Business intelligence | State of the art

Business IntelligenceBusiness Intelligence
Shubham SHARMAShubham SHARMA
Kévin GomesKévin Gomes
Maximilien AcierMaximilien Acier
“ Because Data mattersBecause Data matters
11

Notre programmeNotre programme
Intro BI
Outils / Methode de recup des données
BI entreprise / TCOM
Les étapes d’un projet BI
Outil décisionnel
Intelligence économique
22

IntroductionIntroduction
L'entrepriseL'entreprise
33

Les données de l'entrepriseLes données de l'entreprise
Données clients et utilisateurs
Données de présentation
Fichiers ﬁnanciers Indicateurs de performance
Données geographiques Patrimoine fonctionnel
44

L'organisationL'organisation prends des decisions en basant sur ces donnéesprends des decisions en basant sur ces données
55

Les propres données de l'entreprises sont essentiellesLes propres données de l'entreprises sont essentielles
Pour connaitre l'état de son marché
Aﬁn de savoir comment elle va performer demain
Optimiser ses couts et dépenses
Mieux comprendre ses clients
66

Directeur Général
Nawrocki Corp.
Une entreprise de transactions
de Carte de crédit
Ses intérogationsSes intérogations
Combien de transactions par jour ?
Quel est son proﬁt (comptable vs
commerciale)?
Combien de transaction avortées ?
Quel est l'origine de mes transactions ?
Quel est le type de transaction le plus
courant ?
Qui sont mes concurrents ?
Comment il va pouvoir réduire ses
couts
77

Directeur Général
Nawrocki Corp.
Une entreprise de transactions
de Carte de crédit
BusinessBusiness
IntelligenceIntelligence
CompetitiveCompetitive
intelligenceintelligence
==++
Here and now
Future
88

Définition et introductionDéfinition et introduction
La BI est une solution informatique permet de collecter,
d'analyser et de traiter toutes les données de l'entreprise selon
des critères spéciﬁques ou externe
Les résultats de cette analyse permettent aux dirigeants d'obtenir
une vue globale sur leur activité, une meilleur compréhension du
comportement de leurs clients et une meilleure réactivité face au
marché
99

Business intelligence,Business intelligence,
son Histoire
Aujourd'hui1965
Création d’un système d’exploitation
comportant un SGBD
Premier système où le logiciel et les
données sont séparées
Dick Pick
1976
Création de SAS
1989
"Big Data"
Croissance
exponentielle des
données a traité au
cours des dernières
années
Howard Dresner (Gartner),
popularise pour la première fois
le terme « Business
Intelligence »
Wal - Mart doit gérer 460 To de
données
1010
2005

Les Outils de BILes Outils de BI
E
T
L
Phase D'alimentation Phase de Modélisation Phase de restitution Phase d'analyse
SGBD/R
ERP
WEB
Call Center
DWH
Cubes
Datamarts
Bases dédiées
Achats
Ressources
Humaines
outils de restitution et
pilotage
outils d'analyse
et datamining
Entrepôt de
données
DataWareHouse
1111

Phase D'alimentation
ETL
Datawarehouse
SGBD/ERP/PGI
CRM-SCM
bureautique, ﬁchiers access,
excel ... et autre système
Chaque entreprise possède ses propres
systèmes, sa propre logique de
fonctionnement, sa propre culture. Un
ETL va essayer de prendre toutes les
données de l'entreprise et les mettre
dans un DW
1212

L'ETL, une étape critique
Représente 70% d'un projet BI en moyenne
Coeur de l'outil: système complexe ne devant rien laisser s'échapper, sous peine d'avoir de mauvaise information
dans l'entrepôt, donc des données fausses, donc inutilisables..
But de l'outil :
- Dé-normalisées : dans un DWH (Data Warehouse), les données apparaissent là où elles doivent apparaître.
- Nettoyées : dans un système de production, les utilisateurs entrent les données. Les risques d'erreurs sont là. Il faut
pouvoir détecter et corriger ces erreurs.
- Contextualisées : Un entrepôt de données possède une vision universelle
- Chargées en DWH : il s'agit ici d'ajouter les nouvelles lignes, voir si des lignes ont été modiﬁées et faire une gestion
d'historique, voir si des lignes ont été supprimées et le mentionner dans l'entrepôt, tout en faisant attention de ne pas
charger des données en double.
Tout est critique et sujet à contrôle dans un ETL!
1313

TransformationExtraction Chargement
3 méthodes :
Push : "pousse" les données vers
le Staging. Si le système est
occupé, il ne poussera jamais les
données.
Pull : "tire" les données de la
source vers le Staging. peut
surcharger le système s'il est en
cours d'utilisation.
Push-Pull : le mélange des deux
méthodes. La source prépare les
données à envoyer et prévient le
Staging qu'elle est prête. Le
Staging va récupérer les données.
Si la source est occupée, le
Staging fera une autre demande
plus tard.
Travail a effectuer :
Quels sont les champs les plus
sujets à erreurs ?
Ai-je les moyens de corriger les
erreurs automatiquement ?
Comment permettre à un
utilisateur de corriger les erreurs
?
Quelle politique vais-je utiliser
pour le traitement des erreurs
(ﬁchier log, table dans BD) ?
Comment montrer à l'utilisateur
ﬁnal que des données n'ont pas
été totalement chargées à cause
d'erreurs ?
Travail a effectuer :
Que faire si un chargement échoue ?
Ai-je les moyens de revenir à l'état
avant le chargement ?
Puis-je revenir dans le temps d'un
chargement donné ?
Comment valider mon chargement,
comment détecter les erreurs ?
1414

Seconde phase : La modélisation
Le Data Warehouse
Centre de stockage, "l'entrepôt" du système.
Récupère l'information, la stocke, l'enregistre et la
mets à disposition des utilisateurs avancés
Centralise et uniformise les données
Séparation des parties opérationelles (base de donnée)
et décisionnelles (outils de reporting)
Performance d'un DW sur plusieurs critères:
redondance, sauvegarde, reprise sur incidents...
1515

Le Data Warehouse : données
Seule la lecture est possible: pas de perte de données
(non volatile)
Intégration de données hétérogènes depuis l'ETL
Toutes les données sont conservées,archivées et
historisées: à la différence des SGBD qui supprime et
remplace les données
1616

Le Data Warehouse : Architecture
Trois types d’architecture technique de DW: SMP, MPP et
CLUSTER (SPP)
Symetric Multi-Processing (SMP)
Une seule "grosse" machine
Multiples processeurs mis en parallèle avec partage de
mémoire
Recommandé pour les "petits" DW (inférieur à 50To)
1717

Le Data Warehouse : architecture
1818

Massively Parallel Processing (MPP):
Plusieurs machines physiques
Grand nombre de processeurs disposant de leur
propre mémoire
Idéal pour les gros DW, calculs poussés
1919

2020

CLUSTER ou Scalable Parallel Processing (SPP)
Ensemble de machines organisées en grappes,
interconnectées en Ethernet
Haute extensibilité (scalability)
Haute disponibilité
2121

2222

Les DataMarts
Un DataMart (magasin de données) est un sous-ensemble du
DataWarehouse déstiné à une branche métier spéciﬁque de
l'entreprise (RH, marketing, commerciale, comptable...)
Les données des DW sont dites "brutes", car non traités (log, tableau
d'évènements...). Réservé aux utilisateurs avancés
Performances des DM améliorée car seules les données utiles sont
présentées
Intégrité conservé par synchronisation entre DM et DW
2323

Le cube OLAP
OLAP = On Line Analytical Processing, déﬁni en 1993.
Représentation multidimensionnelle de données
Agrégation de données
Précalcul d'agrégats => Rapidité des requête
Chargement des données des cubes à partir d'un DM
Stockage spéciﬁque, non réalisable sur tout type de
données
2424

Le cube OLAP : Exemple
2525

Le cube OLAP : Différents cubes
Multidimentional On Line Analytical Processing (MOLAP)
Relational On Line Analytical Processing
Hybrid On Line Analytical Processing
Desktop On Line Analytical Processing
2626

Multidimentional On Line Analytical Processing (MOLAP)
Mode de stockage propriétaire
Language MDX (Multi Dimensional eXpressions)
Précalculs de requêtes
Temps de réponse rapide
Language accessible
Coûts importants (licences)
2727

Relational On Line Analytical Processing (ROLAP)
Données extraites des jointures de tables
Language SQL
Faible coûts
Gros volumes de données
Temps de réponse long
(sollicitation de la base de
donnée à chaque requête)
2828

Hybrid On Line Analytical Processing (HOLAP)
Couplage de ROLAP et MOLAP
Données requêtées souvent ou détailée en MOLAP
Données autres en ROLAP
Compromis entre les + et -
de ROLAP et MOLAP
Nombreux croisements de
donnée
Méthode complexe
2929

Desktop On Line Analytical Processing (DOLAP)
Téléchargement de "sous-cubes" sur les postes
Décentralisation des données
Travailler hors connexion
Puissance de calcul des
postes limitée
3030

Les modèles de données
Deux types de modèles :
Modèle en ﬂocons : orientée autours de plusieurs tables de
dimensions, représentant la donnée sous différents niveau de
granularité (du moins au plus ﬁn)
Modèle en étoile : orientée autour de plusieurs tables de
dimensions, représentant la donnée sous différents axes
(géographiques, catégorie, temporel...)
3131

Les modèles de données : ﬂocon
3232

Les modèles de données : étoile
3333

La phase de reporting
Restitution des données sous forme de rapport.
Reporting de masse
Rapports crées automatiquement
Besoins récurrents (résultats mensuels...)
Reporting ad-hoc
Rapport personnalisé pour l'utilisateur
Choix des données "à la demande"
Interface de sélection des données
3434

La phase de reporting
3535

Le datamining et les outils d'analyse
Datamining: utilisation d'outils statistiques ou algorithmiques sur des données pour
prédire, éxpliquer ou classer des informations
Industrie
Résolution de panne par description des symptomes
Prévision de pics de consommation d'un réseau
Optimiser une chaîne de montage
Finance
Gestion des risques dans les établissements ﬁnanciers
Marketing
Déﬁnir un public cible désiré pour certaines offres
3636

BI dans les EntreprisesBI dans les Entreprises
Le projet BI dépends beaucoup de la structure de l'entreprise.
On distingue 3 types d'organisation:
Organisation centralisée autour du groupe
Organisation décentralisée sur plusieurs site avec une
vision groupe consolidée
Organisation décentralisée avec gouvernance centralisée
3737

Contexte centraliséContexte centralisé
Maximilien AcierMaximilien Acier 3838

Contexte décentraliséContexte décentralisé
Dans ce modèle, deux besoins en BI:
Le BI groupe qui sert les besoins corporate
Le BI d'entiés opérationelles (ﬁliales) qui sert les besoisn de ses entité
Fréquemment utilisé en présence de besoin d'outils décisionnels
spéciﬁque. Mode d'organisation le plus fréquent en cas de fusion-
acquisition d'entreprise
3939

Contexte décentralisé avec gouvernanceContexte décentralisé avec gouvernance
Avantage pour les entités de pouvoir travailler sur des
bases et des référentiels communs avec des solutions
identiques.
Cas d'entreprise avec des ﬁliales à besoins locaux
identiques mais avec un besoin de cohérence globale
sur la gouvernance IT au niveau groupe
4040

Budgets TELECOMBudgets TELECOM
Les Télécoms sont le deuxième poste de dépense des
entreprises
=> Nécessité d'optimiser les services télécoms
On retrouve le BI dans les solutions de TEM (Telecom
Expense Management)
Alimentation des bases de données avec les factures
Rassemblement des différents facteurs de coûts (ligne
ﬁxe, mobile, VoIP, services)
Analyse de la consommation
4141

Outils decisionnelOutils decisionnel
Data warehouses Reporting
4242

Les leaders en DataLes leaders en Data
WarehouseWarehouse
4343

WarehouseWarehouse
Devenu Partenaire d'HP
en Janvier 2013
Propose des appliances (Hardware,
software et services pré-conﬁgurés)
Software : Microsoft SQL Server 2014
Hardware : HP, Dell, IBM
Offre cloud : Windows Azure Virtual
Machine
Entreprise Allemande, connue pour ses
ERP
4 offres phare
Netweaver Business Warehouse
Netweaver Business Warehouse
Accelerator
HANA
Sybase IQ
Hardware : Dell, HP, IBM
4444

WarehouseWarehouse
Base de données : DB2 et informix
Logiciel Data warehouse : Infosphere
Systemes Data Warehouse : PureData
Leader Historique des entrepôts de
données
Connu pour ses server MPP (Massively
parallel processing)
Le SGBDR Teradata a été conçu dès
l'origine pour le décisionnel
OS des machines : Open Suse, Microsoft
4545

WarehouseWarehouse
Aplliances : Datable 11g, Exadata,
Database 12c, Partioning
Base de donnée : Oracle
Plateformes supportées : Lunix, Solaris,
Windows
4646

Les leaders en outilsLes leaders en outils
de reportingde reporting
4747

Éditeur de logiciel specialise en
informatique decisionnel
Prix license:
Analytics Pro : 8,7K $/an
Visual Data Discovery : 10,1K $/an
Logiciel de BI
Prix de license : 1,3K $/an
4848

Logiciel d’exploration et visualisation
disposant d’un moteur in-memory
Les prix de Spotﬁre:
Cloud work group: 2000$/an
Cloud personal : 300$/an
Les prix de Tableau :
Desktop professional : 1999$/an
Desktop personal : 999$/an
4949

Trois type de tarif:
Entreprises de catégorie E3/E5 :
240$/an
Option de manière autonome :
480$/an
Ofﬁce 365 ProPlus : 624$/an
Quatre produits
Power Pivot
Power Query
Power Maps
Power View
5050

Intelligence économiqueIntelligence économique
Ceci est FAUX
5151

BI au service de l' Intelligence economiqueBI au service de l' Intelligence economique
DéfinitionDéfinition
Une grande majorité des projets BI ont pour vocation de permettre aux managers de
bien connaître l’état de leur entreprise ou de leurs activités et ainsi prendre les «
bonnes » décisions.
A partir du moment où une application BI s’appuie sur des données plus globales que
celles internes à l’entreprise : par l’obtention de ﬁchiers ou études externes (analyse
de marché, tarifs de la concurrence, …) , celle-ci peut permettre de faire de la veille
concurrentiel. On parlera alors de BI au service de l’intelligence économique.
5252

Cycle de l'Iintelligence économiqueCycle de l'Iintelligence économique
La BI est de plus en plus accessible
La quantité de données est en constante augementation
Apres la collecte, la maîtrise, la protection de l’information stratégique est
obligatoire.
Les entreprise commencent à ouvrir de plus en plus de cellule d'IE
BIBI Collecte Diffusion
Passé Future
Chiffres Strategie
information normalisée Information d'inﬂuence
Données interne
IEIE
Acteurs + Données externe
5353

ConclusionConclusion
Pas assez exploitéUne nécessité Nous sommes à l'aube
Toute entreprise technologique à
aujourd'hui besoin de stocker ses
données, les stocker sans meme
avoir une vision globale est un
frein à l'expansion de l'entreprise
Nous avons vu qu'il est très difﬁcile
de mettre en place un projet de BI
dans une entreprise. La non
normalisation de donnée ou encore
le coté retissant des employés ne
permettent pas a la BI d'utiliser tout
son potentiel
Les humain ne sont pas assez rapide
pour pouvoir analyser ses donnée et
d'en produire des decisions. Donc les
tableau de bords deviendrons
seulement un outils de monitoring et
non de prise de decision, le data-
mining ou encore
l'intelligence économique ouvre
un avenir a peine découvert à la BI
“ La BI permet d'avoir une vue global et d'être plus réactif face au marché
5454

ConclusionConclusion
Maximilien AcierMaximilien Acier 5555

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