Le document compare différentes notions de l'informatique décisionnelle en explorant des systèmes d'aide à la décision, leur historique et les critères de sélection. Il aborde des concepts clés tels que la business intelligence, le big data, le data mining, le business activity monitoring, le balanced scorecard et le machine learning, tout en soulignant l'importance d'une méthodologie objective pour choisir la bonne technologie. En conclusion, ces technologies visent à assister les décideurs dans leurs choix stratégiques en tenant compte de leurs besoins spécifiques.

1. COMPARAISON DES DIFFÉRENTES NOTIONS
DE L’INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE
Réalisé par :
• Mayssa
• Friaa Marwa

2. 2
Plan
INTRODUCTION
Contexte – Problématique - Solution
MÉTHODOLOGIE
DE
COMPARAISON

3. 3
LES NOTIONS DE
L’INFORMATIQUE
DÉCISIONNELLE
COMPARAISON
CONCLUSION

4. INTRODUCTION

5. • Faciliter les prises de décision au niveau de l’entreprise.
• Fournir un logiciel interactif qui aide les décideurs à dégager des informations utiles à partir
de données brutes, de documents, de connaissances personnelles et de modèles métier.
• Pour enfin identifier et résoudre des incidents et prendre des décisions.
Les systèmes d’aide à la
décision (DSS) sont destinés à:
Alors, Plusieurs
notions , concepts et
technologies ont eu
naissance pour
atteindre ces objectifs

6. L'écosystème des solutions décisionnelles

7. Problèmes
Les domaines de ces
technologies sont en
plein conflit
Les développeurs ont
mal à prendre le choix
technique adéquat
Les décideurs ont
mal à identifier
leurs besoins

8. Une comparaison objective
basée sur des critères
pertinents pour identifier les
différences afin de pouvoir
choisir la bonne technologie
au bon besoin et au bon
moment
Solution

9. MÉTHODOLOGIE DE COMPARAISON

10. 10
Historique
1980 1995 2010
1989 2000 2015
Pourquoi l’analyse de l’historique est important ?
• Comprendre l'ordre de l'apparition.
• Comprendre le besoin qui a invoqué cette notion.
• Comprendre le défit de la création de chaque notion.

11. 11
Connu / Non Connu
known
knowns
known
unknowns
unknown
unknowns

12. 12
Type de l’analyse
Analyse Ad-Hoc
Requêtes simple d'agregation en utilisant le système de
stockage opérationnelle (un seul résultat)
Analyse en Batch
Analyse s’effectue sur une grande masse d’information
(plusieurs résultats)
Analyse Temps Réel
L’analyse s’effectue sur des flux de données
Analyse Hybride (Architecture Lambda)
Combinaison entre l’analyse en batch et l’analyse
temps réelTaille de données

13. 13
Niveau de maturité de l’analyse

14. LES NOTIONS DE L’INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE

15. 15
Business Intelligence
Elle 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 à un décideur d’avoir une vue
d’ensemble de l’activité traitée.
L’informatique décisionnelle
BI

16. 16
Big Data
Désignent des ensembles de données :
• volumineux
• difficiles à travailler avec des outils classiques de
gestion de base de données ou de gestion de
l'information
• avec nouveaux ordres de grandeur concernent la
capture, le stockage, la recherche, le partage,
l'analyse et la visualisation des données
Données massives
BI BD

17. 17
• Extraction de connaissances à partir de
données.
• A pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une
connaissance à partir de grandes quantités de
données, par des méthodes automatiques ou
semi-automatiques.
Data Mining
Fouille de données
BI DMBD

18. 18
Business Activity Monitoring
• Le BAM consiste en une solution d’entreprise destinée à
fournir en temps réel un résumé de la situation des
activités métiers aux responsables des opérations et la
direction.
• permettre une réaction au plus tôt grâce à un système
d'alarmes en cas de dérive et, dans le meilleur des cas,
pouvoir agir de manière pro-active.
• Ces données sont souvent obtenues dans le contexte d’un
processus d’entreprise modélisé par des activités amont
de modélisation de procédure d'entreprise (BPM)
BAM
BI BAMDMBD

19. 19
Balanced Scorecard
• vise à mesurer les activités d'une entreprise en quatre perspectives
principales : apprentissage, processus, clients et finances.
• Au préalable, la vision, les valeurs et la mission de l'entité doivent
être explicitées, en vue de donner aux managers une
compréhension globale de leur organisation.
• Le système du management stratégique force les managers à se
concentrer sur les métriques qui mènent au succès. Elles
équilibrent la perspective financière avec les perspectives du client,
du processus, et des employés.
Le tableau de bord prospectif (TBP)
BI BSBAMDMBD

20. 20
Machine Learning
• concerne la conception, l'analyse, le développement et
l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens
large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir
des tâches difficiles ou impossibles à remplir par des moyens
algorithmiques plus classiques.
• un système piloté par ordinateur (un robot éventuellement), ou
assisté par ordinateur, d'adapter ses analyses et ses
comportements en réponse, en se fondant sur l'analyse de
données empiriques provenant d'une base de données ou de
capteurs.
Apprentissage automatique
BI MLBSBAMDMBD

21. COMPARAISON

22. 22
Comparaison selon l’historique
1958 1990 2002
1989
1997
BI MLBSBAMDMBD

23. 23
Des Questions
qu’on ne pose pas
Des Questions
qu’on pose
Des choses qu'on
sait qu'il existe
Des choses qu'on ne
sait pas qu'il existe
Comparaison selon le Connu et le non Connu
BI MLBSBAMDMBD

24. 24
WHAT
HAPPENED?
WHY DID IT
HAPPEN?
WHAT WILL
HAPPEN ?
HOW WE MAKE
IT HAPPEN ?
Hindsight Insight Foresight
Comparaison selon le niveau de maturité de l’analyse
BI MLBSBAMDMBD

25. 25
Taille de données
Type de l’analyse
Requête
Ad-Hoc
Analyse en
Batch
Analyse en
Temps Réel
Analyse Hybride
BI MLBSBAMDMBD

26. CONCLUSION

27. ....
Ces technologies sont au service de décideur pour l'aider à prendre les bon choix au bon moment :
Mais chacun a sa propre manière et vision qui doit etre prise en considération pour répondre convenablement aux
besoins.