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COURS E-BUSINESS INTELLIGENCE Niveau : 2ème Année Master TIC (Technologies de l

COURS E-BUSINESS INTELLIGENCE Niveau : 2ème Année Master TIC (Technologies de l’Information et de Communication) Dr. Djamila MOHDEB, M.C.B UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Présentation du cours Intitulé de la matière : e-Business Intelligence Semestre : 3 (2ème année Master TIC) Unité d’enseignement : UF1T Crédits : 4 Coefficient : 2 Objectifs de l’enseignement L’accent sera mis sur l’analyse et l’amélioration des relations de l’entreprise avec ses clients à l’aide de l’informatique décisionnelle. Une attention particulière est accordée à l’intelligence numérique et le marketing en ligne (par exemple, le profilage des clients et des données comportementales). Connaissances préalables recommandées Base de données, fouille de données. Contenu de la matière 1. Introduction à l’informatique décisionnelle 2. Processus du décisionnel 3. Technologies et outils du décisionnel 4. Entrepôts de données pour l’aide à la décision 5. Entrepôts de données numériques et en ligne 6. Etude d’un cas pratique Mode d’évaluation Examen écrit, Contrôle continue Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Bibliographie Ouvrages ▪ Alain Fernandez. (2013). Les Nouveaux Tableaux de Bord des Managers. Eyrolles. ▪ Alan R. Simon & Steven L. (2001). Shaffer. Data Warehousing and Business Intelligence for e-Commerce. Morgan Kaufmann Publishers. ▪ ALTER, Steven. (2001). Information systems: Foundation of e-Business. Prentice Hall PTR. ▪ Anil K. Maheshwari. (2015). Business Intelligence and Data Mining. Big Data and Business Analytics Collection. Business Expert Press. ▪ Bernard Liautaud et Mark Hammond. (2000). e-Business Intelligence: Turning Information into Knowledge into Profit. McGraw-Hill, Inc. ▪ Carlo Vercellis. (2009). Business Intelligence Data Mining and Optimization for Decision Making. John Wiley & Sons, Ltd. ▪ Deepak Pareek. (2007). Business Intelligence for Telecommunications. Auerbach Publications. Taylor and Francis Group. ▪ Efrem G. Mallach. (2000). Decision Support and Data Warehouse Systems. McGraw- Hill Higher Education. ▪ Gilles Bressy & Christian Konkuyt. (2002). Economie d’entreprise. Sirey. ▪ Jonathan Becher & Ronny Kohavi. (2001). Tutorial on E-commerce and Clickstream Mining. First SIAM International Conference on Data Mining, April 2001. ▪ Ralph Kimball & Richard Merz (2000). The data Webhouse Toolkit: Building the Web‐ enabled Data warehouse. Industrial Management & Data Systems. John Wiley& Sons. ▪ Ralph Kimball and Margy Ross (2000). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. John Wiley& Sons. ▪ Song, I. Y., & LeVan-Shultz, K. (1999, November). Data warehouse Design for e- Commerce Environments. In International Conference on Conceptual Modeling (pp. 374-387). Springer, Berlin, Heidelberg. ▪ Wilfried Grossmann & Stefanie Rinderle-Ma. (2015). Fundamentals of Business Intelligence. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. ▪ William A. Giovinazzo. (2002). Internet-Enabled Business Intelligence. Prentice Hall PTR. ▪ Zhengxin Chen. (2002). Intelligent Data Warehousing from Data Preparation to Data Mining. CRC Press. Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Bibliographie Cours ▪ Bernard Espinasse. Cours Introduction à l’informatique décisionnelle. Ecole Polytechnique Universitaire de Marseille, 2013. ▪ D. Boukraâ. Cours Entrepôts de données. Université Mohamed Essadik Ben Yahya de Jijel, 2018. ▪ M. Khodja. Cours économie d’entreprise. Université Mouloud Mammeri de Tizi Ouzou. Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Table des matières Table des matières Chapitre 1 : Introduction à l’informatique décisionnel Introduction ................................................................................................................................ 1 1. Généralités .......................................................................................................................... 1 2. La Business Intelligence ..................................................................................................... 5 3. Outils de la Business Intelligence ....................................................................................... 6 4. Historique de la Business Intelligence ................................................................................ 7 5. L’utilité de la Business Intelligence .................................................................................... 8 6. Applications de la Business Intelligence ............................................................................ 8 Conclusion ................................................................................................................................ 10 Chapitre 2 : Processus du décisionnel Introduction .............................................................................................................................. 11 1. Architecture d’un système BI ........................................................................................... 11 2. Objectifs d’un processus décisionnel ................................................................................ 13 3. Les composants d’un système BI ...................................................................................... 14 4. Cycle d’une analyse décisionnelle .................................................................................... 15 5. Développement d’un système de Business Intelligence ................................................... 17 Conclusion ................................................................................................................................ 19 Chapitre 3 : Technologies et outils du décisionnel Introduction .............................................................................................................................. 20 1. ETL ................................................................................................................................... 20 2. Datawarehouse .................................................................................................................. 23 3. OLAP ................................................................................................................................ 24 4. Data Mining ...................................................................................................................... 27 5. Reporting ........................................................................................................................... 29 Conclusion ................................................................................................................................ 29 Chapitre 04 : Entrepôts de données pour l’aide à la décision Introduction .............................................................................................................................. 30 Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Table des matières 1. Caractéristiques des données d’un entrepôt de données ................................................... 30 2. Comparaison entre un entrepôt de données et une base de données opérationnelle ......... 31 3. Modèles des entrepôts de données .................................................................................... 31 4. Modélisation conceptuelle d’un entrepôt de données ....................................................... 33 5. Modélisation logique d’un entrepôt de données ............................................................... 36 6. Processus de conception d’un entrepôt de données .......................................................... 39 Conclusion ................................................................................................................................ 40 Chapitre 05 : Entrepôts de données numériques et en ligne Introduction .............................................................................................................................. 41 1. Généralités ........................................................................................................................ 41 2. Les données Web et le flux interactif................................................................................ 44 3. Le flux interactif (Clickstream)......................................................................................... 45 4. Suivi d’un utilisateur Web ................................................................................................ 48 5. Le flux interactif pour l’analyse comportementale ........................................................... 51 6. Traitement et transformation des données du flux interactif ............................................ 51 7. Les entrepôts de données Web .......................................................................................... 52 8. Entreposage de données flux interactif ............................................................................. 56 Conclusion ................................................................................................................................ 59 Etude d’un cas pratique ........................................................................................................ 60 Exercices ................................................................................................................................. 73 Solutions des exercices .......................................................................................................... 82 Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Préface Durant ces dernières années, la recherche dans le domaine de la business réactive a été marquée par le développement de nouveaux outils et méthodologies puissants qui font progresser et orienter le sujet de la Business Intelligence (BI) vers de nouveaux horizons. La façon dont les entreprises utilisent les données a radicalement changé, évoluant du simple traitement opérationnel vers le traitement analytique dédié à l’aide à la décision, aboutissant à l’utilisation stratégique de l’information. De son côté, l’Internet a révolutionné le monde des affaires. Le e-commerce et les marchés électroniques interentreprises B2B ont imposé des nouvelles règles pour la vente des biens et des services et ont généré de nouvelles formes de réseaux de clients et de fournisseurs qui se refaçonnent rapidement et quotidiennement. La concurrence s’est intensifiée et les consommateurs ont devenu plus exigeants que jamais. Par conséquence, la Business Intelligence (BI) est devenue essentielle pour toutes les entreprises qui s’efforcent de réussir dans ce paysage économique hautement concurrentiel. Correctement planifié, conçu et exécuté, un projet BI se traduira par des bénéfices substantiels en fournissant les moyens d’une prise de décision plus rapide, plus précise et plus éclairée. L’objectif de ce cours est d’explorer les opportunités et l’apport que la Business Intelligence peut offrir aux entreprises dans le contexte du commerce électronique et du commerce en ligne. La suite de ce cours est organisée en cinq chapitres : - Le premier chapitre introduit les concepts de base liés à l’informatique décisionnelle. - Le deuxième chapitre explique l’architecture d’un projet BI, ses objectifs et ses principaux composants. - Le troisième chapitre porte sur les outils et les technologies de la Business Intelligence. - Les entrepôts de données classiques font l’objet du quatrième chapitre. - Le dernier chapitre est consacré aux entrepôts de données numériques et également aux concepts qui sont principalement reliés à la e-Business Intelligence. 1 Chapitre 01 : Introduction à la Business Intelligence Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Introduction De nos jours, les systèmes d’information des entreprises globalisent des quantités énormes de données de différentes nature (financières, quantitatives, qualitatives) qui appartiennent à des domaines multiples (ensemble des activités internes de l’entreprise, les marchés, les clients, l’environnement). Ces données doivent être transformées en informations pertinentes, adaptées aux besoins de la prise de décision. Depuis une vingtaine d’années des systèmes d’information spécialisés en l’aide au pilotage interne se sont développés, on parle de la « Business Intelligence (BI) ». Ainsi, un nombre croissant d’entreprises remplacent les techniques d’analyse traditionnelles par une approche basée BI. Cette approche permet aux entreprises d’analyser les données au profit de leurs prises de décisions et de bien exploiter leurs ressources pour raffiner ou modifier les plans de développement au fil des changements du marché ou des nouvelles exigences qui émergent et deviennent prioritaires. 1. Généralités 1.1. La notion d’entreprise L’entreprise est une unité économique autonome disposant de moyens humains et matériels qu’elle combine en vue de produire des biens et services destinés à la vente. Son environnement interne est composé de trois acteurs principaux : apporteurs de capitaux, dirigeants, et salariés. Ces trois acteurs ont des objectifs et des stratégies individuelles différentes. En général, la finalité d’une entreprise économique est de réaliser des profits, satisfaire le consommateur, et assurer la pérennité dans le marché. L’entreprise entreprend des relations avec un environnement externe qui comprend plusieurs parties : les clients, les partenaires, les autres entreprises (fournisseurs ou concurrents), les banques, les investisseurs, le public, les associations…etc. Cet environnement exerce sur elle une influence plus ou moins importante d’une façon directe ou indirecte. 1.2. Les sous-systèmes composants d’une entreprise Une entreprise en tant que système complexe est composée de trois sous-systèmes : le système de décision (pilotage), le système opérant et le système d’information. 2 Chapitre 01 : Introduction à la Business Intelligence Dr. Djamila MOHDEB | UNIVERSITE DE BORDJ BOU ARRERIDJ Le système d’information et le système opérant coopèrent en échangeant des informations provenant de l’environnement interne et externe du système afin uploads/Industriel/ ebi-cours-final-djamilamohdeb.pdf