Minist re de lEnseignement Sup rieur et de la Recherche Scientifique
Universit Virtuelle de Tunis
Syst mes d'Information Pour LEntreprise
Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
Belhassen Guettat
Attention !
Ce produit p dagogique num ris est la propri t exclusive de l'UVT. Il est
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
Semaine 12 : Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
Description
Apr s des ann es d'investissements majeurs pour mettre en place des plateformes technologiques
qui supportent les processus d'affaires et consolident des structures op rationnelles int gr es et
efficaces, les organisations sont maintenant capables d'emmagasiner une quantit consid rable de
donn es sur les clients, les transactions d'affaire, les produits, les employ s, les partenaires, les
comp titeurs, etc.
Or, comment extraire de cette imposante masse de donn es tous les secrets qui s'y cachent et dont
la connaissance servirait entre autres appuyer la prise de d cision juste temps et reposant sur des
informations fiables? Voil ce qui constitue l'objet d' tude de l'intelligence d'affaire, ou BI ( business
intelligence ) : une r ponse aux besoins actuels d'information pour la prise de d cision par
l'utilisation intensive des technologies de l'information. L'intelligence d'affaires vise extraire de
l'information partir des donn es internes (saisies par les syst mes op rationnels de l'entreprise) et
externes. Pour tre en mesure de d celer cette information cach e, il faut premi rement enregistrer
les donn es dans des structures appropri es aux entrep ts de donn es. Ensuite, il faut analyser ces
donn es l'aide de techniques statistiques et multidimensionnelles appropri es et de logiciels
sp cialis s qui aideront l'analyste dans sa d marche. Le cours est organis selon trois th matiques.
Objectifs Sp cifiques
- Clarifier le concept de projet d'intelligence d'affaires ou BI business intelligence ;
- Examiner le r le des technologies de l'information pour la mise en Suvre d'un projet
-
d'intelligence d'affaires;
Fournir aux tudiants un aper u des technologies, des techniques, des outils et des
m thodologies disponibles pour la mise en Suvre, avec succ s, d'un projet d'intelligence
d'affaires pour les organisations;
- D velopper les habilet s de construction d'un entrep t de donn es et d'analyse des
donn es.
Ressources Disponibles pour les Apprenants
Support de cours (Ac tates).
-
- Diapositives parap dagogiques (suppl ment).
- Documents lire et synth tiser.
-
tudes de cas.
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Enseignant : Belhassen Guettat
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
1. DEFINITION
Linformatique d cisionnelle est un syst me qui met disposition des utilisateurs une collection de
donn es orient es sujet, int gr es, non volatiles et historis es, organis es pour le support d'un
processus d'aide la d cision. .
Ce nest pas une application, un ou une boite outils, un progiciel tout fait il est sp cifique
lentreprise. Le terme Informatique D cisionnelle est utilis dans son sens g n rique et d signe
indiff remment un datawarehouse, datamart, datamining, entrep t de donn es, SIAD, infocentre ou
EIS.
2. EVOLUTION DU CONCEPT
Avant les ann es 90, on travaillait avec les SIAD (Syst mes Interactifs dAide la D cision),
d nomination qui gard une connotation technique et aux mains de sp cialistes.
Au d but des ann es 90, linfocentre tait une base de donn es laiss e la disposition plus ou moins
libre des utilisateurs. Souvent non structur e et non g r e, cette base est tr s vite devenue inutilisable ;
ce syst me qui a t con u pour le top management, a t jug trop rigide et difficilement adaptables
aux besoins changeant du management.
1993 - La technologie OLAP et ses variantes est apparu et 93 et sest tr s vite d velopp e, beaucoup
d diteurs ont propos une gamme doutils performants.
1997 : La g n ralisation des ERP, qui ne peut traiter les besoins d cisionnel, fait prendre conscient
aux entreprise la quantit importante de donn es inexploit es produite par lERP.
3. LES DIFFERENCES PAR RAPPORT A LINFORMATIQUE OPERANTE
Linformatique op rante (ou de production) est caract ris e par le traitement transactionnel dit
OLTP (OnLine Transactional Processing) et est d finie plus pr cis ment par les 12 r gles nonc es
par E. F. CODD dans les ann es 1980. Linformatique d cisionnelle est caract ris e par lanalyse OLAP
(On Line Analytical Processing) et est d finie plus pr cis ment par les 12 r gles nonc es par W. H.
IMMON en 1993.
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
Les diff rences par rapport a
linformatique op rante
Exemple : ERP
Op rante
Transactions
- nombreuses
- petites
- ma tris es
OLTP
On -Line
Transactional
Processing
Pas dhistorisation
(temps implicite)
Pas dagr gation
OLAP
On -Line
Analytical
Processing
D cisionnelle
Analyse - Simulation
Requ tes
- peu nombreuses
- lourdes
- non ma tris es
Historisation
(temps explicite)
Agr gation
Planche 26 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
Les probl mes classiques de linformatique
Lorsquon a voulu rapprocher les diff rentes donn es de lentreprise, la principale difficult qui est
apparue est la non coh rence globale de ces donn es. Car chaque utilisateur historiquement d fini
ses donn es pour ses propres besoins, qu'il a naturellement impl ment dans ses bases de donn es
et ses applications.
Exemple : le Chiffre dAffaires nest certainement pas d fini de la m me mani re par la Direction
Commerciale qui souhaite rapidement en avoir une estimation ne seraitce que pour valuer par
exemple limpact dune campagne publicitaire. A linverse la Direction Financi re aura le souci de
pr cision et de respect des r gles comptables et naura en cons quence pas la m me d finition ni les
m mes r gles de calcul. La vision transversale exig e en d cisionnel fait ressortir ces diff rents points
de vue, d'o ce probl me d'incoh rence.
Les probl mes classiques de
linformatique
H t rog n it
- des plateformes
- de la d finition des donn es
- de la mise jour
DG
DCM
DAF
DRH
Achats
Prod
AQ
DSI
SAV
Donn es
CA
Client
Fournisseur
...
Publicité
Plateformes
Mainframe
Base
Appli
d f. 1
d f. 1
d f. 2
d f. 2
d f. 1
d f. 3
d f. 2
IBM
DB2
X,Y
Oracle
Z
Oracle
U
T
Planche 27 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
d f. 4
H t rog n it
(cid:215) Redondance
(cid:215) Incoh rence
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
Une autre difficult est apparu, elle rel ve de la diff rence de nature des informations demand es en
d cisionnel. Par exemple : "un client signe un contrat", le mod le de donn es op rationnel
correspondant peut se repr senter comme suit : Client &&
SIGNE ... Contrat.
Mais ce mod le n'est pas assez riche pour pouvoir r pondre aux besoins d cisionnels. Pour
permettre l'analyse et la simulation on voudra d'une part segmenter un ou plusieurs niveaux les
notions de clients et de contrats d'ou la notion importante de nomenclature ou sont inverse
l'agr gation et d'autre part observer l' volution dans le temps des diff rentes donn es, d'o l'autre
notion importante d'historisation. On distingue trois types dhistorisation :
La datation d v nements ;
La m morisation de changements d tats (un client change dadresse, de cat gorie) ;
(cid:131)
(cid:131)
(cid:131) Une volution des changements de structure (modification du r f rentiel, notion de
p rim tre, une agence change de secteur, etc.).
Pour reprendre l'exemple pr c dent : la place de "un client signe un contrat", en d cisionnel l'on
pr f rera : "Pour un type de contrat, un segment de client le et une p riode il a t sign X Euros".
Une mod lisation diff rente
Le d cisionnel
n cessite
un autre type
de mod lisation
Op rante
Contrat
A t sign
Client
D cisionnelle
Type de contrat
A t sign
Segment client le
P riode
Montant
Planche 28 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
La troisi me difficult est apparue lorsquon a voulu des analyses et des simulations utilisables et
partageables par tous.
La quatri me difficult , qui est moins apparente, est le temps consacr la confection de ces fichiers et
documents : extraction des donn es, laboration des macros sur les tableurs, analyse, pr sentation, etc.
Pour r soudre ces difficult s, le premier r flexe t de modifier les applications op rationnelles.
Mais cette op ration d grade les performances et, pour r pondre a de nouveaux besoins de
pilotage, la r p tition de ce type d'op ration, perturbe les utilisateurs. Enfin, en introduisant dans les
bases de nouvelles donn es, non volatiles, non rafra chies issues de l'historisation, les besoins
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
d cisionnels greff s dans les applications op rationnelles, augmentent la volum trie des bases ce qui
contribue galement d grader les performances.
Lapparition du concept de Datawarehouse (entrep t de donn es) et de la technologie OLAP a en
partie r solu les difficult s cit es pr c demment.
4. LES TYPES DOUTILS
Les types doutils
Pr sentation (clients)
Requ teur - TBB
Datamining - Textmining
Arbre de d cision
Administration
R f rentiel des m ta-donn es
F d rer les r f rentiels op rationnels
Maintenance, s curit
Rela-
tionnelle
et/ou
Multi-
dimen.
Bases
ROLAP - MOLAP - HOLAP
DOLAP - VOLAP
Une combinaison d1 ou +
Extraction Transformation Loading
Extraire de toute plateforme
Nettoyer, calculer, formater
Charger dans toute base
Planche 29 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
On distingue 4 types d'outils :
(cid:131)
(cid:131)
Les ETL (Extraction Transformation Loading) outils d'alimentation des bases de donn es
qui extraient, normalisent et transforment les donn es qui seront stock es.
Les outils base de donn es qui stockent les donn es (brutes, agr g es ou historis es) selon
des axes d'analyse d finis afin de r pondre le plus efficacement aux requ tes utilisateurs
sans perturber les syst mes op rationnels. Deux types de bases sont employ s, les bases de
donn es relationnelles et les bases de donn es multidimensionnelles.
Les outils d'aide la d cision qui permettent l'extraction et la pr sentation ais e des
informations par les utilisateurs. Les outils "DataMining" permettent une exploration en
ligne des bases afin d'en extraire une information exploitable par les d cideurs.
Les outils d'administration permettant de g rer
caract ristiques des donn es (r f rentiel), mod liser les donn es (conception), etc.
Outres les outils d di s au d cisionnel, des volutions sont galement pr voir dans le domaine des
les droits d'acc s (s curit ),
les
(cid:131)
(cid:131)
applications progiciels packag es. En effet, des modules adapt s aux probl matiques d cisionnelles
apparaissent dans les offres progicielles. Des diteurs comme Comshare, Hyperion, ou SAS sont
positionn s sur ce cr neau, suivis d sormais par les principaux acteurs du monde des progiciels
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int gr s, comme SAP, Oracle ou Baan. M me si l'id e du progiciel d cisionnel "cl en main" appara t
illusoire, ceux-ci devraient permettre progressivement aux entreprises de se concentrer sur la
construction des parties les plus strat giques de leur syst me d cisionnel, en s'appuyant sur des
progiciels pour tous les autres domaines.
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Lattitude des diteurs dERP
ERP = Enterprise Resources Planning (Progiciel de Gestion Int gr )
SIS de SAP R/3
FIS
Compta, Finance s
SAP R/3
HIS
Ressources h umaine s
LIS
Lo gistique (ach ats, vente s, ...)
Lapproche progiciel
consiste souvent tirer
le datawarehouse vers
sa propre base de
donn es propri taire
BW de SAP R/3
BW
Compta , Fi nances
SAP R/3
BW
Ressou rce s humaines
240 cubes BW !
BW
Log istique (achats, ve ntes, ...)
Planche 30 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
Les outils dalimentation
Parall lement l'apparition des offres progicielles, mergent des solutions facilitant l'extraction de
donn es issues d'un progiciel. L' diteur ETI, par exemple, propose des interfaces d'extraction des
donn es partir de progiciels tels que SAP. Dans la m me logique, apparaissent des logiciels
permettant d'exploiter facilement des donn es externes. Comshare propose des agents capables
d'extraire et de mettre en valeur des informations issues de Reuter ou du Dow Jones. Microstrategy, de
son c t , a sign un accord avec Source Informatics, fournisseur de donn es dans le secteur
pharmaceutique, pour faciliter l'int gration de ces donn es celles d'une base de donn es
d cisionnelle. Ainsi, acqu rir des donn es, quelle que soit leur origine, devrait devenir avec le temps
une t che de plus en plus simple sur un plan technique, permettant de se focaliser au maximum sur les
aspects fonctionnels.
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
Principaux outils ETL (Extraction Transformation Loading)
Editeur
Outil
Ardent Software
DataStage
CAIngres
Infopump
OpenIngres replicator
Carleton
Passport
ETI
Hummingbird
Extract
G nio
IBM
Data propagator relational
Information Builder
Copy manager
Informatica
PowerMart
Informix
Oracle
Praxis
Prism
PowerCenter
Comprehensive replication
Datamart Builder
Oracle V7 option replication
Omni replicator
Warehouse Manager
Sagent Technology
Sagent Datamart
Software AG
SourcePoint
Sybase
Vality
Replication server
Integrity Data Reengineering
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5. DE LETL A LEAI (Entreprise Application Interface)
Par ailleurs les EAI, outils dinterfa age entre applications, ont des fonctionnalit s proche des ETL et
certains outils proposent les deux fonctions : ETL et EAI. Exemples les outils fran ais : Synopsis,
Net.EAI (Mediapps) Dataexchanger (CrossDataBase Technology).
5.1. Les Outils de stockage
Les bases relationnelles
Rela-
tionnelle
Peu ch re, technique mature et ouverte mais :
" N cessit dindexer
" Parfois d -normaliser (accepter les redondances)
" Malgr tous des performances parfois ...
la-men-ta-bles
Planche 31 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
Le Relationnel inadapt
Les bases de donn es relationnelles et leurs outils, tablis pour des syst mes OLTP, ont dans un
premier temps t jug s inadapt s aux besoins de l'OLAP et cela pour les raisons suivantes
Gestion inefficace des relations n entit s.
Le mod le relationnel est bas sur un mod le physique 2 dimensions (les tables).
Lorsqu'on veut traiter des donn es multidimensionnelles, cela se traduit par un nombre de
tables important qu'il faut relier avec des jointures. On arrive alors rapidement des
requ tes complexes (qui dit complexe, dit beaucoup de chances de se tromper) avec des
performances catastrophiques. Pour essayer de r soudre ce probl me, le premier r flexe a
t de d normaliser (introduire des redondances) afin de r duction le nombre de jointure et
faciliter le calcul des agr gats n cessaires.
Mais la d normalisation (qui demande souvent des traitements complexes pour garantir la
coh rence des donn es redondantes) conduit des grosses tables (avec beaucoup de lignes
et beaucoup de colonnes) qui occupent beaucoup (trop) d'espace disque et de m moire
(espace occup e par la redondance des donn es, par les index suppl mentaires, par les
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colonnes vides qui ne seront renseign es que dans certains cas). Ce qui conduit aussi des
performances d grad es !
Fonctions d'analyse insuffisantes.
Avec le SQL et m me si vous tes tr s fort, vous aurez du mal :
Sommer ou effectuer la moyenne de certains champs pour certaines lignes et pas pour d'autres
dans la m me requ te;
Cr er des expressions faisant r f rence une ensemble de lignes d'une m me table (ex: pour
chaque magasin, diff rence du chiffre d'affaires par rapport la moyenne de la r gion);
Sommer ou d tailler selon les lignes s lectionn es dans la m me requ te.
5.2. Les outils frontaux (Query, Infocentre...) ont tendance pour combler cette lacune
faire des calculs sur le poste client.
Ce qui videmment peut avoir des cons quences d sastreuses pour le r seau (qui voit
plusieurs m gaoctets lui passer dessus), pour le PC (qui finit tr s souvent par jeter l' ponge), pour
l'utilisateur (qui force de patienter finit par rejoindre une secte Zen), pour le directeur informatique
(qui lorsqu'il a d pens tout son budget dans des m gaparall loprocesseurs massivement extra
ch res finit par se faire licencier). Face ce constat (qui n'est pas exhaustif), des diteurs ont cr les
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bases multidimensionnelles pour se lib rer du relationnel.
6. LES BASES DE DONNEES MULTIDIMENSIONNELLES
6.1. D finition
Une base de donn es multidimensionnelle peut tre visualis e comme une ensemble de cubes
de donn es, contenant eux m me d'autres cubes; chaque face du cube repr sentant une dimension.
Chaque dimension repr sente une cat gorie de donn es, comme un type de produit, un lieu, le temps,
etc. Les dimensions peuvent tre hi rarchis es (R gion, d partement, ville...). On parle alors d'attributs
(ou membres ) hi rarchis s de la dimension. Chaque cellule de la structure multidimensionnelle
repr sente la consolidation d'une donn e num rique (montant des ventes, quantit de produits vendus,
marge moyenne...) pour l'intersection entre chaque attribut de chaque dimension. Cette consolidation
peut tre simple (somme, moyenne) ou complexe (fonctions statistiques, financi res...). Les donn es
consolid es sont appel es 'mesures'.
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6.2. Structure physique des bases multidimensionnelles
Les donn es dans une base multidimensionnelle sont dynamiquement structur es et
compress es de fa on optimiser l'utilisation de place disque. Par exemple, les donn es 'denses' (qui
existent pour un grand nombre de dimensions) sont stock es s par ment des donn es 'dispers es' (qui
ont un grand nombre de cellules vides). Cette optimisation de l'espace permet de g rer de grandes
quantit s de donn es et de travailler le plus souvent avec des index gard s en m moire. La constitution
de la base de donn es se fait selon le processus suivant :
(cid:131) Extraction des donn es provenant de SGBD (hi rarchiques, r seau ou relationnels) ou de
fichiers;
(cid:131) D composition des donn es en dimensions, attributs et mesures,
(cid:131) Calculs des consolidations,
(cid:131) Chargement de l'hypercube selon la structure dimensionnelle fix e.
Le format d'une base de donn es dimensionnelle est propri taire (propre chaque diteur). Il
n'existe aucun standard, ni th orique , ni de fait.
Les bases multidimensionnelles
Multi-
dimen. = MOLAP
Performantes mais :
" Structure fig e
" Acc s d tail difficile
" S lection complexes difficile
" Tout est propri taire
Planche 32 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
6.3. LHypercube une structure fig e
Un hyper-cube est une structure fig e qui doit le plus souvent tre enti rement reconstruite
chaque modification, m me minime, de la structure dimensionnelle. Il n'est pas possible de relier des
hyper-cubes entre eux. Il s'agit donc de structures non seulement fig es mais galement ferm es.
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Acc s au niveau de d tail difficile
Il n'est g n ralement pas possible d'acc der au niveau de d tail le plus fin (op rationnel) ce qui peut
tre parfois n cessaire dans un processus d'analyse (recherche de valeurs d'exceptions...). Il faut alors
passer sur un outil SQL pour aller chercher cette information.
S lections complexes difficiles r aliser
Il n'est pas possible de r aliser des s lections complexes sur un hyper-cube (on est, dans ce domaine,
loin de la richesse s mantique du SQL).
Tout est propri taire !
Rien n'est standard : ni la structure physique, ni l'interface d'interrogation. C'est cher ! Le manque de
souplesse et l'absence de gestion des m tadonn es sont les deux principaux freins l'utilisation des
bases multidimensionnelles traditionnelles. En effet, ces deux caract ristiques sont incompatibles avec
une informatique d cisionnelle l' chelle d'une entreprise. Dans le cadre d'un Datawarehouse, il
semble difficile de concilier l'existence et la gestion dynamique d'un r f rentiel avec la cr ation de
gros hypercubes relativement fig s.
6.4. LHypercube relationnel ou le compromis
Leur principe est de stocker les donn es dans une base relationnelle, mais avec une structure
adapt e aux donn es multidimensionnelles. Des annonces sont faites en ce moment par Sybase et
Oracle. Ces deux diteurs fourniront galement des outils pour manipuler ces structures
multidimensionnelles, avec une interface proche de celle des bases multidimensionnelles. Bien
entendu, tout cela sera de format propri taire, et l'on risque de tomber dans les m me travers qu'avec
les bases multidimensionnelles. L'avantage r sidera dans la possibilit d'utiliser les outils de
conception propres au relationnel.
L'OLAP Relationnel
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Des outils comme DSS/SERVER de MicroStrategy ou AXSYS d'Information Advantage ont pour
principe de proposer un outil client aussi riche que ceux des bases multidimensionnelles, un moteur
OLAP capable de g n rer dynamiquement des requ tes SQL partir d'une interrogation
multidimensionnelle et de la connaissance des m ta-data.
Il s'agit d'un syst me complexe, mis en Suvre dans des projets d'envergure. L'acc s rapide aux
donn es ne peut tre assur qu'en utilisant les plus r centes techniques d'optimisation des requ tes
relationnelles (partitionnement des bases; parall lisation des traitements...). Les co ts sont alors
l' chelle de l'ambition des projets, tant au niveau logiciel (middleware, OLAP Engine) que mat riel
(machines multiprocesseurs ...).
7. LES OUTILS DE RESTITUTION
7.1. Les outils clients (analyse et pr sentation)
Les outils d'interrogations ont aujourd'hui les caract ristiques suivantes :
Interface toujours graphique
(cid:131)
(cid:131) Navigation : drill down et le slice and dice impl ment s
(cid:131) Gestion des alertes et seuils se fait par codage couleurs
(cid:131) Temps de r ponses sont tr s courts (le plus souvent imm diat) et constants
Il n'existe aucun standard d'interrogation, le SQL n'est pas impl ment . Des d fauts bien
embarrassants. Les bases de donn es multidimensionnelles sont rapides et faciles utiliser mais on
leur fait quelques reproches : outils d'administration insuffisants et beaucoup moins riches que ceux
des bases relationnelles.
7.2. Le Datamining
Cest lexploration des donn es par les techniques statistiques (r gression, analyse en composantes
principales &). Les utilisations sont diverses comme :
(cid:131)
(cid:131)
Le micromarketing : augmenter le taux de r ponse dun mailing
Lanalyse de risque : banques et assurances
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La grande distribution : corr lation des achats
(cid:131)
7.3. Le Textmining
Une variante du datamining pour analyser des questionnaires en texte libre. Utilis pour extraire
du qualitatif dun texte brut. Par exemple : d terminer l tat de satisfaction ou lopinion dun client
ou dun usager r pondant un questionnaire.
La m thode se d roule en plusieurs tapes :
lemmatisation (retrouver la racine des termes) ;
lexicom trie (compter les termes int ressants ) ;
(cid:131)
(cid:131)
(cid:131) num risation et associations.
Exemple doutil de textmining : Text Navigator dIBM, StatLab de SLP Software
7.4. Les arbres de d cisions
Exemple : chaque nSud de larbre, l'outil propose luim me la variable la plus discriminante
selon l'objectif atteindre.
100 % de la population
ge
80 % de la population
20 % de la population
CSP
80 % des 20%
20 % des 20%
Exemple doutil : Sc nario de Cognos Business Miner de B.O. Alice d Isoft
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8. LES OUTILS DADMINISTRATION
8.1. Le r f rentiel des donn es
Th oriquement, on peut imaginer faire l'administration des donn es de mani re manuelle :
en allant regarder o se trouve les donn es, en comparant les structures, en les modifiant, en les
mettant jour, etc. Pratiquement, cela devient vite difficilement g rable et un outil s'av re
rapidement n cessaire.
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La probl matique doit tre consid r e sous deux angles : l'aspect organisationnel et l'aspect
technique. L'erreur classique consiste choisir un outil avant que les proc dures soient d finies.
Acheter une solution cl en main est tr s risqu : en effet, les fonctionnalit s de l'outil vont alors
conditionner l'organisation du projet. Or l'administration de donn es n'est pas un probl me
technique, c'est un probl me fonctionnel voir m me de strat gie d'entreprise.
L'outil doit jouer le r le de f d rateur des r f rentiels op rationnels. Il doit savoir communiquer avec
l'ensemble des dictionnaires et permettre de g rer les caract ristiques autours des donn es
d cisionnelles (informations de contr le et de service n cessaires pour assurer la coh rence et la
maintenance, etc.).
Une initiative coordonn es par le Meta Group a abouti la cr ation en 1995 de la Metadata Coalition
( l'origine : Arbor Software, BO, Cognos, ETI et Texas Instrument maintenant il y a plus de 30
membres). Ce groupement de professionnels vise standardiser les changes de m tadonn es entre
les diff rents outils. Les premiers travaux ont conduit la sp cification d'une norme d crivant un
protocole d' change de m tadonn es : Meta Data Interchange Specification (MDIS). Gr ce ces
travaux, les outils permettent progressivement de gagner en productivit pour des t ches que les
quipes informatiques ne pouvaient mettre en place jusqu' pr sent que de mani re personnalis e.
Cette volution est particuli rement nette dans le domaine de l'administration, qu'il s'agisse
d'administration fonctionnelle ou technique.
lors de
l'apparition d'une nouvelle technologie,
les besoins en terme
Comme souvent
d'administration sont sousestim s voire ignor s. Ils apparaissent a posteriori quand, face un
syst me qu'elle a du mal ma triser, l' quipe concern e d couvre les co ts induits par l'insuffisante
industrialisation de l'administration et de l'exploitation. Aujourd'hui, certaines entreprises ont
d pass ce stade et la demande pour ce type de solution explose. Pour cette raison, le march de
l'administration est, dans un contexte d'Informatique D cisionnelle, actuellement le plus petit mais
aussi celui dont la croissance estim e est la plus forte (Selon le Gartner Group, le march de
l'administration aura une croissance annuelle de 114 % d'ici 1999). En r ponse cette demande, un
certain nombre d' diteurs, parmi lesquels Bull, Hewlett Packard, IBM, Informix, Oracle, Platinum, SAS
ou encore Software AG, sont positionn s sur ce march . Leurs solutions adressent des probl mes tels
que la gestion des m tadonn es, la s curit , l'automatisation compl te de la phase d'alimentation et
la gestion des optimisations. Les opportunit s d'am lioration sont nombreuses. Il est donc probable
que des offres issues de petites soci t s innovantes apparaissent sur ce cr neau.
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Enseignant : Belhassen Guettat
Universit Virtuelle de Tunis
Syst mes d'Information Pour LEntreprise
Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
9. ARCHITECTURE TYPE DUN SYSTEME DECISIONNEL
Des donn es op rationnelles l'information d cisionnelle on distingue 4 tapes : la collecte des
donn es, l'int gration, la diffusion et la pr sentation de l'information.
La collecte : c'est la capture et l'extraction s lective des donn es op rationnelles sources, ce n'est pas
une r plication car il y a nettoyage et transformation des donn es afin de r duire les incoh rences.
La fonction collecte doit tre non destructive et non perturbatrice vis vis des applications
op rationnelles.
L'int gration : c'est la concentration, l'homog n isation technique et l'unification s mantique des
donn es.
La diffusion : c'est la r partition par domaine ou m tier, l'adaptation des structures aux requ tes aux
communications et au contr le d'acc s.
La pr sentation : ce sont les masques de restitution, la gestion des dialogues, la personnalisation.
C'est malheureusement ce que les concepteurs voient en premier, mais la qualit de la pr sentation
la d coration ne compensera jamais la mauvaise qualit de la structure des donn es. Ce processus,
compl t par une fonction d'administration, induisent la structure de base de l'informatique
d cisionnelle pr sent e par la figure suivante :
Architecture type dun syst me
d cisionnel
Pr sentation (clients)
R f rentiel
Administration
ODS
Rela-
tionnelle
Multi-
dimen.
Bases
Extraction Transformation Loading
- Requ tes
- Tableau de Bord
- Analyse
- Simulation
D cisions
D cisions
autre
Informatique op rante
(les processus m tier)
Bases
SAP, Oracle +
Planche 34 - Linformat ique d cisionnelle au service du management
C'est partir des besoins et de cette structure de base que s' tablit l'architecture d finitive.
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La base de collecte et d'int gration : l'ODS (Operational Data Store) est de type base de donn es
relationnelle. Ce sas de transit a pour vocation d'historiser les donn es l mentaires dans un format
assez proche du syst me source avec un minimum de transformations et d'agr gations, pour :
(cid:131) minimiser les perturbations du syst me de production op rationnel (performances et
exploitation)
favoriser la justification a posteriori des r sultats agr g s
(cid:131)
(cid:131) et pr server des possibilit s de reengineering.
L'ODS permet de reconstruire tout ou partie du datawarehouse final, par exemple en cas de
modification du r f rentiel (restructuration du r seau commercial, des fili res produits, ...)
Il peut y avoir une ou deux bases pour la diffusion et la pr sentation, cellesci sont soit centralis es
dans un serveur soit d centralis es sur les postes clients. Les bases sont de type relationnelle ou
multidimensionnelle, le cas le plus souple consiste disposer d'une base relationnelle et d'une base
multidimensionnelle (architecture hybride HOLAP), la technologie OLAP d'analyse des donn es est
la plus employ e (OnLine Analytical Processing = syst me d'analyse des donn es en ligne
pr cisions techniques en annexe).
Les b n fices de la mise en place dun datawarehouse
Le principal b n fice de la mise en place dun datawarehouse est une meilleure exploitation des
informations d tenues au sein de lentreprise. Rassembler les donn es dans un entrep t de donn es
permet d tudier en profondeur l volution des diff rents d partements ou produits de l'entreprise
permettant ainsi aux managers de prendre des d cisions fond es sur une vue densemble du syst me
plut t que sur des estimations li es des donn es incompl tes.
Largument financier plaide aussi en faveur de la mise en place dun datawarehouse. En effet, le co t
de maintenance de nombreux syst mes de prise de d cision individuels peut tre extr mement
lev en comparaison de la mise en place dune application plus centralis e de datawarehouse, plus
abordable en termes de supports et de maintenance.
10. COMMENT CONSTRUIRE UN SYSTEME DECISIONNEL ?
Le co t d'impl mentation d'un entrep t de donn es, v ritablement transversal et f d rateur de
l'ensemble des syst mes d'une entreprise, d passe la plupart du temps tout r alisme en termes de
budget. Il est donc souvent n cessaire de construire un plan d'urbanisation d'ensemble, une cible qui
donne un fil directeur pour assurer une possibilit de convergence terme, tout en d veloppant
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Informatique d cisionnelle et Entrep ts de donn es
l'entrep t de donn es progressivement et par appartement . II s'agit ici de respecter une maxime de
bon sens :
La seule r gle d'...