1. Soutenu par :
Sara Gebrati
Sous la direction de :
M. Ismail Kassou (ENSIAS)
M. Hafid Houssa (INTELCIA)
Membres du jury :
M. Mohamed El Koutbi (Président)
Mme Houda Benbrahim
(Examinatrice)
Projet de fin d’études pour l’obtention du titre
d’Ingénieur d’Etat en Informatique
Business Intelligence
Mise en place d’une solution décisionnelle pour le suivi de la masse
salariale
dans le cadre de la refonte d’un système BI de pilotage opérationnel et
financier
Année universitaire 2015-2016
5. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Présentation du projet Problématique
Intelcia Objectifs du projet Démarche du projet
• Créée en 2000 en partenariat avec Transcom
• Top 10 des Outsourceurs francophones
• Chiffre d’affaire 2015: environ 69 millions d'euros
• Sites : Casablanca, El Jadida, Rabat, Dreux,
Marseille, Lyon, Levallois, Orléans et
Douala
5
6. Services proposés
Enquêtes et
sondages
Service client
BPO
Commercial
B2B
Support
Technique
Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Présentation du projet Problématique
Intelcia Objectifs du projet Démarche du projet
6
8. S’assurer que les ressources sont utilisées avec efficacité et efficience
Influencer les autres directions de l’entreprise pour appliquer des stratégies
Garantir la réalisation des buts organisationnels
Direction
financière
Contrôle de
gestion sociale
Refonte d’un système décisionnel pour le suivi
de la masse salariale
Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Présentation du projet Problématique
Intelcia Objectifs du projet Démarche du projet
8
9. Croissance d’Intelcia et évolution remarquable de son effectif
Augmentation des dépenses salariales
Système actuel limité fonctionnellement et techniquement
Données éparpillées et redondantes
Reporting limité
Nécessité de mise en place
d’un nouveau système
décisionnel
Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Présentation du projet Problématique
Intelcia Objectifs du projet Démarche du projet
9
10. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Analyser les
modifications sur
la masse salariale
Superviser les évolutions
des composants de la
masse salariale
Rassembler les indicateurs
d’absentéisme et des
heures de travail
Faire une analyse sur
la décomposition du
temps
Présentation du projet Problématique
Intelcia Objectifs du projet Démarche du projet
10
13. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Système actuel
Procédures
stockées
Datamart Cube Reporting
Sources de
données
ERP Cegid
Outil de pointage
SDH
13
14. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Procédures stockées
Ensemble d’instructions Transact-SQL
Précompilées et stockées dans une base de données
Permettent de recenser les données des systèmes sources et les transformer
Exécutées l’une après l’autre pour charger les données dans l’entrepôt
14
15. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
15
Reverse Engineering
Identification
des composants
du système
Représentation
plus
compréhensible
16. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Scripts T-SQL Bases de données Structure des tables
16
Reverse Engineering
17. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
17
Reverse Engineering
Identification
des composants
du système
Représentation
plus
compréhensible
18. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Réalisation des fichiers de mapping
Etablir une correspondance entre le système source et le système cible
Lister les sources de données : bases de données et les tables
Regrouper les règles de gestion
18
20. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Procédures
stockées au niveau
de l’ETL
Le système source et destination doivent figurer tous les deux dans SQL server
Une démarche coûteuse en matière de temps qui ralentit et complique le travail d’analyse
Un manque de performance et absence d’historisation des données
Un manque de l’audit de données ainsi que la gestion des métadonnées
La redondance des données
20
21. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Refaire les ETL existants en se basant sur un outil plus performant
Améliorer la visibilité de la stratégie de l’entreprise en historisant les données
Améliorer le pilotage de la masse salariale et analyser ses facteurs
Utiliser des bonnes pratiques de la BI et améliorer le reporting
Avoir la possibilité de l’exportation des rapports et tableaux de bords
21
22. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Suivi présence Suivi absence
Suivi congés
payés
Suivi paie
Suivi de la masse
salariale
22
23. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Intelcia est détenteur de la licence Enterprise pour la
suite BI de Microsoft
Bénéficier de l’expérience des intervenants opérant dans la DSI en technologies
Microsoft
Choix de la solution
23
Exploiter les ressources logicielles disponibles
24. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
24
Intégration
de données
Analyse
de données
Restitution
de données
Choix de la solution
25. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Recueil des besoins Cadrage fonctionnel
Etude de l’existant Cadrage technique
Staging
Area
ETL
Transfert
SSIS
Cube OLAP
Rapports
Cegid
SDH
ETL
Transformation
SSIS
Tableaux
de bords
Sources de
données
Intégration de données Restitution de données
POWER BI
Datamart
Cube SSAS
25
27. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Description des axes
d’analyse
Modélisation du
Datamart
Description des
indicateurs
• Heures planifiées
• Heures d’absence
• Moyenne d’absentéisme
Suivi absence
27
Suivi présence
• Heures de présence
• Heures de production
• Heures de formation
• Heures de supervision
• Heures de panne
• Heures administratives
• Congés payés pris
• Congés payés acquis
• Cumul pris
• Cumul acquis
Suivi congés payés
28. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Description des axes
d’analyse
Modélisation du
Datamart
Description des
indicateurs
• Heures payées
• Brut
• Charges
• Primes
• Prime de précarité
• Indemnité de licenciement
• Indemnité de congés payés
• Indemnité journalières de sécurité sociales avancées
• Indemnité journalières de sécurité sociales retenues
• Acompte sur salaires
• Solde de modulation
• Rémunération sur les heures supplémentaires
28
Suivi Paie
29. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Description des
axes d’analyse
Modélisation du
Datamart
Description des
indicateurs
Salarié Temps Site Emploi
Projet Tâche
Type
d’absence
Type de
charge
salariale
29
Axes d’analyse
32. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Déploiement du
cube
Restitution des
rapports
Réalisation des flux
ETL
32
Alimentation du
staging area
Alimentation
des tables de
dimensions
Alimentation
des tables de
faits
1
33. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Déploiement du
cube
Restitution des
rapports
Réalisation des flux
ETL
Alimentation du
staging area
Alimentation
des tables de
dimensions
Alimentation
des tables de
faits
33
2
34. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Déploiement du
cube
Restitution des
rapports
Réalisation des flux
ETL
Alimentation du
staging area
Alimentation
des tables de
dimensions
Alimentation
des tables de
faits
34
3
37. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Déploiement du
cube
Restitution des
rapports
Réalisation des flux
ETL
Répartition des heures de travail par catégorie et par site
37
39. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Conclusion
Analyse technique et fonctionnelle
Rédaction du cahier de charge du projet
Définition des indicateurs et d’axes d’analyse
Conception du datamart
Réalisation des flux ETL et déploiement du cube OLAP
Restitution de données sous forme des rapports
39
40. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Reste à faire
Compléter la restitution de données sous forme de rapports et tableaux de bords
Déployer la solution
40
41. Contexte
général
Analyse et
spécifications
Conception de la
solution
Mise en
œuvre
Conclusion et
perspectives
Perspectives
Extraire d’autres indicateurs pour le suivi de la masse salariale
Etendre la centralisation de données afin de couvrir tous les sites
de France
41
43. Soutenu par :
Sara Gebrati
Sous la direction de :
M. Ismail Kassou (ENSIAS)
M. Hafid Houssa (INTELCIA)
Membre du jury :
M. Mohamed El Koutbi (Président)
Mme Houda Benbrahim
(Examinatrice)
Projet de fin d’études pour l’obtention du titre
d’Ingénieur d’Etat en Informatique
Business Intelligence
Mise en place d’une solution décisionnelle pour le suivi de la masse
salariale
dans le cadre de la refonte d’un système BI de pilotage opérationnel et
financier
Année universitaire 2015-2016
Notes de l'éditeur
Mr le président, honorable jury, aimable assistance, j’ai l’honneur de soumettre à votre appréciation le résultat de mon projet de fin d’études effectué au sein l’organisme Intelcia, et intitulé, Ce projet a été encadré par M. Ismail kassou côté Ensias
La masse salariale désigne la somme des salaires que paie une entreprise, elle représente jusqu’à 80% des charges, son suivi est très important pour améliorer la rentabilité de l’entreprise et pour adapter les prévisions aux dépenses.
Nous vous présentons le travail réalisé selon le plan suivant :
Nous commençons par introduire le contexte général du projet
Suivi par l’analyse et les spécifications
Nous aborderons par la suite la conception de notre solution
Nous exposerons après la mise en œuvre du projet
Pour terminer par une conclusion qui synthétise notre travail et présente quelques perspectives
Nous commençons par vous introduire le contexte général du projet.
Intelcia est un groupe spécialisé dans les métiers de la relation client, il est créée en 2000 en partenariat avec Transcom et contient aujourd’hui 4000 collaborateurs avec un chiffre d’affaires de 69 millions d’euro en 2015. Intelcia est présente aujourd’hui au Maroc, France et cameroun
Intelcia propose 4 services principaux à savoir : les enquêtes et sondages qui désigne la réalisation des études pour le compte des clients comme l’étude de marché,
Le service client qui reçoit les appels et donne des réponses aux clients comme la prise en charge des réclamations
BPO Comeercial B2B : qui désigne l’externalisation des processus d’affaires et commercialisation des offres spécifiques à destination des entreprises
Et enfin le support technique qui concerne la gestion des dysfonctionnement techniques et coordonne les réparations
Intelcia a plusieurs clients qui différent selon le métier concerné au niveau national comme au niveau international comme SFR GOOGLE et INWI
Passons à la présentation de notre projet, étant le client de ce projet la DF…..
C’est dans cette perspective que la direction financière a décidé de mettre en place une nouvelle solution BI pour le suivi de la masse salariale car elle représente un outil d’action sur la performance et par les évolutions de la masse salariale que passent les différentes interventions pour améliorer la rentabilité de l’entreprise.
La décision de la mise en place d’un nouveau système décisionnel pour le suivi de la MS est du à
croissance d’intelcia et l’évolution ramrquable de son effectif qui nécéssite un bon suivi,
L’augmentation des dépenses salariales qui oblige les décideurs à garder un œil l’ensemble de ses dépenses
Le système actuel est limité fonctionnellement et techniquement et ne permet pas de combler les besoins actuels
Les données sont éparpillées et redondantes et le reporting est limité
Ainsi les objectifs de notre projet sont les suivants :
Analyser les modifications sur la masse salariale telles qua le changement de la politique de rémunération et déduire son impact globale sur Intelcia.
Superviser les évolutions des composants de la masse salariale pour simuler ces même évolutions sur d’autres horizons temporels.
Rassembler les indicateurs d’absentéisme et des heures de travail au vu du coût onéreux de l’absentéisme dans les entreprises et notifier aux responsables RH si un seuil critique est atteint.
Faire une analyse sur la décomposition du temps comme les heures de pannes, de formation ou les périodes de congés.
La planification du projet est une étape très importante pour s’assurer que le projet va atteindre ses objectifs, nous nous sommes basé sur le diagramme de gannt qui représente les différentes tâches effectuées lors du projet
Nous passons maintenant au 2ème axe de notre présentation qui s’intitule Analyse et spécifications
La connaissance de l’existant est une phase très importante pour maitriser le système actuel et définir des anomalies pour bien mener la refonte.
Le système existant suit l’architecture standard d’un système décisionnel.
Durant notre étude de l’existant nous nous sommes basé sur la phase de l’ETL qui est développée avec des procédures stockées car c’est bien la source de ses limites techniques et fonctionnelles.
L’étude de ces procédures stockées s’est avérée primordiale pour comprendre l’architecture et le fonctionnement du système actuel
C’est dans ce sens qu’on a opté pour la méthode du reverse engeeniring ou rétro-ingénierie pour étudier ces ETLs
Le reverse engeering désigne l’étude d’un système pour examiner son fonctionnement et déduire son architecture.
Réalisée généralement en deux phases, elle consiste en l'identification des composants du système et de leurs relations
Pour identifier les composants des ETLs et leurs relations : Nous avons commencé par l’analyse des procédures stockées pour déduire les bases de données et les tables à partir desquelles l’extraction a été faite pour chaque table cible, par la suite nous avons déduit les relations entre les différentes tables du système et la structure globale du système actuel.
, puis leurs représentations à un niveau d'abstraction plus élevé et plus compréhensible par les humains (spécifications, documentations, plans, schémas)
Nous avons eu recours au fichiers de mapping dont les principeaux objectifs sont l’établissement….
Comme l’illustre la figure suivante : le mapping nous permet de faire une correspondance entre les tables sources et les tables cibles depuis plusieurs bases de données dans deux système différents.
Comme l’illustre la figure suivante : le mapping nous permet de faire une correspondance entre les tables sources et les tables cibles depuis plusieurs bases de données dans deux système différents.
Après avoir appliqué la méthode de la rétro sur les procédures stockées nous avons conclus que la manière par laquelle ces procédures ont été conçues ne respectent les bonne pratiques de la BI : citons quelques exemples :
Après la phase de l’étude de l’existant maintenant il est temps de recenser les besoins pour les prendre en considération lors des phases de la conception et réalisation. Il s’agit de :
La refonte d’un système décisionnel nécessite un cadrage fonctionnel du projet. Dans un projet décisionnel les besoins fonctionnels désignent l’ensemble des indicateurs et des axes d’analyse que nous avons regroupés selon les quatre thèmes suivant.
Suivi présence
les heures de présence et de travail des salariés ainsi que leur performance durant ces heures permet d’avoir une idée globale sur le temps de travail des salariés et d’ajuster leurs salaires en fonction de ce dernier.
Suivi absence
Il s’agit de recenser les heures d’absences des salariés ainsi que le type et les motifs d’absence pour évaluer le coût des arrêts de travail et notifier aux responsables des ressources des alertes automatiques si un seuil critique est atteint.
Suivi paie :
C’est le levier le plus important dans le suivi de la masse salariale. Il rassemble les indicateurs qui mesure la répartition de la paie et ses différents composants et permet d’avoir une vision ou une anticipation sur l’ensemble des rémunérations et dépenses d'Intelcia.
Suivi congés payés :
Les congés payés influencent la variation de la masse salariale car tous les salariés ont droit à des jours de congés payés et perçoivent une indemnité de congé payé.
Les indicateurs de ces 4 thèmes seront détaillés dans la conception.
Microsoft BI est offrent les fonctionnalités et performances requises pour la réalisation du projet.
Garantir un retour sur investissement
ce qui facilitera les opérations de maintenance ou de développement de la solution
l’outil POWERBI de Microsoft fournit des fonctionnalités complètes de création de rapports pour différentes sources de données. De plus il offre la possibilité d’exportation grâce à l’application Power BI pour Windows, iOS et Android. Ce qui permet d’ obtenir une vue globale des données aux décideurs même lorsqu’il sont en déplacement.
L’architecture globale de notre solution est la suivante :
Nos données seront tous d’abord intégrées à partir de deux sources à savoir l’ERP Cegid et l’outil de pointage SDH et grace à l’outil SSIS nous transférons ces données dans un premier lieu dans le staging area pour effectuer des transformations et les stocker dans le datamart .
Après viendra la phase du cube olap qui permet de de visualiser, d'analyser et de parcourir les données en toute souplesse et puis la phase de restitution de données qui permet de générer les rapports et les TBDS
Passons maintenant à la conception de la solution
Quand au suivi de l’ absence il contient 3 indicateurs
Les indicateurs de suivi de la paie donne un aperçu sur les dépenses de l’entreprise sur les salariés ils sont regroupés entre les salaires brut les charges sociales comme et les rémunérations sur les heures supp et les primes
Nous présontons maintenant la modélisation de notre datamart qui repose sur deux concepts principaux, la table de faits et les tables de dimension qui l'entourent.
La table de fait contient les mesures et les observations calculées et les tables de dimension représentent les axes d'analyse.
Après l'étude des indicateurs et des axes d'analyse recensés précédemment, un modèle en constellation, qui n’est autre que plusieurs modèles en étoiles ayant des tables de dimensions communes, s’est avéré adéquat.
Illustrons la table de fait fact_paie qui regroupe nananana
Nous enchainons maintenant avec la partie se mise en œuvre
L’intégration de données se déroulera en trois phases principales.
Nous commençons d’abord par l’alimentation du staging area puis les tables de dimensions et enfin les tables de faits. La réalisation des flux ETL sera faite moyennant l’outil SSIS et respectera le processus suivant
L’exemple suivant est l’alimentation de la table paie qui contient des données provenant de quatre tables que nous avons trié et rassemblé à l’aide de la composante merge join pour stocker dans la table paie_staging
Après le chargement des sources de données dans la base de données staging area nous allons maintenant passer à l’alimentation des tables de dimensions. Le flux suivant représente l’alimentation de toutes les tables de dimensions sauf la dimension date qui est générée par un script sur SQL Server.
Le flux suit les flèches entre les tâches. Selon la nature de ces flèches, qui peuvent être rouges ou bleues, les tâches sont soumises à un ordre bien défini.
La tâche qui suit la flèche bleue s’exécutera après la tâche « Data Flow » peu importe le succès ou l’échec de l’exécution de celle-ci. Quant à la tâche « Edit XML ERROR » qui suit la flèche rouge elle s’exécutera si l’exécution de la tâche « Data Flow » a échoué.
Le script « EDIT XML ERROR » permet de créer une tache interactive grâce au langage C# ou VB pour saisir l’emplacement de l’erreur ainsi que le temps pendant lequel cette erreur est produite dans un fichier XML.
Nous donnons à titre d’exemple la table de dimension « salarié », ce flux utilise la tâche « Slowly Changing Dimension » qui permet de coordonner la mise à jour et l'insertion d'enregistrements dans des tables de dimension d'entrepôts de données.
Cette démarche permet de garantir l’historisation des données qui est l’un des principaux objectifs de note projet.
Après l’alimentation des tables de dimensions, nous sommes passés à l’alimentation des tables de faits.
Durant cette présentation nous allons aborder le cas de la table de fait absence
Nous avons choisi les composantes « lookup » pour récupérer les clés étrangères des tables de dimensions et nous avons eu recours à la gestion des rejets pour le traitement des données erronées.
En effet en cas d’erreur de non correspondance avec l’une des dimensions on va transférer l’enregistrement erroné vers une table nommé « rejet_fait_absence ». cette table contient les champs de la table de fait absence sans contraintes d’intégrité plus un champ nouvellement crée à l’aide de la composante « derived column » qui définit la raison pour laquelle l’enregistrement est traité à part.
A l’aide de l’outil SSAS nous avons créé notre cube qui contient l’ensemble des mesures et de dimensions associée avec des fonctionnalités qui permettent de découper ou cumuler les données selon les besoins des utilisateurs.
Nous passons maintenant à la phase de restitution de données qui permet de donner un aperçu global sur les rapports générés.
Ce premier rapport contient le bilan d’absentéisme qui permet de faire le suivi d’absence des salariés par type d’absence, par salarié et par site.
Il contient
Un graphique en anneau : qui permet de visualiser la moyenne d’absence par site.
Un tableau : qui regroupe l’ensemble des salariés ainsi que leur moyenne d’absence.
Un graphique à barre empilée : qui permet d’afficher le type d’absence le plus fréquent.
Ce rapport permet d’avoir une idée sur la moyenne d’absence ainsi que les motifs d’absences pour notifier aux responsables RH des alertes si un
Si on clique sur la partie représentatrice de dreux, les données de la moyenne d’absence par type d’absence et par salarié se filtrent en fonction de ce site du coup les données ne seront plus générales et sont spécifiques à Dreux.
Ce rapport permet de visualiser les heures de travail et leur répartition par site.
Un histogramme groupé : qui permet d’afficher pour chaque site les heures de présence et celles de production.
Un graphique en secteurs : qui permet de donner un aperçu sur la répartition des heures de travail dans chaque site.
Ce rapport permet à la direction financière de suivre la répartition des heures de travail entre heures de production, heures de formation, heures de présence, heures de supervision et heures administratives pour déduire la productivité des salariés et déduire la politique de rémunération ou de primes.
Le rapport ci-dessus est sous forme de graphique en histogramme empilé.
Il expose les salaires, les primes ainsi que la rémunération sur les heures supplémentaires par type d’emploi du salarié, il permet de donner une vue sur la répartition des salaires.
