La Business Intelligence : comment ça marche ?
Rappelons ce que signifie la Business Intelligence : il s’agit de l’informatique décisionnelle, à destination des managers ou décideurs dans l’entreprise. Elle comprend les outils et les méthodes pour collecter l’information, la nettoyer, la modéliser et la restituer sous forme de graphiques afin de prendre des décisions éclairées.
L’existence de la business intelligence est précédée par l’essor des logiciels de gestion ou décisionnels, tels que les ERP, CRM, WMS (logistique), facturation… d’où proviennent les données qui sont alors stockées dans un datawarehouse ou entrepôts de données. Afin de rendre le traitement de ces données rapide, ces logiciels sont construits sur un système dit transactionnel ou OLTP (Online Transaction Processing). Ce système optimise la place prise par le code et surtout évite les redondances d’informations en créant des pointeurs qui vont récupérer une information à chaque fois que nécessaire (par exemple : adresse de livraison pour chaque commande). Ce système est performant pour le traitement de l’information mais incompréhensible pour l’analyse. Un autre système a été créée pour en faire l’analyse.
La modélisation OLAP
La modélisation OLAP (Online Analytical Processing) va modifier les bases de données pour les rendre exploitables à l’analyse. Les pointeurs sont remplacés par des données explicites et les tables sont ensuite classées selon deux types : tables de dimensions et tables de faits.
Tables de dimensions
Les tables de dimensions sont les axes d’analyses des résultats produits par l’entreprise. Très concrètement, vous analysez vos ventes via un axe « Client », un axe « Produits » ou encore un axe « Géographie ». Ces trois axes sont les tables de dimensions vous permettant de comprendre comment vos ventes sont réparties.
Tables de faits
Les tables de faits quant à elles sont les résultats enregistrés par votre entreprise : ventes, marges, livraisons, prestations…. Ce sont les données que vous souhaitez analyser.
Ces deux types de tables forment votre datawarehouse ou entrepôt de données bâtit pour une analyse de type Business Intelligence.
Cube de données OLAP
La configuration de ces tables de données ainsi découpées forment une structure d’information adaptée à l’analyse communément appelée « cube de données » ou cube OLAP. Ce cube de données est dit multidimensionnel car vous avez plusieurs axes d’analyses grâces à vos tables de dimensions : client, produits, géographie….
Mesures
En fonction des besoins, nous sommes aussi en mesure de réaliser des prestations complémentaires et notamment des prestations d’expertise de projets spécifiques. Quel que soit le type de prestation demandée par le client toutefois, nous tenons à produire avant tout un devis de réalisation qui va préciser la charge de travail, les livrables produis, ainsi que les délais de réalisation.
Vous débutez un projet de BI - On vous aide à construire votre cube de données.
Les différents composants d'une suite de Business Intelligence dite traditionnelle
Logiciel ETM - SSIS sql server integration
Le premier composant est celui qui permet de charger les données. Il s’agit d’un outil appelé ETL – Extract Transform Load, dont la fonction principale est d’uniformiser des données de sources hétérogènes. Il extrait les données pertinentes des différentes sources (ERP, CRM…). Puis, il transforme les données extraites pour les mettre de manière uniforme et dans le format de la base de données cible, en l’occurrence format OLAP. Et enfin, il les charge dans le data warehouse ce qui implique également une sauvegarde des données transformées. Il existe de nombreux outils ETL : Microsoft propose SSIS SQL server integration service, SAP dispose de sa solution appelée Data services, il existe également Talend, Jasper, Pentaho.
Cube de données OLAP multidimensionnel
Une fois vos données uniformisées et déposées dans un entrepôt de données ou un cube OLAP multidimensionnel, elles sont désormais prêtes pour l’analyse, l’évaluation et la présentation aux utilisateurs finaux. En effet, les cubes de données OLAP sont faits pour agréger une forte quantité de lignes de données dont la lecture se fait en quelques secondes. Le cube est établi sous forme d’étoiles avec la table des faits liées aux tables dimensionnelles par des relations clés étrangères. Il devient ainsi possible de requêter le cube pour en obtenir des mesures et indicateurs clés. Ce travail est de celui de la modélisation du cube. Il existe de nombreux logiciels d’entreposage de données tels que Microsoft SSAS SQL server analysis, ou Oracle database, Teradata, Amazon Redshift…
Ces deux premiers composants sont fréquemment utilisés par des experts et non les utilisateurs finaux.
Système de reporting - rapport ad hoc
La dernier composant est celui qui permet de visualiser et de créer des rapports soit préformatés soit sur-mesure. A partir des agrégats et mesures réalisées dans le cube de données, l’outil de reporting permet de concevoir, créer, déployer et gérer des rapports à destinations des utilisateurs finaux. Outre les rapports classiques, ces outils offrent des fonctions d’analyse ad hoc permettant de donner des indicateurs pertinents et en temps réel. Il existe de nombreux outils de reporting. Cet outil est fréquemment dans les mains des utilisateurs finaux. Dans la suite de Microsoft, il s’agit de SSRS SQL server reporting services, les autres sont généralement intégrés à l’outil de BI intégré ou en open source il existe BIRT et SQL Power Wabit.
La puissance des outils de Business intelligence intégré
En décomposant les phases d’un projet de business intelligence classique à savoir, l’extraction et la transformation des données, la modélisation et l’interrogation des données et enfin, la visualisation des indicateurs, on comprend qu’une grande partie d’entre elles est à destination d’experts en informatique. L’enjeu des outils de Business Intelligence intégrée ou libre-service est donc de s’adresser aux utilisateurs finaux en leur mettant à disposition une solution intégrant toutes les phases, de l’ETL à la restitution graphique, afin qu’ils puissent réaliser un projet de BI du début jusqu’à la fin de façon autonome. Les bénéfices des outils de BI intégré sont nombreux si bien qu’ils prolifèrent et s’adaptent à des marchés de niches.
Rapidité d'exécution
Comparé au modèle de BI traditionnelle, long et couteux, la BI intégrée offre la possibilité à chaque service de déployer rapidement par le bien de managers décisionnaires, de déployer des indicateurs temps réel avec une assistance technique mais restreinte du service informatique ou d’un prestataire.
Adaptation
L’environnement économique est changeant et l’entreprise exige de l’adaptabilité constante avec un échelle de temps réduite. S’adapter et orienter les actions vers la bonne direction exige une connaissance détaillée et en temps réel de son marché. La BI intégrée offre cette possibilité aux décisionnaires de l’entreprise à tous les niveaux.
Gouvernance de la BI intégrée
Bien sûr, la BI intégrée ne doit pas conduite l’entreprise à laisser libre cours à ses équipes de managers pour produire et diffuser des informations critiques et peut-être erronées si elles ont été mal conçues. Il faut permettre une souplesse à l’utilisateur pour qu’il soit acteur de sa BI mais il faut encadrer d’une part, l’accès aux sources de données et d’autre part, la création et la diffusion de tableaux de bord décisionnels. Le rôle du service informatique ou d’un consultant est de faciliter l’utilisation en offrant une assistance technique à la création, fiabilité, sécurité et partage des données. Pour en savoir plus sur l’informatique décisionnelle et le big data.
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