Technologies Business Intelligence - Big Data Analytics Master 2_S3 - PDF

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UNIVERSITÉ DES SCIENCES ET DE LA TECHNOLOGIE HOUARI BOUMEDIENE FACULTÉ D'INFORMATIQUE Technologies Business Intelligence Big Data Analytics Master 2_S3 ,, Introduction 1 MEKAHLIA Fatma Zohra Eps. LAKRID Maître de Conférences Laboratoire de Modélisation, Vérification et Evaluation des Performances des systèmes complexes (MOVEP) Bureau 123  CONTENU DU COURS Chapitre 01: Introduction générale à la BI. Chapitre 02: Conception et implémentation de l'entrepôt de données. TP: Instalation de SQL Server 2019 ,, Chapitre 03: Panorama des outils BI & présentation des outils utilisés dans le cours et TP. TP: Instalation de Talend et Tableau. Chapitre 04: Etude de cas: présentation du projet. TP: Présentation du workbench de SQL Server 2 Dr. F. MEKAHLIA  PLAN Chapitre 05: Initiation à l’intégration de données en utilisant Talend Open Studio for Data Integration (TOS). TP: Atelier sur Talend. Chapitre 06: Conception et implémentation d’un cube. ,, Chapitre 07: Conception et implémentation d’un tableau de bord. TP: Atelier sur Tableau. Chapitre 08: Machine learning. 3 Dr. F. MEKAHLIA CHAPITRE 01: INTRODUCTION GÉNÉRALE À LA BI Introduction. Qu’est-ce qu’un business intelligence ? ,,. Système opérationnels VS système décisionnels. Exemple d’applications de la BI. Conception d'un système décisionnel. Processus du business intelligence. Les compétences nécessaires au sein d’une équipe BI Conclusion. 4 Dr. F. MEKAHLIA INTRODUCTION: CONTEXTE ,,  Besoin : Prise de décisions stratégiques et tactiques.  Qui : les décideurs (non informaticiens, non statisticiens).  Comment : ✓ Répondre aux demandes d’analyse de données, 5 ✓ Dégager des informations qualitatives nouvelles. Dr. F. MEKAHLIA INTRODUCTION: CONTEXTE  Quelles seront les données ? Type : données opérationnelles (de production): Bases de données, Fichiers, site web, Gestion RH, etc. ,, Caractéristiques des données : ✓ Distribuées : systèmes éparpillés. ✓ Hétérogènes : systèmes et structures de données différents ✓ Détaillées : organisation de données selon les processus fonctionnels et données trop abondantes pour l’analyse. ✓ Peu/pas adaptées à l’analyse : des requêtes lourdes peuvent bloquer le système transactionnel. ✓ Volatiles : pas d’historisation systématique. 6 Dr. F. MEKAHLIA INTRODUCTION : PROBLÉMATIQUE Nous avons donc : ,,  Une grande masse de données: Distribuées, Hétérogènes, Très détaillées.  à traiter: Synthétiser / résumer, Visualiser, Analyser.  Pour une utilisation par des: Experts / analystes d’un métier, Non informaticiens et Non statisticiens.  Comment répondre aux besoins de décideurs afin d’améliorer les performances décisionnelles de l’entreprise ? Par la transformation des données de production en 7 informations stratégiques !! Dr. F. MEKAHLIA INTRODUCTION Depuis 1995, le marché du décisionnel ne cesse d'exploser surtout avec l'investissement de plusieurs grandes sociétés qui souhaitent instaurer un système ,, de Business Intelligence (B.I.) dans leur organisation. Ce système difficile à mettre en œuvre, demandant une expertise et nécessitant une maîtrise d'ouvrage de la part des informaticiens concepteurs du système rend souvent difficile le recrutement de ces profils. 8 Dr. F. MEKAHLIA INTRODUCTION De récentes études montrent que la BI est l’une des préoccupations principales au sein des grandes entreprises. En effet, dans le contexte actuel, la BI ,, représente une opportunité pour les entreprises d’optimiser le pilotage de leurs activités, et d’anticiper sur les évolutions du marché, des comportements des clients/consommateurs et plains d’autres points. Mais c'est quoi un système BI ? 9 Dr. F. MEKAHLIA QU’EST-CE QU’UN BUSINESS INTELLIGENCE / INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE? (1)  Défi des grandes entreprises: Transformer leur système d'information qui avait une vocation de production en un système de business intelligence dont la vocation de pilotage devient majeure. ,,  Finalité d’un système business intelligence : Pilotage de l’entreprise 10 Dr. F. MEKAHLIA QU’EST-CE QU’UN BUSINESS INTELLIGENCE / INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE? (2)  La prise de décisions stratégiques dans une organisation nécessite le croisement de multiples informations qui concernent tous les départements de l’entreprise : production, RH, achats, ventes, marketing, ,, service après-vente, maintenance, etc.  Ces données sont généralement : ✓ éparpillées au sein des départements et non connectées entre elles. ✓ hétérogènes dans leurs formats techniques et leurs organisations structurelles, voire leurs sémantiques. ✓ implémentées pour l'action et non pour l'analyse. ✓ volatiles, au sens où leur mise à jour peut conduire à 11 oublier des informations obsolètes. Dr. F. MEKAHLIA QU’EST-CE QU’UN BUSINESS INTELLIGENCE / INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE? (3)  L'enjeu des systèmes décisionnels est de donner accès aux données existantes dans l'organisation mais aussi externe à celle‐ci comme le Web, sous une forme ,, intégrée, afin de faciliter leur interrogation croisée et massive et de trouver l'information pertinente et complète pour prendre rapidement la meilleure décision.  La Business Intelligence désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, nettoyer, consolider, modéliser, stocker et restituer les données d'une entreprise en vue de fournir une aide à la décision aux managers. Le terme français est « Informatique Décisionnelle ». 12 Dr. F. MEKAHLIA SYSTÈME OPÉRATIONNELS VS SYSTÈME DÉCISIONNELS Système opérationnel: système décisionnel: OLTP (on-line OLAP (on-line analytical transaction processing) processing) Orientation Transaction / en temps Analyse / n’est pas en temps réel réel ,, Données Orientées applications Orientées sujets Granularité Détail Résumées Actualisation Actualisées, mises à jour Historisées, recalculées Taille 100 Mo/Go 100 Go/To Unité de travail Requête prédéfinies et Requête imprévisibles et simple complexe Accés Lecture/écriture Lecture Nb de tuples accédés Dizaines Millions Métrique Débit de transactions Temps de réponse Réponse immédiates moins rapides 13 Utilisateur Employés opérationnel Analyste/décideur Nombre d’utilisateurs Milliers Centaines EXEMPLE D’APPLICATION DE LA BI (1) 1. Le directeur générale souhaite connaitre l’évolution des frais de déplacement des collaborateurs de l’entreprise. ,, Deux choix possibles de réponses: 1) Fournir tout les justificatifs papiers (notes d’hôtels, billets d’avion, …). 2) Fournir, directement, un tableau de board avec le montant mois par mois. 14 Dr. F. MEKAHLIA  EXEMPLE D’APPLICATION DE LA BI (2) 2. Vous êtes gestionnaire marketing d’un opérateur télécommunication mobiles:  Les clients reçoivent un téléphone gratuit pour chaque renouvellement de leurs contrats d’un an. Problème: taux de renouvellement des contrats est très faible ( 25%). Solution possible: Donner un nouveau téléphone à toute personne ayant expiré son contrat → coûte cher. Faire revenir un client après avoir quitter → difficile et coûteux (trop tard). 15 Dr. F. MEKAHLIA EXEMPLE D’APPLICATION DE LA BI (3)  Une solution basée sur le machine learning: ,, Trois mois avant l’expiration du contrat, prédire les clients qui vont les quitter en utilisant l’apprentissage supervisé en machine learning. Si vous voulez les garder, alors offrir un nouveau téléphone pour chaque client. 16 Dr. F. MEKAHLIA EXEMPLE D’APPLICATION DE LA BI (4) 3. Le contrôle de gestion pour l’analyse des coûts, l’analyse de la rentabilité, l’élaboration budgétaire, les indicateurs de performance de ,, l’entreprise, etc. 4. La direction commerciale pour la gestion des clients, le pilotage des réseaux (directs ou indirects), les prévisions des ventes, l’optimisation des territoires, etc. 5. Les ressources humaines pour la gestion des carrières, la gestion collective, etc. 6. La direction de la production pour l’analyse qualité, la prévision des stocks, la gestion des flux, la fiabilité industrielle, etc. 17 Dr. F. MEKAHLIA CONCEPTION D'UN SYSTÈME DÉCISIONNEL Un projet de système décisionnel se structure selon quatre grands axes : 1. Étude des besoins et de l'existant  Étude des besoins des décideurs.  Étude des données existantes. ,, 2. Modélisation  Modélisation multidimensionnelle.  Architecture technique.  Spécification des outils d'exploitation. 3. Implémentation du data warehouse  Implémentation du DW ou des DM.  Mise en place de l'ETL. 4. Implémentation des outils d'exploitation selon le besoin  Outil de reporting.  Outil de tableaux de bord.  Outil d’analyse. 18  Outil de prédiction en utilisant ML. Dr. F. MEKAHLIA PROCESSUS DU BUSINESS INTELLIGENCE (1) ,, 19 Dr. F. MEKAHLIA PROCESSUS DU BUSINESS INTELLIGENCE (2) 1) Phase de préparation des données: collecter, nettoyer et consolider les données grâce aux outils ETL (Extract Transform Load). ,, Cette phase fait intervenir des processus ETL qui se chargeront de récupérer les données issues de différentes sources de stockage, de les formater, nettoyer et consolider. 20 Dr. F. MEKAHLIA PROCESSUS DU BUSINESS INTELLIGENCE (3) 2) Phase de modélisation et de stockage : le data warehouse Cette phase permet de stocker les données sous une forme ,, adaptée. Parce que les requêtes décisionnelles sont très consommatrices en ressources machines, les données doivent être stockées dans une base spécialisée, l’entrepôt de données ou datawarehouse. Le datawarehouse se charge de stocker et de centraliser les données en vue de la constitution du système d’information décisionnel. 21 Dr. F. MEKAHLIA PROCESSUS DU BUSINESS INTELLIGENCE (4) 3) La phase de restitution ou de distribution grâce au portail décisionnel: Analyse et d’exploitation L'organisation des données stockées dans des cubes OLAP ,, pour permettre une analyse multidimensionnel, afin de mettre en évidence une analyse particulière de données. Par exemple: savoir la quantité vendue d'un produit dans une région précise lors d'une période ou bien trouver les régions ou un certain produit le plus vendu. 22 Dr. F. MEKAHLIA PROCESSUS DU BUSINESS INTELLIGENCE (5) Les utilisateurs finaux interviennent dans cette dernière étape pour exploiter et analyser les données qui leur sont fournies. Selon les besoins, différents types d’outils ,, d’extraction et d’exploitation sont disponibles tels que les outils OLAP pour les analyses multidimensionnelles, les outils de Data Mining ou ML (extraction) pour rechercher des corrélations peu visibles, les tableaux de bord qui présentent les indicateurs clés pour piloter la performance et les outils de reporting pour communiquer sur la performance. 23 Dr. F. MEKAHLIA LES COMPÉTENCES NÉCESSAIRES AU SEIN D’UNE ÉQUIPE BI  Une équipe BI doit connaître parfaitement les différents Métiers de l'entreprise. Cette expertise Métier lui permet de: ,, ✓ Mieux cerner et comprendre la demande client, ✓ Mieux définir et utiliser les référentiels de données.  Deux possibilités permettent d'amener des compétences métiers dans une équipe BI : ✓ L'incorporation de personnes Métier, ✓ La formation des personnes SI aux différents Métiers. 24 LES COMPÉTENCES NÉCESSAIRES AU SEIN D’UNE ÉQUIPE BI  L’expertise des équipes BI est un point fondamental pour le bon déroulement des projets BI et l’alignement stratégique avec les Métiers. ,, Cette capitalisation de compétences devant être stable, elle ne peut être obtenue que grâce à un faible turn‐over ( le départ et l'entrée de personnel ), il faut fidéliser les experts, et une forte transmission des savoirs faire.  En effet, le succès d’un projet BI passe par une coopération SI‐Métiers‐DG étroite et permanente. 25 CONCLUSION  Un système décisionnel est un système dédié avant tout à des fins décisionnelles.  Ce type de système s’adresse aux dirigeants et PDG d’entreprise. ,,  Les données traitées proviennent de diverses sources internes ou externes (internet), qui sont agrégées dans un entrepôt ce qui permet aux responsables d’avoir une présentation synthétique et lisible de toute l’entreprise et dans le but de prendre des décisions robustes qui permettent de diriger dans le bon sens leurs entreprises.  Les systèmes de gestion sont dédiés aux métiers de l'entreprise.  les systèmes décisionnels sont dédiés au management de l'entreprise. 26 Dr. F. MEKAHLIA  ,, Merci !! 27