Chapitre 1 - Introduction à L'informatique Décisionnelle PDF

Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG CHAPITRE 1 BI : INTRODUCTION À L’INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE 1. Qu’est ce que l’informatique décisionnelle ou BI ? a. Constat général Les entreprises utilisent une myriade d...

Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG CHAPITRE 1 BI : INTRODUCTION À L’INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE 1. Qu’est ce que l’informatique décisionnelle ou BI ? a. Constat général Les entreprises utilisent une myriade d’applications et d’outils pour gérer leur activité au quotidien (CRM1, ERP2, Suite Office). Si chacune de ces applications permet de stocker, analyser, ou modifier certains types de données, ces dernières ne sont pas nécessairement compatibles entre elles. Plus encore, chaque service, équipe ou département peut utiliser un panel d’applications, parfois différents des autres entités de l’entreprise. La volumétrie de données collectées ou créées, l’absence d’uniformisation et la multiplicité des applications utilisées rendent difficile l’exploitation et l’analyse globale des données par les décisionnaires de l’entreprise, c’est là que la BI intervient. b. Définition La Business Intelligence (BI) désigne les moyens, outils et méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d’une entreprise en vue d’offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Grâce aux outils BI vous collectez et consolidez des données hétérogènes multi- sources. Toutes ces datas deviennent disponibles ensuite pour l’analyse dans un même outil. Les systèmes BI sont utilisés par les décideurs pour obtenir une connaissance approfondie de l'entreprise et définir et de soutenir leurs stratégies d'affaires, cela lui permettra d'acquérir un avantage concurrentiel, d'améliorer ses performances, de répondre plus rapidement aux changements, d'augmenter sa rentabilité, et d'une façon générale la création de valeur ajoutée de l'entreprise et la création de nouveaux services... En terme générique la BI englobe les applications, l’infrastructure, les outils et les meilleures pratiques permettant l’accès et l’analyse de l’information afin d’améliorer et d’optimiser les décisions et les performances. La BI est donc considéré comme un système d’aide à la décision qui aide les entreprises à identifier les tendances du marché et à repérer les problèmes qui doivent être résolus. 1 Le CRM, Customer Relationship Management en Anglais, ou Gestion de la Relation Client (GRC) : centralisation au sein d'une base de données de toutes les interactions entre une entreprise et ses clients. 2 ERP « Enterprise Ressource Planning ». L’acronyme de PGI (Progiciel de Gestion Intégré) : se définit comme un groupe de modules relié à une base de données unique, il représente la « colonne vertébrale » d’une entreprise. Responsable : Mme Hochlef Neila Page-1 Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG 2. Business Intelligence : quels bénéfices pour les entreprises ? La BI permet d’accélérer drastiquement3 le temps de rassemblement des données de l’entreprise et leur interprétation S’équipant d’un système d’aide à la décision, toute organisation aura : a. Un meilleur accès aux données b. Une amélioration de la qualité des informations. c. Une Intégration des données provenant de systèmes différents d. Une définition commune des informations. e. Un meilleur accès aux données historiques L’informatique décisionnelle apporte une aide à la décision aux professionnels avec, en bout de chaîne, des rapports et tableaux de bord de suivi des activités de l’entreprise à la fois analytiques et prospectifs. L'informatique décisionnelle doit produire des indicateurs et des rapports à l'attention des analystes. Elle doit également proposer des outils de navigation, d'interrogation et de visualisation de l'entrepôt. 3. La Chaîne Décisionnelle BI La chaîne décisionnelle est la chaîne de traitement de l’information permettant de transformer les données collectées en informations pouvant être utilisées à des fins décisionnelle. Cette chaîne se compose d’éléments et d’outils que l’on présente souvent en quatre catégories distinctes. Chacune de ces catégories correspond à une phase du processus. La chaîne d’information décisionnelle comprend différentes phases : Collecte Stockage Restitution Analyse a. La phase d’alimentation La première étape de la chaîne décisionnelle est celle de la collecte de données ou la phase d’alimentation (parfois appelée datapumping). Il s’agit de détecter, sélectionner et d’extraire les données brutes de l’entreprise (systèmes de production), en provenance des différentes sources de stockage de l’information (bases de données, fichiers plats, applications métier, etc.) de les transformer, et de les charger dans la banque de données de destination « un Data WareHouse » (DWH, entrepôt de données). 3 D’une manière rigoureuse et radicale Responsable : Mme Hochlef Neila Page-2 Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG Comme il est fréquent que les sources de données internes et/ou externes soient hétérogènes — tant sur le plan technique que sur le plan sémantique — cette fonction est la plus délicate à mettre en place dans un système décisionnel complexe. Elle s'appuie notamment sur des outils d'ETL (Extract-Transform-Load pour extraction-transformation-chargement). Le processus « ETL » (Extract, Transform, Load), permet d’adapter les données à un usage décisionnel. Il s'agit d'une technologie informatique permettant d'effectuer des synchronisations massives d'information d'une source de données (le plus souvent une base de données) vers une autre. Selon le contexte, on est amené à exploiter différentes fonctions, souvent combinées entre elles : « extraction », « transformation », « constitution » ou « conversion » ou « mises en correspondance » (mappages), « alimentation ». L'objectif est l'intégration ou la réexploitation de données d'un réservoir source dans un réservoir cible. Il s’agit d’une technologie complémentaire à la technologie « intégration d'applications d'entreprise (EAI4) », au « ESB5 (enterprise service bus) ». b. La phase de modélisation La seconde étape est celle du stockage des données, ou modélisation des données. Il s’agit de centraliser les données structurées et traitées afin qu’elles soient disponibles pour l’usage décisionnel, faciles à analyser. Pour ce faire, on entrepose les données dans un Data Warehouse ou un Data Mart6 : une base de données spécialisée adaptée aux requêtes décisionnelles. Ainsi l'intégration consiste à concentrer les données collectées dans un espace unifié, dont le socle informatique essentiel est l'entrepôt de données. Ce dernier est l’élément central du dispositif dans le sens où il permet aux applications d’aide à la décision de bénéficier d'une source d'information homogène, commune, normalisée et fiable. Cette centralisation permet surtout de s’abstraire de la diversité des sources de données. La phase de modélisation qui consiste à stocker et structurer les données dans un espace unifié (le data warehouse) pour qu’elles soient disponibles pour un usage décisionnel est réalisée grâce aux outils d’ETL via des connecteurs qui permettent l’écriture dans le Data Warehouse. L'intégration d'applications d'entreprise ou IAE (en anglais enterprise application 4 integration, EAI) est une architecture intergicielle permettant à des applications hétérogènes de gérer leurs échanges. 5 L'enterprise service bus (ESB) est une technique informatique intergicielle. Son but est avant tout de permettre la communication des applications qui n'ont pas été conçues pour fonctionner ensemble (par exemple deux progiciels de gestion intégrés provenant d'éditeurs différents). Un datamart (magasin de données ou comptoir de données) est un sous-ensemble d’un entrepôt 6 de données (data warehouse en anglais) destiné à fournir des données aux utilisateurs, et souvent spécialisé vers un groupe ou un type d'affaire. Responsable : Mme Hochlef Neila Page-3 Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG Les données peuvent à nouveau être filtrées et transformées pour assurer la cohérence de l’ensemble dans le data warehouse. Enfin, lors de cette phase les données stockées peuvent être prétraitées via des calculs ou des agrégations pour faciliter leur accès aux outils d’analyse. L’intégration est en fait un pré-traitement ayant pour but de faciliter l’accès aux données centralisées aux outils d'analyse. Plusieurs manières de stocker la donnée dans un DataWarehouse. Chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. L'administrateur des bases de données décisionnelles pourra notamment choisir entre : les schémas en étoile, schéma en flocon, le modèle de constellation… c. La phase de restitution La troisième étape est celle de la distribution ou restitution des données. Elle consiste à utiliser différents outils afin de restituer l’information sous une forme exploitable pour la prise de décision. La phase de restitution vise à mettre les données à la disposition des utilisateurs en prenant en compte leur besoin métier. Elle permet la gestion de droits d’accès selon les schémas correspondant au profil ou au métier de chacun. L’accès direct au data warehouse n’est pas autorisé puisque l’objectif est de segmenter et de diffuser les données collectées en contextes cohérents pour qu’elles soient simples à utiliser, à exploiter et qui correspondent à une activité particulière. Chaque contexte peut correspondre à un Datamart, il est multidimensionnel, modélisable sous la forme d’un hypercube et peut être mis à disposition des utilisateurs via un outil OLAP. Cette étape fait intervenir les outils de restitution des données afin de distribuer et de faciliter l’accessibilité des informations selon les fonctions et les types d’utilisation. Traitement analytique en ligne OLAP Le OLAP, ou Online Analytical Processing, est une technologie de traitement informatique (computer processing). Elle permet à un utilisateur de consulter et d’extraire facilement les données pour les comparer de différentes façons. C’est un outil inscrit dans analysis services d’aide à la décision bien pratique pour une entreprise. Les données OLAP sont stockées sur une base multidimensionnelle, aussi appelées Cubes OLAP, pour faciliter ce type d’analyses. Un serveur OLAP est nécessaire. On-Line Analytical Processing (OLAP) qui « désigne une catégorie d'applications et de technologies permettant de collecter, stocker, traiter et restituer des données multidimensionnelles à des fins d'analyses ». d. La phase d’analyse La quatrième et dernière étape de la chaîne décisionnelle est celle de l’exploitation des données. Les données nettoyées, consolidées, accessibles et stockées sont désormais prêtes à être analysées par les utilisateurs finaux ou les spécialistes de l’analyse. 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 (extraction) pour chercher des corrélations peu visibles, ou encore des tableaux de bord présentant les indicateurs clés pour piloter la performance et les outils de reporting pour communiquer sur la performance. Responsable : Mme Hochlef Neila Page-4 Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG La génération de tableau de bord, est la partie émergée de l'iceberg : l'informatique décisionnelle. Les outils de restitution permettent aux analystes de manipuler les données contenues dans les entrepôts, éditer des rapports et naviguer dans les cubes. C'est la partie que voient la plupart des utilisateurs. Ce sont généralement de jolies interfaces intuitives permettant à un utilisateur lambda, en fonction de ses droits, de consulter des rapports, des tableaux de bord, de les annoter, voire de les créer lui-même. 4. Architecture d’un Système Décisionnel 5. Quel est l’intérêt de l’informatique décisionnelle pour les entreprises ? Pour comprendre l’importance et l’intérêt de l’informatique décisionnelle pour une entreprise, vous devez savoir qu’une masse de données, à moins qu’elle ne subisse un traitement approprié et qu’on en retire de l’information, induit rarement à une décision. Les bases de données, fichiers structurés et non-structurés éparses, dans lesquelles sont dispersées les feedback de l’activité (ou des processus métiers) de l’entreprise, sont les matières premières de l’informatique décisionnelle. Elles seront modélisées, intégrées et homogénéisées à l’aide de techniques précises, avant d’être consolidées pour le calcul d’indicateurs d’aide à la décision (les KPI). A cet effet, l’informatique décisionnelle fournit aux décideurs deux choses : 1- Les Tableaux de bord : qui mettent en relief des KPI ou indicateurs clé de performance, qui vont aider les décideurs à suivre les activités de l’entreprise en fonction des objectifs stratégiques qu’ils auront préalablement définis. Ce qui est intéressant c’est que ce suivi pourra se faire en quelques clics, en auscultant tout le travail d’intégration et consolidation de données qu’il y’a derrière. 2- La visualisation de données (ou Data Visualisation) : c’est-à-dire la représentation graphique ou visuelle des informations/indicateurs du tableau de bord. Grâce à des éléments visuels tels que les histogrammes, les boîtes à moustache, les graphiques croisés, ou encore les cartes géographiques, une visualisation de données permet de rapidement comprendre l’état des activités de l’entreprise et surtout de d’identifier facilement des tendances inhabituelles. Responsable : Mme Hochlef Neila Page-5 Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG 6. Le Projet décisionnel Dans une entreprise, le volume de données traitées croît rapidement avec le temps. Ces données peuvent provenir des fournisseurs, des clients, de l’environnement, etc. Cette quantité de données augmente en fonction du secteur et de l'activité de l’entreprise. Par exemple, dans la grande distribution, les quantités de données collectées chaque jour sont énormes (notamment lorsque les magasins collectent les tickets des caisses). L'entreprise dispose de plusieurs options pour traiter ce flux de données :  les données anciennes sont effacées et l'entreprise ne conserve que les données actives ou un historique récent  les données sont stockées dans une base et l'entreprise n'envisage pas d'usage immédiat  les données sont stockées au fur et à mesure qu’elles arrivent de manière cohérente pour qu’elles soient exploitables directement Le projet décisionnel correspond à cette dernière option. Il s’agit de traiter les données et de les stocker de manière cohérente au fur et à mesure qu’elles se présentent. C’est pour cela que le projet décisionnel est un projet sans limite dans le temps. C'est-à-dire que dès que l’entreprise commence ce projet, elle ne s’arrête pas (sauf cas exceptionnel). Wal-Mart (une chaîne de la grande distribution) est l’une des entreprises qui stockent le plus de données (elle a multiplié par 100 ses données en quelques années) et va atteindre dans les années à venir le pétaoctet (1 000 téraoctets). Pour mener à bien ces projets décisionnels, il existe une multitude d'outils, chacun étant plus ou moins adapté à la taille de l'entreprise, à la structure des données existantes et au type d'analyse désiré. 7. L’Equipe BI Avant d’être utilisées pour les applications BI, les données brutes en provenance de différents systèmes sources doivent être intégrées, consolidées et nettoyées en utilisant des outils d’intégration de données de qualité de données pour s’assurer que les utilisateurs analysent des données précises et consistantes. Outre les managers BI, les équipes de business intelligence incluent généralement des architectes BI, des développeurs BI, des analystes de business et des professionnels de la gestion de données. Les business users se joignent également aux équipes pour représenter le côté business et s’assurer que les besoins de la firme se retrouvent dans le processus de développement BI. 8. L’infrastructures pour profiter de la BI Un nombre croissant d’entreprises remplacent le développement traditionnel par une approche basée sur l’Agile BI et le data warehousing en utilisant des techniques de développement logiciel Agile afin de diviser les projets BI en petites parties et proposer de nouvelles fonctionnalités aux utilisateurs finaux. Cette approche permet aux entreprises de déployer plus rapidement les fonctionnalités BI pour raffiner ou modifier les plans de développement au fil des changements de business ou des nouveaux besoins qui émergent et deviennent prioritaires. Responsable : Mme Hochlef Neila Page-6 Institut Supérieur De Gestion Sousse 3ème LIG 9. BI : quels sont les problèmes potentiels de l’informatique décisionnelle ? L’une des principales barrières à l’adoption de la Business Intelligence est la résistance culturelle des employés de l’entreprise. De même, la mauvaise qualité des données ou la grande quantité de données inutiles peut poser problème. La solution pour obtenir des données pertinentes en provenance des systèmes d’informatique décisionnelle repose sur les données standard. En effet, les données sont la composante principale de n’importe quelle solution BI. Il s’agit des blocs de construction des insights. Les entreprises doivent s’assurer que leurs data warehouses sont bien rangées avant de commencer à extraire des insights. Dans le cas contraire, elles opéreront sur des informations falsifiées. Les outils BI eux-mêmes peuvent également être des obstacles. Les outils sont plus intuitifs qu’auparavant, mais ne sont pas encore pleinement accessibles. Enfin, de nombreuses entreprises ne comprennent pas suffisamment leurs business processes pour déterminer comment les améliorer. De plus, les entreprises doivent rester prudentes quant aux procédés qu’elles choisissent. Si le procédé n’a pas d’impact direct sur le revenu de l’entreprise ou s’il n’est pas standardisé à l’échelle de l’entreprise, tous les efforts risquent d’être vains. Les firmes doivent comprendre toutes les activités liées au procédé, la façon dont les informations et le flux de données traverse l’entreprise, comment les données sont transmises aux différents business users, et comment elles sont utilisées par chacun pour remplir sa part du process. C’est le rôle en partie joué par le Business Intelligence Manager. Sources : https://blogdigital.beijaflore.com/informatique-decisionnelle/ https://fr.wikipedia.org/wiki/Extract-transform-load https://fr.slideshare.net/AzizDarouichi/partie1bidw2019 http://perso.univ-lyon1.fr/haytham.elghazel/BI/presentation.html https://slideplayer.fr/slide/11394765/ https://www.data-transitionnumerique.com/informatique-decisionnelle-definition/ https://fr.wikipedia.org/wiki/Informatique_d%C3%A9cisionnelle https://www.lebigdata.fr/business-intelligence-definition Responsable : Mme Hochlef Neila Page-7