Transcript Business Intelligence - Une mise en *uvre pratique

BUSINESS INTELLIGENCE
Une mise en oeuvre pratique avec SQL Server
EPITA - 24ème semaine de conférences - Promo 2012
8 novembre 2011
Jean-Pierre RIEHL
Practice Manager SQL
MVP SQL Server
http://blog.djeepy1.net
SIGL 2002
Vincent RENZI
Practice Manager Collaboratif
AGENDA
Qu’est ce que la Business Intelligence
Un projet décisionnel
La modélisation
L’intégration des données
Les cubes
La restitution des données
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LA BUSINESS INTELLIGENCE
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QU’EST CE QUE LA BI
L’informatique décisionnelle désigne les
moyens, les outils et les méthodes qui
permettent de collecter
collecter, consolider,modéliser
modéliser et
restituer
restituer les données, matérielles ou
immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir
décisionet de permettre aux
une aide
aide à la décision
responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir
une vue d’ensemble de l’activité traitée.
Source Wikipedia
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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
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A QUI S’ADRESSE LA BI
Pour qui ?
• Le management
• Les directions (générales)
• Tout le monde
« BI for masses »
UNE QUESTION CLASSIQUE
Pourquoi 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.
LES TENDANCES DU MARCHÉ
Self-Service BI
BI mobile
BI temps réel
Big Data
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UN PROJET DÉCISIONNEL
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UN PROJET DÉCISIONNEL
Qualifier,
intégrer
Collecter
Présenter
Analyser
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)
UN PROJET DÉCISIONNEL
2 phases :
1. Analyse & Conception
2. Réalisation
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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
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
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POINTS CLÉS D’UN PROJET BI
Modèle en étoile
Temps
Pays
Clients
Ventes
Employés
INTÉGRER LES DONNÉES
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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’INTÉGRATION
Les 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
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 »
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LES CUBES
Représentation multidimensionnelle du
DataWarehouse
OLAP : Online Analytical Processing
•Requêtage MDX
•Arrivée du In-Memory
LES CUBES
Un 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
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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
ANALYSER LES DONNÉES
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LA RESTITUTION DES DONNÉES
-
+
BESOINS UTILISATEURS
+
CE QUE CELA SIGNIFIE
Tableaux de bords
Mise en place de tableaux de
bords / Directions
opérationnelles
Analyse Ad-hoc
Réponse à des questions
complexes par l’utilisateur
Data Mining
Analyse prédictive, Exploration
de données
Reporting Ad-hoc
Création et mise en forme par
l’utilisateur
Reporting de masse
Rapports pro-formats imprimés,
envoyés par mail ou partagés sur
portail
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
DEMO SSRS & Power View
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LES PORTAILS COLLABORATIFS
Des espaces de travail aux réseaux sociaux
Communications
interpersonnelles
• IM/e-mail/
téléphone
• Conférence
audio, vidéo
ou Web
Espaces de travail
collaboratif
Accès à l’information
et aux individus
Processus pilotés
par des hommes
• Espaces de
• Recherche
• Formulaires
réunion
• Sites d’équipes
• Réseaux sociaux
• Notifications / alertes
• Réseaux sociaux
SERVICES COLLABORATIFS
SERVICES D’INFRASTRUCTURE
flexibles
• Gestion de
portefeuilles
Portail
Search
Social
Networking
Business
intelligence
Formulaires
Une plateforme applicative !
GED
Collaboratif
Composites
Recherche
d'Entreprise
Global
Documents
Patrimoniaux
Portée de l’information
Bases
contractuelles
DAM (Actifs
Numériques : vidéo,
audio…)
Intranet
d’entreprise
Application
spécifique
d’équipe
Nuage de tags
d’entreprise
Base de
connaissances
Local
Mon site
Taxonomie gérée
Bibliothèque
d’équipe ou projet
Hierarchies gérées
Niveau de contrôle
Folksonomie
Clients
Partenaires et Clients (Extranet)
Présence sur Internet
Portail Entreprise
Employés
RH, Finance, etc.
XML Web Services
Collaboration en équipe
Applications Métiers
Individu
•
•
•
•
•
(Siebel, data warehouse, Apps spécifiques . . .)
Système d'information de l'entreprise homogène à tous les niveaux
Amélioration de l'efficacité des individus, des équipes, de l'entreprise
Consolidation des serveurs pour un faible TCO
Mise en œuvre de solutions métiers interopérables via les services Web
Services d'infrastructure Web
Data Model Lists
Content Management
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SharePoint et le réseau social
Espace communautaire
Tag Cloud
Feed
Discussions
Adhésion
SharePoint et le réseau social
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Activités de mes
collègues au sein
du réseau social
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SharePoint et le réseau social
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Mon profil
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Présence
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Parlons métier:
Bibliothèque de documents
Bibliothèque d’images et de vidéos
Language métier (taxonomie) & Tags de
document
Ensemble de document & Identifiant unique
Office Web Apps
Parlons volume:
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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