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Extrait du livre Chapitre Théories de la Business Intelligence Architectures des systèmes décisionnels Théories de la Business Intelligence Depuis les premières requêtes sur les sources de données OLTP consolidées dans un tableur les systèmes décisionnels

Chapitre Théories de la Business Intelligence Architectures des systèmes décisionnels Théories de la Business Intelligence Depuis les premières requêtes sur les sources de données OLTP consolidées dans un tableur les systèmes décisionnels se sont développés et ont pris maintes formes Mais si la constitution d'un DW Data Warehouse d'entreprise est considérée comme le must cette solution est souvent surdimensionnée Variétés des systèmes décisionnels L'informatique décisionnelle a pour objectif de mettre l'information métier cachée dans les systèmes opérationnels à la portée des décideurs fussent-ils eux même opérationnels Chaque entreprise possède sa propre expérience métier sa propre infrastructure opérationnelle sa propre organisation et ses propres objectifs Il n'existe pas de recette miracle Le système décisionnel doit être adapté au besoin des utilisateurs Si le système opérationnel est loin d'être surchargé et que la structure de stockage des données est connue créer un simple outil d'extraction métier peut su ?re C SQL Server Implémentation d ? une solution de Business Intelligence Si les clients de cet outil sollicitent trop la base c'est souvent qu'ils sont plusieurs à demander la même information au même moment juste avant une réunion par exemple Dans ce cas publier cette information sur l'intranet ou la pousser dans leur bo? te aux lettres permet de diminuer cette sollicitation Lorsque les extractions deviennent trop longues ou qu'elles provoquent un ralentissement de l'activité une simple réplication synchrone ou asynchrone de la base opérationnelle de données peut servir de source aux analyses et supprime la surcharge Et certaines solutions préfèrent embarquer avec le schéma de données OLTP un schéma dédié au reporting automatiquement maintenu à jour Si cette réplication n'est pas optimale car plusieurs bases de données sont concernées la mise en place d'un ODS Operational Data Store est envisageable L'ODS est une base de données dans laquelle plusieurs bases opérationnelles sont répliquées La réplication comporte une valeur ajoutée identi ?cation des liens entre les di ?érentes sources ou suppression des données aberrantes Elle est utile pour le reporting opérationnel et sert de source aux systèmes décisionnels Au sein de l'ODS les données sont volatiles elles ont la même profondeur d'historique que dans les systèmes répliqués Si cet historique ne su ?t pas aux yeux des décideurs ils peuvent lancer un projet de DW opérationnel L'entrepôt de données opérationnel est proche de l'ODS mais la profondeur d'historique y est plus conséquente Le DW opérationnel isole les systèmes source des traitements analytiques mais du fait de sa structure proche de celle des systèmes OLTP il n'apporte pas de réponse à la complexité des lectures Une couche applicative parfois nommée univers peut su ?re à masquer cette complexité au travers d'objets métier familiers aux utilisateurs ?naux Mais pour certains utilisateurs ?naux les volumes de données à traiter sont tels qu ? une couche logique métier seule ne su ?t pas Pour ceux- là il est possible de créer un DM Data Mart ou un cube voire les deux ? Editions ENI - All rights reserved CThéories de la Business Intelligence Chapitre Le DM est