Système D'information

I. Introduction

L'informatique décisionnelle est un domaine jeune et en plein boom, il constitue un des plus grands virages depuis la vulgarisation des systèmes informatiques de gestion en entreprise. Les avancées technologiques ainsi que les exigences du marché ont rendu ce domaine incontournable chez les analystes, décideurs et développeurs. Tout le monde veut se mettre au BI, et tout le monde à raison. La valeur ajoutée que peut apporter un environnement de BI dans une entreprise est simplement stupéfiante : Wal-Mart, une grosse entreprise de distribution grand public a prouvé cela en démarrant un projet de BI très peu après la création de l'entreprise. Résultat, l'entreprise est indétrônable, sa gestion interne est parfaite, la gestion des stocks impeccable, et sa capacité à prévoir les tendances et habitudes des consommateurs nous met à la fois en admiration et en crainte : ils sont capables de prévoir ce que le client moyen va acheter avant même qu'il ne rentre dans un magasin.

II. Présentation du Business Intelligence

La Business Intelligence (BI), également "intelligence d'affaires" ou "informatique décisionnelle", englobe les solutions informatiques apportant une aide à la décision avec, en bout de chaîne, rapports et tableaux de bord de suivi à la fois analytiques et prospectifs. Le but est de consolider les informations disponibles au sein des bases de données de l'entreprise.

A. Historique

La notion de Business Intelligence est apparue à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Des systèmes qui envoyaient des requêtes directement sur les serveurs de production, ce qui se révélait plutôt dangereux pour ces derniers. Dans les années 1980, l'arrivée des bases relationnelles et du mode client / serveur a permis d'isoler l'informatique de production des dispositifs décisionnels. Dans la foulée, des acteurs spécialisés se sont lancés dans la définition de couches d'analyse "métier", dans le but de masquer la complexité des structures de données. Depuis, la BI n'est plus l'apanage des équipes techniques, elle est directement accessible aux responsables opérationnels.

B. Les champs couverts par la Business Intelligence

Traditionnellement centré sur les questions comptables (consolidation et planification budgétaire) le champ de la BI s’est petit à petit étendu à l’ensemble des grands domaines de l’entreprise, de la gestion de la relation client à la gestion de la chaîne logistique en passant par les ressources humaines.

C. Le fonctionnement de la plate-forme décisionnelle

En amont, des mécanismes d'extraction, de transfert et de consolidation (ETL) assurent la centralisation des données en provenance des différentes sources de l'entreprise au sein d'une base particulière : l'entrepôt de données (ou datawarehouse). Ces informations sont ensuite structurées, historisées et organisées. Elles sont éventuellement rangées au sein de datamarts, c'est-à-dire de sous-référentiels de données ou vues par métier de l'entreprise (service client, etc.). Ces divers traitements permettent aux outils d'analyse d'accéder ensuite au datawarehouse plus facilement.

En bout de course, les applications analytiques se chargent de recueillir les requêtes de l'utilisateur dans le langage de ce dernier puis de les communiquer à l'entrepôt, avant de produire les indicateurs de performance voulus. Au final, les résultats issus de ce traitement sont restitués et diffusés par le biais d'outils de reporting.

III. Fonctionnement de Business Intelligence

Une fois les données stockées, nettoyées, consolidées et accessibles, elles sont utilisables. Selon les besoins, différents types d'outils d'extraction et d'exploitation seront envisagés.

• Analyser les données, notamment avec les outils de type OLAP pour les analyses multidimensionnelles.

• Rechercher des corrélations peu visibles avec le Data mining .

• Piloter la performance, aide à la décision des décideurs en situation avec les tableaux de bord présentant les indicateurs clés de l'activité.

• Communiquer la performance avec le Reporting.

A. Online Analytical Processing

1. Définition :

En informatique, et plus particulièrement dans le domaine des bases de données, le traitement analytique en ligne (anglais online analytical processing abr. OLAP) est un type d'application informatique orienté vers l'analyse sur-le-champ d'informations selon plusieurs axes, dans le but d'obtenir des rapports de synthèse tels que ceux utilisés en analyse financière. Les applications de type OLAP sont couramment utilisées en informatique décisionnelle, dans le but d'aider la direction à avoir une vue transversale de l'activité d'une entreprise. Ce type d'application s'oppose au traitement de transactions en ligne qui s'inscrit dans un système opérationnel, c'est-à-dire destiné aux métiers de l’entreprise pour les assister dans leurs tâches de gestion.

2. Les différents types du OLAP :

 Multidimensional OLAP :

Le MOLAP est un OLAP optimisé pour l'analyse multidimensionnelle par le fait qu'il est fondé sur un entrepôt multidimensionnel. C'est une forme d'hyper cube multidimensionnel qui permet de représenter les données sous la forme d'un croisement de n dimensions, ces dimensions pouvant être plus ou moins denses, caractérisant ainsi la densité ou sparsité du cube. Board M.I.T., Essbase, IBM TM1, Jedox Palo, icCube server, Infor Alea, Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP sont quelques exemples de produits utilisant des bases MOLAP.

 Relational OLAP :

Dans le monde de l'informatique décisionnelle, le ROLAP est une technique de modélisation et de stockage des données fondée sur une structure relationnelle. Elle tire parti des ressources déjà existantes (licences, ressources matérielles...) et, à ce titre, ne requiert pas l'investissement complémentaire d'une base multidimensionnelle. Exemples de moteurs R-OLAP : Microsoft Analysis Services,

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