Systèmes d’Information pour l’Aide à la décision (SIAD) Business Intelligence (

Systèmes d’Information pour l’Aide à la décision (SIAD) Business Intelligence (BI) Imade BENELALLAM Imade.benelallam@ieee.org AU: 2016/2017 1 Systèmes d’Information, Systèmes Intelligents et Modélisation Mathématique Chapitre 1 2 } Introduction ◦Problématiques des entreprises ◦Les solutions possibles ◦L’infrastructure décisionnelle ◦Avantages et applications ◦Déclinaison métiers } Data Warehouse ◦Définitions ◦Caractéristiques ◦Généralités ◦Intégration de données ◦Stockage de données ◦Modèle dimensionnel 3 4 } La mondialisation qui poursuit son bouleversement des équilibres concurrentiels et économiques; } Un environnement financier incertain et complexe; } La crise économique !! ? « la mise au point d'une stratégie SI, susceptible de mieux atteindre les objectifs des entreprises» 5 } Les objectifs ◦ Toute entreprise doit pouvoir anticiper des événements de plusieurs type : évolution du marché, ... ? « Quels outils donner au décideur pour comprendre dimensionner, piloter et gérer » Augmentation de la concurrence Augmentation de la réactivité Ouverture des marchés Diminution des coûts de fabrication. Diversité des produits Augmentation de la qualité 6 } Ne veulent plus seulement savoir : ◦« Combien de clients ont acheté tel produit pendant telle période ? » } Mais des nouvelles questions métiers : ◦clientèle : ! « Quel est leur profil ? » ! « Quels autres produits les intéresseront ? » ! « Quand seront-ils intéressés ? » ! « Comment les conserver ou les faire revenir ? » ◦marketing, actions commerciales : ! « Où placer ce produit dans les rayons ? » ! « Comment cibler plus précisément le mailing concernant ce produit ? » 7 } Une grande masse de données ( le nouveau concept Big Data) archivée: ◦Distribuée ◦Hétérogène ◦Très Détaillée } A traiter : ◦Synthétiser / Résumer ◦Analyser ◦Visualiser } Pour une utilisation par : ◦Des experts et des analystes d'un domaine métier ! NON informaticiens ! NON statisticiens 8 9 • Les requêtes complexes et lourdes dégradent les performances des systèmes transactionnels, • Les données sont réparties entre données actuelles et données archivées, rendant la vue historique des données très difficile ou impossible, } Moyens pour répondre à ces questions: ◦Data Warehouse : un système d’information centralisé, dédié aux applications décisionnelles. ◦Data Mining : un processus de prospection de données offrant un ensembles de techniques (modèles et algorithmes) pour la prédiction, la génération de liens, de patrons et de concepts. } En Aval des bases de production ◦(i.e. bases opérationnelles, production) } En Amont des prises de décisions ◦basé sur des indicateurs (Key Business Indicators (KBI)) 10 } Les données sont–elles prêtes (bien organisées, intégrèes, clean, 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 Données Ok? Data warehousing Data mining Prise de décision 1 2 3 4 Oui 11 } Les systèmes d'information comprennent quatre principaux systèmes pour l'organisation dans son ensemble. ◦TPS: Les systèmes de traitement des transactions (Transaction Processing System ) assistent le niveau opérationnel de l'entreprise. ◦MIS: Les systèmes d'information de gestion (Management Information System) renseignent les gestionnaires sur le rendement de l'entreprise. ◦DSS: Les systèmes d'aide à la décision (Decision Support System) appuient les gestionnaires dans les décisions stratégiques à court terme et à moyen terme qu'ils ont à prendre. ◦EIS: Les systèmes d'information pour dirigeants (Executive Information System) soutiennent les dirigeants dans la prise de décision importante pour l'entreprise. 12 EIS DSS MIS TPS CEO Senior Managers Middle Managers Workers (Emloyees) Flux de décisions } Les acteurs des systèmes d’information. 13 Flux de données Système de gestion (opérationnel) Système de décision (analyse) Objectifs dédié au métier et à la production ex: facturation, stock, personnel dédié au management de l'entreprise (pilotage et prise de décision) Pérennité données volatiles ex: le prix d'un produit évolue dans le temps données historisées ex: garder la trace des évolutions des prix, introduction d'une information daté Optimisation pour les opérations associées ex: passage en caisse (lecture de code barre) pour l'analyse et la récapitulation ex: quels les produits achetés Ensembles Granularité de données Totale et atomique, on accède directement aux informations atomiques agrégats, niveau de synthèse selon les besoins de l'analyse } Système de gestion vs. Système de décision. 14 Production System CRM System Financial System Bases opérationnelles : • Orientées services : Ventes, comptabilité, Marketing .. • Volatile • OLTP files Data Warehouse (entrepôt de données) : • Orientées sujets (analyse). • Historisées • Non-volatiles Product Data Mart Seles Data Mart Data Mart : • snapshot de DW • Bases Multidimentionnel • Historisées • Non-volatiles O L A P OLAP: • Accès rapide aux Data, KPI, Dashboards, Scorecards • Analyse multi-D • Prédiction, simulation • Reporting (Crystal, MS Reporting) Extract ETL Load Data Mining: • Prédiction/prospection. • Extraction de connaissances (SAS Mining, SQL server Mining) Flux Décisionnel 15 } Acteurs de système de décision Prise de décision Techniques de visualisation Data mining Découverte de connaissances Exploration de données (Statistiques, requêtes, …) Data Warehouse (OLAP, ….) Sources de données (Papier, Fichiers, Fournisseurs d’information, SGBD, …) Utilisateurs Décideurs Analystes Concepteur DBA Potentiel de support de décision 16 } Mieux connaître le client ◦pour mieux le servir ◦pour augmenter sa satisfaction ◦pour augmenter sa fidélité (+ coûteux d’acquérir un client que le conserver) } La connaissance du client est encore plus utile : ◦les produits se ressemblent entre établissements ! le prix n’est pas toujours déterminant ! ce sont surtout le service et la relation avec le client qui font la différence 17 } Marketing ◦Marketing direct : population à cibler (âge, sexe, profession, habitation, région, …). 18 } Secteur bancaire ◦Déterminer les profils client. ◦Utilisation du score de risque pour proposer le montant de crédit le plus adapté à chaque client. ◦Aide à la décision de paiement. ◦Déterminer le meilleur taux de réponse des campagnes marketing. ◦Découverte de segments de clientèle. ◦Adaptation de la communication marketing à chaque segment de clientèle. ◦Choix du meilleur canal de distribution. ◦Identification des clients susceptibles de partir à la concurrence. 19 } Assurance ◦Sur des produits obligatoires (automobile, habitation): ! soit prendre un client à un concurrent. ! soit faire monter en gamme un client que l’on détient déjà. ! D’où les sujets dominants : ! Attrition. ! ventes croisées (cross-selling). ! montées en gamme (up-selling). ! Besoin de décisionnel dû à : ! concurrence des nouveaux entrants (bancassurance). 20 } Econométrie ◦prédiction de trafic autoroutier. } Ressources Humaines ◦adéquation activité / personnel. } Santé ◦épidémiologie (VIH, Amiante, ...). } Logistique ◦adéquation demande / production. } Commerce ◦ciblage de clientèle. ◦aménagement des rayons (2 produits en corrélation). } e-commerce ◦personnalisation des pages d’un site web en fonction du profil de chaque internaute. ◦optimisation de la navigation sur un site web. 21 } Gestion et analyse des marchés : ◦Grande distribution : profils des consommateurs, modèle d ’achat, effet des périodes de solde ou de publicité, panier de la ménagère. } Détection de fraudes : ◦Banques, ◦Télécommunications. } Gestion de stocks : ◦quand commander un produit, ◦quelle quantité demander, … } Analyse financière : ◦maximiser l’investissement de portefeuilles d’actions. 22 } Bioinformatique et Génome : ◦ADN mining, … } Médecine et pharmacie : ◦Diagnostic : découvrir d’après les symptômes du patient sa maladie ◦Choix du médicament le plus approprié pour guérir une maladie donné } Web mining. } Text mining. 23 } Vous êtes gestionnaire marketing d’un opérateur de télécommunications mobiles : Les clients recoivent un téléphone gratuit (valeur5000DH) avec un contrat d’un an; vous payer une commission de vente de 500DH par contrat. Problème: Taux de renouvellement (à la fin du contrat) est de 25% Solutions possibles : Donner un nouveau téléphone à toute personne ayant expirer son contrat --> coûte cher. Faire revenir un client après avoir quitter --> difficile et coûteux (trop tard). 24 } Une solution basée sur une approche décisionnelle : ◦Trois mois avant l’expiration du contrat l’expiration contrat, prédire les clients qui les vont quitter ! Si vous voulez les garder, offrir un nouveau téléphone. 25 } SPM (Strategic Performance Management) ◦Déterminer et contrôler les indicateurs clé de la performance de l’entreprise } FI (Finance Intelligence) ◦Planifier, analyse et diffuser l’information financière. ◦Mesurer et gérer les risques. } HCM (Human Capital Management) ◦Aligner les stratégies RH, les processus et les technologies. } CRM (Customer Relationship Management) ◦Améliorer la connaissance client, Identifier et prévoir la rentabilité client. ◦Accroître l’efficacité du marketing client. } SRM (Supplier Relationship Management) ◦Classifier et évaluer l’ensemble des fournisseurs. ◦Planifier et piloter la stratégie Achat. 26 } D’après une enquête auprès de 45 organisations ayant un Data Warehouse en fonctionnement : ! 90% des entreprises ont un RSI au moins égal à 40% ! 50% ont un RSI supérieur à 160% ! 25% ont un RSI supérieur à 600% 27 28 Data Warehouse est une base de données centralisée d’une entreprise. q Spécialement conçu pour recueillir, stocker et intégrer des données provenant de multiples sources de données. Afin de les uploads/Management/dw-2016-chapitre-1 1 .pdf

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• Publié le Jan 30, 2021
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