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INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE SOMMAIRE 1 Enjeux de l'informatique décisionnelle 

INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE SOMMAIRE 1 Enjeux de l'informatique décisionnelle 2 Du tableau à l'hypercube 2.1 Le tableau 2.2 Le cube 2.3 L'hypercube 2.4 La navigation dans un hypercube 2.5 Précautions à prendre 3 Fonctions essentielles de l'informatique décisionnelle 3.1 Collecte 3.2 Intégration 3.3 Diffusion (ou distribution) 3.4 Présentation 3.5 Administration 4 Le projet décisionnel 4.1 Rappel de la chaîne de la valeur décisionnelle 4.1.1 Phase de recueil des exigences 4.1.2 Phase de conception et de choix technique L’informatique décisionnelle (en anglais : DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) 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 aux responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. Ce type d’application utilise en règle générale un entrepôt de données (ou datawarehouse en anglais) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes et fait appel à des traitements par lots pour la collecte de ces informations L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information. Néanmoins l'informatique décisionnelle 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. ENJEUX DE L'INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE De nos jours, 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) ou en français ETC (Extraction- Transformation-Chargement). Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un datawarehouse ou d’un datamart. En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du datawarehouse) sont des sous-ensembles d’informations concernant un métier particulier de l’entreprise (marketing, risque, contrôle de gestion, ...). 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 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). Le tableau Par exemple, on peut vouloir mesurer : 3 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. A titre d'illustration, les tableaux croisés des principaux tableurs permettent de construire ce type de tableau de bord depuis une base de données. Le cube 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". L'hypercube 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. La navigation dans un hypercube 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 complexe qui entraîne une permutation des axes d'analyse (par exemple, on peut vouloir remplacer une vue par pays/régions par une nouvelle vue par familles et gammes de produits) le drill through : lorsqu'on ne dispose que de données agrégées (indicateurs totalisés), le drill through permet d'accéder au détail élémentaire des informations (chaque vente de chaque produit à chaque client dans chaque magasin). Précautions à prendre Chacune de ces vues partielles du cube se traduit finalement, soit par un tableau à double entrée (tri croisé), soit par un graphique le plus souvent bidimensionnel. Ainsi, bien que la navigation dans le cube soit multidimensionnelle, le décideur n’a pas, en réalité, accès à une synthèse, mais à une multitude de tris croisés ou de vues bidimensionnelles dont l’exploration, longue et fastidieuse, est parfois court-circuitée faute de temps. Cela peut conduire à de coûteuses erreurs de décision. Aussi peut-il être utile d’associer à cette démarche une iconographie des corrélations, qui permet une vue d’ensemble réellement multidimensionnelle, débarrassée des redondances. FONCTIONS ESSENTIELLES DE L'INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE Un système d'information décisionnel (SID) assure quatre fonctions fondamentales, à savoir la collecte, l'intégration, la diffusion et la présentation des données. À ces quatre fonctions s'ajoute une fonction de contrôle du SID lui-même, l'administration. Collecte La collecte (parfois appelée datapumping) est l'ensemble des tâches consistant à détecter, à sélectionner, à extraire et à filtrer les données brutes issues des environnements pertinents compte tenu du périmètre du SID. Les sources de données internes et/ou externes étant souvent hétérogènes tant sur le plan technique que sur le plan sémantique, cette fonction est la plus délicate à mettre en place dans un système décisionnel complexe. Elle s'appuie notamment sur des outils d'ETL (extract-transform-load pour extraction-transformation-chargement). Cette alimentation utilise les données sources issues des systèmes transactionnels de production, le plus souvent sous forme de : compte-rendu d'événement ou compte-rendu d'opération : c'est le constat au fil du temps des opérations (achats, ventes, écritures comptables, ...), le film de l'activité de l'entreprise compte-rendu d'inventaire ou compte-rendu de stock : c'est l'image photo prise à un instant donné (à une fin de période : mois, trimestre, ...) de l'ensemble du stock uploads/Science et Technologie/ decision-nelle.pdf