Remerciements
C’est avec un grand plaisir que je rØserve ces lignes en signe de gratitude et de
reconnaissance (cid:224) tous ceux qui ont contribuØ de prŁs ou de loin (cid:224) l’Ølaboration de ce
travail.
Nous tenons (cid:224) exprimer mes remerciements les plus vifs en premier lieu (cid:224) ceux qui
nous font l’honneur de participer et de siØger dans ce jury et Œtre les rapporteurs de ce
travail.
Nous tenons aussi (cid:224) remercier notre encadrant professionnel : Monsieur MOHA-
MED KOBAA pour son assistance et son suivi permanent.
Nous tenons (cid:224) remercier Monsieur ELYES JRAD, ingØnieur (cid:224) TALAN, pour
son soutien aussi bien moral que technique.
Nous remercions particuliŁrement Monsieur BAHJET BOUSAFARA, Direc-
teur de TALAN Tunisie International ainsi que l’ensemble de l’Øquipe pour avoir eu
l’amabilitØ de nous accueillir au sein de leur organisme et de nous avoir procurØ leurs
prØcieux conseils.
En(cid:28)n, Nos remerciements s’adressent aussi (cid:224) tous nos enseignants pour la qualitØ
de l’enseignement qu’ils nous ont prodiguØ durant nos Øtudes.
Table des matiŁres
Liste des (cid:28)gures
Liste des tableaux
Glossaire
Introduction gØnØrale
1 Cadre du projet
1.1
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 PrØsentation de Talan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.1
Secteurs d’activitØs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.2 Historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3 Talan tunisie
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4 PrØsentation du cathØdrale
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4.1 Objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4.2 Cadre de notre projet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4.2.1 ProblØmatique
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.4.2.2 PrØsentation du projet . . . . . . . . . . . . . . . . . .
vii
x
1
2
4
4
4
4
5
6
7
7
7
7
8
TABLE DES MATI¨RES
1.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2 Etude prØalable
2.1
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 Etat de l’art
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1
Informatique dØcisionnelle
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1.1
DØ(cid:28)nition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
iii
8
9
9
9
9
9
2.2.1.2
Le processus de prise de dØcision . . . . . . . . . . . .
10
2.2.1.3
Le systŁme d’information dØcisionnel . . . . . . . . . .
11
2.2.1.4
Les briques du dØcisionnel
. . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.2
Entrep(cid:244)t de donnØes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.2.1 DØ(cid:28)nition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.2.2
CaractØristiques de l’entrep(cid:244)t de donnØes . . . . . . .
14
2.2.3 ModØlisation multidimentionnelle . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.3.1 DØ(cid:28)nition :
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.2.3.2
Les concepts de base :
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
2.2.3.3
Les schØmas multidimensionnels . . . . . . . . . . . . .
16
2.2.3.4 MØthode de conception d’un schØma multidimensionnel 17
2.3 Aper(cid:231)u sur les outils dØcisionnels existants . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.3.1 Les serveurs OLAP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.3.1.1 PALO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.3.1.2 Mondrian \ JPivot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.3.2 Les outils ETL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
2.3.2.1 Talend open source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
TABLE DES MATI¨RES
iv
2.3.2.2 Pentaho Data Integration (Kettle)
. . . . . . . . . . .
20
2.3.2.3 Oracle Warehouse Builder
. . . . . . . . . . . . . . .
21
2.3.3 Comparaison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
3 SpØci(cid:28)cation
24
3.1
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.2 Etude du systŁme existant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.2.1 Processus et fonctionnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.2.2
Besoin d’un systŁme dØcisionnel
. . . . . . . . . . . . . . . . .
25
3.3
SpØci(cid:28)cation des besoins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
3.3.1 Besoins fonctionnels
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
3.3.2 Besoins non fonctionnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
3.4 Analyse des besoins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3.4.1 Les acteurs du systŁme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3.4.2 Diagrammes de cas d’utilisation gØnØral
. . . . . . . . . . . . .
27
3.4.3 Description de cas d’utilisation Gestion de l’entrep(cid:244)t de donnØes
29
3.4.3.1 Diagramme de cas d’utilisation . . . . . . . . . . . . .
29
3.4.3.2 Description textuelle de cas d’utilisation Extraire les
donnØes :
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
3.4.4 Description de cas d’utilisation Analyse des donnØes
. . . . . .
30
3.4.4.1 Diagramme de cas d’utilisation . . . . . . . . . . . . .
30
3.4.4.2 Description textuelle des cas d’utilisation Analyser les
donnØes :
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
TABLE DES MATI¨RES
3.4.4.3 Diagramme de sØquence . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.5 Description de cas d’utilisation Extraire les donnØes . . . . . . .
3.4.5.1 Diagramme de cas d’utilisation . . . . . . . . . . . . .
3.4.5.2 Description textuelle des cas d’utilisation . . . . . . . .
3.4.5.3 Diagramme de sØquence :
. . . . . . . . . . . . . . . .
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 Conception
4.1
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Publicité
4.2 Architecture globale de la solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3 Conception dØtaillØe
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1 Architecture du datawarehouse
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1.1 DØmarche adoptØe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.1.2 Conception du datawarehouse . . . . . . . . . . . . . .
4.4 Architecture du module ETL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4.1 Flux de contr(cid:244)le . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4.2 Flux de donnØes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 RØalisation
5.1
Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2 Environnement de travail . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1 Environnement matØriel
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2 Environnement logiciel
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.3 Choix des outils de travail
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
32
33
33
34
35
36
37
37
37
38
38
38
39
43
43
44
47
48
48
48
48
49
49
TABLE DES MATI¨RES
5.3
ImplØmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1 Construction de l’entrep(cid:244)t de donnØes (ETL)
. . . . . . . . . .
5.3.1.1
Importation de la base du systŁme d’information . . .
5.3.1.2 Construction des dimensions
. . . . . . . . . . . . . .
5.3.1.3 Construction des tables de fait
. . . . . . . . . . . . .
5.3.2 Exportation du job (cid:28)nal de l’extraction et exØcution . . . . . . .
5.3.3 CrØation et dØ(cid:28)nition des cubes avec schØma workbench . . . .
5.3.4
Interface Homme/Machine
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.4.1
L’analyse des donnØes . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.4.2 GØnØration des documents dØcisionnels . . . . . . . . .
5.4 ProblŁmes rencontrØs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5 Chronogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Conclusion gØnØrale
Bibliographie
Annexe A
Annexe B
Annexe C
vi
50
50
50
51
53
54
55
56
57
61
62
63
63
64
66
67
70
72
Liste des (cid:28)gures
1.1 Les secteurs d’activitØ de TALAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 Organisation de Talan Tunisie International
. . . . . . . . . . . . . . .
2.1 Processus de prise de dØcision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 Briques de l’informatique dØcisionnelle . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3 DonnØes intØgrØes
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4 DonnØes non volatiles
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.5 Architecture mondrian . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1 Diagramme de cas d’utilisation gØnØral de Cathedrale . . . . . . . . . .
3.2 Diagramme de cas d’utilisation : Gestion de l’entrep(cid:244)t de donnØes . . .
3.3 Diagramme de cas d’utilisation : Analyse des donnØes
. . . . . . . . .
3.4 Diagramme de sØquence : Analyse des donnØes
. . . . . . . . . . . . .
3.5 Diagramme de cas d’utilisation : " Extraire les donnØes" . . . . . . . .
3.6 Diagramme de sØquence : Extraire les donnØes . . . . . . . . . . . . . .
4.1 Architecture globale de la solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2 SchØma de l’entrep(cid:244)t de donnØes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3 La hiØrarchie " Temps_Semestre " . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
6
10
12
14
15
19
28
29
31
33
34
36
38
39
41
LISTE DES FIGURES
viii
4.4 La hiØrarchie " Temps_Trimestre" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
4.5 La hiØrarchie " Mission " . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
4.6 La hiØrarchie " Mission_tache " . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
4.7 Flux de contr(cid:244)le . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
4.8 Traitement de la dimension "Temps" . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
4.9 Traitement de la dimension "Resource humaine" . . . . . . . . . . . . .
46
4.10 Traitement des autres dimensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
4.11 Traitement de la mesure charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
5.1 projet de construction d’axe temporel d’extraction . . . . . . . . . . . .
51
5.2 Projet de construction d’axe temporel d’analyse . . . . . . . . . . . . .
52
5.3 Projet de construction de la dimension ressource humaine . . . . . . . .
52
5.4 Projet de construction de la table de fait a(cid:27)ectation_tache . . . . . . .
54
5.5 Projet (cid:28)nal d’extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
55
5.6 DØ(cid:28)nition des cubes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
5.7 Page d’accueil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
5.8 Analyse croisØe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
5.9 Explication des Outils
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
5.10 Analyse du nombre de jour chargØs pour tous le personnel en fonction
du temps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
5.11 Exemple d’analyse avec le language MDX . . . . . . . . . . . . . . . .
60
5.12 Analyse du nombre de jours chargØs pour tous les collaborateurs . . . .
61
5.13 Analyse du nombre de jours chargØs en fonction du quali(cid:28)cation et de
la mission . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
LISTE DES FIGURES
ix
5.14 Chronogramme du stage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
Liste des tableaux
2.1 Comparaison entre les outils ETL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
Publicité
Glossaire
BI : Business Intelligence .
OLAP : On-Line Analytical Processing .
MOLAP : Multidimensional On-Line Analytical Processing
ROLAP : Relational On-Line Analytical Processing.
MDX : MultiDimensional eXpressions.
CSV : Comma-Separated Values
XML : eXtensible Markup Language
SWT : Standard Widget Toolkit
ETL : Extract Transform Load.
Introduction gØnØrale
De nos jours, nous ne cessons d’Øvoluer et de toucher e(cid:30)cacement di(cid:27)Ørents do-
maines. Ce progrŁs vient contrer le phØnomŁne de blocage du processus normal
d’amØlioration et d’expansion de l’entreprise dß (cid:224) une organisation traditionnelle. En
e(cid:27)et, l’informatisation de l’entreprise a permis (cid:224) celle-ci de subir une vØritable mØta-
morphose tout en pro(cid:28)tant de multiples avantages.
Mais, confrontØs (cid:224) une masse Ønorme et diversi(cid:28)Øe de donnØes, les systŁmes d’infor-
mations de type relationnel qui reprØsentent depuis de nombreuses annØes la rØfØrence
en matiŁre de stockage de l’information ne rØpondent plus aux besoins des dØcideurs.
La qualitØ de l’information et la rapiditØ de son acquisition augmente l’e(cid:30)cacitØ des
prises de dØcisions et par la suite le dØveloppement rapide de l’entreprise. L’adoption de
nouvelles technologies sur lesquelles reposent les systŁmes d’information est dØsormais
inØvitable surtout avec la concurrence ascendante sur le marchØ.
Dans ce sens, l’informatique dØcisionnelle permet aux entreprises une meilleure
homogØnØitØ des donnØes et y ajoute de l’intelligence a(cid:28)n de rendre les dØcisions plus
adØquates. Ceci permet (cid:224) l’entreprise d’Œtre plus rØactive et Øvolutive pour mieux rØ-
pondre aux attentes des clients.
Les divers avantages de cette technologie poussent un grand nombre d’entreprises
(cid:224) l’adopter et (cid:224) b(cid:226)tir dessus leurs systŁmes d’information. Dans ce cadre, s’inscrit notre
projet de stage d’immersion en entreprise qui a pour but la conception et la rØalisation
d’un outil d’analyse et de reporting multidimensionnel.
Le prØsent document dØcrit le travail rØalisØ pendant notre stage e(cid:27)ectuØ au sein
de l’entreprise TALAN Tunisie International. Ce rapport est organisØ comme suit :
INTRODUCTION G(cid:201)N(cid:201)RALE
3
Le premier chapitre prØsente l’organisme d’accueil et le sujet (cid:224) traiter.
Le second chapitre consiste en une Øtude thØorique qui introduit quelques notions
de base dont la ma(cid:238)trise est indispensable pour le dØroulement de ce projet. De plus
une brŁve prØsentation de l’Øtude de l’existant.
Le troisiŁme chapitre prØsente tout d’abord une analyse des besoins, ensuite la
formalisation de la spØci(cid:28)cation du projet. Ceci permet de procØder (cid:224) la reprØsentation
de l’interaction de l’utilisateur avec le systŁme.
Le quatriŁme chapitre englobe toute la partie conception.
Le dernier chapitre traite tous les dØtails de la rØalisation : les outils de travail,
les di(cid:27)Ørentes Øtapes de la rØalisation du systŁme ainsi que quelques captures d’Øcran
illustrant les fonctionnalitØs.
Chapitre1 Cadre du projet
1.1 Introduction
Le prØsent chapitre a pour objectif de prØsenter dans une premiŁre section l’en-
treprise accueillante Talan Tunisie International. Ensuite, nous prØsentons le projet
CathØdrale comme le systŁme d’informations de l’entreprise TALAN.
1.2 PrØsentation de Talan
Talan [N1] est un acteur alternatif aux grandes sociØtØs de conseil et de services,
spØcialisØe dans le domaine de la refonte des processus mØtiers et l’intØgration des nou-
velles technologies et qui concentre son expertise sectorielle sur les Grands opØrateurs
de Services (Finance, TØlØcom, Utilities et Service Public). Ce groupe est composØ de
plus de trois cents consultants qui o(cid:27)rent leurs services aux grands groupes tels que So-
ciØtØ GØnØrale, BNP Paribas, CALyon, Caisse d’Øpargne, Natixis, Groupama, NPower,
Gaz de France, Bouygues Telecom, Neuf-Cegetel, Stade de France ...
1.2.1 Secteurs d’activitØs
L’activitØ de Talan se partage entre les prestations : De conseil et d’assistance (cid:224) la
Ma(cid:238)trise d’Ouvrage, de la refonte et l’optimisation des processus mØtiers, de support
aux grands projets de transformation, de l’alignement des systŁmes d’information aux
Chapitre 1. Cadre du projet
5
changements d’organisation et (cid:224) l’accompagnement au changement. Comme le montre
la (cid:28)gure 1.1, l’activitØ de TALAN s’Øtend (cid:224) trois grands domaines :
- Le dØveloppement de la performance des entreprises.
- L’intØgration des nouvelles technologies dans les systŁmes d’information des entre-
prises.
- Les fonctions de supports des systŁmes d’informations des entreprises.
Figure 1.1 (cid:22) Les secteurs d’activitØ de TALAN
1.2.2 Historique
Juin 2002 : crØation Septembre 2002 : Lancement de l’activitØ en France, au
Royaume-Uni et au Benelux.
Janvier 2006 : Ouverture du bureau de New York.
Mars 2006 : Lancement de l’activitØ "near-shore" en Tunisie.
FØvrier 2007 : Ouverture du bureau de Hong-Kong.
Chapitre 1. Cadre du projet
6
DØcembre 2008 : 320 consultants, 27 M¿de CA, 14% de rØsultat d’exploitation, 9,3%
de rØsultat net.
(cid:192) venir : Tokyo, Duba(cid:239).
1.3 Talan tunisie
Talan dØlivre ses savoir-faire mØtiers, fonctionnels et technologiques (cid:224) l’Øchelle in-
ternationale, avec des bureaux (cid:224) Paris, Londres, Tunis, New York et Hong Kong. En
2006, Talan a mis en place son centre de dØveloppement " near-shore " en Tunisie,
regroupant (cid:224) ce jour plus de 80 ingØnieurs de dØveloppement dans les nouvelles tech-
nologies. L’organisation de cette entreprise est prØsentØe dans la (cid:28)gure suivante.
Figure 1.2 (cid:22) Organisation de Talan Tunisie International
Chapitre 1. Cadre du projet
7
1.4 PrØsentation du cathØdrale
CathØdrale est le nom du systŁme d’information de Talan. Parmi les fonctionnalitØs
de CathØdrale citons :
- La gestion des ressources humaines : collaborateurs, candidats et compØtences de ces
derniers ;
- La gestion des projets : clients, contacts et surtout missions ;
- La gestion commerciale ;
- La facturation.
1.4.1 Objectifs
Un systŁme d’information a pour objectif d’amØliorer les processus de gestion, de
ma(cid:238)triser les aspects (cid:28)nanciers de l’entreprise dont l’objectif (cid:28)nal est d’anticiper les
besoins futurs.
Le besoin de collecter, de traiter et de di(cid:27)user des informations de l’entreprise, le
besoin de coordination croissant des activitØs au sein et entre les entreprises sont les
nouvelles sources de l’avantage concurrentiel. C’est au systŁme d’information de prendre
en charge ces besoins gr(cid:226)ce aux nouvelles technologies de l’information qui peuvent
accØlØrer les (cid:29)ux d’information, supprimer des t(cid:226)ches sans valeur ajoutØe et renforcer
la (cid:28)abilitØ et la qualitØ des processus. Toutefois, parmi ces nouvelles technologies le
reporting et l’analyse multidimensionnelle.
1.4.2 Cadre de notre projet
1.4.2.1 ProblØmatique
Les donnØes stockØes au niveau de la base du systŁme d’information ne sont pas
exploitØes (cid:224) travers des rapports couvrant le besoin des utilisateurs et des managers qui
ne cesse de cro(cid:238)tre avec le dØveloppement de l’activitØ. Le besoin analytique est traitØ
Chapitre 1. Cadre du projet
8
d’une maniŁre manuelle et non prØcise. Ce contexte de travail pØnalise la rØactivitØ de
l’entreprise dans la prise de dØcision et dans ses choix stratØgiques. A cet e(cid:27)et, TALAN
souhaite intØgrer une solution (cid:224) ce problŁme dans son nouveau systŁme d’information
CathØdrale en mode Web.
1.4.2.2 PrØsentation du projet
Notre mission consiste (cid:224) intØgrer une solution d’intelligence mØtier suivant le besoin
de l’entreprise. La solution permettra de faire l’extraction des donnØes, de naviguer dans
les cubes OLAP de la base multidimensionnelle con(cid:231)ue pour cette solution et gØnØrer les
rapports jugØs utiles pour la prise de dØcision. Cette application visera l’amØlioration
et la modernisation des fonctions de reporting, d’analyse de donnØes et de suivi .
1.5 Conclusion
Ce chapitre constitue une partie introductive dans laquelle une prØsentation des
organismes d’accueil a ØtØ ØlaborØe en premier lieu. En second lieu, une prØsentation
des grandes lignes du sujet a ØtØ Øtablie. Compte tenu de cette prØsentation, une Øtude
de l’Øtat de l’art est indispensable a(cid:28)n de dØ(cid:28)nir les grands axes (cid:224) dØvelopper puis
d’extraire les principales fonctionnalitØs (cid:224) satisfaire.
Chapitre2 Etude prØalable
2.1 Introduction
A(cid:28)n de rØussir les phases de conception et de dØveloppement, nous estimons qu’une
Øtude prØalable doit Œtre ØlaborØe. Pour ceci nous dØ(cid:28)nissons, en premier lieu, le concept
dØcisionnel, ensuite nous expliquons les di(cid:27)Ørentes Øtapes du processus de prise de dØ-
cision. En second lieu, nous Øtudions quelques concepts de base permettant de situer
le projet dans son contexte. En troisiŁme lieu, nous (cid:28)nissons cette Øtude par une des-
cription des outils dØcisionnels existants.
2.2 Etat de l’art
Comme notre travail consiste en une solution d’aide (cid:224) la dØcision, nous consacre-
rons cette partie (cid:224) une prØsentation de l’informatique dØcisionnelle ainsi que d’autres
concepts directement reliØs.
2.2.1
Informatique dØcisionnelle
2.2.1.1 DØ(cid:28)nition
Le dØcisionnel en anglais Business Intelligence est "un systŁme interprØtant des
donnØes complexes permettant aux dirigeants d’entreprise de prendre des dØcisions en
Chapitre 2. Etude prØalable
10
connaissance de cause". Le dØcisionnel couvre l’ensemble des technologies permettant,
en (cid:28)n de chemin, d’apporter une aide (cid:224) la dØcision, en fournissant au dØcideur des
informations sßres lui permettant de juger son activitØ. Cette dØmarche critique permet
une clairvoyance et, par consØquent une grande rapiditØ dans le processus de prise de
dØcision [N3].
2.2.1.2
Le processus de prise de dØcision
Une dØcision est le rØsultat d’un processus comportant le choix conscient entre plu-
sieurs solutions, en vue d’atteindre un objectif. Les Øtapes qui constituent le processus
de prise de dØcision sont les suivantes :
(cid:21) DØ(cid:28)nir le problŁme ;
(cid:21) Rassembler les faits et les donnØes ;
(cid:21) Evaluer et interprØter les faits et les donnØes ;
(cid:21) Etablir plusieurs solutions ;
(cid:21) DØcider (choisir une solution).
La (cid:28)gure 2.1 montre les Øtapes de prise de dØcision dØcrites ci-dessus.
Figure 2.1 (cid:22) Processus de prise de dØcision
Chapitre 2. Etude prØalable
11
Comme l’illustre dØj(cid:224) la (cid:28)gure 2.1, les systŁmes d’information dØcisionnels inter-
viennent dans la deuxiŁme et la troisiŁme Øtape. Nous allons dans la suite prØsenter le
systŁme d’information dØcisionnel ainsi que les briques du dØcisionnel.
2.2.1.3
Le systŁme d’information dØcisionnel
Le systŁme d’information dØcisionnel est un ensemble de donnØes organisØes de
fa(cid:231)on spØci(cid:28)que, facilement accessibles et appropriØes (cid:224) la prise de dØcision. Les sys-
tŁmes dØcisionnels sont gØnØralement dØdiØs aux cadres de l’entreprise pour les aider
au pilotage de l’activitØ. Ils consistent en une synthŁse d’informations opØrationnelles
internes ou externes, choisies pour leur pertinence et leur transversalitØ fonctionnelle,
et sont basØs sur des structures particuliŁres de stockage volumineux.
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Le principal intØrŒt d’un systŁme dØcisionnel est d’o(cid:27)rir au dØcideur une vision trans-
versale de l’entreprise intØgrant toutes ses dimensions [N4].
2.2.1.4
Les briques du dØcisionnel
Pour bien mener un projet dØcisionnel, les plateformes d’informatique dØcision-
nelles se basent sur un ensemble de briques. Ces briques (appelØes aussi des outils de
l’informatique dØcisionnelle) sont classØes en quatre catØgories correspondant chacune
(cid:224) une fonction spØci(cid:28)que :
(cid:21) Collecter, nettoyer et consolider les donnØes ;
(cid:21) Traiter les donnØes ;
(cid:21) Stocker les donnØes ;
(cid:21) Restituer les donnØes .
Le schØma de la (cid:28)gure 2.2 illustre les di(cid:27)Ørentes briques de l’informatique dØcision-
nelles.
Chapitre 2. Etude prØalable
12
Figure 2.2 (cid:22) Briques de l’informatique dØcisionnelle
Dans ce qui suit, nous dØtaillons les di(cid:27)Ørentes fonctions des outils de l’informatique
dØcisionnelle.
Collecte et traitement des donnØes :
La phase de collecte et de prØparation de donnØes est la phase la plus importante
dans un projet dØcisionnel. L’objectif majeur de cette Øtape est de transformer des
sources diverses de donnØes (bases de donnØes relationnelles, (cid:28)chiers plat, (cid:28)chier XML
ou autres) vers une base de donnØes centrale appelØe entrep(cid:244)t de donnØes.
Cette phase est assurØe par l’implication des outils d’extraction, de transformation et de
chargement (notØ ETC et appelØ ETL en anglais pour Extract, Transform and Load).
En e(cid:27)et, l’ETC est un outil permettant d’extraire des donnØes d’une base de production,
les modi(cid:28)er et Øventuellement les remettre dans un entrep(cid:244)t de donnØes.[N5]
Les principales fonctionnalitØs d’un ETC sont :
(cid:21) L’Extraction : permet l’accŁs aux di(cid:27)Ørents systŁmes de stockage de donnØes
a(cid:28)n de rØcupØrer les donnØes les plus importantes aprŁs leurs identi(cid:28)cations et
sØlection.
Chapitre 2. Etude prØalable
13
(cid:21) La Transformation : les donnØes extraites ne sont pas toutes correctes, c’est pour
cette raison quelles nØcessitent certaines vØri(cid:28)cations et transformations. C’est
(cid:224) ce niveau qu’intervient la fonctionnalitØ de la transformation qui a pour but
de nettoyer et reformater les donnØes a(cid:28)n d’Øliminer les redondances.
(cid:21) Le Chargement : consiste (cid:224) consolider les donnØes extraites et nettoyØes dans
un entrep(cid:244)t de donnØes.
Stockage des donnØes :
AprŁs avoir collectØ et prØparØ les donnØes pertinentes, nous procØdons (cid:224) leur stockage
dans un entrep(cid:244)t ou un magasin de donnØes. Celles-ci sont stockØes selon une organi-
sation propre au concept dØcisionnel axØ sur les besoins d’analyse et d’accessibilitØ.
Restitution des donnØes
Une fois nettoyØes, stockØes, consolidØes et rendues accessibles, les donnØes sont main-
tenant utilisables. Selon les besoins, di(cid:27)Ørents types d’exploitations seront envisagØs :
- Analyser les donnØes avec les outils de type OLAP pour les analyses multidimension-
nelles ;
- Assister les dØcideurs avec les tableaux de bord 1 prØsentant les indicateurs clØ de
performance ;
- Communiquer la performance avec le Reporting 2 .
2.2.2
Entrep(cid:244)t de donnØes
2.2.2.1 DØ(cid:28)nition
La dØ(cid:28)nition la plus communØment acceptØe d’un entrep(cid:244)t de donnØes (appelØ
aussi datawarehouse) tourne autour de quatre caractØristiques (l’intØgration, l’orien-
tation sujet, la sensibilitØ au temps et la non-volatilitØ) et d’un objectif : l’aide (cid:224) la
1. Un tableau de bord est un instrument de mesure de la performance facilitant le pilotage d’une
ou plusieurs activitØs dans le cadre d’une dØmarche de progrŁs
2. Reporting : Action d’extraction de donnØes pour une prØsentation synthØtiques sous forme de
rapport
Chapitre 2. Etude prØalable
14
dØcision. Cette dØ(cid:28)nition a ØtØ proposØe en 1990 par Bill Inmon 3et est la suivante : "
Le datawarehouse est une collection de donnØes orientØes sujet, intØgrØes, non volatiles
et historisØes, organisØes pour le support d’un processus d’aide (cid:224) la dØcision " [1].
2.2.2.2 CaractØristiques de l’entrep(cid:244)t de donnØes
(cid:21) DonnØes orientØes sujet :
Le datawarehouse est orientØ sujets, cela signi(cid:28)e que les donnØes collectØes
doivent Œtre triØes par thŁme (sujets majeurs, mØtiers) vs systŁmes de produc-
tion : processus fonctionnels.
(cid:21) DonnØes intØgrØes : (voir (cid:28)gure 2.3)
Le datawarehouse est composØ de donnØes intØgrØes, elles proviennent de sys-
tŁmes sources hØtØrogŁnes donc un nettoyage prØalable des donnØes est nØces-
saire dans le but d’assurØ la cohØrence, la normalisation et la prise en compte
des contraintes rØfØrentielles et des rŁgles de gestion.
Figure 2.3 (cid:22) DonnØes intØgrØes
(cid:21) DonnØes non volatiles(voir (cid:28)gure 2.4)
Les donnØes du datawarehouse sont non volatiles ce qui signi(cid:28)e que les donnØes
ne disparaissent pas et ne changent ni au (cid:28)l des traitements ni au (cid:28)l du temps
(Read Only).
3. Bill Inmon, reconnu comme le " pŁre d’entreposage de donnØes ". C’est un expert en gestion
de base de donnØes et en conception d’entrep(cid:244)t de donnØes
Chapitre 2. Etude prØalable
15
Figure 2.4 (cid:22) DonnØes non volatiles
(cid:21) DonnØes historisØes
Les donnØes du datawarehouse sont aussi historisØes, donc horodatØes et par
suite on peut visualiser l’Øvolution dans le temps d’une valeur donnØe.
2.2.3 ModØlisation multidimentionnelle
2.2.3.1 DØ(cid:28)nition :
La modØlisation multidimensionnelle souvent appelØe modØlisation OLAP se prØ-
sente comme une alternative au modŁle relationnel. Elle correspond mieux aux besoins
du dØcideur tout en intØgrant la modØlisation par sujet [B2]. En e(cid:27)et, la modØlisation
multidimensionnelle est une mØthode de conception logique qui vise (cid:224) prØsenter les
donnØes sous une forme standardisØe intuitive et qui permet des accŁs hautement
performants. Elle aboutit (cid:224) prØsenter les donnØes non pas sous forme de table mais de
cubes centrØs sur une activitØ. Ce type de modØlisation considŁre les donnØes comme
des points dans un espace (cid:224) plusieurs dimensions. Ces points reprØsentent les centres
d’intØrŒt dØcisionnels (sujets) analysØs en fonction des di(cid:27)Ørents axes d’analyse.[3]
Chapitre 2. Etude prØalable
16
2.2.3.2 Les concepts de base :
(cid:21) Fait :
C’est un sujet d’analyse c’est-(cid:224)-dire un centre d’intØrŒt dØcisionnel. Il regroupe
un ensemble d’attributs numØriques reprØsentant les mesures d’activitØ.
(cid:21) Mesure :
C’est un sujet d’analyse c’est-(cid:224)-dire un centre d’intØrŒt dØcisionnel. Il regroupe
un ensemble d’attributs numØriques reprØsentant les mesures d’activitØ.
(cid:21) Dimension :
C’est un axe d’analyse selon lequel sont visualisØes les mesures d’activitØ d’un
sujet d’analyse.
(cid:21) ParamŁtre :
C’est un attribut appartenant (cid:224) une dimension. Il reprØsente un niveau de dØtail
selon lequel sont visualisØes les mesures d’activitØ d’un sujet d’analyse.
(cid:21) HiØrarchie :
C’est une perspective d’analyse dØ(cid:28)nie dans une dimension. Elle regroupe un en-
semble de paramŁtres organisØs de la granularitØ la plus petite vers la granularitØ
la plus gØnØrale.
2.2.3.3 Les schØmas multidimensionnels
Les schØmas multidimensionnels les plus connus sont :
(cid:21) SchØma en Øtoile :
Il comporte un seul sujet d’analyse (fait) englobant un ou plusieurs indicateurs
(mesures). Ce schØma opŁre selon plusieurs axes d’analyse (dimensions) compor-
tant la description des paramŁtres selon plusieurs perspectives d’analyse (hiØ-
rarchie) organisant les paramŁtres en di(cid:27)Ørentes granularitØs.
(cid:21) SchØma en (cid:29)ocon de neige :
Il est, en fait, le modŁle en Øtoile avec une normalisation des dimensions lorsque
Chapitre 2. Etude prØalable
17
celles-ci s’avŁrent trop volumineuses.
(cid:21) SchØma en constellation :
Il comporte plusieurs sujets d’analyse (fait) et plusieurs axes d’analyse (dimen-
sions) pouvant Œtre partagØs entre les di(cid:27)Ørents faits.
2.2.3.4 MØthode de conception d’un schØma multidimensionnel
(cid:21) Les mØthodes ascendantes :
Elles utilisent les sources de donnØes pour dØ(cid:28)nir les besoins des dØcideurs et
pour concevoir les schØmas dimensionnels. Ces mØthodes considŁrent que les
informations pertinentes pour la prise de dØcision se trouvent dans la source.
Seulement, les besoins des utilisateurs sont trŁs Øvolutifs et di(cid:30)ciles (cid:224) dØ(cid:28)nir
d’oø le risque d’obtenir un schØma instable en se basant sur ces besoins dans la
modØlisation dimensionnelle.
(cid:21) Les mØthodes descendantes :
les donnØes des sources ne sont pas prises en compte car ces mØthodes consi-
dŁrent que l’objectif d’un modŁle dimensionnel est de rØpondre aux besoins des
utilisateurs. Elles se basent uniquement sur la spØci(cid:28)cation de ces besoins pour
dØ(cid:28)nir les sujets et les axes de l’analyse en nØgligeant la structure et le contenu
des sources (cid:224) partir desquelles les donnØes dØcisionnelles sont extraites.
(cid:21) Les mØthodes mixtes :
Elles combinent les deux mØthodes prØcØdentes et essayent de combler les lacunes
de chacune d’elles. Ces mØthodes se basent sur les donnØes sources pour dØ(cid:28)nir
le schØma dimensionnel en y intØgrant les besoins des utilisateurs.
2.3 Aper(cid:231)u sur les outils dØcisionnels existants
A(cid:28)n de dØvelopper une solution compØtitive, une Øtude des outils dØj(cid:224) existants
est indispensable. En e(cid:27)et, il existe divers outils d’analyse et de reporting rØpondant
(cid:224) des fonctionnalitØs bien spØci(cid:28)ques. Nous allons nous focaliser dans cette Øtude aux
Chapitre 2. Etude prØalable
18
serveurs OLAP et aux di(cid:27)Ørents ETL.
2.3.1 Les serveurs OLAP
Pour choisir un moteur OLAP performant et e(cid:30)cace, nous avons disposØ de deux
Moteur (Mondrian et Palo ) pour les Øtudier, les comparer et en(cid:28)n faire le bon choix.
2.3.1.1 PALO
Palo fait de la catØgorie M-OLAP, ce qui lui permet d’obtenir de trŁs bons temps
de rØponse. Il s’intØgre dans le tableur Excel et permet d’insØrer des donnØes multidi-
mensionnelles dans les feuilles de calcul. Cette intØgration permet de tirer partie des
fonctionnalitØs graphiques d’Excel, il peut Œtre utilisØ avec les langages Java et PHP.
Cependant, il ne supporte pas le langage MDX. 4
2.3.1.2 Mondrian \ JPivot
Mondrian[N6] est un serveur OLAP disponible sous licence open source. Il fait
partie de la catØgorie des serveurs R-OLAP, c’est-(cid:224)-dire qu’il accŁde (cid:224) des donnØes
contenues dans une base relationnelle. Mondrian exØcute des requŒtes utilisant le lan-
gage MDX. Ce langage permet de crØer des requŒtes dont l’Øquivalent en langue SQL
nØcessiterait un grand nombre de requŒtes et des temps d’exØcution beaucoup plus
longs. Ce serveur est le plus souvent utilisØ conjointement avec JPivot 5.
Un cube Mondrian peut Øgalement Œtre implØmentØ dans une plateforme telle que Jas-
per, Pentaho ou SpagoBI. L’interrogation se fera alors (cid:224) travers l’outil " JPivot ", en
4. Le MDX (de l’anglais Multidimensional Expressions, (cid:19) expressions multidimensionnelles (cid:20)) est
un langage de requŒte pour les bases de donnØes OLAP, analogue au r(cid:244)le de SQL pour les Bases de
donnØes relationnelles. C’est aussi un langage de calcul avec une syntaxe similaire (cid:224) celle des tableurs
5. un outil qui est un outil qui propose une interface graphique de consultation et manipulation
des donnØes.Cette librairie permet d’extraire et de prØsenter les donnØes d’une base relationnelle (cid:224)
Publicité
travers une reprØsentation sous fo...