Editeurs du marché BI
Critères de comparaison des éditeurs BI
Comment choisir le meilleur outil Business Intelligence ?
http://datadictos.site/_media/pdf/BI__tools%20V3.pdf?utm_source=BI_bench_c&utm_medium=social&utm_campaign=init
pour enrichir votre connaissance sur la BI : http://datadictos.site/
Un sujet au carrfour des SI , des métiers et de la DG . domaine en pleine évolution , la BI peut faire objet d'approches trés différentes d'une entreprises a une autre . c'est un outil d'aide à la décision et d'analyse de la performance .
Connectez Power BI desktop à des centaines de sources de données, analysez-et visualisez vos informations en produisant des tableaux de bords attrayants, interactifs, en temps réel à partager avec vos collègues gestionnaires pour des prises de décisions éclairées.
Un sujet au carrfour des SI , des métiers et de la DG . domaine en pleine évolution , la BI peut faire objet d'approches trés différentes d'une entreprises a une autre . c'est un outil d'aide à la décision et d'analyse de la performance .
Connectez Power BI desktop à des centaines de sources de données, analysez-et visualisez vos informations en produisant des tableaux de bords attrayants, interactifs, en temps réel à partager avec vos collègues gestionnaires pour des prises de décisions éclairées.
SQL Server Analysis Services dans sa version 2012 a introduit la notion de BI Semantic Model, BISM, qui se décline soit en modèle Multidimensionnel, soit en modèle Tabulaire. Les besoins adressés par ces deux modes sont pour une grande part communs, mais les prérequis nécessaires à leur implémentation diffèrent sur de nombreux points qu'il est important de connaître avant de se lancer dans un projet. Durant cette session nous comparerons ces deux modes sur de nombreux critères, qu'ils concernent les administrateurs (infrastructures à mettre en place, maintenabilité, sécurité), les architectes (modélisations relationnelles sous-jacentes et frontaux supportés), les développeurs (techniques d'implémentation, performance des requêtes) et les chefs de projet qu'ils soient techniques ou fonctionnels (cas métier adressés, facilité de mise en place).
La deuxième partie sur le cours Business Intelligence et Data warehouse.
Si vous avez des questions, des remarques ou des propositions afin d’améliorer le contenu et la qualité de ce cours, n' hésitez pas à me contacter via mon email:
pr.azizdarouichi@gmail.com.
Bonne lecture.
A. DAROUICHI
Microsoft Power BI is a cloud-based business analytics service. This document provides an overview of Power BI and its key capabilities. It discusses connecting to various data sources, creating reports and dashboards, exploring data using natural language queries, and sharing insights across an organization. The document also describes the Power BI online service experience and how to work with reports, dashboards, and collaborate with others.
Retour d'Experience Power BI: Une contamination nécessaire vers le monde de la data
Dans cette session nous partagerons le projet d'une société industrielle vers une vraie self-bi et de la data science. Les enjeux, le phasage du projet et les methodes..Quels ont été les challenges, comment l'adoption a-t-elle été gérée. Un vrai chemin de transformation digitale.
Enabling big data & AI workloads on the object store at DBS Alluxio, Inc.
DBS Bank is headquartered in Singapore and has evolved its data platforms over three generations from proprietary systems to a hybrid cloud-native platform using open source technologies. It is using Alluxio to unify access to data stored in its on-premises object store and HDFS as well as enable analytics workloads to burst into AWS. Alluxio provides data caching to speed up analytics jobs, intelligent data tiering for efficiency, and policy-driven data migration to the cloud over time. DBS is exploring further using cloud services for speech processing and moving more workloads to the cloud while keeping data on-premises for compliance.
Les entreprises d’aujourd’hui doivent de plus en plus composer avec l’infobésité.
C'est pourquoi elles ont besoin d’une façon efficace d’analyser leurs données afin de prendre de meilleures décisions d’affaires.
Les bases de données standard ne peuvent pas toujours répondre à ces questions parce que cela nécessite de croiser de multiples sources d’informations ensemble.
C’est ici que le processus ETL (Extract – Transform – Load) entre en jeu. L’ETL est un programme qui accède à de multiples sources de données disparates, en fait l’extraction, les manipule et les intègre dans un référentiel commun – l’entrepôt de données ou data warehouse.
Big Data: Movement, Warehousing, & Virtualizationtervela
This presentation was given by Barry Thompson, CTO of Tervela, to TSAM (a financial buy-side technology & operations event) in July 2011. It covers trends in big data and how to solve problems with data movement, warehousing, and virtualization solutions.
SQL Server Analysis Services dans sa version 2012 a introduit la notion de BI Semantic Model, BISM, qui se décline soit en modèle Multidimensionnel, soit en modèle Tabulaire. Les besoins adressés par ces deux modes sont pour une grande part communs, mais les prérequis nécessaires à leur implémentation diffèrent sur de nombreux points qu'il est important de connaître avant de se lancer dans un projet. Durant cette session nous comparerons ces deux modes sur de nombreux critères, qu'ils concernent les administrateurs (infrastructures à mettre en place, maintenabilité, sécurité), les architectes (modélisations relationnelles sous-jacentes et frontaux supportés), les développeurs (techniques d'implémentation, performance des requêtes) et les chefs de projet qu'ils soient techniques ou fonctionnels (cas métier adressés, facilité de mise en place).
La deuxième partie sur le cours Business Intelligence et Data warehouse.
Si vous avez des questions, des remarques ou des propositions afin d’améliorer le contenu et la qualité de ce cours, n' hésitez pas à me contacter via mon email:
pr.azizdarouichi@gmail.com.
Bonne lecture.
A. DAROUICHI
Microsoft Power BI is a cloud-based business analytics service. This document provides an overview of Power BI and its key capabilities. It discusses connecting to various data sources, creating reports and dashboards, exploring data using natural language queries, and sharing insights across an organization. The document also describes the Power BI online service experience and how to work with reports, dashboards, and collaborate with others.
Retour d'Experience Power BI: Une contamination nécessaire vers le monde de la data
Dans cette session nous partagerons le projet d'une société industrielle vers une vraie self-bi et de la data science. Les enjeux, le phasage du projet et les methodes..Quels ont été les challenges, comment l'adoption a-t-elle été gérée. Un vrai chemin de transformation digitale.
Enabling big data & AI workloads on the object store at DBS Alluxio, Inc.
DBS Bank is headquartered in Singapore and has evolved its data platforms over three generations from proprietary systems to a hybrid cloud-native platform using open source technologies. It is using Alluxio to unify access to data stored in its on-premises object store and HDFS as well as enable analytics workloads to burst into AWS. Alluxio provides data caching to speed up analytics jobs, intelligent data tiering for efficiency, and policy-driven data migration to the cloud over time. DBS is exploring further using cloud services for speech processing and moving more workloads to the cloud while keeping data on-premises for compliance.
Les entreprises d’aujourd’hui doivent de plus en plus composer avec l’infobésité.
C'est pourquoi elles ont besoin d’une façon efficace d’analyser leurs données afin de prendre de meilleures décisions d’affaires.
Les bases de données standard ne peuvent pas toujours répondre à ces questions parce que cela nécessite de croiser de multiples sources d’informations ensemble.
C’est ici que le processus ETL (Extract – Transform – Load) entre en jeu. L’ETL est un programme qui accède à de multiples sources de données disparates, en fait l’extraction, les manipule et les intègre dans un référentiel commun – l’entrepôt de données ou data warehouse.
Big Data: Movement, Warehousing, & Virtualizationtervela
This presentation was given by Barry Thompson, CTO of Tervela, to TSAM (a financial buy-side technology & operations event) in July 2011. It covers trends in big data and how to solve problems with data movement, warehousing, and virtualization solutions.
Objets connectés et quantified self 21082013Brice Nadin
Etude réalisée en juin 2013 sur le formidable essor des applications mobiles orientées vers le bien être, la nouvelle tendance des objets connectés et le nouveau phénomène du quantified self (mesure de soi).
meaning of data warehousing
needs of data warehousing
applications of data warehousing
architecture of data warehousing
advantages of data warehousing
disadvantages of data warehousing.
meaning of data mining
needs of data mining
applications of data mining
architecture of data mining
advantages of data mining
disadvantages of data mining
The document discusses key concepts related to data warehousing including:
- A data warehouse is a centralized repository of an organization's electronically stored data designed to facilitate reporting and analysis.
- There is expert debate around different architectural approaches proposed by Inmon, Kimball, and Linstedt.
- ETL tools and technologies like SQL, SSIS, and Oracle Warehouse Builder are used to extract, transform and load data into the data warehouse.
- Current trends emphasize using a data warehouse not just for storage but as part of a business intelligence solution to help users make better decisions.
Présentation d'Ignilife - Votre coach santé au quotidien.
Le Groupe Mutuel, en collaboration avec Ignilife, offre à l'ensemble de ses assurés une plateforme de prévention santé axée sur 4 domaines: sport, nutrition, santé, émotion.
HUBREPORT - Future of Data & CRM [EXTRAIT]HUB INSTITUTE
Retrouvez la version intégrale ici : http://hubklub.hubinstitute.com/hubreport/future-of-data-crm-2017/
En 2017, nous assistons à une multiplication des flux de données jamais été égalée auparavant. De la même manière que les nouvelles entreprises agiles (acteurs du numérique et startups) qui ont déjà commencé à redéfinir les règles de leurs marchés réceptifs, les grandes entreprises doivent apprendre à actionner dès aujourd’hui le volume d’informations disponibles. La bonne utilisation de ces Data leur permettra en effet de réinventer l’expérience d’achat, séduire une clientèle grandissante et exigeante ainsi qu’optimiser leurs processus de décision.
Les analystes du HUB Institute dévoilent dans cette étude les grandes tendances Data & CRM de l’année et les best practices associées permettant de définir une stratégie efficace :
Au programme de ce HUBREPORT Future of Data & CRM :
- Un rapport PowerPoint multimédia de plus de 115 slides sur 8 thématiques parmi lesquelles la gestion des Data en entreprise, les API, la Dataviz, la sécurité, l’IA ...
- Plus de 50 slides de best practices
- Des avis d’experts
This document provides an overview of data warehousing concepts including dimensional modeling, online analytical processing (OLAP), and indexing techniques. It discusses the evolution of data warehousing, definitions of data warehouses, architectures, and common applications. Dimensional modeling concepts such as star schemas, snowflake schemas, and slowly changing dimensions are explained. The presentation concludes with references for further reading.
Dans un monde de plus en plus connecté, les besoins d’accéder aux applications et aux données de l’entreprise en situation de mobilité deviennent prépondérants afin d’améliorer l’efficacité des collaborateurs et les services apportés aux clients sur le terrain. Les outils de Business Intelligence n’échappent pas à cette tendance, bien au contraire. Microsoft dispose d’une offre riche en matière d’outils de reporting, qui couvrent l’ensemble des usages, mais ces outils sont souvent (à tort !) associés exclusivement à un usage sur PC dans un écosystème Microsoft. Au cours de cette session, vous verrez qu’il n’est est rien, et qu’il est aujourd’hui possible de consulter ses rapports sur n’importe quel device ! Nous aborderons également de nouveaux scénarii d’usage de la BI en mobilité liés à l’approche cloud-first, mobile-first de Microsoft, et vous montrerons comment implémenter un accès sécurisé à vos rapports grâce à la fonction MFA (Multi-Factor Authentication), ou comment disposer de l’ensemble des fonctionnalités BI d’Excel 2013 sur n’importe quelle tablette grâce à Azure RemoteApp.
Dans un monde de plus en plus connecté, les besoins d’accéder aux applications et aux données de l’entreprise en situation de mobilité deviennent prépondérants afin d’améliorer l’efficacité des collaborateurs et les services apportés aux clients sur le terrain. Les outils de Business Intelligence n’échappent pas à cette tendance, bien au contraire. Microsoft dispose d’une offre riche en matière d’outils de reporting, qui couvrent l’ensemble des usages, mais ces outils sont souvent (à tort !) associés exclusivement à un usage sur PC dans un écosystème Microsoft. Au cours de cette session, vous verrez qu’il n’est est rien, et qu’il est aujourd’hui possible de consulter ses rapports sur n’importe quel device ! Nous aborderons également de nouveaux scénarii d’usage de la BI en mobilité liés à l’approche cloud-first, mobile-first de Microsoft, et vous montrerons comment implémenter un accès sécurisé à vos rapports grâce à la fonction MFA (Multi-Factor Authentication), ou comment disposer de l’ensemble des fonctionnalités BI d’Excel 2013 sur n’importe quelle tablette grâce à Azure RemoteApp.
Comment associer la BI avec les données d’historiques de Lync ?Microsoft Ideas
Vous avez du Lync et on vous demande d'exploiter les données des statistiques d’appel (nombre d’appels (et durée) reçus ou émis par client, par collaborateur, par agence…) ? de faire des refacturations de frais ? de contrôler l’utilisation de nouveaux périphériques nouvellement investis ? Dans cette session, nous vous apportons des réponses concrètes pour exploiter ces informations avec la suite Business Intelligence de Microsoft ! Les technologies présentées : • Microsoft Lync Server 2013 • Microsoft SQL Server 2012 (SSIS, SSAS en mode tabulaire, SSRS) • Excel 2013 • La nouvelle suite Power BI for Office 365
Speakers : Philippe Geiger (NEOS-SDI)
Panorama comparatif des outils de reporting et Dashboarding Microsoft : Excel, SSRS et Power View. Les plus de chacun de ces outils de reporting pour répondre à tous vos besoins.
Speakers : Stéphane Vivien (GFI Informatique), Michael Nokhamzon (GFI Informatique), Laurent Miltgen-Delinchamp (Cumulos)
Voici une copie des slides (simplifiée et sans animations) utilisées lors d'une présentation
au groupe Montreal Business Applications Users Groupe MBAUG et couvrant divers aspects Microsoft Power Platform:
PowerApps, Microsoft Flow et Power BI. La présentation examine également les techniques d'intégration d'applications
PowerApps à l'intérieur de Web part SharePoint Online. Elle porte finalement un regard approfondi sur le composant
PowerApps Visuals au sein de rapports Power BI.
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3oGxZmz
Reconnu en tant que leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools ainsi que Customers’ Choice 3 années consécutives, Denodo Platform, soutenue par la Data Virtualization, permet une approche moderne de l'intégration, de la gestion et de la livraison des données, en offrant des fonctionnalités clés telles que la couche d'abstraction des données, les requêtes optimisées par l'IA pour les charges de travail analytiques complexes, le data catalog basé sur l'IA/ML, et la gestion de l'infrastructure cloud.
Découvrez lors de cette session d'1h30 en quoi la Logical Data Fabric et la Data Virtualization révolutionnent l'approche métier & IT dans l’accès, la livraison, la consommation, la gouvernance et la sécurisation de vos données, quel que soit l'âge de votre technologie, le format de la donnée ou son emplacement. Cette technologie mature comble le fossé entre l’IT et les utilisateurs métier, et permet des économies considérables en termes de coûts et de temps.
Cette session présentera le nouvel outil de dashboarding de Microsoft. Nous aborderons les fonctionalités de l’outil, ses particularités ainsi que les meilleures pratiques par le biais de demonstrations intéractives.
Business intelligence & logiciel QlikView - ComputerlandPatricia NENZI
Business Intelligence avec QlikView V11 - Votre révolution !
Pour plus d'infos : #AskComputerland. Nos experts répondent à vos questions. http://bit.ly/1fonxAz
Dans beaucoup de cas de figure, la solution CRM seule ne suffit pas à effectuer un reporting adéquat. Avec un couplage Dynamics CRM 2013 et Power BI, vous serez capable, entre autres: - De mettre en place une analyse de vos données CRM avec la granularité que vous souhaitez - De visualiser en temps réel cette analyse - De réintégrer dans CRM des indicateurs issus de cette analyse afin d'affiner la gestion des objectifs de vos collaborateurs
Speakers : Siavash Veyssi (MCNEXT), Sébastien Madar (MCNext)
Session découverte de la Logical Data Fabric soutenue par la Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3yp4Caz
Denodo vous propose une session virtuelle pour découvrir la Logical Data Fabric soutenue par la Data Virtualization. Quel que soit votre rôle, responsable IT, architecte, data scientist, analyste ou CDO, vous découvrirez comment Denodo Platform, la plateforme leader en data intégration, data management et livraison de données en temps réel permet d'accéder à tout type de source de données pour en tirer de la valeur.
Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.
3. 9 Grands éditeurs du marché BI
Date
IBM — IBM’s business intelligence
solutions on premise and on cloud.
Information Builders — The
WebFOCUS Business Intelligence
and Analytics platform provides
apps and tools that can be
accessed from a browser or mobile
device. cloud as a software as a
service solution.
Microstrategy — Microstrategy
provides business intelligence and
analytics solutions for a range of
industries.
Microsoft — Microsoft Power BI
helps businesses visualize and
analyze their data in one
dashboard and create interactive
reports that can be shared.
Oracle — Oracle Business
Analytics is designed to foster a
data-driven culture. Cloud, hybrid,
and on-premise.
Qlik Technologies — Qlik lets users
create data visualizations,
dashboards, and apps that help tell
the story behind a company’s data.
SAP — SAP features business
intelligence and data mining tools
that provide real-time insight into
organizations. reporting features,
self-service dashboards, predictive
analytics, and mobile apps.
SAS — SAS Visual Analytics
features interactive visualizations
that automatically highlight
relevant findings for users to help
eliminate the guesswork.
Tableau Software — Tableau
business intelligence software is
designed to be efficient and easily
deployable, so onboarding and
maintenance requires less time.
8. Types d’outils Business Intelligence
Date pied de page 8
• On-premise deployment
• Cloud implementation
• Data Management Tools
• Data Discovery Applications
10. Critères de Benchmarking
Date pied de page 10
Data Management
Data quality management
ETL
databases sources
Plat files
Bigdata sources
social network data
salesforce data
master data management
Data visualisation
TdB standards, customized
Tdb interactive
Self-service BI
Advanced visualization
KPI and scorecards
collaborative/portail décisionnel
Massive reporting
mobile device support
Real time
Bigdata
Active Report. (offline)
Data discovery
OLAP
Data analytics et mining
Analytic accountability
Statistical Analysis
predictive analytics
Multidimensional analysis
Microsoft office integration
ad hoc requests
Semantic and text analytics
BI search
Sentiment analysis (social media)
Performance
management
performance management
tools(balanced scorecard)
performance planning
business activity monitoring
business process management
11. Critères de Benchmarking(suite)
Date pied de page 11
Data storage
SGBDR
OLAP
Specific : CRM, SCM,…
datawarehouse/datamarts
Bigdata/document warehouses
in-memory storage
Administration
Metadata management
Security management
Recovery management( gestion de
reprise après incident)
System and usage monitoring
ordonnancement
Alertes
management
In Dashboard
In decisional portal
Via email
Via sms
Architecture
Cloud
SAAS
Open source /propriétaire
packaged analytic applications
Composite applications and
embedded BI: gadget
for Operational/ ERP Systems
Scalability
Mobile BI apps
12. Comparaison de quelques outils phares [4]
Date pied de page 12
•Pricing: $
•Business size: M L
•✓ Dashboards and scorecards
•✓ Extract, Transform & Load (ETL)
•x Performance management
•✓ Data warehousing
•✓ Online analytical processing
(OLAP)
•x Data mining and predictive
analytics
•✓ Query and report writer
Tableau
•Pricing: $
•Business size: L
•✓ Dashboards and scorecards
•x Extract, Transform & Load (ETL)
•✓ Performance management
•x Data warehousing
•x Online analytical processing (OLAP)
•✓ Data mining and predictive
analytics
•✓ Query and report writer
•Microsoft Power BI Pricing: $ $
$ $ $
Qlik View
•Pricing : $$, Business size: S M L
•✓ Dashboards and scorecards
•✓ Extract, Transform & Load (ETL)
•✓ Performance management
•✓ Data warehousing
•✓ Online analytical processing
(OLAP)
•✓ Data mining and predictive
analytics
•x Query and report writer
MS Power
BI
•Pricing: $ $ $ $ $
•Business size: S M L
•✓ Dashboards and scorecards
•✓ Extract, Transform & Load (ETL)
•✓ Performance management
•✓ Data warehousing
•✓ Online analytical processing
(OLAP)
•✓ Data mining and predictive
analytics
•✓ Query and report writerIBM
Cognos
•Pricing: $ $
•Business size: S M L
•x Dashboards and scorecards
•✓ Extract, Transform & Load (ETL)
•✓ Performance management
•x Data warehousing
•x Online analytical processing (OLAP)
•✓ Data mining and predictive
analytics
•✓ Query and report writer
Pro SAS
Analytics
13. Power BI
• Architecture
– SAAS service
– Native connectors : databases, CRM, bigdata systems
– Power BI desktop
– Excel based DAX language can be used
– In-memory technology
– Power BI service : to publish reports visualisatins and predefined
datasets (Html5 client)
– Power BI for mobile
– APIs based on the REST protocol
• Front-end fonctionnality
– Power BI desktop includes data transformation based on power query
technology
– Data modeling based on power pivot technology
– Template creation
– Rich on visualizatioon with possibility to customize using D3JS
– Buit in maps (topoJSON format)
– Possibility to run R script
– Sharing capabilities
A cloud based BI product
designed for business users to
access and combine different
datasources and visualize them
using interactive dashboard
• Release date : 2015
• Part of Cortana intelligence
suite
Microsoft_Power_
BI_in_the_BI_Survey_16
16. En 10 étapes uniquement [5]
Date pied de page 16
1
• Faire un état des lieux des offres
du marché(outils) de la BI
2
• Prioriser vos exigences logicielles
3
• Présenter le projet à vos
managers
4
• Construire une liste courte de
vendeurs de logiciels
5
• Présenter/faire comprendre aux
vendeurs votre projet
6
• Évaluer les demonstrations de logiciel
à live
7
• Noter et Classer les systèmes logiciels
8
• Recueillir et comparer les devis
9
• Vérifier les références et la viabilité du
vendeur logiciel
10
• Examiner le contrat de licence du
logiciel
17. Step 1 :Faire un
état des lieux
des offres du
marché(outils)
de la BI
Tâches critiques
Comprendre les concepts de base de la BI
Rechercher les fonctionnalités logicielles
plus récentes et plus avancées
Comprendre la différence entre "basé sur
le Web" et "on-premise"
Identifier dix façons dont le logiciel vous
rendra plus efficace
Prendre une idée ede ce qu'un nouveau
système logiciel coûtera
Naviguer sur le net, blog, sites spécialisés,
livres blanc, enquêtes pour avoir un état
sur le marché de la BI, ses nouveautés et
tendances
Date pied de page 17
18. Step 2 :Prioriser
vos exigences
logicielles
Tâches critiques
Identifier les défis à résoudre via le logiciel
Identifier les lacunes de votre (vos) système (s)
actuel (s)
Dans un tableur, énumérer les fonctionnalités
souhaitées dans un système idéal
Partager votre liste avec vos collègues pour
recueillir des commentaires
Donner la priorité à la liste dans "must-haves"
et "nice-to-haves"
En sachant ce dont vous avez besoin, vous
serez mieux placé pour contrôler le
processus de sélection,
Date pied de page 18
19. Step 3 :
Présenter le
projet à vos
managers
Tâches critiques
Identifier les décideurs qui vont valider le
projet
Présenter les défis et les inefficacités
existantes
Détailler la façon dont un nouveau logiciel
résoudra ces problèmes
Débriefer sur le budget requis pour les
nouveaux logiciels
Obtenir l'approbation de continuer votre
recherche de logiciels
Attendez! Si vous n'êtes pas le décideur
pour cet achat, vous devez obtenir
L’accord de principe sur l’investissement
avant d'aller plus loin. Gagner ce buy-in
prend du travail.
Date pied de page 19
20. Step 4 :
Construire une
liste courte de
vendeurs de
logiciels
Tâches critiques
Déterminer quels systèmes répondent à
votre spécialité BI
Déterminer quels systèmes répondent à
votre taille d'entreprise
Déterminer quels systèmes répondent à
vos exigences de haut niveau
Déterminer les systèmes qui entrent dans
votre budget
Contacter une liste courte (jusqu'à cinq) de
fournisseurs de logiciels
Date pied de page 20
21. Step 5 :
Présenter/faire
comprendre
aux vendeurs
votre projet
Tâches critiques
Expliquer aux fournisseurs de logiciels
comment ils seront évalués
Partager votre liste d’exigences prioritaires
avec les fournisseurs
Présenter aux vendeurs quels sont les
autres systèmes que vous évaluez
Détailler votre processus de sélection et
votre calendrier
Expliquer ce que vous attendez des
vendeurs pendant le processus
Date pied de page 21
22. Step 6 : Évaluer
les
démonstrations
de logiciels
(live)
Tâches critiques
Préparer de brefs scripts de démonstration et partagez-
les avec les fournisseurs
Définir une date et une heure pour la démonstration
par logiciel
Inviter les bonnes personnes de l’entreprise à la démo
Utiliser un «tableau d’évaluation de démonstration»
pour suivre votre avis sur les produits
Recueillir des commentaires auprès de votre équipe
après chaque démo
Date pied de page 22
23. Step 7 : Noter
et Classer les
systèmes
logiciels
Tâches critiques
Éliminer les fournisseurs qui n'offrent pas
les fonctionnalités « must-have »
Classer les fournisseurs restants en
fonction de la couverture fonctionnelle
Classer les fournisseurs en fonction de la
facilité d'utilisation perçue
Considérer comment les fournisseurs
traitent le processus de vente
Rappelez deux à trois fournisseurs pour
une autre démonstration "deep-dive"
Date pied de page 23
24. Step 8 :
Recueillir et
comparer les
devis
Tâches critiques
Demander un devis détaillé des
fournisseurs restants
Fournir les données nécessaires pour un
devis (par exemple, compte utilisateur)
S’assurer que les devis sont complets -
logiciels, service, formation, etc.
Comparer tous les devis sur une base très
juste
Demander le contrat de licence de logiciel
aux fournisseurs (SLA)
Date pied de page 24
25. Step 9 : Vérifier
les références
et la viabilité
des
fournisseurs
Tâches critiques
Expliquer aux fournisseurs que vous vous chercher
des infos sur eux
Demander deux références de projet similaires de
même taille
Demander à chaque référence ce qu'ils n'aiment
pas sur ce système
Demander aux références sur la manière dont le
fournisseur a répondu à tous leurs problèmes
Évaluer la viabilité financière et stratégique du
vendeur
Date pied de page 25
26. Step 10 :
Examiner le
contrat de
licence du
logiciel
Tâches critiques
Demander un rabais en ligne avec les
normes de l'industrie
S’assurer d’avoir acheter des licences pour
tous les utilisateurs (complets et partiels)
Évaluer les coûts de licences initiaux et
continus
Surveiller les clauses de "renouvellement
automatique"
Assurer une sorte de "clause de sortie" si
les choses se passent mal
Date pied de page 26