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:
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2 jours
3
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(SQL, BI,
Appliances
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25 sessions
20 speakers
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