
& Réutilisable, Scalable & Contexte d’une équipe sur un Contexte de l’utilisateur sur
Fiable portail collaboratif son poste de travail
SQL Server 2008 R2 couvre l’ensemble des besoins BI
24. Gouvernance & Industrialisation
Mise en place d’un Centre de Services
Les principaux objectifs attendus
L’organisation du Centre de Services
Les activités d’un Centre de Services
Les thèmes pouvant être adressés au travers d’un Centre de Services
25. Centre de Services décisionnel
Les principaux objectifs attendus
Mutualiser des ressources entre les projets
(ROI)
Uniformiser pour rendre plus efficaces
les projets (réutilisation, normes, …)
Mise en place d’un « Langage commun »
(comparer et pouvoir associer des données)
Optimiser vos coûts
(Projets de migrations Oracle / BO vers SQL Server)
26. Centre de Services décisionnel
L’organisation du Centre de Services
Projets
Besoins Métiers (MOA) Equipe Projet (MOE)
Projets groupe Pilotage des projets
Projets départements Développement des fonctionnalités
Transformation Stratégie Vision Microsoft alignement & cohérence
Pilotage & Organisation
Centre de Services
Expertise technique & Support
Pilotage du centre de compétences Support aux projets
Définition des priorités Support proactif / support réactif
Relation avec les métiers
Equipe Architecte Microsoft
Vision des architectures projets
Lien avec le monde Microsoft
Mise en œuvre des bonnes pratiques
27. Centre de Services décisionnel
Les activités d’un Centre de Services
Être le contact privilégié des MOA pour les projets en relation avec la gouvernance
Fournir des recommandations d’architectures, des normes et des Best Practices : créer une
filière de compétences
Assister le delivery : centre de développement & réutilisation de composants
Capitaliser sur les développement réalisés par le biais d’Offres de Services
Supporter les solutions déployées
Rester à la pointe de la roadmap Microsoft par une veille technologique constante
28. Centre de Services décisionnel
Les thèmes pouvant être adressés au travers d’un Centre de Services
Veille technologique Migrations IT Refresh
Mise en place d’un Réduire les coûts Limiter l’impacte des
showroom migrations techniques
Homogénéiser les (coûts & tests)
Démontrer le savoir plateformes
faire Réduire les risques
Capitaliser sur des relatifs à la sécurité
Donner envie aux compétences
métiers Diminuer la fréquence
30. Microsoft Services
Une expertise tout au long du cycle de vie
informatique
Entreprise Architecture Conseil & Projets Opération & Support
Business –Transformation - Planification Déploiement et adoption Optimisation et Opération
Support Premier
Microsoft Consulting Services
Enterprise Architect
Vision et Déploiement Exploitation
Planification Réalisation
Périmètre Stabilisation Optimisation
Vision 360 :Alignement
Métier-IT Pilotage et mise en œuvre des projets Revues de supportabilité
Prospective, Feuille de Assistance au déploiement
route, Priorisation Définition / Validation d’architectures
Etude d’opportunités Audit / Optimisations
Analyse Incidents et Postmortem
Aide aux choix technologiques
(POC, études économiques…) Assistance aux migrations RAP + Plan de Remédiation
Etude de cadrage et spécifications Revue des opérations
Cohérence stratégique Apport d’expertise Workshops
Partenaires
31. “Les espèces qui survivent ne sont pas les plus
fortes, ni les plus intelligentes, mais celles qui
s’adaptent le mieux aux
changements.” Charles Darwin
32. Wilfrid GUERIT
Consulting Practice Director
wiguerit@microsoft.com
+33 6 64 40 65 75
Microsoft Services - France
39, Quai du Président Roosevelt
92 130 ISSY-LES-MOULINEAUX
Philippe TROTIN
Principal Engagement Manager
ptrotin@microsoft.com
+33 6 64 40 46 77
Microsoft Services - France
39, Quai du Président Roosevelt
92 130 ISSY-LES-MOULINEAUX
STRATEGY CONSULTING SUPPORT
33. Rendez-vous des Décideurs Informatiques
Quoi ?
Présentation de l’IT interne par la Ils sont venus…
Direction Informatique de Microsoft « Les petits comités tels qu'aujourd’hui sont plus
intéressants que les grands messes» DSI, conseil
Sessions réservées aux Décideurs régional
Informatiques
Petits comités pour favoriser les
échanges « Partage de l'existant IT MS très enrichissant
(expérience réelle) » DSI, grand groupe industriel
Comment ?
Retrouvez-nous à l’espace projet du
Lounge VIP « Echanges très intéressants avec Microsoft IT et
les homologues du public , qui donne matière à
réflexion pour notre organisation» DSI, industrie
aérospatiale
Mélanie Philippe Pascal
Réservez vos places dès maintenant au lounge VIP
Notes de l'éditeur
Much of that data is in traditional databases and data warehouses, and those kinds of data – product orders, new customer records, etc. – grow at a more linear rate. What’s driving the exponential growth is often less structured data. This is in the form of log files, images, video, sensor or device output, and public data. Much of this data never makes it into a relational database, and the technologies used to process this kind of data go by the names “Data Intensive Scalable Computing”, “Large Scale Data Analytics”, or the more trendy term “Big Data”.In the past, much of this kind of data was simply archived, or even thrown out after a relatively short time. But now, it’s economically feasible to not only store, but process and gain insight from this kind of data.Increasing Data VolumesAccording to Gartner, the current annual growth of WW information volume is 59% and continues to rise. This data explosion is being driven by the full range of traditional and non-traditional sources like sensors, devices, bots and crawlers. According to an IDC report, the volume of digital records is forecasted to hit 1.2M Zetabytes (1021 bytes) this year – and predicted to grow 44x over the next decade. Increasing Data ComplexityHistorically, the data has been largely structured in type; however the real growth is coming from non-structured data. The success of search engine providers and e-retailers who unlocked the value of click-stream data has debunked the myth that 80% of unstructured data has no value. The requirement to analyze and mine unstructured and structured data together is increasingly on the agenda for many enterprises today. Increasing Analysis ComplexityIncreasing analysis complexity comes hand in hand with Increased Data Complexity. For example, image processing for facial recognition, search engine classification of videos and use of click-stream data for behavioral analytics. Models for transactional data are mature and well understood and have driven the value behind the last two decades of Data Warehousing and BI. The models governing complex data and behavioral interactions are in their infancy. Increasing Demand for New InsightsDespite the growth in useful information, we also know that the number of users in an organization who have access to Business Intelligence tools and capabilities is less than 20%. This fact combined with the real time nature of data is given rise to demand for real-time and predictive analytics by an increasingly larger user population. Changing EconomicsCloud computing and commodity hardware have radically reduced the acquisition cost of computational and storage capacity. The decreasing cost of distributed compute, memory and storage is fundamentally changing the economics of data processing. The rise of the Data Warehouse appliance has more than halved the cost per terabyte of EDW systems over the past 3yrs. Cloud Data Warehouse systems hold the promise of a 10x TCO advantage over traditional on-premises systems. Emerging TechnologiesEasy to scale commodity hardware is being complimented by new distributed parallel processing frameworks and tools, which combined are providing a rich and inexpensive platform for tackling massive data processing tasks. MapReduce style programming models are enabling new types of analytics that were not practical or possible with SQL. The maturity and commercialization of several open source software products has paved the way for their inclusion in product evaluations for larger scale software projects. The cloud model puts another layer of abstraction between the user and the infrastructure and application platform layer further reducing barriers to adoption of technologies like Hadoop.