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Business IntelligencE
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BUSINESS INTELLIGENCEUne mise en oeuvre pratique avec SQL Server
EPITA - 24ème semaine de conférences - Promo 20128 novembre 2011
Jean-Pierre RIEHLPractice Manager SQL
MVP SQL Serverhttp://blog.djeepy1.net
SIGL 2002
Vincent RENZIPractice Manager Collaboratif
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AGENDAQu’est ce que la Business IntelligenceUn projet décisionnelLa modélisationL’intégration des donnéesLes cubesLa restitution des données
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LA BUSINESS INTELLIGENCE
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QU’EST CE QUE LA BIL’informatique décisionnelle 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.Source Wikipedia
collecter modéliserrestituer
aide à la décision
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QU’EST CE QUE LA BI
•Transformer les données de l’entreprise en
décisions
•Analyse de l’activité, des réussites et des échecs
•Outil de pilotage de la performance
•Planifier
A QUI S’ADRESSE LA BIPour qui ?• Le management • Les directions (générales)• Tout le monde
« BI for masses »
UNE QUESTION CLASSIQUEPourquoi ne pas utiliser un système OLTP pour l’analyse de données ? • Affecte les performances des SI, ERP, CRM…• Les données utiles à l’analyse sont rarement contenues dans une seule source.• Données non sures, modifiées régulièrement et souvent trop précises.• La façon de visualiser les données est contrainte par le service IT au moyen de rapports ou procédures stockées.• Design Entité-Relationnel peut adapté pour l’analyse.
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LES TENDANCES DU MARCHÉ
Self-Service BI
BI mobile
BI temps réel
Big Data
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UN PROJET DÉCISIONNEL
UN PROJET DÉCISIONNEL
Collecter
Qualifier, intégrer
Analyser
Présenter
LES PROJETS DÉCISIONNELS•Même s’il demande un fort engagement métier, un projet BI reste un projet de développement• Analyse, Conception, Développement, Tests
•Ne pas négliger le caractère politique du décisionnel (négociation, consensus, adhésion)
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UN PROJET DÉCISIONNEL2 phases :
1. Analyse & Conception
2. Réalisation
PHASE 1 : ANALYSE & CONCEPTION•La phase d’analyse est primordiale• Souvent précédée d’une phase d’audit
•Le livrable est la modélisation d’un DataWarehouse• C’est l’élément clé de la solution• Description des Faits (ce que j’analyse) et des Dimensions (sur quels axes)• Importance de la granularité
•On se centre sur l’utilisateur (l’utilisation)
PHASE 2 : RÉALISATION•Elle inclut :• La création du DataWarehouse• L’ETL• Les cubes• Les rapports, tableaux de bord• L’intégration
•On préfèrera une méthode itérative
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LA MODÉLISATION
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QUEL MODÈLE ?•Plusieurs modèles existent : • Ralph Kimball : approche DataMart• Bill Inmon : approche DataWarehouse• Sémantique : approche par entité• Data Vault : approche par propriétés•…et les autres
•Mais ça reste des tables et des relations•Modèle en étoile vs. flocon
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ALORS ? QUEL MODÈLE ?
Choisissez le modèle pragmatique
Identifiez • les mesures tables de faits• Ex : montant d’une vente, valeur d’un stock• les axes d’analyse tables de dimensions• Ex : date, pays, entrepôt, produit•La granularité• Niveau de finesse pour l’analyse
POINTS CLÉS D’UN PROJET BIModèle en étoile
Pays
Employés
Ventes
Clients
Temps
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INTÉGRER LES DONNÉES
INTÉGRER LES DONNÉES
Construire un ETL (Extract Transform Load)
• Importance de :• La validation des sources• La qualification des données• La qualité des données
•Phase la plus risquée et la plus longue
FLUX D’INTÉGRATIONLes données proviennent de sources (hétérogènes) et doivent « rentrer » dans le DataWarehouse• Fusion de sources• Calcul• Vérification• Correction de valeurs• Normalisation• Dédoublonnage• Etc.
FLUX D’INTÉGRATION
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DEMO SSIS
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LES TENDANCES DU MARCHÉ
Grosses volumétries
Data Quality
Master Data Management
Données non-structurées
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LES « CUBES »
LES CUBESReprésentation multidimensionnelle du DataWarehouse OLAP : Online Analytical Processing
•Requêtage MDX•Arrivée du In-Memory
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LES CUBESUn cube c’est aussi :
•Des membres calculés• Ex : YTD, YOY, Y-1, % croissance, etc.•Des KPI (Key Performance Indicator)• Permet de mesurer par rapport aux objectifs•Du Data Mining
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DEMO SSAS
DATA MINING•Science de la prédictibilité•Objectif : arriver à déterminer une valeur un comportement, une tendance à partir de données en entrée• Implémentation d’algorithmes• Forecast, Clustering, Naïves Bayes, Time Series, etc.
•Utilisation• En batch (sur des lots de données)• En temps réel, fonctionnalité d’une application
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ANALYSER LES DONNÉES
Analyse Ad-hoc
Tableaux de bords
Reporting de masse
LA RESTITUTION DES DONNÉES
Reporting Ad-hoc
Data Mining
Réponse à des questions complexes par l’utilisateur
Mise en place de tableaux de bords / Directions
opérationnelles
Rapports pro-formats imprimés, envoyés par mail
ou partagés sur portail
Création et mise en forme par l’utilisateur
Analyse prédictive, Exploration de données
BESOINS UTILISATEURS
CE QUE CELA SIGNIFIE-
+ -
+
Nbre Utilisateurs Maturité
Reporting de masse
•Via un simple navigateur, dans un portail•Diffusion par messagerie, publipostage•Filtres, navigation, drillthrough, export, etc.•Connexion directe à toute donnée
Reporting ad-hoc par les utilisateurs
• Interface de création à la mode Office•Modèle métier•Connecteurs à de nombreuses sources inclus
Analyse multidimensionnelle par les utilisateurs
•Excel 2007•Visualisation & Analyse avancée : • tableaux croisés dynamiques• Graphiques, fonctionnalités avancées•Diffusion dans un portail : Excel Services• Client léger : navigateur• Fonctions collaboratives
Scorecards & tableaux de bords
•Référentiel des indicateurs clés•Consolidation, ventilation•Feedback, interactivité (navigation)•Cartes de stratégies•Méthodologie Norton & Kaplan
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DEMO SSRS & Power View
LES PORTAILS COLLABORATIFS
Des espaces de travail aux réseaux sociaux
• IM/e-mail/ téléphone
• Conférence audio, vidéo ou Web
• Espaces de réunion
• Sites d’équipes• Réseaux
sociaux
• Recherche • Notifications /
alertes• Réseaux sociaux
• Formulaires flexibles
• Gestion de portefeuilles
Communicationsinterpersonnelles
Espaces de travailcollaboratif
Accès à l’informationet aux individus
Processus pilotéspar des hommes
Une approche centrée sur le contexte d’usage
SERVICES COLLABORATIFS
SERVICES D’INFRASTRUCTURE
Quelle est la réponse de Microsoft ?
Lancement en avril 2010.Plus de 120 millions d’utilisateurs, 3 millions en France :
Soit 20% de la base installée Office Client. Plus de 17000 clients dans le monde.Plus de 1 milliard $ de CA atteint en l’espace de 6 ans dans le monde.15% de croissance en France sur cette année.
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1 Million de documents dans un dossier• Plusieurs millions de documents dans une
bibliothèque• Plusieurs To de données dans une ferme
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