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

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Oct 21, 2013 (3 years and 7 months ago)

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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

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collègues au sein
du réseau social

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métier:

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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


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