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CH18 LES SYSTEMES DECISIONNELS 28/02/20141UE8 COURS DE M.BIZON.

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1 CH18 LES SYSTEMES DECISIONNELS 28/02/20141UE8 COURS DE M.BIZON

2 I- Le SIAD A- But dun SIAD Le SIAD est un outil dobservation et de description qui vise, à partir de données de gestion et/ou de statistiques, à donner aux managers dune entreprise les moyens didentifier des alertes de gestion, de suivre lévolution de lactivité et de disposer doutils dinvestigation de sujets ou phénomènes particuliers. Le SIAD tire parti de lensemble des données produites ou acquises par lentreprise Le SIAD vise à présenter des informations utiles Le SIAD vise à fournir aux utilisateurs un outil de consultation commode 28/02/20142 UE8 COURS DE M.BIZON

3 Les outils fournis par le SIAD : - le tableau de bord comportant des alertes ; - des tableaux préformatés contenant lessentiel de la statistique dactivité et denvironnement ; - des tableaux et graphiques restituant les résultats dinterrogations en utilisant la technologie "hypercubes" ; - la restitution danalyses sophistiquées (analyse de corrélation, simulation etc.) utilisant les outils de " datamining ". 28/02/20143UE8 COURS DE M.BIZON

4 1) La technologie " hypercubes " Cette technologie permet à lutilisateur, par la production de tableaux multidimensionnels intermédiaires, de construire par sélection les séries chronologiques ou les tableaux croisés dont il a besoin. 2) Administration du dispositif La fonction dévolution des hypercubes, comme du dispositif dans son ensemble, sera assurée par une cellule dadministration centrale en relation avec les analystes. 28/02/20144UE8 COURS DE M.BIZON

5 B. Architecture du SIAD Un SIAD peut être présenté selon trois couches : -Lalimentation par les applications opérationnelles constitue la première couche ; -La deuxième couche est constituée par le stockage historisé, lagrégation et la constitution des cubes ; - La restitution sous forme dalerteurs, de tableaux préformatés, de tableaux croisés et de graphiques constitue la troisième couche. 28/02/20145UE8 COURS DE M.BIZON

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7 C- Les apports du SIAD à la gestion Le SIAD a pour but de fournir des données observées alimentant, après recoupement avec dautres sources (économiques, démographiques, marketing etc.) la compréhension du marché et permettant de réaliser le suivi de lactivité, lanalyse de son impact, loptimisation des moyens, de façon à faciliter lorientation de laction Le SIAD a donc vocation à fournir les indicateurs de pilotage permettant à un responsable opérationnel dévaluer la qualité et la productivité du travail 28/02/20147UE8 COURS DE M.BIZON

8 II Lentrepôt de données (datawarehouse) A- Structure Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données : orientées « métier » ou business présentées selon différents axes d'analyse ou « dimensions » non volatiles : stables, en lecture seule, non modifiables intégrées : en provenance de sources hétérogènes ou dorigines diverses archivées et donc datées 28/02/20148UE8 COURS DE M.BIZON

9 Ces données sont conservées dans le datawarehouse : de préférence sous forme élémentaire et détaillée (exemple : chaque opération sur chaque compte de chaque client,...) si la volumétrie le permet, éventuellement sous forme agrégée selon les axes ou dimensions d'analyse prévus (mais ces agrégations sont plutôt réalisées dans les datamarts que dans les datawarehouses proprement dits). datamarts 28/02/20149UE8 COURS DE M.BIZON

10 B- Les Outils logiciels de datawarehouse. Les logiciels usuels de datawarehouse comportent : - des outils commodes pour sélectionner les variables que lon veut croiser, et regrouper les modalités que lon souhaite agréger ; - des outils de représentation graphique (courbes, histogrammes, " fromages " etc.) facilitant la visualisation des données ; - des fonctionnalités de tableur permettant de réaliser sur le tableau de nombre tous les calculs jugés opportuns ; 28/02/201410UE8 COURS DE M.BIZON

11 III- Le forage de données (DATAMINING) Lexploration de données, aussi connue sous les noms fouille de données, datamining (forage de données) ou encore Extraction de Connaissances (ECD en français), a pour objet lextraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données Lorsque la source nest pas directement un entrepôt de données, il s'agira très souvent de construire une base de données ou un datamart dédié à l'analyse et aux analystesdatamart On peut également structurer les données de lentrepôt sous forme dun hypercube OLAP, hypercube OLAP 28/02/201411UE8 COURS DE M.BIZON

12 Exemples d'applications Analyser les comportements des consommateurs : ventes croisées, similarités de comportements, cartes de fidélité, … prédire la réponse à un mailing ou à une opération de marketing direct (par exemple pour en optimiser les coûts) Prédire lattrition (ou churn) des clients : quels sont les indices de comportement permettant de détecter la probabilité quun client a de quitter son fournisseur (sa banque, son opérateur de téléphonie mobile, …) Détecter des comportements anormaux ou frauduleux (transactions financières, escroquerie aux assurances, distribution dénergie, …) Rechercher des critères qui permettront détablir ensuite un scoring pour repérer les « bons » clients sans facteur de risque (scoring de crédit) et leur proposer peut- être une tarification adaptée (par exemple pour une banque ou une compagnie dassurance). Suggérer lors dun appel à un call center, en temps réel, une réponse de lopérateur qui soit adaptée 28/02/201412UE8 COURS DE M.BIZON

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15 28/02/2014UE8 COURS DE M.BIZON15 SIAD en milieu hospitalier

16 retour 28/02/201416UE8 COURS DE M.BIZON Un DataMart (littéralement en anglais magasin de données) est un sous-ensemble dune base de données relationnelle utilisé en informatique décisionnelle ; il est généralement exploité en entreprise pour restituer des informations ciblées sur un métier spécifique, constituant pour ce dernier un ensemble dindicateurs à vocation de pilotage de lactivité et daide à la décision. Un DataMart, selon les définitions, est issu ou fait partie dun DataWarehouse, et en reprend par conséquent la plupart des caractéristiques.

17 28/02/2014UE8 COURS DE M.BIZON17 Un hypercube OLAP (ou cube OLAP) est une représentation abstraite d'informations multidimensionnelles exclusivement numérique utilisé par l'approche OLAP (acronyme de On-line Analytical Processing). Cette structure est prévue à des fins d'analyses interactives par une ou plusieurs personnes (souvent ni informaticiens ni statisticiens) du métier que ces données sont censées représenter. retour


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