BI_Part1_2020.pdf

Pr. Nabil ELMARZOUQI BI-Part1
2020-2021 1
Business Intelligence
Par0e 1 : Introduc0on Générale
Forma&on du Cycle Ingénieur
Pr. Nabil ELMARZOUQI
Introduc0on …
• Intelligence d’Affaires
• Intelligence d’Entreprise
• Concept BI :
• Fournir les solu&ons et les compétences
nécessaires …
• Pour exploiter, découvrir, transformer et
analyser les données brutes …
• Les données proviennent des différentes
briques/couches du (des) Système(s)
d’Informa&on
• De manière à ce que ces données puissent
être u&lisées de manière globale …
• Concerne l'ensemble de l'entreprise …
• Consolider des informa&ons dans un seul
et même rapport, facile à comprendre et à
analyser
• Tableau de bord, etc.
FormaVon du Cycle Ingénieur
BI
Module Business Intelligence
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• ID = Informa&que Décisionnelle (Fr)
• BI = Business Intelligence (Eng)
• Des soluVons informaVques pour les décideurs et les
dirigeants
• Principalement, les systèmes BI sont uVlisés par le
monde d’entreprise : directeurs, PDG, comité de
direcVon, responsables de services, etc.
• Permet d’obtenir une connaissance approfondie de
l’entreprise, de définir leurs besoins, de soutenir les
différentes stratégies et de suivre son évolu&on :
• Affaires
• Développement
• CréaVon de la valeur ajoutée, nouveau service,…

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Pourquoi BI … ?
La BI autrement … Approche Orientée Objec0fs …
• Comme pour tous les projets, la BI est uVlisée pour
aSeindre principalement l’un des trois objec&fs
suivants :
• Augmenter les revenus
• Diminuer les risques
• Réduire les coûts
BI
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• Dans une PME (peVte ou moyenne entreprise) ou
une grande entreprise … :
• La solu&on BI inclut les applica&ons,
l'infrastructure, les ou&ls et les meilleures
pra&ques …
• Elle permet d'accéder à des informa&ons et de
les analyser pour améliorer et op&miser les
décisions et les performances
• A_einte des objecVfs de l’entreprise et implicaVon
de la Business Intelligence :
Ques%on : Que peut-on a,eindre comme objec%f en
se basant sur les solu%ons BI dans une entreprise ?
Pourquoi BI … ?
La BI autrement … Influencer …
Vision unique et augmenta&on du revenu
• Une mise en œuvre réussie de la BI perme_ra aux
uVlisateurs de fournir des informaVons factuelles
cohérentes, dérivées d'une vue de données unifiée
• Chaque employeur, responsable et dirigeant uVlisera
les mêmes données pour prendre des décisions
• EssenVellement : garanVr une même version de la
vérité
• La quête de la « Perle manquante des Systèmes
d’Informa&on » :
• Chaque responsable d’une entreprise a une
compréhension universelle des informaVons
précises de l’entreprise
• Les informaVons sont fournie au moyen d’un seul
ensemble de rapports
• La chasse au trésor pour la valeur
BI
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Impact réel du BI :
Dans quelle mesure la BI peut-elle influencer
la croissance des revenus d’une entreprise ?

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Pourquoi BI … ?
La BI autrement … Guider …
Vue d’ensemble complète et partagée
de plusieurs indicateurs de performance clés
• Perme_re une analyse des données à un niveau
plus granulaire …
• Encourager des ac&ons spécifiques …
• Surveiller et gérer les indicateurs de performance clés
organisaVonnels …
• GaranVr que les objec&fs de performance sont
définiVvement alignés sur les objec&fs généraux de
l'organisaVon
• La ligne cri&que qui nécessite l’introduc&on de la
Business Intelligence :
• Réussir à aider une organisaVon à
u&liser davantage les données
• Servir les approches stratégiques via les différentes
données produites et indicateurs de performances
BI
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Un autre impact réel du BI :
Dans quelle mesure la BI peut-elle guider
la croissance des revenus d’une entreprise
vers le haut ?
Pourquoi BI … ?
La BI autrement … Diminuer les Risques …
Approche de diminu&on des risques
aidée par BI
• Le meilleur prédicteur du futur, c'est l'histoire …
• Ce_e prémisse s’applique à la BI et au concept de
l’analyse prédic&ve
• En idenVfiant les modèles, l'organisaVon sera mieux
équipée et préparée pour faciliter et garanVr la réussite
de la mise en place des stratégies
• La BI perme_ra à l'organisaVon de mesurer des
données exploitables et significa&ves,
minimisant ainsi les risques
• la BI peut aider à aSénuer les risques :
• Qui sont de toutes formes et de toutes tailles
• Exemples : risques stratégiques, opéra&onnels,
financiers ou liés à la réputa&on
BI
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Un autre impact réel du BI :
Dans quelle mesure la BI peut-elle aider à
diminuer le risque ?

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Pourquoi BI … ?
Exemple de situa0on délicate … Secteurs Cri0ques
Solu&on : une approche de
diminu&on des risques guidée par BI …
• Accompagner et Guider l’assureur pour
• être en mesure de compiler des données historiques
• reproduire divers profils de risque
• me_re en œuvre :
« une stratégie centrée sur le client et axée sur des
segments cibles spécifiques »
• De plus, les assureurs sont constamment confrontés à un
fardeau de plus en plus lourd : conformité réglementaire …
• Poursuivre le renforcement de la réglementa&on …
• Se concentrer sur les analyses sous-jacentes relaVves aux
finances et à l'administra&on,
• Les assureurs peuvent devenir :
• plus averses face au risque
• et plus proac&fs lorsqu'ils
gèrent ces tendances du marché
BI
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Exemple de situa&on délicate : besoin de diminuer les
risques dans des secteurs cri&ques …
• Le secteur des assurances…
• Au fur et à mesure le marché devient
de plus en plus saturé …
+ la concurrence se durcit
+ la confiance des consommateurs se détériore
+ le choix des consommateurs est plus vaste
que jamais
• La capacité de pouvoir prédire avec précision le
comportement des clients est hautement recherchée :
• pour tenter d'idenVfier de
nouvelles sources de revenus
• en réduisant simultanément les
différentes dépenses de service
Pourquoi BI … ?
La BI autrement … Réduire les Coûts …
Approche de réduc&on des coûts
inspirée par la BI…
• L’avantage réalisable de la BI le plus concret est
la réduc&on des coûts de main-d’œuvre…
• Voici quelques éléments clés parmi les plus courants de
la réduc&on des coûts résultant de la BI :
• Données plus propres
• Généra&on automa&que de rapports et collecte
de données
• Moins de dépendance à l'informa&que
• Prise de décision plus rapide et meilleure
BI
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• Le retour sur inves&ssement de la veille stratégique
est extrêmement difficile à suivre avant sa
mise en œuvre effec&ve …
• Le temps et les efforts que l’on peut gagner avec
l’automa&sa&on et la normalisa&on des rapports
sont primordiaux, bien que ce soit rarement
le principal avantage …
• Un autre avantage tangible de la BI :
Dans quelle mesure la BI peut-elle aider
à réduire les coûts ?

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Pourquoi BI … ?
La BI autrement … Réduire les Coûts …
• Généra&on automa&que de rapports et collecte de
données
• Un sous-produit immédiat de la généraVon
automaVsée de rapports est :
la réducVon des coûts de développement
et de forma&on des u&lisateurs
• La Business Intelligence peut quanVfier
le nombre d’heures nécessaires
pour a_eindre les objec&fs
de l’organisaVon
BI
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• Données plus propres
• Les données ont un impact direct sur
les revenus nets
• Comme tout ce qui a de la valeur :
les données doivent être gérées
afin de conserver leur efficacité
• En ayant des données plus propres, les
organisaVons :
• Disposeront des informaVons les plus
récentes et
les plus précises sur leurs clients
• Pourront être sûres d'affecter
intelligemment leurs ressources
Pourquoi BI … ?
• Prise de décision plus rapide et meilleure
• La BI exploite les informa&ons cri&ques
• Les uVlisateurs peuvent prendre des
décisions professionnelles d’une manière
intelligente et proac&ve
• En tenant compte d’une mul&tude de flux mé&er,
les responsables peuvent prendre des décisions
op&misées à tous les niveaux de l'organisaVon
• De meilleures décisions peuvent offrir d’énormes
avantages, alors que de mauvaises décisions
peuvent ne mener à rien, ce qui peut même
entraîner plus de pertes
BI
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• Moins de dépendance à l'informa&que
• Avec l'émergence des soluVons de BI en libre-
service, les uVlisateurs professionnels peuvent
facilement créer des rapports ad-hoc
• Les employeurs peuvent découvrir plus
rapidement des informaVons plus détaillées
sur leurs données
• De meilleures données sont soutenues par de
meilleures données …
• C’est un marathon pour acquérir des données :
il devient difficile et coûteux de discerner les
bonnes décisions à parVr de bonnes décisions

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Les nouveaux
mé0ers de la Data …
BI
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Les nouveaux mé0ers de la Data …
Data Science Roles …
• Analyste de données
• Il apporte de la valeur à l’entreprise en rassemblant
des données, en les explorant et en créant des
visualisa&ons de données pour avoir une présenta&on
aSrayante
• Il communique les données en les rendant beaucoup
plus faciles à comprendre
• Cela révèle des tendances orientées données, ce qui
contribue à créer un système d'entreprise plus
intelligent et plus eﬃcace
• Analyste de données peut être désigné en tant
qu'analyste commercial, décisionnel, analyste de base
de données ou analyste des opéraVons
• Il doit avoir une connaissance approfondie de l’E/Se et
être en mesure de traiter les données disponibles pour
pouvoir prendre de meilleures décisions commerciales
BI
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• Ingénieur de données
• Il prépare le terrain pour un analyste de données et un
scienVfique des données
• Les ingénieurs de données sont responsables de la
collecte des données, de la modélisaVon de l'entrepôt
de données et de la transformaVon des données
BI
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• Data Steward (Data Manager)
• Il veille à ce que les données référenVelles d’un
catalogue soient bien conformes et organisées selon
des règles de gesVon établies
• Il doit vérifier qu’il n’y a pas d’erreur et qu’elles sont
correctement intégrées dans le SI de l’entreprise, afin
de favoriser la circulaVon des informaVons
• Il est responsable de la supervision et de l'uVlisaVon
efficace des acVfs de données.
• Il représente les données nécessaires à toutes les
parVes prenantes, incluses mais non limitées à tous les
départements.
• Les gesVonnaires de données s'occupent
essenVellement de la gesVon des données maître, du
ne_oyage des données et du catalogue de données.
BI
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• Data Scien&st
• Un scien&ﬁque de données construit des modèles
d'appren&ssage automa&que et des algorithmes
sta&s&ques
• Il doit avoir de solides connaissances dans les domaines
quanVtaVfs, tels que l'informa&que, la physique, les
sta&s&ques et les mathéma&ques, car ils doivent
inventer de nouveaux algorithmes et établir des
prévisions pour tous les cas commerciaux basés sur des
données
• Les scienVﬁques de données uVlisent R, Python et Java
• Ils doivent également posséder des connaissances de
plusieurs ou&ls de science des données qui sont
fréquemment uVlisés
BI
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BI
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• La représentation et le déplacement
des données afin qu’elles soient
consommables et utilisables
• Prendre les données brutes, les
nettoyer, les transférer dans une base
de données, les étiqueter et
généralement s’assurer qu'elles sont
prêtes pour la prochaine étape du
processus ...
• Interpréter les informations actuelles
pour les rendre utiles pour
l'entreprise
• Il n'y a pas beaucoup de
modélisation ou de déploiement de
machine learning pour le data
analyst
• Créer des modèles qui peuvent faire
des extrapolations à partir des
données et faire des suggestions
pertinentes pour l’entreprise
• Les data scientists ont besoin de
comprendre les statistiques
• La plupart des algorithmes de
machine learning sont basés sur
des calculs multivariés ainsi que sur
l’algèbre linéaire et non linéaire

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BI
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Les développeurs B.I. Business Intelligence / informa&que
décisionnelle
• Mise en place des ouVls de B.I. pour les besoins de
l’entreprise :
• Data warehouses, Datamart,
• Des bases de données mulVdimensionnelles construits
à parVr d’agréga&on de données en provenance de
plusieurs bases de données
• Ces Bases de données mul&dimensionnelles et Data
warehouses sont par la suite uVlisées par les développeurs
B.I pour construire des tableaux de bords (Dashboards) et
des rapports u&les pour les manageurs et les décideurs.
• Les développeurs de B.I. ont généralement une
connaissance mé&er moindre que celle d’un Data Analyst
• Cependant, ils sont plus “calés” techniquement pour
s’interfacer avec les diﬀérentes sources de données
BI et la créa0on de
valeur
BI
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BI et la créa0on de valeur …
• La chaîne de valeur
• L’étude précise des ac&vités de l’entreprise aﬁn de
me_re en évidence ses ac&vités clés :
• celles qui ont un impact réel en termes de coût ou
de qualité
• et qui lui donneront un avantage concurren&el
• Ce_e disVncVon permet de savoir ou se placer et de
travailler son posi&onnement pour :
• développer de la valeur ajoutée de l’entreprise
• valeur nécessaire pour pérenniser l’entreprise
• But : pouvoir fournir un résultat précieux, tel qu'un
produit ou un service
BI
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• Les produits passent par les ac&vités d'une chaîne dans
l'ordre et, à chaque acVvité, le produit gagne de la valeur
BI et la créa0on de valeur …
• Les ac&vités impliquées dans la chaîne de valeur :
• Les ac&vités principales :
celles qui concourent directement à la créaVon
matérielle et à la vente du produit, logique
d’approvisionnement, fabricaVon, logisVque et
commercialisaVon, markeVng et ventes, services.
• Les ac&vités de sou&en ou support :
• celles qui viennent en appui de l’acVvité
principale
• forment l’infrastructure de la ﬁrme,
infrastructure de l’entreprise, GRH,
Recherche et développement, achats.
BI
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• La chaîne de valeur

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BI et la créa0on de valeur … Exemples …
BI
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Vs.
BI
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Vs.

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BI
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Vs.
La chaine de valeur informa0que …
• Un modèle informaVque basé sur la chaîne de
valeur est construit :
• en idenVfiant les ac&vités cri&ques
• avec les services comme centre de gravité
• ImplicaVon de plusieurs ac&vités cri&ques
associées à la planificaVon, la sélecVon, la
fourniture et la gesVon des services
• Le contenu de la chaîne de valeur informaVque
détaille les ac&vités de chaque service
informa&que qui ajoutent de la valeur à un
service mé&er ou à un service informa&que
• DécomposiVon des acVvités en un modèle de :
• service et les composants fonc&onnels
essenVels
• données que le service informaVque
produit ou uVlise dans la chaîne de valeur
informaVque afin de faire avancer le cycle
de vie du service
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La chaîne de valeur informa&que décrit
le cycle de vie des services informa&ques

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Cycle de Vie des données … Data Lifecycle …
BI
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• Le volume que les sources de données prolifèrent à la vitesse de la
lumière est grand :
• l'infrastructure Cloud, Internet des objets (IoT), Big Data, etc.
• créaVon, sauvegarde et uVlisaVon des données
• Ques&on : ces données ont-elles de la valeur et qu'est-ce que cela
signiﬁe pour l’entreprise et pour les u%lisateurs ?
• Concept de Cycle de Vie des Données :
• Tout d'abord, les données sont créées ou générées
• Ensuite, il peuvent être agrégés et synthé&sés dans une base
de données ou un entrepôt de données pour un accès et une
analyse plus faciles
• Après l’analyse, les informaVons clés peuvent être exploitées
et u&lisées pour avoir un impact posi&f sur chaque
composant de l’entreprise
• Enﬁn, les données peuvent être archivées et conservées
• Remarque : Il existe également de nombreux éléments plus
peVts et subVlités dans tout cycle de vie de données

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