Qu'est-ce que l'informatique d cisionnelle ?

Par Michael Tranchant

Date de publication : 23 f vrier 2012

Derni re mise jour : 27 avril 2012

Ce tutoriel, destin aux d butants, a pour objectif de vous expliquer ce qu'est l'informatique

d cisionnelle.

Cet article a t initialement publi sur mon blog et est extrait du rapport TEST Capacit s

des outils SOLAP en termes de requ tes spatiales, temporelles et spatio-temporelles que

j'ai r dig en vue de l'obtention de l'unit ENG111 du CNAM, en juin 2011.

Qu'est-ce que l'informatique d cisionnelle ? par Michael Tranchant

I - Introduction..............................................................................................................................................................3

II - Le mod le multidimensionnel................................................................................................................................ 3

III - Architecture d'un syst me d cisionnel..................................................................................................................4

III-A - Sources de donn es.................................................................................................................................... 4

III-B - Outils d'extraction, transformation et chargement....................................................................................... 4

III-C - Entrep t de donn es................................................................................................................................... 5

III-D - Traitement analytique en ligne OLAP..........................................................................................................5

III-E - Outils de visualisation.................................................................................................................................. 8

III-F - M tadonn es................................................................................................................................................ 8

IV - Sources................................................................................................................................................................. 8

V - Remerciements...................................................................................................................................................... 8

expresse de l'auteur. Sinon vous encourez selon la loi jusqu' trois ans de prison et jusqu' 300 000 de dommages et int r ts. Cette page est d pos e la SACD.

http://mtranchant.developpez.com/tutoriels/Business-Intelligence/qu-est-que-informatique-decisionnelle/

Qu'est-ce que l'informatique d cisionnelle ? par Michael Tranchant

I - Introduction

Conscients que l'une des plus grandes richesses d'une entreprise est son information, mais noy s sous de

nombreuses donn es, parses, d structur es et h t rog nes, les dirigeants sont face une probl matique de taille :

comment analyser ces informations, dans des temps raisonnables ? Celles-ci concernent-elles toutes les m mes

p riodes ? Ces d cideurs ont besoin qu'on leur expose les faits importants, base de leurs d cisions.

C'est ce quoi l'informatique d cisionnelle (aussi nomm e DSS pour Decision Support System ou encore BI pour

Business Intelligence) est destin e. Elle prend une place en constante croissance dans les syst mes d'information

(SI) depuis son apparition, dans les ann es quatre-vingt-dix.

Elle permet une s lection des informations op rationnelles pertinentes pour l'entreprise. Celles-ci sont ensuite

normalis es pour alimenter un entrep t de donn es. De ce concept est n e la notion de mod lisation dimensionnelle.

Cette derni re est fondamentale pour r pondre aux exigences de rapidit et de facilit d'analyse. Elle permet, en

outre, de rendre les donn es d'un entrep t coh rentes, lisibles, intelligibles et faciles d'acc s.

L'informatique d cisionnelle doit produire des indicateurs et des rapports l'attention des analystes. Elle doit

galement proposer des outils de navigation, d'interrogation et de visualisation de l'entrep t.

II - Le mod le multidimensionnel

Le mod le multidimensionnel est la combinaison de tables de dimensions et de faits. Le fait est le sujet de l'analyse.

Il est form de mesures, g n ralement num riques, renseign es de mani re continue. Ces mesures permettent

de r sumer un grand nombre d'enregistrements des donn es sources en quelques-uns. Le fait est analys selon

des perspectives, nomm es dimensions. Chacune contient une structure hi rarchique ; la dimension temps , par

exemple, pourrait tre divis e en ann es, trimestres, mois, semaines, jours...

Cube multidimensionnel trois perspectives d'analyse (inspir

de 'Introduction pratique aux bases de donn es relationnelles')

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De cette hi rarchie d coule le niveau de granularit de l'entrep t, et donc, les niveaux d'agr gations. La figure ci-

dessus montre le cube permettant l'analyse de l' indicateur de vente selon trois dimensions : produit, temps (divis

en trimestres), et r gion.

III - Architecture d'un syst me d cisionnel

Ensemble des composants intervenant dans un syst me

d cisionnel (Source: 'Informatique D cisionnelle' NFE115)

Cette section propose de parcourir les diff rents l ments n cessaires la mise en place d'une solution d'aide la

d cision, depuis l'extraction des donn es jusqu' leur restitution sous forme agr g e, synth tis e et normalis e.

III-A - Sources de donn es

Afin d'alimenter les entrep ts, les informations doivent tre identifi es et extraites de leurs emplacements originels.

Il s'agit majoritairement de donn es internes l'entreprise, mais diffuses, car stock es dans les bases de donn es

de production des diff rents services (legacy systems). Ce peut tre aussi des sources externes, r cup r es via des

services distants, des web services, par exemple. Ce sont des donn es complexes : plusieurs technologies (types de

fichiers, encodages, liens d'acc s aux syst mes de gestion de bases de donn es SGBD), environnements (syst mes

d'exploitation, mat riels) et principes de s curit pour les atteindre (m canismes r seaux, authentifications) entrent

en jeu pour les acqu rir.

III-B - Outils d'extraction, transformation et chargement

Plus connus sous le terme anglo-saxon Extract Transform Load (ETL), ces outils sont fondamentaux pour la

construction des entrep ts de donn es. Ils extraient les donn es des syst mes h t rog nes sources, les normalisent

et les rendent coh rentes entre elles, pour qu'elles puissent tre utilis es ensemble. Les donn es sont fournies dans

un format permettant leur stockage imm diat dans les entrep ts, et ult rieurement exploitables, sans recalculs par

les d cideurs et les analystes.

En accord avec le r sultat obtenir, et une fois les donn es importantes localis es dans les syst mes sources, l'outil

doit les extraire, selon une fr quence d termin e (planification).

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Elles sont alors stock es temporairement (staging). Cette tape et le type de fichier choisi pour ce stockage (fichiers

plats, XML, tables relationnelles, etc.) sont d cisifs car ils permettent de filtrer et f d rer les donn es afin de les

rendre homog nes :

Le filtrage sert identifier les donn es aberrantes ou probl matiques, notamment les donn es manquantes ;

Le d doublonnage est n cessaire lorsque plusieurs sources de donn es partagent des donn es communes ;

Le formatage est crucial, notamment dans le cas de donn es codifi es (par exemple, des abr viations

difficilement convertibles), ou de dates qui doivent tre d compos es en un ensemble de champs (ann e,

mois, jour, heure, minute, etc.), contenant chacun une information pertinente ;

La d normalisation est in vitable si la source est une base de donn es relationnelle, qui utilise

g n ralement la troisi me forme normale (3FN), interdisant toute redondance. noter que le formatage et la

d normalisation peuvent tre contradictoires car dans le cas de fichiers sources dont les informations sont

d j d normalis es, il est alors pr f rable de les normaliser nouveau ;

La synchronisation garantit la coh rence des agr gats de l'entrep t ;

L'agr gation est une collection d'op rations possibles effectuer sur les donn es. Les plus courantes sont

la somme, la moyenne, le comptage, la somme cumul e, le minimum, le maximum. Ces op rations sont

consid rer compte tenu du niveau de granularit de l'entrep t.

Ces t ches conditionnent la qualit des donn es du syst me d cisionnel. ce titre, cette tape appara t comme

la plus importante et la plus complexe effectuer lors de l'implantation d'un entrep t de donn es .

III-C - Entrep t de donn es

L'entrep t de donn es est une base de donn es architectur e pour des requ tes et des analyses, plut t que pour

le traitement transactionnel des donn es , et les r sultats de ces requ tes doivent tre obtenus rapidement.

L'entrep t est organis sur le mod le multidimensionnel voqu pr c demment. Il y a n anmoins deux types de

stockage :

L'entrep t (data warehouse), qui concentre toutes les donn es ;

Le march de donn es (data mart) focalise sur une partie du m tier, comme les relations clients, par

exemple.

Yvan B dard a pr cis que l'entrep t [...] est pr vu pour l'entreprise dans son ensemble alors que le march de

donn es est sectoriel (il peut tre un sous-ensemble exact ou modifi de l'entrep t de donn es) .

III-D - Traitement analytique en ligne OLAP

En 1993, Edgar Frank Codd introduit le terme On-Line Analytical Processing (OLAP) qui d signe une cat gorie

d'applications et de technologies permettant de collecter, stocker, traiter et restituer des donn es multidimensionnelles

des fins d'analyses .

Il a aussi introduit 12 r gles de base permettant de qualifier l'OLAP :

Transparence : l'utilisateur doit pouvoir acc der la base, sans se pr occuper de l'emplacement du serveur ;

Accessibilit : les donn es doivent toutes tre accessibles, sans ambigu t ;

Manipulation des donn es : la navigation doit pouvoir s'effectuer intuitivement via des interfaces

ergonomiques ;

Souplesse d'affichage et flexibilit : le serveur doit permettre souplesse pour l' dition et r utilisation des

rapports g n r s ;

Multidimensionnalit : il s'agit de la nature m me d'OLAP ;

Client-serveur : architecture du syst me ;

Multi-utilisateur : l'acc s et les recherches simultan s de la base doivent tre possibles ;

Stabilit : les performances sont ind pendantes du nombre de dimensions, ce nombre et le niveau

d'agr gation doivent pouvoir tre modifi s sans impact sur les temps de r ponse ;

Gestion compl te : le serveur supporte la repr sentation d'informations manquantes ;

10 Croisement des dimensions : le syst me permet d'effectuer des op rations entre et dans les dimensions ;

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11 Dimensionnalit g n rique : toutes les dimensions d'un hypercube doivent tre accessibles de mani re

g n rique, elles sont, de plus, ind pendantes ;

12 Analyse sans limite : le nombre de dimensions et de niveaux d'agr gation permet des analyses complexes.

Entre entrep t et OLAP, il n'y a qu'un pas. En effet, l'entrep t est le lieu de stockage physique des donn es, tandis

que l'OLAP est l'outil permettant leur analyse multidimensionnelle.

Celle-ci est l'objet d'une requ te particuli re, mise par l'utilisateur, a contrario du forage (data mining) qui vise la

recherche de corr lations entre les donn es dans l'int gralit de l'entrep t.

Afin de rendre l'analyse la moins contraignante et la plus souple possible, l'OLAP propose des op rateurs. Il s'agit

de m canismes servant naviguer dans les hi rarchies et les dimensions. Les op rateurs permettent de :

Tailler (slicing, scoping) : autorise l'extraction d'une tranche, d'un bloc d'informations. Il s'agit d'une s lection

classique ;

Pivoter (rotate ou swap) : permet d'interchanger deux dimensions ;

Op rateurs Slicing et Scoping

Op rateur Rotate

Remonter (roll-up) : synth tise les informations en fonction d'une dimension. Par exemple, sur la dimension

g ographique, il s'agirait de passer du niveau d partement au niveau r gion ;

Forer (drill-down) : il s'agit de l'inverse du (drill-up), on zoome sur une des dimensions (de la r gion au

d partement) ;

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Op rateurs Roll-Up et Drill-Down

Forer lat ralement (drill-accross) : en restant au m me niveau de dimension, permet de changer l'une des

valeurs. Par exemple, passer de l'ann e 1998 l'ann e 1999. Le forage lat ral sur une dimension spatiale

peut para tre aussi simple, si l'on consid re que l'on passe, par exemple, d'un d partement un autre. On

peut s'interroger sur la pertinence de passer de l'Ain l'Aine. Ne serait-il pas plus pertinent de rester dans la

r gion ? Ou de consid rer des crit res de voisinage ?

Op rateur Drill Across

Percer (drill-through) : permet d'acc der au d tail des informations, lorsqu'on ne dispose que de donn es

agr g es (possible uniquement avec Hybrid OLAP).

L'architecture d'un syst me OLAP peut se d cliner sous plusieurs formes, selon la technologie utilis e. On peut

rencontrer des approches sans serveur OLAP, il s'agit alors de bases de donn es relationnelles, o rien n'est

nativement pr vu pour l'informatique d cisionnelle. Il faut alors que la requ te, construite dans le langage SQL

(Structured Query Language), fasse tat des agr gations. Ceci demande des comp tences sp cifiques, que tous les

analystes n'ont pas forc ment. L'approche ROLAP (Relationnal OLAP) est aussi bas e sur une BDR, mais simulant

une structure multidimensionnelle.

L'approche MOLAP (Multidimensional OLAP) est optimis e, comme son nom

multidimensionnelle dont elle en g re la structure de mani re physique.

l'indique, pour

l'analyse

HOLAP (Hybrid OLAP) est un croisement des approches MOLAP et ROLAP. Les donn es d taill es sont stock es

dans une BDR tandis que celles agr g es le sont dans une BDM.

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III-E - Outils de visualisation

Les outils de restitution sont la partie visible offerte aux utilisateurs. Par leur biais, les analystes sont m me de

manipuler les donn es contenues dans les entrep ts et les march s de donn es. Les int r ts de ces outils sont

l' dition de rapports et la facilit de manipulation. En effet, la structure enti re du syst me d cisionnel est pens e

pour fournir les r sultats aux requ tes des utilisateurs, dans un temps acceptable (de l'ordre de quelques secondes),

et sans connaissance particuli re dans le domaine de l'informatique. G n ralement, les outils offrent des facilit s de

manipulation, comme le glisser-d poser , permettant une prise en main rapide, intuitive et conviviale.

III-F - M tadonn es

Les m tadonn es, pr sentes tous les niveaux, permettent de conna tre les donn es, qu'elles soient brutes ou

transform es. Moriarty et Greenwood ont d clar , en 1997, que les m tadonn es sont aussi essentielles aux

usagers que ne le sont les donn es elles-m mes . Elles d crivent le sch ma de l'entrep t, ainsi que l'ensemble

des r gles, des d finitions, des transformations et des processus qui sont appliqu s chacune des donn es. Il y a

deux types de m tadonn es :

Structurelles : d crivant la structure et le contenu de l'entrep t (aussi appel es m tasch ma) ;

Accessibilit : permettant le lien entre l'entrep t et les utilisateurs (description des donn es).

IV - Sources

Il se peut que certaines sources aient disparu depuis leur consultation. J'ai sauvegard une copie de la plupart d'entre

elles, si besoin, je peux les produire, sous r serve de l'accord de leurs propri taires respectifs.

Gilles Lebrun, Christopher Charrier. 2008. Informatique D cisionnelle. Cours DEST CNAM UE NFE115.

Andreas Meier. 2006. Introduction pratique aux bases de donn es relationnelles. Seconde dition. (pages

197 203).

Yvan B dard, Fran ois L tourneau, Bernard Moulin. 1998. Perspectives d'utilisation du concept

d'entrep t de donn es pour les g or pertoires sur Internet.

Claire Noirault. Novembre 2006. Business Intelligence avec Oracle 10g : ETL, Data warehouse, Data

mining, rapports&

Th r se Roug -Libourel. 2008. Entrep ts de donn es spatiales OLAP et SOLAP.

Bernard Lupin. Septembre 2007. Osez OLAP Les bases de donn es OLAP par l'exemple.

Beno t Le Rubrus. Juin 2009. Capacit de rendu cartographique autour des technologies SOLAP.

preuve TEST CNAM UE ENG111.

Didier Donsez. Janvier 2006. Principes et architectures des entrep ts de donn es.

Adrien Gabriel, Elias Ohayon. 2008. http://webloria.loria.fr/%7Epeguiron/miage/

Projet_Bibliographique.pdf.

Yvan B dard. OLAP et SOLAP : notions avanc es des bases de donn es SIG.

Eric de Malleray. 24 f vrier 2008. http://www.loria.fr/%7Epeguiron/mines/Projet_recherche_FICM3_Eric-

de%20Malleray.pdf. M moire cole Nationale Sup rieure des Mines de Nancy LORIA

Fr d rique Peguiron, Odile Thierry. 2005. http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/03/69/39/PDF/

eda2005.pdf.

V - Remerciements

Je tiens ici remercier l' quipe de Developpez.com pour ses relectures attentives et ses suggestions, et en particulier

KalyParker, Claude Leloup et bifconsult.

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