L'informatique décisionnelle (BI) consiste en un ensemble d'outils et de méthodes pour collecter, modéliser et restituer des données d'entreprise afin d'assister la prise de décision. Le document aborde également le concept de data mining, qui permet d'extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données pour orienter les décisions stratégiques. Enfin, il souligne l'importance d'une approche méthodique et réfléchie lors de l'application des techniques de data mining.

3. Informatique décisionnelle (BI)
• L’informatique décisionnelle (en anglais :DSS pour Decision Support
System), s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information.
• L’informatique décisionnelle représente un ensemble de moyens, d’outils et
de méthodes permettant de collecter, consolider, modéliser et de restituer
les données de l’entreprise dans le but d’apporter une aide à la prise de
décision.
• Un autre atout de l’informatique décisionnelle est de permettre aux
responsables de la stratégie d’une entreprise d’avoir une vue d’ensemble de
l’activité traitée.
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Rappel

4. • Tous les systèmes d’information décisionnelles, tels que les datawerhouses
mettent en œuvre 5 fonctions fondamentales:
la collecte
l’intégrité
la diffusion
la présentation
l’administration des données
Informatique décisionnelle (BI)
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Rappel

5. Informatique décisionnelle (BI)
La collecte:
La collecte des données brutes dans leurs environnements d’origine, ce
qui implique des activités plus ou moins élaborées de détection et de
filtrage, car un excédent de données, un défaut de fiabilité ou un trop
mauvais rapport signal/bruit sont pires que l’absence de données.
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Rappel

6. h,f
1,0
homme, femme
h,f
Informatique décisionnelle (BI)
L’intégrité:
L’intégration des donnes ,c’est-à-dire leur regroupement en un ensemble
technique, logique et sémantique homogène approprié aux besoins de
l’organisation.
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Rappel

7. Informatique décisionnelle (BI)
La diffusion:
Diffusion, ou la distribution d’informations élaborées à partir des données
dans des contextes appropriés au besoin des individus ou des groupes de
travail utilisateurs.
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Rappel

8. Informatique décisionnelle (BI)
la présentation :
La présentation, c’est-à-dire les conditions de mise à disposition de
l’information (contrôle d’accès, personnalisation ..).
l’administration des données:
L’administration qui gère l’ensemble de données de bout en bout ,car le
système d’information doit être contrôlé par un système de pilotage.
Ø Remarque: en pratique, les fonctions de collecte et d’intégration sont
étroitement liées entre elles et généralement associées au
datawerhouse.
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Rappel

9. Le contexte BI
Pourquoi: les
besoins
Qui
Comment
9
Rappel

10. Les besoins
Améliora)on
de la qualité
Augmentation
de la
réactivité
Diminution
des couts de
fabrication
Amélioration
de la
productivité
Augmentation
de la
concurrence
Evolu)on du
marchés
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Rappel

11. Comment ???
La mise en place de :
Synthèse/résumer Visualiser Analyser
Le traitement des grandes masses de données :
Distribuer Hétérogène Très détaillé
La mise au point d’une stratégie susceptible pour mieux atteindre les
objectifs
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Rappel

12. Qui???
Pour une u(lisa(on par:
•Des expert et des analystes d’un mé2er
•Non informa2ciens
•Non sta2s2ciens
Par l’utilisation du BI
•Informatique décisionnelle
•Datamining
•Datawerhouse
On se basant sur
•Des base de production BD opérationnelles
•Des prises de décision basé sur des indicateurs key business
Indicator ‘KBI’
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Rappel

13. BI «Business Intelligence»
13
Rappel

14. 14
Architecture générale
Data
warehouse
Requêtes
Rapports
Visualisa3on
Data Mining
…
Sources de
données
Transformations:
Nettoyage
Standardisation
…
Zone de préparation
Zone de
présentation
Datamart
C
H
A
R
G
E
M
E
N
T
Zone de stockage
E
X
T
R
A
C
T
I
O
N
Rappel

15. Organisation du flux d’information et les acteurs
15
Rappel

16. Datawerhouse
• datawarehouse (ou entrepôt de données) est un serveur informatique dans
lequel est centralisé un volume important de données consolidées à partir
des différentes sources de renseignements d'une entreprise (notamment les
bases de données internes).
• L'organisation des données est conçue pour que les personnes intéressées
aient accès rapidement et sous forme synthétique à l'information stratégique
dont elles ont besoin pour la prise de décision.
Rappel
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17. Datawerhouse
Ensemble de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des
connaissances (la signification profonde) sous forme de modèles
présentés à l’utilisateur averti pour examen c’est le Datamining
Le passage du datawerhouse vers le datamining
Fig1.du datawerhouse vers le datamining
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18. Processus de découverte d’information
Le passage du datawerhouse vers le datamining
Fig2.decouverte de l’information
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19. Etape du processus
1. Compréhension du domaine d’application
2. Création du fichier cible (Target data set)
3. Traitement des données brutes (data cleaning and preprocessing)
4. Réduction des données (data réduction and projection)
5. Définition des tâches de fouille de données
6. Choix des algorithmes appropriés de fouille de données
7. Fouille de données (data mining)
8. Interprétation des formes extraites (mined patterns)
9. Validation des connaissances extraites
Le passage du datawerhouse vers le datamining
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20. Datamining
• Qu’est-ce que le datamining
• Pourquoi la naissance du datamining?
• Intérêt du data mining
• Méthodes et technique du datamining
• Grands domaine d’Application du datamining
• Le processus standard d’une étude de datamining
• Les logiciels de datamining
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21. Qu’est-ce que le Datamining
Frawley et Piatesky-Shapiro
"l'extraction d'informations originales, auparavant inconnues,
potentiellement utiles à partir de données"
John Page
"la découverte de nouvelles corrélations, tendances et modèles par le
tamisage d'un large volume de données"
Kamran Parsaye
"un processus d'aide à la décision où les utilisateurs cherchent des
modèles d'interprétation dans les données"
Dimitris Chorafas
"torturer l'information disponible jusqu'à ce qu'elle avoue"
Datamining
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22. Pourquoi la naissance du datamining ?
Augmentation des capacités de stockage des données (disques durs de giga
octets).
Augmentation des capacités de traitement des données (facilité d’accès aux
données : il n’y a plus de bandes magnétiques ; accélération des traitements).
Maturation des principes des bases de données (maturation des bases de données
relationnelles).
Croissance exponentielle de la collecte des données (scanners de supermarché,
internet, etc.)
Croissance exponentielle des bases de données : capacités atteignant le terabits
(1012 bits) et émergence des entrepôts de données : data warehouse, rendant
impossible l’exploitation manuelle des données.
Plus grande disponibilité des données grâce aux réseaux (intranet et internet).
Développement de logiciels de data mining.
Datamining
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23. Intérêt du datamining
Le datamining permet d’exploiter ces données pour améliorer la rentabilité
d’une activité.
Le datamining permet d’augmenter le retour sur investissement des
systèmes d’information.
Le datamining est un outil qui permet de produire de la connaissance :
Ø dans le but de comprendre les phénomènes dans un premier temps : SAVOIR
Ø dans le but de prendre des décisions dans un second temps : PREVOIR pour
DECIDER.
Datamining
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24. 24
Intérêt du datamining
Identifier les
nouveaux
produits ou
services
Minimiser les
risques
Identifier
les nouveaux
marchés
Déterminer
les moyens
pour fidéliser
les clients
Anticiper les
changements de
comportement
Datamining

25. Processus d'ECD (KDD)
Datamining
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26. Les techniques du datamining
• Méthodes non-supervisées
– Extraire des informations nouvelles et originales
(aucun attribut n’est plus important qu’un autre)
– Analyse du résultat fourni (retenu ou rejeté)
– Isoler l’information utile
– Constituer des groupes homogènes d’objets.
Datamining
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27. Les techniques du datamining
• Exemples
– Réseau de Neurones
– Recherche des K Plus Proches Voisins
– Recherche d'Associations (Règles Associatives)
– …
Datamining
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28. Les techniques du datamining
• Méthodes supervisées
• Découverte de règles ou formules (patterns)
pour ranger les données dans des classes
prédéfinies
• Processus en deux étapes
– Construction d'un modèle sur les données dont la
classe est connue (training data set)
– Utilisation pour classification des nouveaux arrivants
Datamining
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29. Les techniques du datamining
• Exemples
– Discrimination linéaire
– Régression
– Arbres de décision
– Machines à vecteur de support (SVM)
– …
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30. Applications du datamining
• Publics:
ØLe scientifique : pour comprendre certains phénomènes.
ØL’analyste : pour produire des rapports pour les décideurs.
ØLe décideur (au sens large) : pour l’aide à la décision.
• Principaux secteurs utilisant le data mining:
Les banques Les télécommunications Le e-commerce
La détection des fraudes Les études scientifiques
Le marketing direct Les assurances La distribution
La biologie L’industrie pharmaceutique
Datamining
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31. Gestion de la relation client
Customer Relationship Management (CRM)
• Principe : amélioration de la rentabilité par l’amélioration de la
connaissance du client.
• Matière première : les données sur le client.
• Le CRM se divise en deux parties :
– CRM analytique : collecte et analyse des données.
– CRM opérationnel : choix des campagnes marketing (stratégie) et
gestion des canaux de communication (forces commerciales, centres
d’appel téléphoniques, internet, télévision, etc.)
• Difficulté : tirer partie de la masse de données. Ne pas se noyer dedans.
Datamining
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32. Autres grands domaines d’application
Secteur bancaire : le scoring, pour mieux cibler les propositions de prêts et éviter les
surendettements (et donc les mauvais payeurs).
Secteur de la téléphonie : prédiction de l’attrition (usure, churn en anglais), c’est-à-dire
le changement d’opérateur.
Grande distribution : analyse du panier de la ménagère pour déterminer les produits
achetés simultanément.
Web mining et e-commerce : 50% des clients d’un constructeur de machine achètent
ses machines à travers le web. Mais seulement 0,5% des visiteurs du site deviennent
clients. L’idée est de stocker les séquences de click des visiteurs et d’analyser les
caractéristiques des acheteurs pour adapter le contenu du site.
Text mining pour analyser les lettres de réclamation.
Scientifique : identification et classification d'objets célestes.
Médical : analyse de résultat d’une expérimentation
Sécurité informatique : recherche de transactions frauduleuses par la police suivi des
opérations des traders.
Datamining
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33. Une discipline et pas un produit
• À l’origine, le datamining était vue comme un procédé automatique ou
semi automatique.
• Aujourd’hui, on est revenu de cette illusion. Le datamining n’est pas un
produit qui peut être acheté, mais bien une discipline qui doit être maîtrisée.
• Avant d’appliquer automatiquement des algorithmes de calculs sur les
données, il faut passer par une phase d’exploration et d’analyse qui ne
saurait être automatisée : elle fait intervenir le bon sens et la connaissance
du contexte (culture générale).
• Quand on veut produire de la connaissance, le problème ne se limite pas à
répondre à des questions. Il faut d’abord poser les questions. C’est cette
première étape qui, pour l’essentiel, fait que le datamining est une
discipline et pas un simple produit.
Le processus standard d’une étude de data mining: Le besoin d’un contrôle humain dans le data mining
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34. Comment faire du mauvais datamining ?
En travaillant sans méthode
En ne préparant pas correctement ses données.
En appliquant des boîtes noires de calculs sans les comprendre.
Un mauvais datamining peut amener à des conclusions erronées et donc à des
conséquences très coûteuses.
Le processus standard d’une étude de data mining: Le besoin d’un contrôle humain dans le data mining
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35. Comment faire du bon datamining ?
En suivant une méthode
En préparant les données correctement
En comprenant le principe des modes opératoires (des algorithmes de
calculs). En étant capable de savoir pourquoi on en choisit un plutôt qu’un
autre. Une compréhension des modèles statistiques appliqués par le logiciel
est donc nécessaire.
Le processus standard d’une étude de data mining: Le besoin d’un contrôle humain dans le data mining
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36. • Le datamining est un processus méthodique : une suite ordonnée
d'opérations aboutissant à un résultat.
• Le CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) décrit le
datamining processus itératif complet constitué de 4 étapes divisées en tout
en 6 phases.
Le processus standard d’une étude de data mining: Présentation du CRISP-DM
tableau1.processus du datamining
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37. 1 : Compréhension du métier
Cette phase consiste à :
Ø Énoncer clairement les objectifs globaux du projet et les contraintes de
l’entreprise.
Ø Traduire ces objectifs et ces contraintes en un problème du datamining.
Ø Préparer une stratégie initiale pour atteindre ces objectifs.
2 : Compréhension des données
Cette phase consiste à :
Ø Recueillir les données.
Ø Utiliser l’analyse exploratoire pour se familiariser avec les données,
commencer à les comprendre et imaginer ce qu’on pourrait en tirer comme
connaissance.
Ø Évaluer la qualité des données.
Ø Éventuellement, sélectionner des sous-ensembles intéressants.
Le processus standard d’une étude de data mining: Présentation du CRISP-DM
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38. 3 : Préparation des données
Cette phase consiste à :
Ø Préparer, à partir des données brutes, l’ensemble final des données qui va être utilisé
pour toutes les phases suivantes.
Ø Sélectionner les cas et les variables à analyser.
Ø Réaliser si nécessaire les transformations de certaines données.
Ø Réaliser si nécessaire la suppression de certaines données.
Cette phase fait suite à la compréhension des données. Celle-ci a mis à jour les corrélations,
les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes : on peut donc faire la préparation.
4 : Modélisation
Cette phase consiste à :
Ø Sélectionner les techniques de modélisation appropriées (souvent plusieurs techniques
peuvent être utilisées pour le même problème).
Ø Calibrer les paramètres des techniques de modélisation choisies pour optimiser les
résultats.
Ø Éventuellement revoir la préparation des données pour l’adapter aux techniques
utilisées.
Le processus standard d’une étude de data mining: Présentation du CRISP-DM
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39. 5 : Evaluation de la modélisation
Cette phase consiste à produire le rapport final :
Ø Pour chaque technique de modélisation utilisée, évaluer la qualité (la
pertinence, la signification) des résultats obtenus.
Ø Déterminer si les résultats obtenus atteignent les objectifs globaux identifiés
pendant la phase de compréhension du métier.
Ø Décider si on passe à la phase suivante (le déploiement) ou si on souhaite
reprendre l’étude en complétant le jeu de données.
6 : Déploiement des résultats obtenus
Cette phase est externe à l’analyse du datamining. Elle concerne le maître
d’ouvrage.
Cette phase consiste à :
Ø Prendre les décisions en conséquences des résultats de l’étude de datamining
Ø Préparer la collecte des informations futures pour permettre de vérifier la
pertinence des décisions effectivement mis en œuvre.
Le processus standard d’une étude de data mining: Présentation du CRISP-DM
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40. Les logiciels de data mining
Il existe de nombreux logiciels de statistiques et de data mining sur
PC. Certains sont gratuits, d’autres sont payants. Certains sont mono-
utilisateur. D’autres fonctionnent en architecture clients-serveur.
• Parmi les gros logiciels, on peut citer :
– SPSS Modeler qui est la solution de data mining la plus vendue dans le monde.
– Entreprise Miner de SAS.
– Statistica Data Miner de StatSoft
– XL Miner (data mining sous excel)
– ORACLE, comme d’autres SGBD, fournit des outils de data mining
• Parmi les logiciels gratuits, on peut citer :
– TANAGRA, logiciel de data mining gratuit pour l'enseignement et la
recherche.
– ORANGE, logiciel libre d’apprentissage et de data mining.
– WEKA, logiciel libre d’apprentissage et de data mining.
Datamining
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