BUSINESS INTELLIGENCEUne mise en oeuvre pratique avec SQL Server

EPITA - 24ème semaine de conférences - Promo 20128 novembre 2011

Jean-Pierre RIEHLPractice Manager SQL

MVP SQL Serverhttp://blog.djeepy1.net

SIGL 2002

Vincent RENZIPractice Manager Collaboratif

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AGENDAQu’est ce que la Business IntelligenceUn projet décisionnelLa modélisationL’intégration des donnéesLes cubesLa restitution des données

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LA BUSINESS INTELLIGENCE

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QU’EST CE QUE LA BIL’informatique décisionnelle désigne les moyens, les outils et les méthodes qui

permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une

entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux

responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité

traitée.Source Wikipedia

collecter modéliserrestituer

aide à la décision

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QU’EST CE QUE LA BI

•Transformer les données de l’entreprise en

décisions

•Analyse de l’activité, des réussites et des échecs

•Outil de pilotage de la performance

•Planifier

A QUI S’ADRESSE LA BIPour qui ?• Le management • Les directions (générales)• Tout le monde

« BI for masses »

UNE QUESTION CLASSIQUEPourquoi ne pas utiliser un système OLTP pour l’analyse de données ? • Affecte les performances des SI, ERP, CRM…• Les données utiles à l’analyse sont rarement contenues dans une seule source.• Données non sures, modifiées régulièrement et souvent trop précises.• La façon de visualiser les données est contrainte par le service IT au moyen de rapports ou procédures stockées.• Design Entité-Relationnel peut adapté pour l’analyse.

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LES TENDANCES DU MARCHÉ

Self-Service BI

BI mobile

BI temps réel

Big Data

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UN PROJET DÉCISIONNEL

UN PROJET DÉCISIONNEL

Collecter

Qualifier, intégrer

Analyser

Présenter

LES PROJETS DÉCISIONNELS•Même s’il demande un fort engagement métier, un projet BI reste un projet de développement• Analyse, Conception, Développement, Tests

•Ne pas négliger le caractère politique du décisionnel (négociation, consensus, adhésion)

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UN PROJET DÉCISIONNEL2 phases :

1. Analyse & Conception

2. Réalisation

PHASE 1 : ANALYSE & CONCEPTION•La phase d’analyse est primordiale• Souvent précédée d’une phase d’audit

•Le livrable est la modélisation d’un DataWarehouse• C’est l’élément clé de la solution• Description des Faits (ce que j’analyse) et des Dimensions (sur quels axes)• Importance de la granularité

•On se centre sur l’utilisateur (l’utilisation)

PHASE 2 : RÉALISATION•Elle inclut :• La création du DataWarehouse• L’ETL• Les cubes• Les rapports, tableaux de bord• L’intégration

•On préfèrera une méthode itérative

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LA MODÉLISATION

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QUEL MODÈLE ?•Plusieurs modèles existent : • Ralph Kimball : approche DataMart• Bill Inmon : approche DataWarehouse• Sémantique : approche par entité• Data Vault : approche par propriétés•…et les autres

•Mais ça reste des tables et des relations•Modèle en étoile vs. flocon

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ALORS ? QUEL MODÈLE ?

Choisissez le modèle pragmatique

Identifiez • les mesures tables de faits• Ex : montant d’une vente, valeur d’un stock• les axes d’analyse tables de dimensions• Ex : date, pays, entrepôt, produit•La granularité• Niveau de finesse pour l’analyse

POINTS CLÉS D’UN PROJET BIModèle en étoile

Pays

Employés

Ventes

Clients

Temps

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INTÉGRER LES DONNÉES

INTÉGRER LES DONNÉES

Construire un ETL (Extract Transform Load)

• Importance de :• La validation des sources• La qualification des données• La qualité des données

•Phase la plus risquée et la plus longue

FLUX D’INTÉGRATIONLes données proviennent de sources (hétérogènes) et doivent « rentrer » dans le DataWarehouse• Fusion de sources• Calcul• Vérification• Correction de valeurs• Normalisation• Dédoublonnage• Etc.

FLUX D’INTÉGRATION

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DEMO SSIS

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LES TENDANCES DU MARCHÉ

Grosses volumétries

Data Quality

Master Data Management

Données non-structurées

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LES « CUBES »

LES CUBESReprésentation multidimensionnelle du DataWarehouse OLAP : Online Analytical Processing

•Requêtage MDX•Arrivée du In-Memory

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LES CUBESUn cube c’est aussi :

•Des membres calculés• Ex : YTD, YOY, Y-1, % croissance, etc.•Des KPI (Key Performance Indicator)• Permet de mesurer par rapport aux objectifs•Du Data Mining

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DEMO SSAS

DATA MINING•Science de la prédictibilité•Objectif : arriver à déterminer une valeur un comportement, une tendance à partir de données en entrée• Implémentation d’algorithmes• Forecast, Clustering, Naïves Bayes, Time Series, etc.

•Utilisation• En batch (sur des lots de données)• En temps réel, fonctionnalité d’une application

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ANALYSER LES DONNÉES

Analyse Ad-hoc

Tableaux de bords

Reporting de masse

LA RESTITUTION DES DONNÉES

Reporting Ad-hoc

Data Mining

Réponse à des questions complexes par l’utilisateur

Mise en place de tableaux de bords / Directions

opérationnelles

Rapports pro-formats imprimés, envoyés par mail

ou partagés sur portail

Création et mise en forme par l’utilisateur

Analyse prédictive, Exploration de données

BESOINS UTILISATEURS

CE QUE CELA SIGNIFIE-

+ -

+

Nbre Utilisateurs Maturité

Reporting de masse

•Via un simple navigateur, dans un portail•Diffusion par messagerie, publipostage•Filtres, navigation, drillthrough, export, etc.•Connexion directe à toute donnée

Reporting ad-hoc par les utilisateurs

• Interface de création à la mode Office•Modèle métier•Connecteurs à de nombreuses sources inclus

Analyse multidimensionnelle par les utilisateurs

•Excel 2007•Visualisation & Analyse avancée : • tableaux croisés dynamiques• Graphiques, fonctionnalités avancées•Diffusion dans un portail : Excel Services• Client léger : navigateur• Fonctions collaboratives

Scorecards & tableaux de bords

•Référentiel des indicateurs clés•Consolidation, ventilation•Feedback, interactivité (navigation)•Cartes de stratégies•Méthodologie Norton & Kaplan

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DEMO SSRS & Power View

LES PORTAILS COLLABORATIFS

Des espaces de travail aux réseaux sociaux

• IM/e-mail/ téléphone

• Conférence audio, vidéo ou Web

• Espaces de réunion

• Sites d’équipes• Réseaux

sociaux

• Recherche • Notifications /

alertes• Réseaux sociaux

• Formulaires flexibles

• Gestion de portefeuilles

Communicationsinterpersonnelles

Espaces de travailcollaboratif

Accès à l’informationet aux individus

Processus pilotéspar des hommes

Une approche centrée sur le contexte d’usage

SERVICES COLLABORATIFS

SERVICES D’INFRASTRUCTURE

Quelle est la réponse de Microsoft ?

Lancement en avril 2010.Plus de 120 millions d’utilisateurs, 3 millions en France :

Soit 20% de la base installée Office Client. Plus de 17000 clients dans le monde.Plus de 1 milliard $ de CA atteint en l’espace de 6 ans dans le monde.15% de croissance en France sur cette année.

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l

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• Système d'information de l'entreprise homogène à tous les niveaux• Amélioration de l'efficacité des individus, des équipes, de l'entreprise • Consolidation des serveurs pour un faible TCO • Mise en œuvre de solutions métiers interopérables via les services Web• Services d'infrastructure Web

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