Informatique décisionnelle : solutions et tendances Giuseppe Berio, IUT Vannes, Dép. STID & IRISA-UBS giuseppe.berio@univ-ubs.fr Vannes, 21 Janvier 2014 Campus de Tohannic Informatique décisionnelle : solutions et tendances

Le besoin de l’informatique décisionnelle Fiabilité et réactivité de la prise de décision, opérationnelle et/ou stratégique Se basant sur Un besoin d’une effective capacité accrue de prévision et exploration Utilisant Un impressionnant patrimoine de données, éventuellement erronées, partiellement fausses, hétérogènes, éventuellement peu structurées, nécessitant une interprétation et une intégration

Applications connues mais nouveau besoin Tendances ventes pour des nouvelles stratégies de vente Analyse de la performance des employés Analyse de la qualité au niveau des ateliers de production Optimisation des processus métier Prévision du budget Monitorage de la performance de l’organisation à tous les niveaux Réactivité et fiabilité

Rendu visuel pour un utilisateur Source : http://www.microstrategy.com/platforms/analytics/self-service-analytics#dashboard-gallery

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Composants typiques d’un système informatique décisionnel Couche données Données brutes Composant d’intégration Composant d’entreposage (cubes) Tableaux de bord, scorecards Reporting Exploration Optimisation Prévision Composant ETL (Extract Transform Load) Mining Simulation Règles

Exemple Composant d’intégration Données brutes ClientID Quantité Produit Date 1 100 54 01/01/2013 200 76 02/02/2013 ClientID Quantité Produit Date 1 100 54 01/01/2013 200 76 02/02/2013 3 01/02/2013 2 56 02/01/2013 1, 100a, 54, 01/02/2013; 2, 200, 56, 02/01/2013 Composant d’entreposage ClientID Quantité 1 300 3 100 2 200 ClientID Quantité Produit Date 1 100 54 01/01/2013 200 76 02/02/2013 3 01/02/2013 2 56 02/01/2013 Quantité Produit 200 54 76 56 Quantité Mois 300 01/2013 02/2013 Quantité Année 600 2013

Exemple Reporting Exploration (OLAP) ClientID Quantité 1 300 3 100 2 200 ClientID Quantité Produit Date 1 100 54 01/01/2013 200 76 02/02/2013 3 01/02/2013 2 56 02/01/2013 Quantité Produit 200 54 76 56 Quantité Mois 300 01/2013 02/2013 Reporting Exploration (OLAP) Quantité Année 600 2013

Points clé d’un projet décisionnel Besoins (indicateurs, processus et indicateurs, secteurs et indicateurs) Choix des composants, des outils et du déploiement/utilisation (SaaS, Cloud) Audit de la qualité de données Conception du contenu de chaque composant Mise en œuvre Test Mise à disposition Evolution

Positionnement d’outils/joueurs sur le marché (pas forcement complet) « Magic Quadrant » ; Source Gartner Group @ http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-1DYP0VX&ct=130206&st=sb Point du Magic Quadrant = joueur = plusieurs outils Outil = ensemble de composants (parfois plusieurs fournisseurs) Licence (s) gratuite(s) possible (s) (hors utilisation personnelle/éducation) : Pentaho SpagoBI Jaspersoft Birt (Actuate) Licence (s) gratuite(s) possible (s) pour certaines fonctionnalités/composants : Tableau

Tendances technologiques In-MEMORY Databases (accès performant aux données) NO SQL Databases : document, clé-valeur, colonne, vecteur et graphe (accès performant ciblé aux données et scalabilité) NEW SQL (accès performant ciblé aux données et scalabilité) Distributed File System in the Cloud, Map-Reduce (scalabilité) Cloud, SaaS (scalabilité, sous-traitance) Accès par dispositifs mobiles Visualisation, analyse et géo localisation de données Réactivité

Conclusions Les outils d’informatique décisionnelle permettent aujourd’hui une utilisation de plus en plus simple Les solutions et architectures actuelles permettent une amélioration significative des performances Mais les données doivent être toujours manipulées avec précaution Les analyses d’outils se multiplient, par exemple : http://itadvisor.technologyevaluation.com/%28S%28xw0kwt55e1f33f55pizk2z45%29%29/SurveyFlow.aspx http://www.datamation.com/open-source/50-open-source-replacements-for-proprietary-business-intelligence-software-4.html(juin 2012)