Dédicaces
Je dédie ce modeste projet de fin d'étude
À
Mes chers parents, mon soutien moral, mes sources de joie et bonheurs merci pour l’amour et la tendresse dont vous m’avez toujours prodigué qui me permet d'envisager l'avenir comme un défi. Merci d’être toujours là pour moi, merci d’être tout simplement mes parents.
À
Ma sœur Asma
Mon âme éternelle, que j’aime beaucoup, qui m’a soutenue toujours, je te souhaite une vie pleine de bonheur et de succès.
À
Ma chère Binôme Malek
Merci pour votre soutien et encouragement
Et À
Toute ma famille
Pour tous les moments inoubliables et les bonheurs que nous avons passés ensemble…
Nassima Elferkhsi
Dédicaces
Je dédie ce modeste projet de fin d'étude
À
Mes chers parents, mes raisons d’être, les mots me manquent pour exprimer toute la reconnaissance, la fierté et le profond amour que je vous porte. Vous êtes la lanterne qui éclaire mon chemin et m’illumine d'affection et d'amour. Que dieu vous protège et vous offre santé et longue vie
À
Ma chère sœur Siwar et mon cher frère Mohamed Ghailen
En témoignage de l’attachement, de l’amour et de l’affection que je porte pour vous, je vous remercie pour votre hospitalité sans égal et votre affection si sincère.
À
Ma chère Binôme Nassima
Merci pour votre patience, votre entente et votre dévouement à ce travail
Et À
Toute ma famille
Pour l'amour et le respect que vous m'avez toujours accordé
Malek Ben Dhia
Remerciements
Nous tenons à exprimer nos remerciements et notre gratitude à tous ceux et
celles qui nous ont apporté leur aide, leurs encouragements et leur soutien pour la
réalisation de ce travail.
Nous tenons, à remercier Mme Nadia Yaakoubi pour son encadrement, sa
patience et ses conseils toujours avisés tout au long de ce projet.
Nous tenons aussi à remercier Monsieur Mounir Melliti, chef de département
Big Data et BI à Orange Tunisie notre encadrant dans l’entreprise pour sa
confiance, ses précieux conseils, sa disponibilité et son dévouement profond.
Nous sommes reconnaissantes aussi à Mme Emna Khedhri, Mme Imen Basly
et M Bassem Ayadi pour le soutien et l’encouragement.
Nos remerciements les plus chaleureux à toute l’équipe BI & Big Data : Chiraz
Derouiche, Mourad Nasri, Sabrine Fejjari pour leurs conseils précieux qui nous ont
guidés tout au long de notre projet de fin d’études.
Et finalement, notre reconnaissance s’adresse d’avance à l’ensemble de la
direction de l’Institut Supérieur de Gestion et également aux jurys pour l’intérêt
qu’ils apportent à notre travail.
Merci à Tous
Table des matières
Introduction générale .................................................................................................................. 1
Chapitre 1 : Étude de projet ....................................................................................................... 3
Introduction ................................................................................................................................ 4
1. Présentation de l’organisme d’accueil ................................................................................ 4
1.1. Organigramme de l’organisme d’accueil .................................................................... 4
1.2. Les services d’Orange Tunisie .................................................................................... 6
2. Présentation du projet ......................................................................................................... 6
2.1. Cadre général du projet ................................................................................................ 6
2.2. Notions théoriques liées au projet ............................................................................... 7
2.3. Etude de l’existant ....................................................................................................... 8
2.4. Critique de l’existant .................................................................................................. 11
2.5. Solution proposée ....................................................................................................... 12
3. Méthodologie adoptée ....................................................................................................... 12
3.1. Méthode Agile ........................................................................................................... 12
3.2. Méthode Balanced Scorecard .................................................................................... 13
3.3. Méthode adoptée : GIMSI ......................................................................................... 13
3.4. Pourquoi GIMSI ........................................................................................................ 13
4. Diagramme de GANTT .................................................................................................... 16
Conclusion ................................................................................................................................ 17
Chapitre 2 : État de l’art ........................................................................................................... 18
Introduction .............................................................................................................................. 19
1. Apache Hadoop ................................................................................................................. 19
2. Hadoop Distributed File System ....................................................................................... 19
3. Hadoop MapReduce .......................................................................................................... 20
4. Hadoop User Experience (HUE)....................................................................................... 20
5. Apache Hive ...................................................................................................................... 22
6. Apache Spark .................................................................................................................... 22
7. Étude comparative ............................................................................................................ 23
7.1. Qlik Sense ...................................................................................................................... 23
7.2. Tableau Software ........................................................................................................... 24
7.3. Kibana ............................................................................................................................ 24
7.4. Pourquoi Arcadia ........................................................................................................... 24
8. Arcadia Data ..................................................................................................................... 25
Conclusion ................................................................................................................................ 29
Chapitre 3 : Conception ............................................................................................................ 30
Introduction .............................................................................................................................. 31
1. Définitions des objectifs ................................................................................................... 31
1.1. Les besoins fonctionnels ............................................................................................ 31
1.2. Les besoins non fonctionnels ..................................................................................... 32
2. Conception des tableaux de bord ...................................................................................... 32
2.1. Structure du tableau de bord ...................................................................................... 33
2.2. Fonctions principales d’un tableau de bord ............................................................... 34
3.
Identification des indicateurs ............................................................................................ 34
3.1.
Indicateur clé de performance ................................................................................... 34
3.2. Les indicateurs choisis ............................................................................................... 35
4. Collecte des informations ................................................................................................. 37
4.1. Etude empirique des données du sonde Astellia ....................................................... 38
Publicité
4.1.1. La sonde Astellia ........................................................................................................ 38
4.1.2. Les étapes de l’étude réalisée ..................................................................................... 38
4.2. Etude empirique des données de la sonde Otarie ...................................................... 44
4.2.1. La sonde Otarie .......................................................................................................... 44
4.2.2. Les étapes de l’étude réalisée ..................................................................................... 44
4.3. Création des tables Hive ............................................................................................ 49
4.4. Création d’un Job Oozie ............................................................................................ 53
4.5. Création du tableau de bord ....................................................................................... 55
4.5.1. Imploration des fichiers.............................................................................................. 55
4.5.2. Création des tableaux de bords .................................................................................. 58
5. Le système de tableau de bord .......................................................................................... 63
5.1. Tableau de bord Otarie .............................................................................................. 63
5.2. Tableau de bord Astellia ............................................................................................ 66
Conclusion ................................................................................................................................ 68
Chapitre 4 : Mise en œuvre et Audit ........................................................................................ 25
Introduction .............................................................................................................................. 70
1. Mise en œuvre ................................................................................................................... 70
1.1. Choix de progiciel ..................................................................................................... 70
1.2.
Intégration et déploiement ......................................................................................... 70
2. L’Audit ............................................................................................................................. 71
Conclusion ................................................................................................................................ 71
Conclusion et Perspectives ....................................................................................................... 72
Webographie ............................................................................................................................ 73
Liste des figures
Figure 1 : Organigramme de l'organisme d'accueil ................................................................................. 5 Figure 2 : Les 3 V du Big Data [2] ............................................................................................................. 7 Figure 3 : Echantillon de CDR Otarie ....................................................................................................... 9 Figure 4 : Diagramme Kibana présente Max débit par gouvernorat (Ko) ............................................. 10 Figure 5 : Diagramme Kibana présente le nombre de connexion par période ..................................... 11 Figure 6 : Les fonctions du tableau de bord [10] ................................................................................... 14 Figure 7 : Diagramme de Gantt ............................................................................................................. 16 Figure 8 : Architecture globale de Hue [18] .......................................................................................... 20 Figure 9 : Ecosystème Hadoop [19] ....................................................................................................... 21 Figure 10 : Applications de Hue ............................................................................................................. 21 Figure 11 : Vue d’ensemble de l’architecture de Hive [23] ................................................................... 22 Figure 12 : Régression logistique dans Hadoop et Spark [26] ............................................................... 23 Figure 13 : Les différentes connexions d’Arcadia .................................................................................. 26 Figure 14 : Types de jointure dans l'interface de connexions de colonnes .......................................... 27 Figure 15 : Modification du modèle de données .................................................................................. 27 Figure 16 : interface de sélection de table pour la jointure .................................................................. 28 Figure 17 : Interface Edit Join ................................................................................................................ 28 Figure 18 : Modification du type de jointure de gauche Jointure de droit ........................................... 29 Figure 19 : Management de la performance ......................................................................................... 33 Figure 20 : Nombre de CDR (par jour) ................................................................................................... 38 Figure 21 : Cellule la plus utilisée en voix .............................................................................................. 41 Figure 22 : Nombre des appels échoués par cellule .............................................................................. 42 Figure 23 : Nombre des appels coupés par phase ................................................................................ 42 Figure 24 : Nombre d'appels sortants avec la technologie 3G .............................................................. 43 Figure 25 : L’emplacement de la cellule qui rencontre plus de problèmes .......................................... 44 Figure 26 : Application la plus utilisée ................................................................................................... 46 Figure 27 : Distribution des clients ........................................................................................................ 47 Figure 28 : Détermination nom de la cellule ......................................................................................... 47 Figure 29 : Cellule la plus utilisée en data ............................................................................................. 48 Figure 30 : L’heure de l’utilisation maximale d’une application ........................................................... 48 Figure 31 : Méthode de création une DataFrame ................................................................................. 49 Figure 32 : Interface Notebook ............................................................................................................. 50 Figure 33 : Code Import ......................................................................................................................... 50 Figure 34 : Création d'une Dataframe ................................................................................................... 51 Figure 35 : Exemple de DataFrame ....................................................................................................... 52 Figure 36 : Requête de création de table Hive ...................................................................................... 52 Figure 37 : Création de table Hive ......................................................................................................... 53 Figure 38 : Workflow Oozie ................................................................................................................... 54 Figure 39 : Coordinateur Oozie ............................................................................................................. 55 Figure 40 : Interface d’importation d’un fichier .................................................................................... 56 Figure 41 : Interface d'affectation de fichier ......................................................................................... 56 Figure 42 : L'interface de confirmation de l'import de fichier .............................................................. 57
Figure 43 : L'interface de création de la nouvelle Dataset .................................................................... 58 Figure 44 : Les différents types de graphiques d'Arcadia ..................................................................... 58 Figure 45 : Histogramme empilé de consommation des applications par heure ................................. 59 Figure 46 : Courbe d’évolution des échecs des appels ......................................................................... 60 Figure 47 : Courbe de visualisation de Peak Hour ................................................................................. 60 Figure 48 : Taux de satisfaction ............................................................................................................. 61 Figure 49 : Distribution des operateurs ................................................................................................ 62 Figure 50 : Visualisation cartographique ............................................................................................... 62 Figure 51 : Tableau de bord Otarie ....................................................................................................... 65 Figure 52 : Tableau de bord Astelia ....................................................................................................... 68
Liste des tableaux
Tableau 1 : Les étapes de la méthode Gimsi ......................................................................................... 15 Tableau 2 : Champs de la sonde Astellia utilisés .................................................................................. 40 Tableau 3 : Champs de la sonde Otarie utilisés ..................................................................................... 45
Introduction générale
Introduction générale
Aujourd’hui avec l’innovation technologique, la téléphonie mobile est devenue l’une
des technologies les plus utilisées. Elle fournit une source très riche d’informations et joue un
rôle important dans des différents domaines. Pour cela le service de télécommunications sans
fil connaît une croissance énorme dans le monde.
Cependant, parler de téléphonie mobile sans évoquer le contexte réseau serait maladroit.
En effet, le réseau de communication transporte une masse multitude de données différentes,
ce qui impose aux opérateurs de fournir un bon service réseau et à développer les
infrastructures pour garantir la meilleure couverture géographique et la bonne expérience
client.
Les opérateurs de télécommunications veulent valoriser les données et développer des
systèmes spécifiques à l’analyse de la qualité du réseau, d’évaluer et de suivre l’expérience
client. Mais le défi actuel est de gérer la volumétrie des données et leur complexité pour
pouvoir tirer des connaissances pertinentes. Ce volume de données force les opérateurs de
basculer vers les technologies Big Data qui ont la capacité de traiter cette collecte massive, de
présenter une analyse plus fine de données et d’anticiper des nouveautés dans le monde.
C’est dans ce contexte que s’oriente notre projet de fin d’étude qui vise à mettre en
place un outil d’aide à la décision pour le suivi de la qualité de réseau en se basant sur les
technologies récentes du Big Data pour Orange Tunisie. Notre système a comme objectif de
montrer les grandeurs et les indicateurs de la bonne performance en matière de qualité réseau.
Pour élaborer notre rapport nous avons adopté la méthodologie GIMSI, il se compose de
quatre chapitres plus une introduction générale et une conclusion.
Le premier chapitre « Étude de projet » est un chapitre qui présente notre projet,
l’entreprise d’accueil et l’approche adoptée.
Le deuxième chapitre « État de l’art » qui présente l’ensemble des outils à utiliser.
Le troisième chapitre est intitulé « Conception ». Durant ce chapitre nous avons mis en
valeur les objectifs du projet, la conception de nos tableaux de bord, l’identification
des indicateurs, la collecte des informations et nous finissons par la présentation du
système de tableau de bord.
1
Introduction générale
Le quatrième chapitre « Mise en œuvre et audit » regroupe de manière générale les
deux dernières étapes de la méthodologie qui présente le choix des progiciels, le
déploiement de projet et le suivi.
2
Chapitre 1
Étude de projet
Chapitre 1 : Étude de projet
Introduction
L’étude du projet fera l’objet de notre premier chapitre. Premièrement, nous présentons
l’organisme d’accueil et nous précisons le cadre du projet. Nous enchaînons par la suite par
l’étude de l’existant, la problématique du projet, la solution proposée, et nous finissons par le
choix de la méthodologie de conception.
1. Présentation de l’organisme d’accueil
Orange Tunisie est l'un des principaux opérateurs de télécommunications en Tunisie,
depuis mai 2010. Après deux mois de son lancement, il a pu se différencier de ses concurrents
où il a réussi à attirer 650 000 abonnés. Par ailleurs, en 2014 le nombre d’abonnés a dépassé
les deux millions d’abonnés.
Pour répondre aux attentes de ses clients, Orange Tunisie s'appuie sur un grand marché
de vente directe et indirecte qui dépasse 400 points de vente. Ce réseau changera selon la
couverture géographique d'Orange Tunisie.
L'opérateur a été toujours le bâtisseur dans le marché de télécommunications, en
proposant de nouveaux services avec des technologiques avancées, notamment la technologie
4G dont sa couverture réseau s'étale sur 60 % de la population tunisienne.
Grâce à son innovation technologique et son savoir-faire, Orange Tunisie a réussie
d'attirer plus de 3 363 299 abonnés mobiles et de devenir l'opérateur préféré sur le marché
tunisien, en essayant d'améliorer ses services et fidéliser ses clients.
1.1. Organigramme de l’organisme d’accueil
La figure 1 montre l'organigramme de l'entreprise Orange Tunisie. En effet, l’entreprise
comprend quatorze directions avec des domaines d'activités différentes, qui coopèrent afin de
garantir une qualité de service satisfaisante à ses clients.
Durant notre stage de fin d’études nous avons établi notre mission au sein du
département Big Data et BI (Business Intelligence) et plus précisément dans le service Front
office en tant qu’analystes de données.
Le service Front office ou aussi nommé le service Business Intelligence représente une
équipe que l’Entreprise Orange Tunisie a consacré pour la gestion des systèmes
Publicité
d’information. Les principales missions réalisées par l’équipe sont :
4
Chapitre 1 : Étude de projet
-La mise en place des systèmes informatiques décisionnels.
- Le recueil et l’analyse des besoins.
-La mise en place une base de données (Operational Data Store) pour la collecte, le nettoyage
et l’intégration des données à partir des sources différents
- La mise en place d’un entrepôt de données (DWH) et d’un magasin de données (Datamart)
pour le stockage des données d’Achats, de Ventes, de Stocks ou de Transport…
- La mise en place d’une solution ETL (Extract-Transform-Load) pour le chargement et le
traitement des données entre les systèmes sources, L’ODS, le DWH ou les Datamarts.
Figure 1 : Organigramme de l'organisme d'accueil
Nous détaillerons dans le reste de ce rapport les objectifs et le travail réalisé dans le
cadre de notre projet au sein d’Orange Tunisie.
5
Chapitre 1 : Étude de projet
1.2. Les services d’Orange Tunisie
Nous distinguons les deux services suivants :
La téléphonie mobile
Orange Tunisie offre à ses clients des puces électroniques compatibles avec les
appareils téléphoniques. Une fois la puce est activée, le client peut bénéficier d’un accès au
réseau mobile.
La téléphonie fixe et internet :
L'opérateur Orange met à disposition des consommateurs des lignes ADSL et offre des
services d'accès à une connexion internet, facile à installer et utiliser or il suffit d'ajouter
l'équipement approprié et d'y accorder le logement. La connexion internet peut être partagée
par des câbles qui se connectent à des appareils électroniques ou par Wi-Fi.
Orange Tunisie fourni un appareil électronique Flybox, qui comprend un modem
ADSL, un routeur Ethernet et Wi-Fi. Cet appareil permet de partager la connexion à plusieurs
types de terminaux, donc le client peut bénéficier d'un accès à plusieurs types de services
(téléphonies, télédiffusion, vidéo à la demande...) sans être obligé d'utiliser les câbles.
Notre projet de fin d’études s’axe sur la consommation des clients au niveau de la
téléphonie mobile voix et internet mobile ou la consommation des appareils Flybox.
2. Présentation du projet
2.1. Cadre général du projet
Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet de fin d’études pour l’obtention d’un
diplôme de Licence Applique en Informatique Décisionnelle à l’Institut Supérieur de Gestion
de Tunis. Notre stage a été effectué au sein de l’entreprise « Orange Tunisie ». Le sujet qu’il
nous a été proposé consiste à mettre en place un outil d’aide à la décision pour le suivi de
la qualité réseau en se basant sur les technologies récentes du Big Data.
6
Chapitre 1 : Étude de projet
2.2. Notions théoriques liées au projet
Le grand volume des données numériques a forcé les chercheurs à trouver des nouvelles
manières de voir et d’analyser le monde. Il s’agit de découvrir de nouveaux ordres de
grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la
présentation des données. Ainsi est né le « Big Data ». Il s’agit d’un concept permettant de
stocker un nombre indicible d’informations dans une base numérique. En effet, ils désignent
un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de
données ou de gestion de l’information ne peut vraiment traiter.
Ce concept regroupe une famille d’outils qui répondent à une triple problématique dite
règle des 3V. Il s’agit notamment d’un Volume de données considérable à traiter, une grande
Variété d’informations (venant de diverses sources, non-structurées, organisées, Open…), et
un certain niveau de Vélocité à atteindre, autrement dit la fréquence de création, collecte et
partage de ces données. [1]
Figure 2 : Les 3 V du Big Data [2]
7
Chapitre 1 : Étude de projet
2.3. Etude de l’existant
L’étude de l’existant est une étape cruciale qui permet d’analyser les processus pour
définir les forces et les faiblesses d’un produit dans le but d’identifier les besoins du client.
En effet, Orange Tunisie est l’une des premières entreprises ayant opté pour l’utilisation
des nouvelles technologies de Big Data pour le stockage et la gestion des données. En effet, la
quantité d’informations générée par les clients d’opérateur téléphonique est très importante,
très varié et en constante évolution ce qui rend le processus de suivi de la qualité réseau
compliqué et coûteux en terme du temps.
Au sein d’Orange Tunisie, les données stockées dans l’entrepôt de données sont
collectées à partir des deux sondes Astellia et Otarie consistent en des relevés détaillés des
communications (CDR : Call Detail Records) contenant des informations importants sur
l’utilisation des téléphones mobiles.
Les CDR (Call Detail Records) sont connues comme des statistiques d’appel qui
regroupent l'ensemble de données utilisées recueillies concernant un appel (fixe, VoIP,
mobile). Ces données sont recueillies par les opérateurs de téléphonies et peuvent être
réutilisées pour l'optimisation du réseau Service Assurance et le Performance Management, la
facturation et la détection d'incident. [3]
Ce qui concerne les sondes, Astellia est l'un des principaux fournisseurs d'informations
sur les abonnés et leur utilisation du réseau. Les solutions de surveillance et dépannage en
temps réel d’Astellia optimisent en toute indépendance l’ensemble des réseaux, de bout en
bout depuis l’accès radio jusqu’au cœur de réseau. [4]
Otarie est un outil interne de suivi des volumétries et de la QoS (qualité de service) du
trafic data mobile (web, streaming, MMS…) sur les réseaux 2G/3G/4G. [5]
A titre d'exemple, la figure 3 représente un rapport CDR généré à partir de la sonde
Otarie.
8
Chapitre 1 : Étude de projet
Figure 3 : Echantillon de CDR Otarie
Pour faire le suivi de la qualité du réseau, l’équipe front office d’Orange Tunisie
visualise les données générées par les deux sondes en utilisent les outils de DataViz Nova
Care et Kibana et l’outil d’intégration et stockage des données ElasticSearch.
Elasticsearch : est un moteur de recherche basé sur Lucene permettant de centraliser
les opérations d’indexation et de services de résultat.
Kibana : est une plateforme open source de visualisation de données pour
ElasticSearch. Il fournit des fonctions de visualisation sur du contenu indexé dans une
grappe ElasticSearch. Les utilisateurs peuvent créer des diagrammes en barre, en
ligne, des nuages de points, des camemberts et des cartes de grands volumes de
données. [6]
Publicité
Nova Care : est une application web qui permet de traiter et visualiser les données de
sonde Astellia sous forme de tableaux de bords.
9
Chapitre 1 : Étude de projet
Le diagramme Kibana de la figure 4 permet de représenter le Max débit par gouvernorat
ainsi que le Max débit de chaque délégation de gouvernorat. La présentation n'est pas claire et
lisible. Les couleurs associent pour les délégations ne sont pas uniques, on peut trouver
plusieurs délégations de différentes gouvernorats avec la même couleur et c'est le cas de «
Medenine Sud » et « EL Alia ».
Figure 4 : Diagramme Kibana présente Max débit par gouvernorat (Ko)
Le figure 5 montre le diagramme de kibana qui présente le nombre de connexion par
période de jour (Day /Night). Ce diagramme ne peut pas nous informer de l'heure et
l'application les plus utilisées par jour ou par évènement.
10
Chapitre 1 : Étude de projet
Figure 5 : Diagramme Kibana présente le nombre de connexion par période
2.4. Critique de l’existant
Nova care, Kibana et ElasticSearch présentent de nombreux avantages comme
l’analyse, la flexibilité et la haute disponibilité. Cependant, ces outils présentent certain
inconvénients surtout en ce qui concerne la visualisation massive des données. En effet, le
système de suivi de qualité réseau d’Orange Tunisie n’est pas fiable puisqu’il est asynchrone
et ces informations synthétisées ne sont pas pertinentes. Or, ces tableaux de bord manquent
d’informations dont les indicateurs de suivi de la qualité réseau visualisé sont limités et
plusieurs axes de mesure ne sont pas encore exploités. De plus, les versions des outils utilisés
sont des versions obsolètes et leurs choix des graphes de présentations sont limités par suite
l’extraction des informations du suivi de la qualité réseau (QoS) est difficile.
Rappelons que notre projet a pour objectif de proposer de nouvelles interfaces de
visualisation plus élaborés que ceux utilisés actuellement au sein des équipes (voir figure 4).
Ces nouveaux dashboards visent un meilleur suivi de la qualité réseau. Une analyse
approfondie visant l’extraction de KPIs significatifs au suivi QoS est nécessaire.
11
Chapitre 1 : Étude de projet
2.5. Solution proposée
Après avoir examiné le fonctionnement actuel, nous avons choisi une solution pour
surpasser les imperfections.
En effet, nous avons décidé de réaliser un outil d’aide à la décision propre à Orange
Tunisie. Notre proposition est basée sur les données générées par les deux sondes ASTELIA
et OTARIE afin d’investiguer et analyser la qualité du réseau.
L’outil que nous envisageons de mettre en place permettra d’atteindre les objectifs
suivants :
- Produire plusieurs tableaux de bords qui aident à la prise de décision.
- Considérer les expériences clients.
- Offrir aux décideurs et aux analystes la possibilité de faire des analyses appropriées.
- Permettre une accessibilité facile et rapide aux informations.
- Avoir une présentation des indicateurs de performances de façon accessible, pertinente et
claire.
-Avoir une vision claire sur état de l’existant
- Restreindre les problèmes et les incidents.
3. Méthodologie adoptée
Pour la conduite de ce projet, nous avons été amenées à choisir une méthode parmi les
méthodes suivantes : La méthode Agile, la méthode Balenced Scorecard et la méthode
GIMSI.
3.1. Méthode Agile
Les méthodes agiles sont des méthodes de réalisation des projets informatiques. Elles
caractérisent un mode de gestion des projets informatiques privilégiant le dialogue entre
toutes les parties prenantes, clients, utilisateurs, développeurs et autres professionnels du
projet, la souplesse en cours de réalisation, la capacité à modifier les plans et la rapidité de
livraison. Il s'agit de rompre avec les pratiques plus traditionnelles bien trop rigides et trop
exigeantes en matière de spécifications (contractuelles). [7]
12
Chapitre 1 : Étude de projet
3.2. Méthode Balanced Scorecard
Le Balanced Scorecard (BSC) ou le Tableau de Bord Prospectif (TBP) est une méthode
qui vise à mesurer les activités d'une entreprise en quatre perspectives principales :
apprentissage, processus, clients et finances [8]. Elle permet d'aider les entreprises à mettre en
œuvre et piloter une stratégie pertinente et cohérente. [9]
3.3. Méthode adoptée : GIMSI
GIMSI définit un cadre méthodologique afin de mieux formaliser les conditions de
réussites du projet Business Intelligence centré sur la problématique du "tableau de bord". La
méthode a pour ambition de dynamiser l'originalité et la créativité des concepteurs et
utilisateurs. C'est ainsi que l'on réussit l'intégration du système de tableaux de bord au cœur de
la culture d'entreprise sans perdre de vue la question du pilotage de la performance.
3.4. Pourquoi GIMSI
Gimsi et Balanced Scorecard sont des méthodologies basées sur un tel principe de
conception, mais elles sont fortement différentes. Ces deux méthodes sont toutes les deux
utilisées à la conception d’un projet pilotage.
Le Balanced Scorecard commande un cadre dur et rigoureux de déploiement et de
conception au sein de l'entreprise. Cette méthode s'inscrit dans une démarche classique elle
favorise l'approche "top - down" et s'expose dans une organisation pyramidal.
Gimsi est un aspect incrémentiel favorisant le mode projet, affile la logique de reprise
continu et privilégie les démarches progressistes. Elle présente une autre approche que
l’approche de Balanced Scorecard, basée sur la coopération. Elle a compensé la démarche
"top - down" par l’aspect "bottom – up" en plaçant l'importance de la prise de décision au
premier plan. Ainsi, sa méthode détaillée pour choisir et construire de véritables indicateurs
pertinents est efficace pour contribuer à la prise de décision.
En effet, la démarche GIMSI guide le concepteur pas à pas durant le projet en suivant
les quatre phases : Identification, Conception, Mise en œuvre et Suivi permanent.
13
Chapitre 1 : Étude de projet
Figure 6 : Les fonctions du tableau de bord [10]
Le tableau ci-dessous montre les différentes étapes de la méthodologie GMSI.
14
Chapitre 1 : Étude de projet
Etape 1 : Identification de l’environnement Analyse de l’environnement en termes de marché, ressources, management, culture et stratégie afin de définir le périmètre du projet.
Etape 2 : Identification de l’entreprise Analyse de l’entreprise en termes des métiers, processus et activités
Etape 3 : Définition des objectif