Business Intelligence - Une mise en œuvre ... - WordPress.com

BUSINESS
INTELLIGENCE

Une

mise

en oeuvre
pratique

avec SQL Server

EPITA
-

24
ème

semaine de conférences
-

Promo 2012

8 novembre 2011

Jean
-
Pierre RIEHL

Practice Manager SQL




MVP

SQL Server

http://blog.djeepy1.net


SIGL
2002

2

Vincent RENZI

Practice Manager Collaboratif


AGENDA


Qu’est ce que la Business Intelligence


Un projet décisionnel


La modélisation


L’intégration des données


Les cubes


La restitution des données

3

LA BUSINESS INTELLIGENCE

4

QU’EST

CE QUE LA
BI

5

L’informatique décisionnelle désigne les
moyens, les outils et les 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 aux
responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir
une vue d’ensemble de l’activité traitée
.


Source
Wikipedia

collecter

modéliser

restituer

aide à la décision

QU’EST

CE QUE LA
BI


•
Transformer
les
données

de l’entreprise en
décisions

•
Analyse

de l’activité, des réussites et des
échecs

•
Outil
de
pilotage de la performance

•
Planifier

6

A QUI S’ADRESSE LA
BI

Pour qui ?


•
Le management

•
Les directions (générales)

•
Tout le monde



«

BI for masses

»

UNE QUESTION CLASSIQUE

Pourquoi ne pas utiliser un système OLTP
pour l’analyse de données ?

•
Affecte les performances des SI, ERP, CRM…

•
Les données utiles à l’analyse sont rarement contenues
dans une seule source.

•
Données non sures, modifiées régulièrement et souvent
trop précises.

•
La façon de visualiser les données est contrainte par le
service IT au moyen de rapports ou procédures
stockées.

•
Design Entité
-
Relationnel peut adapté pour l’analyse.

LES TENDANCES DU MARCHÉ


Self
-
Service

BI

BI
mobile

BI
temps réel

Big

Data

9

UN PROJET DÉCISIONNEL

10

UN PROJET DÉCISIONNEL

Collecter

Qualifier,
intégrer

Analyser

Présenter

LES PROJETS DÉCISIONNELS

•
Même s’il demande un fort engagement
métier, un projet BI reste un
projet de
développement

•
Analyse, Conception, Développement, Tests


•
Ne pas négliger le
caractère politique
du
décisionnel (négociation, consensus,
adhésion)

UN PROJET DÉCISIONNEL

2 phases :


1.
Analyse & Conception


2.
Réalisation




13

PHASE 1 : ANALYSE & CONCEPTION

•
La phase d’
analyse

est primordiale

•
Souvent précédée d’une phase d’audit


•
Le livrable est la modélisation d’un
DataWarehouse

•
C’est l’élément clé de la solution

•
Description des
Faits
(ce
que j’analyse) et des
Dimensions
(sur quels axes)

•
Importance de la granularité


•
On se centre sur l’utilisateur (l’utilisation)


PHASE 2 : RÉALISATION

•
Elle inclut :

•
La création du
DataWarehouse

•
L’ETL

•
Les cubes

•
Les rapports, tableaux de bord

•
L’intégration



•
On préfèrera une méthode itérative


LA MODÉLISATION

16

QUEL MODÈLE ?

•
Plusieurs modèles existent :

•
Ralph
Kimball

:
approche
DataMart

•
Bill
Inmon

:
approche
DataWarehouse

•
Sémantique : approche par
entité

•
Data
Vault

: approche par
propriétés

•
…et les autres


•
Mais ça reste des
tables

et des
relations

•
Modèle en étoile vs. flocon

17

ALORS ? QUEL MODÈLE ?


Choisissez le modèle
pragmatique


Identifiez

•
les mesures


tables de faits

•
Ex : montant d’une vente, valeur d’un stock

•
les axes d’analyse


tables de dimensions

•
Ex : date, pays, entrepôt, produit

•
La
granularité

•
Niveau de finesse pour l’analyse


18

POINTS CLÉS D’UN PROJET BI

Modèle en étoile

Pays

Employés

Ventes

Clients

Temps

INTÉGRER LES DONNÉES

20

INTÉGRER LES DONNÉES


Construire un
ETL

(
Extract

Transform

Load
)


•
Importance de :

•
La validation des
sources

•
L
a
qualification

des données

•
La
qualité

des données


•
Phase la plus risquée et
la plus longue

FLUX D’INTÉGRATION

Les données proviennent de
sources

(
hétérogènes
) et doivent
«

rentrer

»

dans le
DataWarehouse

•
Fusion de sources

•
Calcul

•
Vérification

•
Correction de valeurs

•
Normalisation

•
Dédoublonnage

•
Etc.

FLUX D’INTÉGRATION

DEMO SSIS

24

LES TENDANCES DU MARCHÉ


Grosses volumétries


Data
Quality


Master Data Management


Données non
-
structurées

25

LES «

CUBES

»

26

LES CUBES

Représentation multidimensionnelle du
DataWarehouse




OLAP

: Online
Analytical

Processing


•
Requêtage

MDX

•
Arrivée du
In
-
Memory

LES CUBES

Un cube c’est aussi :


•
Des membres calculés

•
Ex : YTD, YOY, Y
-
1, % croissance, etc.

•
Des KPI (Key Performance
Indicator
)

•
Permet de mesurer par rapport aux objectifs

•
Du Data
Mining

28

DEMO SSAS

29

DATA
MINING

•
Science de la prédictibilité

•
Objectif : arriver à déterminer une valeur un
comportement, une tendance à partir de
données en entrée

•
Implémentation d’
algorithmes

•
Forecast
,
C
lustering
, Naïves Bayes, Time
Series
, etc.


•
Utilisation

•
En batch (sur des lots de données)

•
En temps réel, fonctionnalité d’une application

ANALYSER LES DONNÉES

32

Analyse Ad
-
hoc

Tableaux de bords

Reporting

de masse

LA RESTITUTION DES DONNÉES

Reporting

Ad
-
hoc

Data
Mining

Réponse à des questions
complexes par l’utilisateur

Mise en place de tableaux de
bords / Directions
opérationnelles

Rapports pro
-
formats imprimés,
envoyés par mail ou partagés sur
portail

Création et mise en forme par
l’utilisateur

Analyse prédictive, Exploration
de données

BESOINS UTILISATEURS

CE QUE CELA SIGNIFIE

-

+

-

+

Nbre

Utilisateurs

Maturité

Reporting

de masse

•
Via un simple
navigateur, dans un portail

•
Diffusion par messagerie, publipostage

•
Filtres, navigation,
drillthrough
, export, etc.

•
Connexion
directe
à
toute
donnée


Reporting

ad
-
hoc par les utilisateurs


•
Interface de création à la mode Office

•
Modèle métier

•
Connecteurs à de nombreuses sources
inclus

Analyse multidimensionnelle par les utilisateurs

•
Excel 2007

•
Visualisation & Analyse avancée :

•
tableaux croisés dynamiques

•
Graphiques, fonctionnalités avancées

•
Diffusion dans un portail : Excel Services

•
Client léger : navigateur

•
Fonctions collaboratives

Scorecards

& tableaux de bords


•
Référentiel des indicateurs clés

•
Consolidation, ventilation

•
Feedback, interactivité (navigation)

•
Cartes de stratégies

•
Méthodologie Norton & Kaplan

DEMO SSRS &
Power
View

38

LES PORTAILS
COLLABORATIFS

Des espaces de travail aux réseaux sociaux

•
IM/e
-
mail
/
téléphone

•
Conférence
audio,
vidéo
ou
Web

•
Espaces de
réunion

•
Sites
d’équipes

•
Réseaux sociaux

•
Recherche

•
Notifications
/
alertes

•
Réseaux sociaux

•
Formulaires
flexibles

•
Gestion de
portefeuilles

Communications

i
nterpersonnelles

Espaces de travail

collaboratif

Accès à l’information

et aux individus

Processus pilotés

par des hommes

S
ERVICES

C
OLLABORATIFS

S
ERVICES

D
’I
NFRASTRUCTURE

Search

Social
Networking

Business
intelligence

GED

Collaboratif

Composites

Recherche
d'Entreprise

Formulaires

Portail

Une plateforme applicative !

Folksonomie

Taxonomie

gérée

Hierarchies
gérées

Niveau

de
contrôle

Global

Local

Portée

de
l’information

Documents
Patrimoniaux

Bases
contractuelles

Application

spécifique

d’équipe

Bibliothèque

d’équipe

ou

projet

Intranet
d’entreprise

DAM (
Actifs

Numériques

:
vidéo
,
audio…)

Nuage

de tags
d’entreprise

Base de
connaissances

Mon site

RH, Finance, etc.

Collaboration en équipe

Individu

Portail Entreprise

Présence sur Internet

Employés

Clients

Partenaires et Clients (Extranet)

Applications Métiers

(Siebel, data warehouse, Apps spécifiques . . .)


XML Web Services

•
Système d'information de l'entreprise homogène à tous les niveaux

•
Amélioration de l'efficacité des individus, des équipes, de l'entreprise


•
Consolidation des serveurs pour un faible TCO


•
Mise en œuvre de solutions métiers interopérables via les services Web

•
Services d'infrastructure Web

Data Model Lists

Content Management

Page
46

SharePoint et le réseau social

Espace communautaire

Tag Cloud

Feed

Discussions

Adhésion

SharePoint et le réseau social

My

Site

Mon calendrier

Activités de mes
collègues au sein
du réseau social

Mes communautés

SharePoint et le réseau social

My

Profile

Mon profil

Mes compétences

Présence

Mon équipe

Parlons

métier:

Bibliothèque

de documents

Bibliothèque

d’images

et de
vidéos

Language métier (
taxonomie
)
&
Tags de
document

Ensemble de document
&
Identifiant

unique

Office Web Apps

5
1

1 Million
de documents dans un dossier

•
Plusieurs millions de documents dans une bibliothèque

•
Plusieurs To de données dans une ferme


Parlons

volume:


Rejoignez la communauté !

2 jours

3
tracks

(SQL, BI,
Appliances
)

25 sessions

20 speakers

Focus SQL Server 2012


Gratuit !