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Informatique décisionnelle Sauter à la navigationSauter à la recherche Certaines informations figurant dans cet article ou cette section devraient être mieux reliées aux sources mentionnées dans les sections « Bibliographie », « Sources » ou « Liens externes » (juin 2017). Améliorez sa vérifiabilité en les associant par des références à l'aide d'appels de notes. Pour les articles homonymes, voir BI et DSS. L’informatique décisionnelle (en anglais business intelligence (BI)1 ou decision support system (DSS)) est l'informatique à l'usage des décideurs et des dirigeants d'entreprises. Elle 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 à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Ce type d’application repose sur une architecture commune dont les bases théoriques viennent principalement de R. Kimball, B. Inmon et D. Linstedt. 1. Les données opérationnelles sont extraites périodiquement de sources hétérogènes : fichiers plats, fichiers Excel, base de données (DB2, Oracle, SQL Server, etc.), service web, données massives et stockées dans un entrepôt de données. 2. Les données sont restructurées, enrichies, agrégées, reformatées, nomenclaturées pour être présentées à l'utilisateur sous une forme sémantique (vues métiers ayant du sens) qui permet aux décideurs d'interagir avec les données sans avoir à connaître leur structure de stockage physique, de schémas en étoile qui permettent de répartir les faits et mesures selon des dimensions hiérarchisées, de rapports pré-préparés paramétrables, de tableaux de bords plus synthétiques et interactifs. 3. Ces données sont livrées aux divers domaines fonctionnels (direction stratégique, finance, production, comptabilité, ressources humaines, etc.) à travers un système de sécurité ou de datamart spécialisés à des fins de consultations, d'analyse, d'alertes prédéfinies, d'exploration de données, etc. L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information mais n'est pas un concept concurrent du management du système d'information. Au même titre que le management relève de la sociologie et de l'économie, la gestion par l'informatique est constitutive de deux domaines radicalement différents que sont le management et l'informatique. Afin d'enrichir le concept avec ces deux modes de pensées, il est possible d'envisager un versant orienté ingénierie de l'informatique portant le nom d'informatique décisionnelle, et un autre versant servant plus particulièrement les approches de gestion appelé management du système d'information. Le terme anglais de business intelligence (BI) peut porter confusion avec l'intelligence économique (IE). La BI diffère de l'IE sur trois points :  la BI travaille sur des informations internes à l'entreprise, alors que l'IE exploite des informations externes à l'entreprise ;  la BI exploite des informations structurées, gérées dans des entrepôts de données, alors que l'IE se fonde sur des informations non structurées ;  la BI fournit surtout une vision du passé alors que l'IE est tournée vers l'avenir. Sommaire  1Enjeux de l'informatique décisionnelle  2Du tableau à l'hypercube o 2.1Tableau o 2.2Cube o 2.3Hypercube o 2.4Navigation dans un hypercube o 2.5Précautions à prendre  3Fonctions essentielles de l'informatique décisionnelle o 3.1Fonction de collecte o 3.2Fonction d'intégration o 3.3Fonction de diffusion (ou distribution) o 3.4Fonction présentation o 3.5Fonction administration  4Projet décisionnel o 4.1Rappel de la chaîne de la valeur décisionnelle  4.1.1Phase de recueil des exigences  4.1.2Phase de conception et de choix technique  5Acteurs open source  6Acteurs propriétaires  7Notes et références  8Voir aussi o 8.1Articles connexes o 8.2Bibliographie Enjeux de l'informatique décisionnelle[modifier | modifier le code] Actuellement, les données applicatives métier sont stockées dans une (ou plusieurs) base(s) de données relationnelle(s) ou non relationnelles. Ces données sont extraites, transformées et chargées dans un entrepôt de données généralement par un outil de type ETL (Extract-Transform-Load) . Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un data warehouse ou d’un datamart. En règle générale, le data warehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du data warehouse) sont des sous- ensembles d’informations concernant un métier particulier de l’entreprise (marketing, risque, contrôle de gestion…), des usages spécifiques (analyse, reporting...), ou encore répondent à des exigences ou contraintes particulières (cloisonnement des données, volumétrie...). Le terme comptoir de données ou magasin de données est aussi utilisé pour désigner un datamart. Les entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question « Que s’est-il passé ? », mais ils peuvent être également conçus pour répondre à la question analytique « Pourquoi est-ce que cela s’est passé ? » et à la question pronostique « Que va-t-il se passer ? ». Dans un contexte opérationnel, ils répondent également à la question « Que se passe-t-il en ce moment ? », voire dans le cas d’une solution d’entrepôt de données actif « Que devrait-il se passer ? ». Le reporting est probablement l'application la plus utilisée encore aujourd'hui de l’informatique décisionnelle, il permet aux gestionnaires :  de sélectionner des données relatives à telle période, telle production, tel secteur de clientèle, etc.  de trier, regrouper ou répartir ces données selon les critères de leur choix  de réaliser divers calculs (totaux, moyennes, écarts, comparatif d'une période à l'autre…)  de présenter les résultats d’une manière synthétique ou détaillée, le plus souvent graphique selon leurs besoins ou les attentes des dirigeants de l’entreprise Les programmes utilisés pour le reporting permettent bien sûr de reproduire de période en période les mêmes sélections et les mêmes traitements et de faire varier certains critères pour affiner l’analyse. Mais le reporting n'est pas à proprement parler une application d'aide à la décision. L'avenir appartient plutôt aux instruments de type tableau de bord équipés de fonctions d'analyses multidimensionnelles de type Olap. Fonction OLAP qui peut être obtenue de différentes façons par exemple via une base de données relationnelle R-OLAP, ou multidimensionnelle M-OLAP, voire aussi en H-OLAP. Les datamart et/ou les datawarehouses peuvent ainsi permettre via l'OLAP l’analyse très approfondie de l’activité de l’entreprise, grâce à des statistiques recoupant des informations relatives à des activités apparemment très différentes ou très éloignées les unes des autres, mais dont l’étude fait souvent apparaître des dysfonctionnements, des corrélations ou des possibilités d’améliorations très sensibles. L'interopérabilité entre les systèmes d'entrepôt de données, les applications informatiques ou de gestion de contenu, et les systèmes de reporting est réalisée grâce à une gestion des métadonnées. Du tableau à l'hypercube[modifier | modifier le code] L'informatique décisionnelle s'attache à mesurer :  un certain nombre d'indicateurs ou de mesures (que l'on appelle aussi les faits ou les métriques)  restitués selon les axes d'analyse (que l'on appelle aussi les dimensions) Tableau[modifier | modifier le code] Par exemple, on peut vouloir mesurer :  Trois indicateurs : le chiffre d'affaires, le nombre de ventes, le montant de taxes pour les ventes de produits  selon un premier axe, l'axe temps : par année, par trimestre, par mois  et selon un second axe, l'axe produits : famille de produits, gamme de produits, référence produit On obtient ainsi un tableau à deux entrées :  par exemple en lignes : la nomenclature produits à 3 niveaux (famille, gamme, référence)  et en colonnes : les années, décomposées en trimestres, décomposés en mois  avec au croisement des lignes et colonnes, pour chaque cellule : le chiffre d'affaires, le montant de taxes et le nombre de ventes À titre d'illustration, les tableaux croisés des principaux tableurs permettent de construire ce type de tableau de bord depuis une base de données. Cube[modifier | modifier le code] Si l'on s'intéresse à un troisième axe d'analyse :  par exemple, la répartition géographique : par pays, par régions, par magasins On obtient une dimension de plus et on passe ainsi au cube. Les tableaux croisés dynamiques d'Excel permettent de représenter ce type de cube avec le champ "page". Il représente les données agrégées pour chaque niveau hiérarchique et pour chaque dimension. Hypercube[modifier | modifier le code] Si l'on s'intéresse à un axe d'analyse supplémentaire :  par exemple, la segmentation des clients : par catégorie, par profession On obtient alors un cube à plus de 3 dimensions, appelé hypercube. Le terme cube est souvent utilisé en lieu et place d' hypercube. Navigation dans un hypercube[modifier | modifier le code] Les outils du monde décisionnel offrent des possibilités de « navigation » dans les différentes dimensions du cube ou de l'hypercube :  le drill down ou le forage avant : c'est la possibilité de « zoomer » sur une dimension (par exemple d'éclater les années en 4 trimestres pour avoir une vision plus fine, ou de passer du pays aux différentes régions)  le drill up ou le forage arrière (aussi appelé "roll-up") : c'est l'opération inverse qui permet d'« agréger » les composantes de l'un des axes (par exemple de regrouper les mois en trimestre, ou de totaliser les différentes régions pour avoir le total par pays)  le slice and dice, aussi appelé "dice down" (que l'on peut traduire par « hacher menu », c'est- à-dire couper en lamelles puis en dés) : c'est une opération plus uploads/Management/ informatique-decisionnelle.pdf