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Questions and Answers
Quel est le rôle principal de l'ETL dans un système d'information décisionnel ?
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Quelle fonctionnalité est principale dans le fonctionnement d'un cube OLAP ?
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Quelle tendance influence particulièrement le marché de la Business Intelligence aujourd'hui ?
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Quel est un des inconvénients majeurs de l'utilisation du cloud pour le stockage de données ?
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Quel est l'objectif fondamental de l'analyse prédictive dans le Machine Learning ?
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Quel est l'objectif principal d'un outil décisionnel ?
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Quel aspect n'est pas pris en compte dans la notation individuelle et collective des étudiants ?
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Quels éléments sont traités dans la session dédiée aux 'briques d'un Système d'Information Décisionnel' ?
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Quel jour de la semaine se déroule la première session de travaux pratiques en groupe ?
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Quelle activité n'est pas mentionnée dans le sommaire des sessions du cours ?
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Parmi les options suivantes, laquelle décrit le mieux la finalité d'un Système d'Information décisionnel ?
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Quelle session est consacrée à la gestion d'un Système d'Information Décisionnel ?
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Dans combien de sessions ce cours est-il organisé ?
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Study Notes
Introduction à la Business Intelligence - Session 1
- Le cours d'introduction à la Business Intelligence comprend 4 sessions théoriques et 4 sessions pratiques par groupe.
- La session 1 porte sur les objectifs et les enjeux d'un outil décisionnel.
- Les dates et les horaires des sessions sont précisés (lundi 6 septembre 2021 de 13h30 à 17h15, etc.).
Organisation du cours
- Le cours est composé de 8 sessions.
- Chaque session contient un quizz sur les contenus du cours précédent.
Notation individuelle et collective
- La notation est individuelle et collective.
- La participation en cours (quizz) est évaluée.
- Les exercices réalisés en cours font partie de la notation.
- La préparation de la soutenance (livrable) est un critère de notation.
- La soutenance orale par groupe est prise en compte.
Sommaire
- La présentation de l'intervenant et des étudiants dure 30 minutes.
- L'objectif et les enjeux d'un outil décisionnel sont abordés pendant 30 minutes.
- Une pause de 15 minutes est prévue.
- Les briques d'un Système d'Information Décisionnel sont expliquées en 45 minutes.
- Une pause de 15 minutes est prévue.
- Les tendances du marché décisionnel seront présentées pendant 45 minutes.
Définition de l'informatique décisionnelle (Business Intelligence)
- La Business Intelligence est l'ensemble des technologies permettant de traiter, valoriser et présenter les données pour comprendre, analyser et prendre des décisions.
- Elle repose sur le Système d'Information Décisionnel (SID).
Finalité du SI décisionnel
- Favoriser la prise de décisions adaptées grâce à l'exploitation des connaissances issues de l'analyse des données du SID.
- Suivi de l'activité via des indicateurs clés.
- Détection et prévention des risques.
- Mesurer l'effet des choix stratégiques.
Différences entre les SIO et un SID
- SIO (Système d'Information Opérationnel): piloté par les processus, gestion quotidienne, temps réel, écriture/lecture.
- SID (Système d'Information Décisionnel): piloté par les métiers et les directions, aide à la décision, semaines/jours/heures, lecture seule.
Exemple
- Le déclenchement des processus métier est adossé aux SI opérationnels.
- L'exemple illustre comment exploiter les données des différents SIO de manière transverse, sans lien entre eux.
Pourquoi un SID ?
- La multiplicité des données et la diversité des structures de données nécessitent un traitement préalable.
- Le SID vise à transformer les données brutes en connaissances.
Piloter un projet SID
- Les méthodes de gestion de projet classique et agile sont utilisées pour la gestion de projets SID.
- L'itération est souvent nécessaire pour affiner les besoins.
Les différents besoins utilisateurs
- Stratégie: mesure de la performance globale, détection des risques, définition des politiques.
- Middle management: pilotage des lignes métier, aide à la décision, suivi de la performance.
- Equipes opérationnelles: suivi et support de l'activité, détection des risques.
Le marché de la Business Intelligence
- Le marché de la Business Intelligence était de 24,8 milliards de dollars en 2019.
Le positionnement des solutions BI
- Les classements des meilleures solutions de BI sont différents en 2019 et 2020.
Les briques des SI décisionnel
- Les étapes et les outils d'un système d'information décisionnel sont décrits: Extraction, Transformation, Chargement, Stockage, Restitution et Analyse.
- Les données brutes sont extraites de différentes sources, transformées et stockées dans un Data Warehouse ou un Datamart.
ETL : l'extraction des données
- ETL (Extract, Transform, Load) est l'outil de transfert et de transformation des données.
- Il connecte des sources données (bases de données structurées/non structurées), nettoie et transforme les données, puis insère dans le référentiel.
ETL : un enchaînement (job) ordonnancé de traitements
- L'outil ETL est utilisé dans le cadre d'un job pour faciliter la séquentialisation et l'automatisation des traitements.
L'ESB : Enterprise Service Bus
- L'ESB, (Enterprise Service Bus) est un outil qui relie les différentes applications d'une entreprise pour faciliter l'échange de données.
API web : Application Programming Interface
- Les API Web exposent les services, avec une documentation pour l'utilisation.
Le stockage des données
- Centralisation des données dans un Data Warehouse, qui diffuse aux DataMarts.
L'entrepôt de données - DWH
- Une "mémoire de l'entreprise" optimisée pour répondre aux questions complexes des décideurs et analystes.
- Les données sont thématiques, intégrées, non volatiles, historisées et organisées.
Le datamart
- Une division d'un Data Warehouse qui regroupe des données d'un domaine fonctionnel (ex: CRM, Finance).
- Il est plus léger que le Data Warehouse et possède une architecture qui est adaptée à un usage spécialisé.
Autres architectures possibles
- Différentes architectures pour l'adaptation aux besoins spécifiques.
- Architecture classique avec accessibilité directe aux données centralisées.
- Architecture sans datamart pour des volumes de données moins importants.
La notion de cube OLAP
- Le cube OLAP (Online Analytical Processing) est un concept d'organisation des données pour faciliter l'analyse.
- La représentation des données en dimensions crée un ensemble de connexions.
Cube OLAP (Online Analytical Processing)
- Pré-calcul des valeurs d'indicateurs pour chaque combinaison de dimensions.
- Accès aux informations rapides.
- Bien structuré pour les entreprises.
Les briques d'un outil décisionnel
- Les étapes sont représentées par des blocs (Données sources, Data Warehouse, Datamart, Informations pour le décideur).
- Il y a des étapes de transformation des données.
Restitution et analyse
- Le Portail Décisionnel est un point d'accès pour les utilisateurs avec des rapports, et des applications de reporting
- Le Reporting donne des rapports, de manière rapide.
- L'accès aux rapports est disponible en mode PULL, pour accéder aux données quand nécessaire ou PUSH pour recevoir des rapports automatiquement.
Les reportings
- Personnalisation des reportings pour les métiers.
- Différents types d'utilisateurs et d'informations stockées.
- Les utilisateurs ont des niveaux d'agrégation différents.
Exemple d'outil de restitution
- Business Objects est utilisé pour la restitution des données (Vue métier = univers).
Les 3 notions clé des outils décisionnels
- Mesure : Données chiffrées (ex : tonnage, montant).
- Dimension : Critère de répartition des données (ex : par produit, par région géographique).
- Hiérarchie : Organisation/regroupement des dimensions.
Exemple : les ventes dans une boutique
- Graphique à secteurs pour les ventes par vendeur, pour illustrer les données.
Les grandes tendances du marché du décisionnel
- Le Big Data est une nouvelle manière de traiter les données géantes avec, pour objectif, l'augmentation de la vitesse de traitement.
Le big data
- Grande quantité de données (volume).
- Traitement rapide des données (vitesse).
- Types de données variés (variété).
- Données précises (veracité).
- Créer de la valeur avec les données (valeur).
Quel impact sur la BI ?
- L'utilisation de sources de données multiples, internnes et externes.
- Les problèmes de qualité des données à normaliser.
- Utilisation de Hadoop, NoSQL.
Exemples d'applications
- Des exemples concrets d'applications BI sont présentés (Enedis, Axa, Orange).
L'Open Data
- L'ouverture des données du service public.
- L'accès aux données via un portail ou une API.
L'intelligence artificielle
- Différentes parties de l'IA sont abordées: moteurs de règles, machine learning, deep learning, systèmes experts (BRMS, DMS), données structurées, vision et langage.
Les deux grandes approches de l'analyse de données
- L'analyse descriptive caractérise un échantillon (statistiques).
- L'analyse prédictive quantifie la probabilité des événements (probabilités).
Machine Learning - L'analyse prédictive
- Détermination des paramètres influant sur les résultats pour des données.
- Apprentissage supervisé (paramètres déjà déterminés).
- Apprentissage non-supervisé (classification des données).
Étapes de l'analyse de données
- Compréhension du contexte métier.
- Analyse descriptive des données.
- Choix du modèle adapté.
- Préparation des données.
- Modélisation.
- Déploiement.
- Évaluation.
Exemple d'application de machine learning
- L'analyse des données permet de prédire un ajustement fiscal pour les personnes.
- Les différents paramètres pris en compte sont détaillés dans le tableau.
Outils d'analyse
- Des outils logiciels variés sont listés.
La cloudification
- L'utilisation de la mémoire et des capacités de calcul dans le cloud.
- Différentes couches de logiciels (Software Layer, Applicaton Layer, infrastucture Layer, hardware Layer).
Formes
- Formes de cloud computing (public, privé, hybride).
Avantages et inconvénients
- Avantages du cloud: puissance à la demande, coûts optimisés, services évolutifs...
- Inconvénients du cloud : sécurité, contrôle de l'implantation, dépendance au réseau.
Les grands acteurs du cloud
- Les grandes plateformes de cloud computing sont répertoriées (Microsoft, AWS, Google, etc.).
Studying That Suits You
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Description
Cette première session d'introduction à la Business Intelligence se concentre sur les objectifs et les enjeux d'un outil décisionnel. Les participants découvriront l'importance de ces outils dans la prise de décision stratégique. La session inclut à la fois des éléments théoriques et pratiques pour renforcer l'apprentissage.
