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Plan Introduction Les entrepôts de données Les datamart Architecture Modélisation Alimentation Les bases de données multidimensionnelles Le marché du décisionnel Démonstration 2
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Le contexte Besoin: prise de décisions stratégiques et tactiques Pourquoi: besoin de réactivité Qui: les décideurs (non informaticiens) Comment: répondre aux demandes d’analyse des données, dégager des informations qualitatives nouvelles Qui sont mes Pourquoi et meilleurs comment le clients? chiffre d’affaire a baissé? A combien Quels français s’élèvent mes consomment ventes beaucoup de journalières? poisson? 3
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Les données utilisables par les décideurs Données opérationnelles (de production) Bases de données (Oracle, SQL Server) Fichiers, … Paye, gestion des RH, gestion des commandes… Caractéristiques de ces données: Distribuées: systèmes éparpillés Hétérogènes: systèmes et structures de données différents Détaillées: organisation des données selon les processus fonctionnels, données surabondantes pour l’analyse Peu/pas adaptées à l’analyse : les requêtes lourdes peuvent bloquer le système transactionnel Volatiles: pas d’historisation systématique 4
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Problématique Comment répondre aux demandes des décideurs? En donnant un accès rapide et simple à l’information stratégique En donnant du sens aux données Mettre en place un système d’information dédié aux applications décisionnelles: un data warehouse 5
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Le processus de prise de décision Champs d’application des systèmes décisionnels Définir le Rassembler Analyser Établir des Décider problème les données les données solutions Temps de prise d’une décision 6
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Le processus de prise de décision Prise de décision Bases de Data Base multi - Prédiction / production warehouse dimensionnelle simulation 7
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Domaines d’utilisation des DW Banque Risques d’un prêt, prime plus précise Santé Épidémiologie Risque alimentaire Commerce Ciblage de clientèle Déterminer des promotions Logistique Adéquation demande/production Assurance Risque lié à un contrat d’assurance (voiture) … 8
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Quelques métiers du décisionnel Strategic Performance Management Déterminer et contrôler les indicateurs clé de la performance de l’entreprise Finance Intelligence Planifier, analyser et diffuser l’information financière. Mesurer et gérer les risques Human Capital Management (gestion de la relation avec les employés) Aligner les stratégies RH, les processus et les technologies. Customer Relationship Management (gestion de la relation client) Améliorer la connaissance client, identifier et prévoir la rentabilité client, accroitre l’efficacité du marketing client Supplier Relationship Management (gestion de la relation fournisseur) Classifier et évaluer l’ensemble des fournisseurs. Planifier et piloter la stratégie Achat. 9
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Plan Introduction Les entrepôts de données Les datamart Architecture Modélisation Alimentation Les bases de données multidimensionnelles Le marché du décisionnel Démonstration 10
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Définition d’un DW W. H. Inmon (1996): « Le data Warehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision » Principe: mettre en place une base de données utilisée à des fins d’analyse 11
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Les 4 caractéristiques des data warehouse Données orientées sujet: Regroupe les informations des différents métiers Ne tiens pas compte de l’organisation fonctionnelle des données Ass. Vie Ass. Auto Ass. Santé Client Police 12
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Les 4 caractéristiques des data warehouse Données intégrées: Normalisation des données Définition d’un référentiel unique h,f 1,0 h,f homme, femme GBP EUR CHF USD 13
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Les 4 caractéristiques des data warehouse Données non volatiles Traçabilité des informations et des décisions prises Copie des données de production Bases de production Entrepôts de données Ajout Suppression Accès Modification Chargement 14
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Les 4 caractéristiques des data warehouse Données datées Les données persistent dans le temps Mise en place d’un référentiel temps Image de la base en Mai 2005 Image de la base en Juillet 2006 Répertoire Répertoire Base de Nom Ville Nom Ville production Dupont Paris Dupont Marseille Durand Lyon Durand Lyon Calendrier Répertoire Entrepôt CodeCode AnnéeAnnée MoisMois CodeCode AnnéeAnnée MoisMois de données 11 20052005 MaiMai 11 DupontDupont ParisParis 2 2006 Juillet 11 DurandDurand LyonLyon 15 2 Dupont Marseille
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SGBD et DW Service Service Service OLTP: On-Line commercial Financier livraison Transactional BD prod BD prod BD prod Processing Clientèle H I Data Warehouse S T OLAP: On-Line O Analitical R Clientèle I Processing Q U E 16
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OLTP VS DW OLTP DW Orienté transaction Orienté analyse Orienté application Orienté sujet Données courantes Données historisées Données détaillées Données agrégées Données évolutives Données statiques Utilisateurs nombreux, Utilisateurs peu nombreux, administrateurs/opérationnels manager Temps d’exécution: court Temps d’exécution: long 17
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Plan Introduction Les entrepôts de données Les datamart Architecture Modélisation Alimentation Les bases de données multidimensionnelles Le marché du décisionnel Démonstration 18
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Datamart Sous-ensemble d’un entrepôt de données Destiné à répondre aux besoins d’un secteur ou d’une fonction particulière de l’entreprise Point de vue spécifique selon des critères métiers Datamarts du service Marketing Datamart du DW de l’entreprise service Ressources Humaines 19
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Intérêt des datamart Nouvel environnement structuré et formaté en fonction des besoins d’un métier ou d’un usage particulier Moins de données que DW Plus facile à comprendre, à manipuler Amélioration des temps de réponse Utilisateurs plus ciblés: DM plus facile à définir 20
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