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1.
BI | Mots-clés Laurent
Vandenbeusch #01 BI| Mots clés Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011
2.
Malgré les difficultés
économiques, la BI reste parmi les priorités BI 201X des DSI, dans un contexte où la demande des utilisateurs ne ENJEUX cesse d'augmenter. DÉMARCHE MÉTHODOLOGIE URBANISATION Historique • Années 1980 : Infocentres et outils statistiques sur systèmes propriétaires (mainframes). Des éditeurs comme SAS ont vu le jour à cette période. • Années 1990 : Bases relationnelles et multidimensionnelles (BO, Cognos et Hyperion). • Années 2000 : Démocratisation de la BI, notamment grâce à l'ouverture sur le WEB. • Années 2010 : Information non structurée, Web 2.0 et la mobilité, BI Open source, hébergement en cloud, beaucoup de perspectives... Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
3.
•
Au-delà des besoins de contrôle et de pilotage de l’entreprise, la mise à disposition de données de qualité, BI 201X facilement exploitables et disponibles, offre aujourd’hui des ENJEUX gains significatifs tant sur la réduction des coûts d’achat et DÉMARCHE de stockage, que sur l’amélioration de la connaissance MÉTHODOLOGIE clients. URBANISATION • Alors que les canaux de distribution se développent, la mise en œuvre d’entrepôts de données est réellement stratégique pour fidéliser les clients, et accroître ses parts de marché. • La mise en œuvre de solutions de Business Intelligence doit cependant répondre à un certain nombre d’exigences : gestion d’un référentiel de données maîtres, harmonisation et « nettoyage » des données sources, maintenabilité et évolutivité de la solution, prise en compte de données internes et externes plus ou moins structurées. • L’ouverture de la BI sur les terminaux mobiles, ainsi que le stockage en cloud, amène des questions de confidentialité et de sécurité de la donnée. Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
4.
•
Des différentes approches de développement classiques, le cycle itératif est particulièrement adapté, accompagné éventuellement d’une méthode Agile. De manière générale, BI 201X un projet décisionnel se construit dans le temps, par briques ENJEUX successives. DÉMARCHE • Démontrer la capacité à construire un datamart métier, et MÉTHODOLOGIE les possibilités de reporting et d’analyse qu’il permettra, est URBANISATION une assurance pour évoluer et constituer un datawarehouse solide et performant. La démarche pourrait se résumer ainsi : « Penser GRAND, démarrer petit ». • Penser à l’ensemble des domaines fonctionnels à couvrir, estimer la volumétrie à 2 ou 3 ans, prévoir les éventuels changements d’organisation ou de structure de l’entreprise, mais commencer par un datamart. • Compte-tenu des contraintes techniques, notamment des volumétries brassées en source et de leur répartition géographique, les choix d’outils et d’infrastructure sont déterminants. Seule une étude préalable globale permettra de monter en puissance sereinement. Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
5.
•
Chaque phase du projet est identifiée selon un découpage séquentiel. La qualité de l’étude initiale évitera, ou limitera au maximum les risques (sous-dimensionnement, temps de BI 201X réponse insatisfaisant, non réponse au besoin fonctionnel). ENJEUX • Le développement des flux d’alimentation s’opère dans un DÉMARCHE processus classique de tests unitaires et de recette, afin de MÉTHODOLOGIE valider la qualité des données qui seront mises à disposition. URBANISATION • La phase de modélisation et d’alimentation est généralement découpée par domaine fonctionnel (lotissement). Premières Modélisation données Alimentation Mise en place infrastructure Choix techniques Etude préalable Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
6.
•
Dans le cadre d’une méthode Agile, la livraison des données, dans des délais assez courts, s’appuie sur une mobilisation BI 201X humaine forte, tant au niveau de l’équipe informatique que ENJEUX des utilisateurs. DÉMARCHE • La souplesse du modèle de données, pensée en amont, doit MÉTHODOLOGIE limiter son refactoring et l’impact sur les flux d’alimentation. URBANISATION Quelques principes Agile : • « Notre plus haute priorité est de satisfaire le client en livrant rapidement et régulièrement des fonctionnalités à grande valeur ajoutée. » • « La simplicité – c’est-à-dire l’art de minimiser la quantité de travail inutile – est essentielle. » • « La méthode la plus simple et la plus efficace pour transmettre de l’information à l'équipe de développement et à l’intérieur de celle-ci est le dialogue en face à face. » Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
7.
BI 201X
ENJEUX DÉMARCHE MÉTHODOLOGIE Selon la topologie et le nombre de sources de données, le schéma d’urbanisation du système d’information pourra URBANISATION s’orienter : • Soit vers un entrepôt de données alimenté via un sas (staging area) • Soit vers une architecture de type bus applicatif (data hub) Dans les deux cas, le circuit d’alimentation de l’entrepôt doit autoriser une alimentation à fréquence plus ou moins courte, tout en étant au maximum décorrélé du modèle de données source. Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
8.
Excel
Budgets – Objectifs Datamart Achats Datamart WEB Ventes BI 201X ENJEUX Chargement ETL – CDC – DÉMARCHE Spécif SAS [staging Datamart MÉTHODOLOGIE area] ERP Stocks URBANISATION Harmonisation Autres SI OLAP Référentiel Données Maître Portail Reporting Outils d’Analyse OLAP Nettoyage des données Publications de tableaux de bords Cubes finance Urbanisation DWH Analyses comparatives et prédictives ADD-in Excel via SAS Data mining et suivi des KPI Clik View… Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….
9.
Datamart
Datamart Mises à jour Achats Ventes ETL – ELT – WEB Spécif BI 201X ENJEUX Datamart DÉMARCHE Chargement DATA HUB Alimentation Stocks ETL – ELT – MÉTHODOLOGIE Autres ETL – CDC – Spécif Spécif URBANISATION SI Référentiel Données Maître Nettoyage des OLAP données ERP Harmonisation Portail Reporting Outils d’Analyse OLAP Publications de tableaux de bords Cubes finance Urbanisation DWH Analyses comparatives et prédictives ADD-in Excel via DATA HUB Data mining et suivi des KPI Clik View… Toute reproduction interdite © Laurent Vandenbeusch 07.2011 BI | Mots-clés……………….