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Cours: Business Intelligence(BI) Système d’Information Décisionnel (SID) 4éme A

Cours: Business Intelligence(BI) Système d’Information Décisionnel (SID) 4éme Année du Cycle Ingénieur, ISI Semestre 7 Présenté par Pr. A.Riadsolh @ v-anouar.riadsolh @uir.ac.ma 2021/2022 PLAN Chap1: Introduction au système d’information décisionnel(SID). Chap2: Conception et développement d’un SID. Chap3: Analyses Multidimensionnelles Introduction au système d’information décisionnel(SID) SID: l' exploitation des données de l'entreprise dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l'entreprise. la mise en œuvre d'une stratégie SI, susceptible de mieux atteindre les objectifs des entreprises nouveaux marchés fidéliser les clients Minimiser les risques nouveaux produits / services changements de comportement L’Enjeu Stratégique L’Enjeu Stratégique • Le climat de forte concurrence exige une surveillance très étroite du marché afin de répondre, le plus rapidement possible, aux attentes des clients et des partenaires. Les domaines d’utilisation de la BI • Finances, avec un reporting financiers et budgétaires. • Vente et commercial, avec l’analyse des points de vente, l’analyse de la profitabilité (capacité d'une entreprise à générer un bénéfice). • Marketing, avec la segmentation des clients et les analyses comportementales. • Logistique, avec l’optimisation de la gestion de stock, le suivi des livraisons • Ressources humaines, avec l’optimisation de l’allocation des ressources Informatique Décisionnelle • L'Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l'informatique a l'usage des décideurs et des managers • Les systèmes de ID sont utilisés, par les décideurs, pour obtenir une connaissance approfondie de l'entreprise et de soutenir leurs stratégies d'affaires, par exemple : • Développer un avantage concurrentiel et ainsi accroître sa compétitivité face à ses concurrents. • Améliorer la performance de l'entreprise, • Répondre plus rapidement aux changements, • Augmenter la rentabilité, et • D’ une façon générale la création de valeur ajoutée de l'entreprise. Systèmes OLTP (on-line transaction processing) • Les systèmes « opérationnels » ou « de gestion », également appelés systèmes OLTP, sont dédiés aux métiers de l'entreprise pour les assister dans leurs tâches de gestion quotidiennes (Bases de données opérationnelles). • Les systèmes de production sont conçus pour les tâches répétitives et planifiées. • On pourrait imaginer développer de l’intelligence d’affaires sans avoir un entrepôt de données. Cependant, cela a des implications sérieuses pour une entreprise, par exemple… – Les requêtes complexes et lourdes dégradent les performances des systèmes transactionnels. Systèmes OLAP (on-line analytical processing) , Les systèmes « décisionnels », également appelés OLAP (on-line analytical processing), sont dédiés au management de l'entreprise pour l'aider au pilotage de l'activité. Ils offrent au décideur une vision transversale de l'entreprise. OLTP et OLAP Les difficultés techniques Une grande masse de données : Distribuée Hétérogène Très Détaillée A traiter : Synthétiser / Résumer Analyser Visualiser Solutions OLAP • Data Warehouse : un système d’information centralisé, dédié aux applications décisionnelles. • Data Mining : un ensembles de techniques (modèles et algorithmes) pour la prédiction, la génération de liens, et les règles décisionnelles. Solutions • Les données sont–elles prêtes (bien organisées, intégrées, homogènes, …) pour en extraire de nouvelles connaissances pour la prise de décision ? • Si oui : on fait appel au Data Mining pour une analyse directe. • Sinon : Il faut tout d‘abord organiser les données puis faire appel au Data Mining pour la prise de décision. C’est le BI (Business Intelligence) ou l’informatique décisionnelle Entrepôt de données 2 L’utilité de l’entrepôt de données 14 •Réduire la charge sur les systèmes transactionnels •Consolider les données pertinentes originaire des diverses sources hétérogènes (par ex: bases de données relationnelles, fichiers texte, etc.) •Corriger les données •Agréger ou transformer, si nécessaire, les données •L’entrepôt de données est un espace dans lequel on va conserver des données qui seront prêtes à être analysées rapidement et simplement Solutions BI Base de données transactionnelle delete insert update select Entrepôt de données ETL select select select Système de gestion Vs Système de décision . Architecture décisionnelle Acteurs de système de décision Exemples des avantages de la BI • Mieux connaître le client: – pour mieux le servir – pour augmenter sa satisfaction – pour augmenter sa fidélité (+ coûteux d’acquérir un client que le conserver) • Marketing – Marketing direct : population à cibler (âge, sexe, profession, habitation, région, …). • Secteur bancaire: – Identification des clients susceptibles de partir à la concurrence. – Découverte de segments de clientèle. – Utilisation du score de risque pour proposer le montant de crédit le plus adapté à chaque client. – Déterminer les profils client. Objectifs BI Transformer un système d’information qui avait une vocation de production en un SI décisionnel. = Transformation des données de production en informations stratégiques Exemple de requêtes décisionnelles : • Catégorie socioprofessionnelle des meilleurs clients de chaque région. • Evolution de la part de marché d’un produit particulier. • Nombre d'employé de l'entreprise par classe d'âge, par sexe, par grade. • Quel est le profil des employés les plus performants? Concepts de base Pour concevoir un entrepôt de données, on se base sur 2 notions fondamentales: 1. Le fait (« fact » en anglais) : concept pertinent à la prise de décision. Il sert à mesurer des informations qui sont en relation avec un processus d’affaires 2. La dimension: propriété d’un fait qui sert à définir et qualifier le domaine auquel s’applique le fait exercice Parmi les termes suivants, lesquels sont des faits et lesquels sont des dimensions? -Vente -Produit -Date -magasin -Chiffre d’affaire -Nombre de clients -Section -Catégorie SQL (Structured Query Language) Les LDD et LMD Familles d’instructions SQL DML (Data Manipulation Language) : SELECT INSERT UPDATE DELETE DDL (Data Definition Language) CREATE ALTER DROP RENAME DCL (Data Control Language) GRANT REVOKE TCL (Transaction Control Language) COMMIT ROLLBACK Syntaxe • DDL : « Data Definition Language » • Créer, modifier et supprimer des objets de la base de données ‒ CREATE, DROP, ALTER, RENAME ‒ Les objets possibles : obase de données, schémas, tables, indexes, utilisateurs, fonctions définis par l’utilisateur, procédures stockées • DML : « Data Manipulation Language » • Changer les données qui résident dans les tables d’une base de données ‒ SELECT (pour lire), INSERT, UPDATE, DELETE Syntaxe, par exemple … • DDL : « Data Definition Language » • CREATE DATABASE db_name; GO • DROP DATABASE db_name; GO • CREATE TABLE table_name; GO • DROP TABLE table_name; GO • DML : « Data Manipulation Language » • INSERT INTO MyTable (Column1, Column2, …) VALUES (v1, v2, …) • UPDATE MyTable SET Column1 = w1, Column2 = w2, … WHERE … • DELETE FROM MyTable WHERE … Requêtes, Syntaxe générale L’entrepôt de données (Data Warehouse) • Bill Inmon – Il a formalisé le concept d’entrepôt de données en (1994) en proposant le modèle top-down • Définition: L’entrepôt de données est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historiées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision. • « Un entrepôt de données ne s’achète pas il se construit … » L’entrepôt de données (Data Warehouse) • « La copie périodique de données provenant de diverses sources, internes et externes à l’entreprise, dans un environnement optimisé pour l’analyse » • Orientés sujet: Les données sont organisées par sujet (ex: clients, produits, ventes, etc.). • Intégrés: Les données, qui proviennent de diverses sources hétérogènes, sont consolidées et intégrées dans l’entrepôt. • Historiques: Les données ont très souvent une composante temporelle (ex: date et heure d’une transaction). • Non-volatiles: – Une fois insérées dans l’entrepôt, les données ne sont jamais modifiées ou effacées; elle sont conservées pour des analyses futures. Caractéristique d’un entrepôt de données Données Intégrées : • Les données dans un DWH sont chargées de différentes sources contenant des données sur différents formats. • Les données doivent être vérifiées, triées et transformées dans un format unifié afin de faciliter et accélérer l‘ accès. Oriente Sujet : • Le but des DWH est • d‘ améliorer la prise de décision, • et le contrôle des sujets majeurs de l'entreprise comme les relations entre les clients, les produits, les régions. Caractéristique d’un entrepôt de données Caractéristique d’un entrepôt de données Caractéristique d’un entrepôt de données Données Historiées : • et donc datées : – avec une conservation de l'historique et de son évolution – pour permettre les analyses comparatives (par exemple, d'une année sur l'autre, etc.). • Dans un Data Warehouse, un référentiel de temps est nécessaire : c'est l'axe temps ou l'axe période. Données Non-volatiles : • en lecture seule et non modifiables Afin de conserver la traçabilité des informations et des décisions prises, les informations stockées au sein du Data Warehouse ne doivent pas disparaitre... Bénéfices des entrepôts de données • Permettent de mener des analyses poussées sur différents sujets d’affaires; • Fournissent une vue consolidée des données de l’entreprise; • Procurent de l’information de qualité, plus rapidement; • Libèrent les ressources (ex: serveurs) dédiées au traitement des transactions des tâches d’analyse; • Simplifient l’accès aux données. Solution d’entreposage de données Visualisation des données de l'ED • Objectif: Faciliter l'analyse et l’interprétation de données • Synthèse des données de l‘entrepôt : uploads/Management/cours-uiran02-s7-p1.pdf