Système d’aide à la décision Business Intelligence

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1 Système d’aide à la décision Business Intelligence
COURS N°1 Système d’aide à la décision Business Intelligence Objectif: Comprendre et savoir mettre en place un système décisionnel Grégory SUCH

2 Sommaire  Aide à la décision  Entrepôt de Données (ED)
Pourquoi ?, Pour qui ?, Pour quoi? Comment?, Architecture d'un SAD  Entrepôt de Données (ED) Généralités Définition de Bill Inmon  Magasin de Données (MD) Tableur Bases de données Système OLAP  Architecture Technique ETL : Extraction, Transformation, Loading Stockage des données Restitution décisionnelles

3 Aide à la décision  Pourquoi ?
Stratégie d'entreprise : Choix d'allocation de ressources (financières, humaines, technologiques, etc.) engageant l'entreprise dans le long terme, afin de dégager un profit durable ORIENTER Stratégie Décisions REVISER REAGIR Indicateurs Décisions Choix délibéré entre plusieurs possibilités en fonction de la stratégie et des informations plus ou moins précises obtenues Complexes : augmentation du nombre de paramètres à prendre en compte Rapides pour être réactif à l’évolution de la concurrence et de la demande

4 Aide à la décision  Pour qui ? Tous décideurs de toutes directions
Source : Journée du Décisionnel du 6 Mars M2 SIAD de l’ UT1 - Société Homsys

5 Aide à la décision  Pour qui ? Principaux sponsors de projets 70%

6 Aide à la décision  Pour quoi ? Typologie des décisions Type
Stratégique Tactique ou managériale Opérationnelle Ampleur Relation de l'entreprise et toutes ses composantes avec son environnement Une des composantes de l'entreprise (division, fonction, unité de production) Un élément d'une composante de l'entreprise (service, bureau, atelier, équipe de travail…) Durée Long terme (5 ans et plus) Moyen terme ( 1 à 5 ans) Court terme (quelques minutes à quelques mois) Potentiel Création du potentiel de l'entreprise Gestion des ressources de l'entreprise pour répondre décisions stratégiques Utilisation optimale des ressources allouées (gestion courante : stocks, production…) Réversibilité Nulle Faible Forte Exemple Rachat/fusion avec une entreprise Lancement d'un nouveau produit Restructuration Mise en place d'une nouvelle organisation dans une usine (3x8…) Installation d'une nouvelle ligne de production Arrêt d'une machine pour entretien Affectation d'un salarié à une équipe de travail

7 Aide à la décision  Comment?
SAD (Système d'Aide à la Décision) ou BI (Business Intelligence) : Applications informatiques capables de transformer les données opérationnelles en informations pour la prise de décision Applications permettant de trouver l'information pertinente et complète pour prendre rapidement la meilleure décision Outils de BI Extraction, transformation et chargement des données sources Stockage éventuel et traitement des données décisionnelles Restitution des données sous une forme adaptée aux décideurs

8 Outils d'analyse Décideurs
Aide à la décision  Architecture avec deux espaces de stockage Outils d'analyse Décideurs Magasin de données Sources Entrepôt de données Fichier tableur BD interne SGBD BD externes Systèmes OLAP Vue Informaticien Vue décideur

9 Sommaire Deux espaces de stockage  Aide à la décision
Pourquoi ? , Pour qui ?, Pour quoi? Comment?, Architecture d'un SAD  Entrepôt de Données (ED) Généralités Définition de Bill Inmon  Magasin de Données (MD) Généralités Tableur Bases de données Système OLAP  Architecture Technique Deux espaces de stockage ETL : Extraction, Transformation, Loading Stockage des données Restitution décisionnelles

10 Entrepôt de données  Généralités
Objectif : préparation des données décisionnelles Utilisateurs : informaticiens du service info. Décisionnelle Stockage : SGBD relationnelles Principes Lieu de stockage centralisé d'un extrait des sources pertinent pour les décideurs, historisé et organisé selon un modèle informatique facilitant la gestion des données. Remarque : l'entrepôt peut être optionnel

11 Entrepôt de données  Définition de Bill Inmon (1994)
Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour la prise de décisions. Un entrepôt de données se définit comme une collection de données orientées sujet, intégrées, "historisées", non volatiles, résumées et disponibles pour l’interrogation et l’analyse"

12 Sommaire  Aide à la décision  Entrepôt de Données (ED)
Pourquoi ? , Pour qui ?, Pour quoi? Comment?, Architecture d'un SAD  Entrepôt de Données (ED) Généralités Définition de Bill Inmon  Magasin de Données (MD) Tableur Bases de données  Architecture Technique ETL : Extraction, Transformation, Loading Stockage des données Restitution décisionnelles

13 Magasins de données  Généralités
Objectif : Présentation des données décisionnelles Utilisateurs : Décideurs Principes Extrait direct de l'entrepôt de données Adapté à une classe de décideurs Organisé selon un modèle informatique adapté aux outils décisionnels Stockage Classeur de données Bases de données Systèmes OLAP

14 Magasins de données  Tableur Magasin de données Sources
Outils d'analyse Entrepôt de données Fichier tableur BD interne BD externes Décideurs Vue Informaticien Vue décideur

15 Magasins de données  Tableur : Outil d’aide à la décision?
Meilleur outil pour la restitution des données décisionnelles 50% 40% 30% 20% 10% 0% Navigateur Web Logiciel dédié Tableur Application métier Interface graphique interactive Intègre Des fonctions de base dévolues à un tableur (calcul, graphique…) Des fonctions spécifiques pour l’aide à la décision

16 Magasins de données  Application décisionnelle
Tableau universel : liste de données par saisie directe ou exportation de données Tableau dont la première ligne contient les étiquettes de colonnes Autres lignes les enregistrements (tuples en bases de données). Autres feuilles pour la restitution décisionnelle Outils classiques : fonctions et graphique Outils décisionnels : Valeur cible, Solveur, Scénarios Analyse multidimensionnelle : Tableaux croisés dynamiques

17 Magasins de données  Magasin de données reposant sur les principes des BD Magasin de données Décideurs Sources Entrepôt de données Requête SQL Fichier BD interne Vue BD externes SGBD Personnel Vue Informaticien Vue décideur

18 Magasins de données  Magasin de données reposant sur les principes des BD Cas 1 : Interrogation directe des données Étude de la structure des BD sources (ED absent) ou de l'ED Interrogations "décisionnelles" avec le langage SQL Cas 2 : Spécification d'une vue de BD Écriture de la requête de construction Cas 3 : Spécification d'une BD Conception de BD: E/A ou DCL , Relationnel, modèle physique Écriture des scripts d'alimentation de la BD Interrogation langage assertionnel graphique ou textuel Limites : Connaissances BD et langage d'interrogation Tables résultat "unidimensionnelle"

19 Magasins de données  Magasin de données On-Line Analytical Processing Modélisation facilitant les prises de décisions Représentation des données dans un espace multidimensionnel Modélisation centrée sujet d’analyse contenant des indicateurs Analyse en fonction d ’axes d ’analyse Schéma en étoile [Kimball 1996] "The Data Warehouse Toolkit" 1 fait (sujet) N dimensions (axes d'analyse) DIM1 DIM2 FAIT ... DIM3

20 Magasins de données  Magasin de données OLAP
Schéma en étoile et cube de données PRODUITS VENTES TEMPS Montant Bénéfice MAGASINS Cube TEMPS.Années 2002 2001 2000 1999 VENTES (Montant, Bénéfices) MAGASINS Villes Toulouse Lyon Dallas TEMPS Années 2002 (20, 2) (30, 4) (20, 3) 2001 (10, 2) (20, 4) (30, 5) 2000 (20, 5) (20, 1) 1999 (30, 6) (10, 1) PRODUITS.Classes='C2' Tranche MAGASINS.Villes Dallas Lyon Toulouse C1 C2 C3 C4 PRODUITS.Classes

21 Sommaire  Aide à la décision  Entrepôt de Données (ED)
Pourquoi ? , Pour qui ?, Pour quoi? Comment?, Architecture d'un SAD  Entrepôt de Données (ED) Généralités Définition de Bill Inmon  Magasin de Données (MD) Tableur Bases de données Système OLAP  Architecture Technique ETL : Extraction, Transformation, Loading Stockage des données Restitution décisionnelles

22 Architecture Technique
 3 types d'outils Décideurs Stockage MD Sources Stockage ED décisionnelles Restitutions Fichier Tableur ETL ETL BD interne SGBD BD externes Systèmes OLAP

23 Architecture Technique
 ETL : Extraction, Transformation, Loading Fonctionnalités Extraction des données sources de nature hétérogènes et distantes Contrôle, Uniformisation, Transformation et Nettoyage des données Centralisation et Extraction : population et rafraîchissement des données Liaison Sources/ED et ED/MD Marché Programmes AD-Hoc (SQL et PL/SQL) ou exportation de données Éditeurs spécifiques Toutes les fonctionnalités : Datastage (IBM), TOS/TIS (Talend) Quelques fonctionnalités : outils de BO et Cognos Éditeurs de SGBD : ORACLE : Oracle Warehouse Builder et Sunopsis MICROSOFT : SQL Server

24 Architecture Technique
 ETL : Extraction, Transformation, Loading Carré magique pour les outils d'intégration de données en 2009 et 2010

25 Architecture Technique
 ETL : Extraction, Transformation, Loading Carré magique pour les outils d'intégration de données en 2011 Peut être téléchargé Open Source

26 Architecture Technique
 Stockage des données Entrepôts de données : préparation des données décisionnelles SGBD relationnel avec historisation SGBD TERADATA Magasins de données : présentation des données décisionnelles Physique Tableur : Excel SGBD Personnel : ACCESS SGBD R-OLAP, M-OALP ou H-OLAP : ORACLE, SQL SERVER Virtuel Outils spécifiques : Business Object, Cognos, Qlikview, Tableau Software

27 Architecture Technique
 Restitutions décisionnelles Requêtes graphiques ou textuelles ad-hoc Restitutions décisionnelles spécifiques Type Fonction Outils Requêteur graphique Rapport et compte-rendu Crystal Report de BO, Impromptu de Cognos Tableur Analyse personnelle Excel de Microsoft Analyse décisionnelle Opérations de manipulation multidimensionnelle Powerplay de Cognos Desktop Intelligence de BO Portail Décisionnel Consultation et manipulation des données via un navigateur Brio Technologie, WebI de BO, Computer Associate… Outils métiers Pour un métier ou un secteur : finance, marketing, CRM… Hyperion (outil de Business Performance Management – BPM-), racheté par Oracle Outils fonctionnels Pour un besoin fonctionnel ou organisationnel : Balanced Scorecard Oracle, Cognos, SAP-BO, SAS… Analyse prédictive (Datamining) : exploite un ensemble d'évènements observés et historisés pour une projection

28 Architecture Technique
 Restitutions décisionnelles (visualisation) Carré magique des plates-formes décisionnelles 2011, 2012

29 Business Intelligence
 Tableaux de bords Examples de “Dashboards” Excel (Microsoft) QlikView (QlikTech) Tableau => (Tableau Software)

30 Visualisation  Un mot concernant la visualisation
Barre graphes, Camemberts, histogrammes Bon pour Type de données Type de visualisation Proportions Quantités Non continu Continu Barre graphe   Camembert Histogramme

31 Visualisation  Pire que tout… La 3D est le mal absolu !!!
4% 13% 46% 16% 21% = comment être sur que angles et surfaces seront encore plus mal perçus…