BÂLE BERNE BRUGG DUSSELDORF FRANCFORT S.M. FRIBOURG E.BR. GENÈVE
HAMBOURG COPENHAGUE LAUSANNE MUNICH STUTTGART VIENNE ZURI...
Programme
1. La BI d‘hier à aujourd‘hui
Définitions
Solutions
Challenges
2. Oublions la technique, parlons technique
Azure...
La Business Intelligence
Que nous dit internet: Data Warehouse
Que nous dit internet: Data Warehouse - architecture
Que nous dit internet: Business Intelligence
Que nous dit internet: BI
Que nous dit internet: Business Analytics
Les solutions
La „traditionnelle“
 Extraction/Transformation/
Stockage des données
 Modélisation
 Etoiles (Kimball)
 N...
Challenges
Solution en évolution constante
– Sources
– Besoins
– Organisation
– Technologies *
Données
– Complexité
– Qual...
Parlons des outils
et de la technique
(ex environnement Microsoft)
Infrastructure
Vos besoins d‘infrastructure
DEV
TEST
PROD
 Système d’exploitation
 Base de donnée
 …
 BI Genius (DEV)
Infrastructure: On premise vs Cloud
On premise (VM ou physique)
 Serveur
 Définir besoins et taille
 Se renseigner sur ...
Demo Création Cloud
avec MS Azure
BI Genius
(accélérateur de solution)
BI Genius
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Détection Sources
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Monitoring
Création Structure cible (SQL)
Création ETL (SSIS, T-SQL)
Appli...
Développement BI: ETL classique vs BI Genius
Sans BI Genius
 Analyse des besoins métier
 Spécifications du modèle en éto...
Demo BI Genius
(version générateur SQL Server)
Demo BI Genius
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Adventure Works: Produits, Sales Orders
4
Monitoring: procédures et log exécution
Création...
Que reste-t-il à faire?
La technique au techniciens
Serveur et bases de données
– Intégration dans le réseau
– Gestion des droits
– Mise à jour
Concentrons nous sur le métier
Prise de besoins et validation
– Connaissance métier
– Mise en place rapide de la solution ...
Conclusion
À votre disposition
Gouvernance de données: Philippe Bourgeois (11:30)
Data Vault: Adriano Martino
Azure: Daniel Tizon
Dém...
Patricia Düggeli
Principal Consultant
Tél. +41 58 459 53 94
patricia.dueggeli@trivadis.com
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Avec biGenius® sur Azure, oubliez la technique, concentrez vos efforts sur le métier

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Avec biGenius® sur Azure, oubliez la technique, concentrez vos efforts sur le métier, Mme Patricia Düggeli, Principal Consultant Trivadis. Conférence donnée dans le cadre du Swiss Data Forum du 24 novembre 2015 à Lausanne

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Avec biGenius® sur Azure, oubliez la technique, concentrez vos efforts sur le métier

  1. 1. BÂLE BERNE BRUGG DUSSELDORF FRANCFORT S.M. FRIBOURG E.BR. GENÈVE HAMBOURG COPENHAGUE LAUSANNE MUNICH STUTTGART VIENNE ZURICH Concentrez vous sur le métier Avec BI Genius sur Azure, oubliez la technique Patricia Düggeli Principal Consultant
  2. 2. Programme 1. La BI d‘hier à aujourd‘hui Définitions Solutions Challenges 2. Oublions la technique, parlons technique Azure BI Genius 3. Que reste-t-il? La technique aux techniciens Concentrons nous sur le métier
  3. 3. La Business Intelligence
  4. 4. Que nous dit internet: Data Warehouse
  5. 5. Que nous dit internet: Data Warehouse - architecture
  6. 6. Que nous dit internet: Business Intelligence
  7. 7. Que nous dit internet: BI
  8. 8. Que nous dit internet: Business Analytics
  9. 9. Les solutions La „traditionnelle“  Extraction/Transformation/ Stockage des données  Modélisation  Etoiles (Kimball)  Normalisé (Inmon)  Data Vault (Linstedt)  Utilisation des données  Reporting standard  Utilisation analytique La „à la dernière mode“  Self Service BI  Indépendance totale des utilisateurs  Décentralisation des données  Big Data  Juste une source, pas une solution BI  Cloud*  Juste un moyen pas une solution BI La „nécessaire“  Traditionnelle sur architecture moderne pour unicité des données  Indépendance utilisateur par des outils modernes  Distributions des données par canaux modernes  Selon contexte et besoins
  10. 10. Challenges Solution en évolution constante – Sources – Besoins – Organisation – Technologies * Données – Complexité – Qualité – Gouvernance Humain – Language commun – Intérêts de l‘entreprise – Gestion complexité – Chacun est différent Contexte projet – Urgence – Ressouces limitées * – Réactivité – Best practices *Remarque BARC
  11. 11. Parlons des outils et de la technique (ex environnement Microsoft)
  12. 12. Infrastructure
  13. 13. Vos besoins d‘infrastructure DEV TEST PROD  Système d’exploitation  Base de donnée  …  BI Genius (DEV)
  14. 14. Infrastructure: On premise vs Cloud On premise (VM ou physique)  Serveur  Définir besoins et taille  Se renseigner sur les prix  Commander  Configurer  Base de données  Commander  Se renseigner sur les prix  Installer  Configurer Cloud (par ex: MS Azure)  Serveur et base de données  Choisir la solution adaptée  Redéfinir la taille en tout temps si nécessaire  Configurer le réseau  Gain de temps à la création  Payez ce que vous utilisez  Redimensionnez en tout temps
  15. 15. Demo Création Cloud avec MS Azure
  16. 16. BI Genius (accélérateur de solution)
  17. 17. BI Genius 1 1 2 3 4 5 6 3 2 Détection Sources 4 Monitoring Création Structure cible (SQL) Création ETL (SSIS, T-SQL) Application Best Practices Documentation
  18. 18. Développement BI: ETL classique vs BI Genius Sans BI Genius  Analyse des besoins métier  Spécifications du modèle en étoile  Définir règles développement  Définir tables cible  Créer les tables cibles  Définir règles transformation  Créer flux transformation  gérér SCD2  Créer couches intermédiaires pour staging / cleansing des données  Créer surrogate keys  …  Documenter flux transformation  Configurer solution pour différents environnements Avec BI Genius  Analyse des besoins métier  Spécifications du modèle en étoile  Entrer le modèle cible dans l‘outil (basé en partie sur système source)  Entrer règles transformation  Générer la solution  Génération des différentes couches (staging / cleansing / DWH / Marts)  Génération des tables  Génération des procédures de chargement  Génération du monitoring de la solution  Génération de la documentation
  19. 19. Demo BI Genius (version générateur SQL Server)
  20. 20. Demo BI Genius 1 1 2 3 4 5 6 32 Adventure Works: Produits, Sales Orders 4 Monitoring: procédures et log exécution Création Tables et vues Staging, Cleansing, DWH, DM Création ETL (store procs, vues) Dim Produit, Dim Date, Fact Sales Cleansing, Singeltons, Snowflake/Start Documentation 2 2 3 3 Done: 5 tables AW (product, sales orders) 4 views BI Genius (date) Done: 3 entity product, 1 dim product 4 entity date, 1 dim date To be Done: 1 Fact Sales
  21. 21. Que reste-t-il à faire?
  22. 22. La technique au techniciens Serveur et bases de données – Intégration dans le réseau – Gestion des droits – Mise à jour
  23. 23. Concentrons nous sur le métier Prise de besoins et validation – Connaissance métier – Mise en place rapide de la solution = base de discussion avec le métier (agilité) – Essayer d‘influencer la gouvernance de données Formation/Accompagnement/Transfert de connaissances – Prendre le temps de former – Accompagnement régulier jusqu‘à l‘indépendance des super utilisateurs Documentation – Documenter le comment plutôt que le quoi (Protocole des décisions) – Documentation plus orientée utilisateur
  24. 24. Conclusion
  25. 25. À votre disposition Gouvernance de données: Philippe Bourgeois (11:30) Data Vault: Adriano Martino Azure: Daniel Tizon Démo dans l‘après-midi de BI Genius Et bien sûr tous nos collègues… … pour tout type de question
  26. 26. Patricia Düggeli Principal Consultant Tél. +41 58 459 53 94 patricia.dueggeli@trivadis.com

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