Ce document traite de l'analyse des besoins pour des projets de business intelligence, incluant la définition des besoins, l'architecture technique, le choix des outils, et la modélisation dimensionnelle. Il met en évidence l'importance de comprendre les domaines de l'entreprise concernés et de réaliser des interviews pour identifier les données et outils utilisés. Les dimensions et les hiérarchies pour l'analyse multidimensionnelle sont également expliquées, avec un accent sur le suivi des ventes et la création de tableaux de bord.

1. Analyse des besoins

2. Introduction les projets de Business Intelligence Le processus général Analyse Définition des besoins Définition de l’architecture technique Choix des outils Définition des indicateurs Modélisation dimensionnelle Définition des rapports / tableaux de bord Installation et paramétrage des outils Conception du modèle physique Création des « univers » Développement des rapports / tableaux de bord Déploiement Formation développement des alimentations

3. Identification du besoin

4. Identification du besoin Identifier les domaines de l’entreprise concernés Directions opérationnelles (production, logistique, ventes, ...) Direction Ressources humaines Direction Commerciale, marketing Direction financière, Contrôle de gestion Directions régionales, Filiales étrangères Direction générale Prioriser l’étude puis la mise en place => avec la Direction Générale Souvent directions opérationnelles en premier puis directions « support » : Contrôle de gestion, RH, ...

5. Planifier des interviews avec les directions Définir les interlocuteurs avec la Direction Générale, les directeurs => Décideurs, responsables opérationnels, utilisateurs « pilotes » (ayant une connaissance du process analytique) Une première réunion de lancement organisée par la DG avec l’ensemble des interlocuteurs qui participeront au(x) projet(s) Si besoin, présenter le rôle et les plus-values d’un système décisionnel : Regroupement de données fiables et historisées, dans un « entrepôt » sécurisé (droits d’accès), permettant leur consultation et l’analyse transversale (multi domaines) Accès dans de multiples formats / outils (web, excel, PDF, ...) Identification du besoin

6. Interviews avec les directions Préparer la réunion avec le chef de projet fonctionnel : identifier les sources de données et les données utilisées par les utilisateurs du domaine Demander aux participants de préparer la réunion en recensant les outils d’analyse actuellement utilisés : feuilles excel, bases access, ... En réunion, passer en revue les outils actuellement utilisés pour identifier : Les données manipulées, les formules de calcul utilisées Les axes d’analyse La source de ces données Leur fréquence d’utilisation Leur priorité / criticité Croiser les informations avec la connaissance du chef de projet fonctionnel Identification du besoin

7. Exemple : Une société désire suivre l'évolution de ses ventes par mois et par catégorie de produits de ses différents magasins Pour chaque magasin, elle dispose d’une table qui contient les ventes Pour analyser ces données, on peut par exemple placer les mois en ligne et les catégories en colonne On peut vouloir aussi analyser ces chiffres par magasin et par mois Il devient difficile de raisonner sur les 2 axes (ou dimensions ) d'un tableau classique : on parle alors d'analyse multi dimensionnelle Chaque axe sur lequel on veut analyser les données s'appelle une dimension Nous avons ici 3 dimensions : Magasin, Mois, Catégorie Identification du besoin

8. Modélisation dimensionnelle

9. Les dimensions : On donne souvent le nom de « cube » à la base qui va stocker ces données Modélisation dimensionnelle Mois Magasin Catégorie

10. Les dimensions : Toutes les ventes pour un magasin Modélisation dimensionnelle Mois Avignon Catégorie Magasin

11. Les dimensions : Toutes les ventes d'un mois Modélisation dimensionnelle Mois Janvier 2009 Catégorie Magasin

12. Les dimensions : Les ventes d'un magasin sur 1 mois dans 1 catégorie Modélisation dimensionnelle Mois Magasin Catégorie Avignon Janvier 2009 Nettoyage

13. La dimension « Temps » L'analyse des ventes par mois est restrictive On aimerait pouvoir calculer la somme par année, voire par semestre ou trimestre On va parler de la dimension « Temps » une dimension peut être utilisée à différents niveaux d'agrégation Les dimensions sont la plupart du temps organisées en hiérarchies Ici, la dimension Temps possède une hiérarchie sur 4 niveaux : Mois, Trimestre, Semestre, Année Selon les besoins d'analyse, on parcoure les données à un certain niveau, puis on descend dans le détail si nécessaire => drill down : descendre dans le détail => roll up : remonter au général (données agrégées) Identification du besoin Modélisation dimensionnelle

14. Les dimensions classiques Dimension Temps Dimension géographique ville, département, région, pays Dimension organisationnelle Magasin Agence Direction Dimensions métier Client Produit Marque Fournisseur Transporteur … … Identification du besoin Modélisation dimensionnelle

15. Hiérarchies simples et multiples Modélisation dimensionnelle Pays Région Département Ville Année Trimestre Mois Jour Semaine drill down roll up

16. Les faits ou mesures : Regroupement des indicateurs par domaine d'analyse / en fonction des dimensions concernées Modélisation dimensionnelle Indicateurs ponctualité nb départs nb départs en retard ponctualité départs … ... Temps Destination Région Dépt Ville Transporteur Mois Année Indicateurs productivité nb heures nb colis productivité Temps Métier Mois Année ﾲ Jour Site

17. Exemple : suivi des ventes Modélisation dimensionnelle Vendeur Jour Performances journalières des vendeurs Véhicule Concession Mois Modèle Ventes mensuelles des concessions par modèle Année Région Marque Contribution annuelle des marques par région

18. Quels types de restitutions ? Rapports simples / Tableaux croisés Utilisation quotidienne Analyse de détail des indicateurs Illustration à l'aide de graphiques simples, adaptés à l'indicateur et au nombre d'éléments dans la dimension => Responsables opérationnels Tableaux de bord / Scorecard Synthèse de plusieurs indicateurs Forte agrégation Très visuel : combinaison de graphes, icônes => directions opérationnelles et direction générale Modélisation dimensionnelle

19. Modèle dimensionnel vs reporting Modélisation dimensionnelle Temps Année Mois Jour .... Catégorie produit Catégorie Produit Indicateurs ventes CA vente Nb unités Coût

20. Travail post réunion Décrire les axes d’analyse Sa définition Les données le composant La hiérarchie d’analyse La(es) donnée(s) source Définir pour chaque indicateur : Sa définition La(es) donnée(s) source Sa règle de calcul Ses axes d’analyse Lors d’une dernière réunion, présenter une synthèse des indicateurs, axes d’analyse définis ainsi que les tableaux de bord / rapports envisagés Identification du besoin

21. Des questions ? Des questions ? http://www.6it.fr [email_address] 06.24.91.02.03 04.84.25.17.94