Livre Blanc Business Decision

Obtenir le meilleur de la Business Intelligence dans un environnement SAP : construire les scnarii gagnants avec des solutions SAP et Business Objects Business & Decision David Dixon et Jean-Michel Franco Propos par

LIVRE BLANC - Obtenir le meilleur de la Business Intelligence dans un environnement SAP : construire les scnarii gagnants avec des solutions SAP et Business Objects 1

Copyright 2008 Business & Decision. Tous droits rservs. www.businessdecision.fr

TABLE DES MATIRES

1.0 PRSENTATION GNRALE............................................................................................................................................................. 1

2.0 SAP ET BUSINESS OBJECTS QUELLES COMPLEMENTARITES ? ......................................................................................... 3

2.1 CREATION DE VALEUR PAR LES UTILISATEURS...........................................................................................................................3

2.1.1 BI INTERACTIVE....................................................................................................................................................................................3

2.1.2 BI UNIVERSELLE...................................................................................................................................................................................5

2.2 CREATION DE VALEUR PAR LES SERVICES INFORMATIQUES...................................................................................................8

2.2.1 CONSOLIDER OU FEDERER LES DONNEES ................................................................................................................................ 10

2.2.2 CONSIDERER LINFORMATION COMME UN CAPITAL................................................................................................................. 12

2.2.3 RECONCILIER LES DONNEES STRUCTUREES ET LES DONNEES NON STRUCTUREES.................................................... 14

2.3 CO-CREATION DE VALEUR PAR LES UTILISATEURS ET PAR LES SERVICES INFORMATIQUES ...................................... 16

2.3.1 PROPOSER DES OUTILS ET DES SERVICES AUX Tools and Services AUX UTILISATEURS ................................................. 17

2.3.2 ACCELERER LACCES AUX DONNEES .......................................................................................................................................... 20

3.0 CONCLUSION..................................................................................................................................................................................... 22

4.0 PRODUITS CITS............................................................................................................................................................................... 23

1.0 PRSENTATION GNRALE

Une enqute internationale rvle quen 2008, la Business Intelligence (BI) demeure pour la troisime anne conscutive la priorit absolue des Directeurs des Systmes dInformation (DSI)1. Dans ce contexte, nous incitons les utilisateurs des applications de gestion de SAP sintresser ds aujourdhui aux solutions de BI proposes par SAP et par Business Objects (socit du groupe SAP). Par les innovations quelles amnent tant du ct de la simplicit dutilisation que par leur capacit fdrer les informations disparates, elles sont de nature rpondre la fois aux enjeux des utilisateurs et des quipes informatiques.

Les utilisateurs disposent dune BI universelle et interactive, qui les rend plus productifs et surtout plus directement acteurs du succs de leur entreprise. La bonne utilisation de linformation fait dsormais partie du rle quotidien de tout un chacun : il faut anticiper, ragir et rsoudre des problmes de plus en plus complexes, ce qui ncessite de pouvoir faire appel de manire autonome de puissants outils danalyse. Cette exploitation en libre-service permet aux utilisateurs de saffranchir des services informatiques, du support technique pour avancer dans leur travail au quotidien. De son ct, linformatique, une fois libre de cette surcharge, peut se concentrer sur des tches plus forte valeur ajoute pour enrichir la BI avec un ensemble plus cohrent et complet dinformations pertinentes.

En complment de ce gain dautonomie, de nouveaux scnarios de BI se profilent dans le monde SAP : BusinessObjects Xcelsius ouvre de nouveaux horizons en termes dexploitation de la connaissance avec la visualisation interactive ; BusinessObjects Polestar dmocratise lanalyse de donnes en la rendant aussi simple daccs que la recherche dinformation sur Internet. Enfin, linformation de lentreprise sinvite dans lenvironnement de travail de lutilisateur, en tout lieu depuis un priphrique mobile avec BusinessObjects Mobile, dans les outils bureautiques quil utilise au quotidien avec BusinessObjects Live Office, ou mme directement sur le poste de travail de lutilisateur sans quil ne soit ncessaire de lancer une application spcifique avec les BI Widgets.

De leur ct, les quipes informatiques ont lopportunit de mettre disposition des utilisateurs un ensemble plus large et plus intgr dinformations pertinentes, entre autres par consolidation ou fdration de donnes structures ou non structures. Les mutations conomiques de ces dernires annes (fusions et acquisitions, gestion de la relation client, phnomnes dexternalisation et de spcialisation imposant de sorganiser en rseaux de partenaires, ncessit de grer plus finement les risques et de respecter un nombre croissant de lgislations, etc.) ont donn naissance de nouvelles disciplines et pratiques en termes de standardisation de la BI et dintgration de donnes lobjectif global tant de relever le dfi des rfrentiels de donnes htrognes. Les environnements htrognes sont incontournables, et il est prfrable de les considrer dans le cadre dune stratgie globale plutt quau cas par cas.



Les fonctions dintgration de donnes introduites par Business Objects constituent un grand pas en avant pour les clients SAP qui souhaitent tirer le meilleur de la BI : BusinessObjects Data Integrator permet dappliquer des scnarios ETL (extraction, transformation, chargement) aux donnes non SAP et propose des fonctionnalits jusque-l absentes des produits SAP, par exemple BusinessObjects Data Quality et BusinessObjects Data Federator qui assurent le nettoyage et lintgration des donnes. Non seulement ces nouvelles fonctionnalits facilitent considrablement les initiatives de data warehousing, mais en plus, lorsquelles sont combines avec des solutions telles que SAP NetWeaver Master Data Management, elles apportent une nouvelle valeur larchitecture de services de lentreprise (SOA), par exemple en garantissant la qualit des donnes. En outre, de nouvelles solutions sont disponibles pour la gestion des donnes non structures avec BusinessObjects Intelligent Search et BusinessObjects Text Analysis.

Enfin, la combinaison des gammes SAP et Business Objects fait apparatre de nouvelles opportunits de synergie. En utilisant les mmes outils et les mmes plates-formes, linformatique et les utilisateurs ct business ont la possibilit de crer conjointement des solutions de manire globale et interdpendante plutt que ponctuellement et isolment. Lergonomie et la puissance des nouveaux outils de BI rendent les utilisateurs autonomes sur des tches longtemps rserves aux utilisateurs chevronns, voire mme aux quipes informatiques. Do lmergence dune nouvelle classe dutilisateurs les prosommateurs2 : des utilisateurs capables de gnrer des donnes ou des rgles de gestion en toute autonomie, en bonne intelligence avec les quipes informatiques, plutt quen crant une informatique parallle et pirate de leur ct avec leurs outils bureautiques.

Quelques exemples : alors que les limitations des outils de restitution de nombreux systmes BI encouragent les utilisateurs recopier les donnes issues de ceux-ci dans leurs tableurs puis les manipuler comme bon leur semble sans aucun contrle, le composant SAP Business Explorer (BEx) Analyzer enrichit Excel des donnes du systme dcisionnel ainsi que de puissantes fonctions danalyse comme par exemple la conversion de devises ; il permet ainsi lutilisateur de combiner le meilleur des deux mondes, celui de linformatique dentreprise et de la productivit personnelle. Dans le mme esprit, mais dans le cas o le web est le meilleur canal pour mettre linformation entre les mains de ceux qui en ont besoin, BusinessObjects Voyager autorise de puissantes analyses multidimensionnelles ad-hoc adosses aux principales bases de donnes OLAP du march dont bien sr SAP NetWeaver BI. Crystal Reports est un autre composant quun grand nombre de clients SAP a dj eu loccasion dutiliser, parcequil est le standard de fait du reporting en entreprise, et parce quil tait intgr aux logiciels SAP sous forme de solution OEM3. Un des principaux avantages de Crystal Reports est quil rend la BI porte de tous en organisant sa diffusion grande chelle : du commercial en clientle au client lui-mme en passant par tout collaborateur qui a besoin dinformations prcises et fiables pour prendre des dcisions au quotidien. De son ct, BusinessObjects Web Intelligence met la disposition des utilisateurs un environnement de requtage et de reporting en libre-service : des donnes dont la qualit est matrise, faciles rassembler et prsentes sous une forme simple et accessible. Ces diffrents outils ont une double mission : rendre les utilisateurs autonomes dans leurs prises de dcision et permettre aux prosommateurs et aux programmeurs de collaborer plus troitement la cration et lamlioration des applications de BI ncessaires lentreprise.

Le succs dInternet a fait surgir de nouvelles exigences : laccs en temps rel aux connaissances sest impos comme une obligation et non comme une option. Les promesses de BI pour tous et d entreprise intelligente ne peuvent pas se matrialiser si laccs aux informations est contrecarr par des considrations de performances : Google aurait-il un tel succs si les rponses aux recherches quon lui soumet ntaient pas immdiates? SAP NetWeaver BI Accelerator change la donne des entreprises qui ont dj investi sur NetWeaver BI pour leur systme dcisionnel, en permettant leurs utilisateurs dexplorer plus librement linformation et en leur garantissant un temps de rponse prvisible face leurs questions.

Les entreprises qui exploitent des logiciels SAP, quel que soit leur niveau de maturit et de leur existant en BI ont dsormais un grand nombre doptions mettre en face de leurs enjeux et priorits, dans le but de tirer tout le potentiel de la Business Intelligence. Cest une excellente nouvelle, mais ceci impose de mettre en place les dispositifs appropris en interne pour y parvenir : business cases permettant de dmarrer de nouveaux projets, architecture cible, structures organisationnelles et gestion du changement, plans de route et stratgie dimplmentation, etc...Ce Livre blanc doit leur permettre dacqurir une connaissance fine et prcise des nouvelles opportunits proposes par SAP et Business Objects : en tudiant les nombreux scnarios dcrits et en valuant leur pertinence dans le contexte de leur entreprise, ils pourront dessiner les contours de nouvelles solutions gnratrices de valeur.



2.0 SAP ET BUSINESS OBJECTS QUELLES COMPLEMENTARITES ?

Ceux qui ont analys dans le dtail la couverture fonctionnelle respective des solutions de SAP et de Business Objects en conviennent volontiers : les logiciels des deux entits se compltent bien plus quils ne se recoupent. La BI selon Business Objects est centre sur lutilisateur et ouverte toutes sources de donnes : Business Objects est pass matre dans lart de connecter et de transformer les donnes de toutes origines en informations pertinentes, puis de les diffuser ceux qui en ont besoin au travers doutils intuitifs et visualisations graphiques attrayantes. Pour leur part, les logiciels SAP proposent un environnement solide pour hberger un data warehouse, autorisant monte en charge, fiabilit, gestion des modifications et scurit (Les plus rcents benchmarks de SAP NetWeaver BI montrent sa capacit grer des volumes de donnes dpassant les 60 To.4)

Afin dillustrer lapport des solutions conjointes de SAP et de Business Objects face lintensit et la diversit des dfis auxquels sont confronts les utilisateurs de BI, ce Livre blanc prsente une srie de scnarios dutilisation concrets. Ces scnarios sont regroups par bnficiaires : utilisateurs, services informatiques, et enfin, coopration utilisateurs/services informatiques. Le lecteur est invit dterminer les scnarios les plus pertinents dans son contexte, puis dterminer les prrequis ncessaires leur mise en uvre.

2.1 CREATION DE VALEUR PAR LES UTILISATEURS

La plupart des utilisateurs (entre 80 et 90 %) sont considrs comme des consommateurs dinformation . Quils soient actifs dans lentreprise ou lextrieur de celle-ci, ces utilisateurs sont jusqu prsent des destinataires passifs dinformations traites et formates au pralable par dautres. Un retour sur investissement (ROI) significatif peut tre obtenu en convertissant ce groupe en utilisateurs actifs : leur productivit augmente notablement, tandis que la charge de travail de ceux qui en amont traitaient et prsentaient linformation pour la rendre exploitable est rduite. Des gains en nombre dutilisateurs viss et en frquence daccs peuvent aussi tre envisags. Pour obtenir ces rsultats, les contenus de BI doivent tre plus attractifs ( stickiness ), de manire inciter les utilisateurs prolonger leur visite et la renouveler rgulirement5.

Pour augmenter la productivit des utilisateurs, les outils de BI proposent une exprience plus riche qui leur permet de ne plus se limiter aux rapports statiques en les rendant plus autonome pour exploiter linformation dont ils ont besoin. Une exprience plus riche donne une meilleure capacit accder linformation, une meilleure interactivit pour lanalyser, le tout avec des temps de rponse rduits; une meilleure accessibilit permet de mettre linformation disposition du plus grand nombre, dans le contexte de lenvironnement de travail de chacun.

Dans les deux prochaines sections, nous tudierons deux types de scnarios ciblant la cration de valeur par les utilisateurs : Les scnarios de la section BI interactive illustrent une exprience plus riche : visualisation interactive des donnes et analyse guide des rsultats de recherche. Les scnarios de la section BI universelle illustrent une meilleure accessibilit : comment amener la BI partout o elle est utile (priphriques mobiles, Widgets du poste de travail, e-mail, imprimantes, Internet, PowerPoint, etc.).

2.1.1 BI INTERACTIVE

La plupart des entreprises nimaginent pas quel point certains des lments les plus critiques de son fonctionnement et de sa proprit intellectuelle dpendent de donnes enfermes dans des feuilles de calcul dont personne nest en mesure dassurer la cohrence, la validit, la scurit ou la prennit ! Et quand bien mme il serait possible de dterminer o se situent les bonnes donnes, seuls les crateurs de ces feuilles de calcul seraient en mesure den comprendre le contenu, lorigine, ou la fraicheur, et de dcrire les rgles de gestion qui ont permis de les calculer. Lautre solution que lon rencontre dans les entreprises nest pas plus satisfaisante : elle consiste demander aux quipes informatiques de dvelopper des analyses prdfinies. Elles sont alors dfinies une fois pour toutes, et sadaptent mal des circonstances dynamiques. En outre, du fait du cercle vertueux dapprentissage de la connaissance que la BI amne aux utilisateurs, les questions quils se posent tendent voluer avec le temps : avant mme que le codage dune analyse soit termin, le modle est dj obsolte. De plus, force est de reconnatre quun modle Excel est beaucoup plus la porte des utilisateurs quun modle dvelopp spcifiquement.

La visualisation interactive des donnes permet aux propritaires de feuilles de calcul de partager leurs analyses en leur associant des interfaces de visualisation puissantes ce qui facilite leur diffusion et les rend faciles exploiter par tous. En associant des modles graphiques des simulations (analyses what if ), les utilisateurs peuvent dgager plus rapidement des tendances. Ces visualisations


sont lgantes, puissantes, ergonomiques et rapidement adoptes. BusinessObjects Xcelsius Enterprise permet de raliser ces environnements partir dune feuille de calcul Excel, ce qui permet aux utilisateurs de travailler partir dun environnement quils ont lhabitude dutiliser, et dadapter ces modles sous-jacents leurs besoins spcifiques (voir exemple interactif page 4 ; le lecteur est invit cliquer sur limage Xcelsius et tester par lui-mme lintrieur de ce prsent document au format PDF la puissance de lenvironnement de restitution quXcelsius permet de raliser). Les modles Xcelsius peuvent tre dploys dans Crystal Reports, dans les applications Microsoft Office et dans les documents Adobe.

Les donnes sous-jacentes aux analyses, de leur ct, ne sont pas obligatoirement stockes dans Excel. Lintgration en temps rel avec les donnes SAP qui est supporte ds aujourdhui par Xcelsius permet de comparer instantanment les donnes de simulation et les donnes relles . Ainsi, la cohrence, la qualit, la scurit et la fraicheur des donnes sont bel et bien sous le contrle dun systme dcisionnel centralis. Lun des scnarios dcrits ci-dessous montre comment Xcelsius peut traiter des donnes SAP NetWeaver BI (Xcelsius supporte galement les applications de SAP Business Suite et les sources de donnes non SAP).

Avec BusinessObjects Polestar un nouveau produit qui tire parti de la simplicit, de la vitesse et de la puissance des fonctions analytiques de la BI , les utilisateurs accdent instantanment et en toute autonomie aux informations : sans attendre le retour dune demande de dveloppement de rapport et sans affronter les limitations des rapports paramtrs, ils disposent dune barre de recherche semblable celles de Google et de Yahoo! pour lancer leurs requtes. BusinessObjects Polestar slectionne les rsultats les mieux adapts la spcification de recherche et les injecte directement dans une analyse de BI. Par ailleurs, BusinessObjects Polestar slectionne les visualisations de BI les plus pertinentes, par exemple un camembert pour des pourcentages et un diagramme barres pour des montants. Grce dautres qualits, dont la vitesse daccs aux donnes par indexation pralable et par sa rapidit de dploiement (quelques jours si les donnes existent), BusinessObjects Polestar est un outil qui permet aux utilisateurs de trouver une rponse toutes leurs questions tout moment.

Scnario n1 : Analyse de la rentabilit avec BusinessObjects Xcelsius Enterprise

Pour prparer une runion, une responsable de compte examine son plan daction pour un de ses clients et le confronte aux objectifs commerciaux tablis par lquipe de planification des ventes. Elle utilise un modle Xcelsius gnr partir dun modle financier Excel, lui mme aliment dynamiquement par le systme SAP de la direction financire. Pour valuer les impacts de ces hypothses sur la rentabilit planifie de son compte, elle excute une analyse visuelle de sensibilit. Elle ralise diffrentes simulations en faisant varier les hypothses de croissance sur ce client (molette Growth rate ) et la dcomposition des ventes en pourcentages (curseurs % of Sales ).



En prfrant cette solution visuelle aux interactions avec les formules et les dpendances dune feuille Excel, elle arrive trs rapidement prciser et formaliser son plan daction sur son client. Par ailleurs, elle sait que les participants sa runion feront rfrence au mme modle financier et qui servira de base aux discussions pendant la runion. Enfin, elle sait quelle pourra contester certaines hypothses sans passer la moiti de la runion (essayer de) les comprendre. Dans un tel contexte, lalignement entre la planification des ventes et la planification des comptes devient une ralit : les chiffres de planification issus du contrle de gestion et ceux issus du forecast commercial sont les mmes, et dfinis de manire consensuelle. Scnario 2 : Rponses instantanes avec BusinessObjects Polestar

Suite des restrictions budgtaires, le responsable marketing dune entreprise amricaine dans le secteur du luxe demande son quipe de revoir le calendrier de ses actions de publicit et de promotion. Sa stratgie initiale consiste redistribuer le budget des campagnes vers

les marchs considrs comme les plus rentables : New York et la Californie. Toutefois, un charg de marketing trs expriment conteste cette stratgie, affirmant que la ventilation des budgets de campagne serait plus efficace si elle soprait sur lensemble des rgions. Au bout de quelques minutes, un autre membre de lquipe, las de ces querelles interminables, propose de sappuyer sur des faits. En sance, il lance une recherche sur le chiffre daffaires des cinq dernires annes, et prsente un diagramme barres rvlant quen 2003, le Texas tait plus performant que New York et la Californie. Le consensus stablit, la runion se poursuit dans le calme et un nouveau plan plus quilibr est dclench.

2.1.2 BI UNIVERSELLE

Pour tre efficace, la BI doit sintgrer dans le contexte de travail de ses utilisateurs.

En 2006, on comptait dans le monde plus de 800 millions de travailleurs mobiles, et on devrait atteindre le milliard en 2010 (soit plus de 30% des effectifs de la plante) 6. Pour certaines professions ou activits (commerciaux itinrants, service aprs vente, artisans et ouvriers en extrieur, etc.), il est impossible de sinstaller devant un ordinateur. De son ct, celui qui est install devant un ordinateur reoit des informations travers une myriade de canaux : feuilles de calcul, outils bureautiques, e-mails, messages instantans, sites Web, blogs, rseaux sociaux, transactions SAP, applications de gestion spcifiques, etc.

Dans le mme temps, les activits professionnelles sont de moins en moins routinires et de plus en plus tributaires dexceptions, ce qui renforce le ncessit de faire parvenir la bonne information la bonne personne o quelle soit, au bon moment et par le canal le plus adapt.



Le business case pour une solution de Business Intelligence mobile est donc concret, condition que la solution en question puisse se dployer simplement, sur une trs large audience et moindre cot.

BusinessObjects Mobile permet la rutilisation des rapports et des indicateurs pralablement dfinis dans BusinessObjects XI avec un minimum dadaptation et sans exiger de serveur complmentaire (BusinessObjects Mobile sinstalle sous la forme dun service Web sur un serveur BusinessObjects XI existant, et profite ainsi des services dinfrastructure et de scurit de celui-ci). Il propose des mcanismes pour adapter les rapports Web Intelligence et les indicateurs Dashboard Builder aux spcificits des quipements mobiles, par exemple des modles pour prvisualiser le look and feel des rapports, ou lutilisation dicnes de tendance et dtat proposant un affichage condens des informations. Pour plus de dtails, voir le scnario 1 ci-dessous.

BusinessObjects Mobile fonctionne sur BlackBerry, Windows Mobile, Symbian et sur tout priphrique supportant J2ME 2.0.

La mobilit est un des piliers dune solution de BI universelle, mais il y en a aussi dautres qui seront illustrs, comme BusinessObjects Live Office, un add-on de Microsoft Office qui permet dintgrer des rapports ou des donnes Business Objects dans les applications de cette suite (feuilles de calcul, documents et prsentations) ou encore les BI Widgets, qui appliquent la BI la dernire innovation en termes dinterfaces hommes machines que des environnements comme Microsoft, Google ou Yahoo! ont impos sur le poste de travail : les widgets. Scnario 1 : Au plus prs des clients avec BusinessObjects Mobile

Le responsable dun magasin regrette de passer le plus clair de son temps dans son bureau plutt quauprs de ses clients et collgues. Il souhaiterait passer plus de temps dans son magasin sans pour autant ngliger ses activits de gestion et de management (traitements des e-mails, constitution du reporting, gestion proactive des stocks, valuation des collaborateurs, supervision des performances commerciales, etc.). Il constate que bien que ses collaborateurs et lui-mme disposent de toutes les informations dont ils ont besoin pour leurs activits, ils ne peuvent y accder lendroit le plus important : le magasin lui mme. Aprs implmentation de BusinessObjects Mobile, la situation samliore considrablement : lanalyse sur mobile des donnes issues essentiellement de SAP permet dsormais au personnel de rpondre immdiatement aux questions des clients ; cette mobilit permet galement notre manager de passer plus de temps dans son magasin, dobserver le comportement des clients et de rpondre leurs besoins en temps rel ; sans quitter le magasin, il peut consulter lvolution des ventes laide de diagrammes, de tableaux et dindicateurs ; il supervise les oprations du magasin et les niveaux de stocks, et peu aussi passer laction quand cela est ncessaire ; si un rapprovisionnement est prvoir, il peut agir directement et passer commande. Enfin libr de son bureau, notre manager ne peut que se fliciter de cette nouvelle visibilit et de sa plus grande matrise des performances et des stocks.



Scnario 2 : BI intgre PowerPoint avec BusinessObjects Live Office

Chaque fois que cette responsable du contrle de gestion doit excuter un cycle danalyse de performances, elle dpense un temps considrable pour raliser la mme procdure manuelle : collecter les donnes des diffrentes business units, slectionner la visualisation graphique approprie et formater les donnes de sortie. Par ailleurs, elle doit dialoguer avec les services informatiques de lentreprise pour atteindre les donnes dont elle a besoin si elle ne les trouve pas dans les rapports dont elle dispose dj. Lorsquelle trouve la bonne information, elle doit limporter dans Excel et insre galement (par Copier-coller !) les graphiques quelle cre dans PowerPoint. Certains trimestres, la procdure exige plusieurs itrations... Quand elle pense avoir termin, elle vrifie et revrifie et parfois... elle dtecte encore des erreurs !

Depuis quelle peut sappuyer sur BusinessObjects Live Office, elle na plus besoin de quitter sa session PowerPoint pour aller chercher les bonnes informations intgrer sa prsentation ni de solliciter les services informatiques pour adapter les rapports existants : elle ouvre une session Business Objects partir de PowerPoint, puis elle se laisse guider par des Assistants. Ils lui proposent des rapports et des graphiques existants, et elle peut faire son march , puis adapter ce quelle a trouv ses propres besoins. Lorsque les donnes apparaissent (automatiquement !) dans sa prsentation, elle peut les structurer et les formater laide des fonctions habituelles de PowerPoint. Elle peut mme les actualiser automatiquement, sans impact sur le document existant. Elle estime que cette solution lui prend trois fois moins de temps quavant !



Scnario 3 : Mashboards avec BI Widgets

Le responsable des tableaux de bord clients, en charge de constituer les analyses client pertinentes partir des donnes de SAP CRM, a un problme pour dployer ceux-ci rapidement. Comme le CRM est en cours dimplmentation, il nest pas en mesure ds maintenant de fournir un tableau de bord universel. Il dcide donc de produire les tableaux de bord au fil de leau, ds que les donnes sources permettant de calculer chaque indicateur de performance sont disponibles : plutt que des crer des tableaux de bord figs, il dploie son systme sous la forme dune bibliothque dindicateurs associs une prsentation ddie. Chaque utilisateur peut

piocher dans cette bibliothque et slectionner les indicateurs que le concernent, dfinissant ainsi son propre tableau de bord ( Mashboard ) par association des Widgets de son choix. Ces Widgets sont disponibles directement sur le poste de travail ; ils nexigent pas laccs un portail ni le lancement dune application particulire, et ils ne compromettent pas la scurit des donnes. Un Mashboard est essentiellement un nouveau type de tableau de bord que lutilisateur peut crer par lui-mme et faire apparaitre comme bon lui semble sur le Bureau de son poste de travail. Ces Widgets peuvent tre intgrs (par Glisser-Dposer) dans dautres applications Windows, et ils peuvent tre gnrs partir des objets supports par les rapports Web Intelligence ou partir de fichiers Xcelsius.

Le dploiement de Widgets tant la porte de tous les utilisateurs, notre responsable dcide dadopter et de promouvoir une solution itrative pour ce projet en publiant chaque Widget ds quil est disponible. En complment, il espre tirer parti de leffet de collaboration en demandant aux utilisateurs expriments de crer des contenus et en demandant aux autres utilisateurs de partager leurs Widgets les plus efficaces. Enfin, il a prvu dvaluer le ROI de ce projet et les Widgets eux-mmes laide de critres sociaux, de niveau dadoption et de frquence dutilisation.

2.2 CREATION DE VALEUR PAR LES SERVICES INFORMATIQUES

On entend souvent les Directions Informatiques prsenter leurs enjeux en parlant dintgration dinformations et de processus ou en voquant le ncessaire alignement des processus, des ressources, des organisations et des technologies sur les objectifs stratgiques de lentreprise... cest facile den parler, mais plus difficile mettre en musique.

Des vnements inattendus (par exemple, une fusion ou une acquisition) peuvent introduire lhtrognit dans une architecture ou un environnement lorigine parfaitement unifi. Dans bien des cas, des applications informatiques ralises et opres sans le concours ni le contrle de linformatique ( shadow IT ) sont devenues tout autant critiques et indispensables que les applications officielles , ce qui les protgent contre la dsinstallation ou le remplacement. Dautre part, lintgration a priori nest pas toujours le modle de rfrence : certains scnarios htrognes dgagent une valeur leve lorsquils sont grs en consquence. Par exemple, un scnario dexternalisation, ou un scnario visant une intgration plus troite avec la supply chain dun client peut ncessiter de constituer des systmes dinformation ddis, et donc dintroduire de lhtrognit dans le systme dinformation de manire dlibre, lgitime et efficace.




De plus, de nombreuses activits sexcutent hors du cadre des processus clairement dfinis et grs par des systmes de gestion tels que ceux proposs par SAP Par exemple, une rclamation urgente et exceptionnelle dun client peut chapper au protocole normal du support technique, de mme quune pratique nouvelle pourra tre gre de manire informelle jusqu ce quelle soit suffisamment tablie pour tre encadre. Typiquement, les donnes relatives ce type dactivit sont stockes en dehors du systme de gestion de lentreprise, dans des documents non structurs (fichiers personnels ou partags par de petits groupes de travail, serveurs de messagerie, intranets, changes informels entre collaborateurs, etc.).

Autrement dit, lhtrognit est une constante de lentreprise, et cette prise de conscience est essentielle pour matriser les situations auxquelles les services informatiques doivent faire face. mesure que lentreprise atteint de nouveaux niveaux de maturit, le mantra nest pas ncessairement On efface tout et on recommence ! : lorchestration de lhtrognit devient une stratgie plutt quune figure impose.

Pour intgrer harmonieusement lhtrognit, il existe essentiellement deux mthodes : intgration des processus et intgration des informations assures respectivement par les technologies BPM (Business Process Management, Gestion des processus de lentreprise) et EIM (Enterprise Information Management, Gestion des informations de lentreprise). LEIM peut tre dfinie comme une solution spcialise dans la conception, le catalogage et la scurisation des informations y compris contenus collects dans les bases de donnes, les systmes transactionnels, les data warehouses et les documents dissmins et visant en maximiser la valeur, lutilit, laccessibilit et la scurit 7.

Le BPM et lEIM ouvrent aux quipes informatiques de nouvelles perspectives pour matriser lhtrognit de leurs systmes dinformation. Plus important encore, parce quils sont conus pour sadapter lexistant plutt que pour le remettre en cause, ils apportent bien souvent des rponses moins coteuses et plus rapides mettre en place que les alternatives ncessitant une intgration a priori (voire le scnario 1). Les deux pratiques sont complmentaires, et il y a mme des cas o lune des solutions constitue un prrequis pour lautre : impossible par exemple de mettre en uvre un processus order to cash par rconciliation de systmes de gestion commerciale et de facturation client sans pouvoir compter sur un rfrentiel Clients commun ces systmes.

Lacquisition de Business Objects par SAP apporte aux clients SAP toute une gamme de fonctionnalits qui rpond aux besoins de rconciliation dinformations htrognes. Cest nouveau pour les clients SAP, en gnral habitus raisonner en processus homognes plutt quen informations htrognes. Pourtant, nous les invitons fortement analyser les bnfices que pourraient amener ces nouvelles fonctionnalits dans leur contexte, tant dun point de vue business (de manire identifier les scnarios de gestion qui pourraient en bnficier) que technologique (en valuant lapport de ces technologies en termes de productivit et de cots de possession).

Dans les sections qui suivent, nous tudierons trois scnarios dintgration des informations :

Consolider ou fdrer les donnes Regrouper le contenu des gisements disperss et rconcilier les rfrentiels existants. Ce scnario est ralisable facilement laide de technologies trs prouves telles que les ETL ou lEII.

Considrer linformation comme un atout stratgique Dpasser le scnario ci-dessus en appliquant lEIM en mode holistique. Dans ce scnario, linformation est considre comme une ressource dont on doit rationaliser lexploitation de manire globale. Plus ambitieux que le prcdent, ce scnario exige une formalisation claire des processus, des mthodologies, des structures et des rles.

Rconcilier les donnes structures et les donnes non structures Le scnario le plus innovant. Jusqu prsent, lextraction de la valeur prsente dans les donnes non structures est reste une considration acadmique plutt quune application concrte. Nanmoins, la possibilit de rconcilier des donnes structures et des donnes non structures travers une couche smantique commune est devenue ralit : il sagit plutt pour linstant de la prochaine pratique plutt que dune meilleure pratique dj largement prouve, mais ce domaine dinnovation peut apporter ds maintenant des avantages concurrentiels en mettant en exergue des niveaux de connaissance insouponns sur les clients et les processus.



2.2.1 CONSOLIDER OU FEDERER LES DONNEES

La premire tape dun projet EIM consiste rconcilier les informations prsentes dans les systmes htrognes, une opration souvent nglige par les entreprises qui utilisent les solutions SAP8. En effet, ces entreprises se contentent souvent de diviser leur data warehouse en deux zones distinctes : une pour les donnes SAP, lautre pour les donnes extrieures.

Cette tradition sexplique par plusieurs raisons, y compris culturelles : les clients avaient lhabitude de structurer leur stratgie de dploiement ERP autour dun centre de comptences SAP qui donnait la priorit lintgration des processus. Toutefois, une fois acquis les avantages de cette intgration des processus, les utilisateurs ont cherch les optimiser. SAP NetWeaver BI (dont le pilier est SAP BW) a alors t mis en uvre. Paralllement, dautres domaines fonctionnels ont introduit dautres initiatives de BI. Au final, ces initiatives ont donn naissance plusieurs centres dexpertise en BI, chacun dentre eux tant concentr sur leurs intrts internes et sur leur expertise historique.

La deuxime raison qui justifie ce cloisonnement entre les donnes SAP et les donnes non SAP tient la mthodologie dacquisition des donnes. Lacquisition des donnes partir des produits SAP (et plus gnralement partir de nimporte quel progiciel de gestion du march) ncessite une approche diffrente de lacquisition de donnes traditionnelle partir de fichiers ou de bases de donnes : pour les progiciels, la solution idale consiste accder aux donnes au travers dinterfaces fournies par lditeur du progiciel, sous le contrle dun rfrentiel dobjets bien dfini.9 Par ailleurs, il est prfrable chaque fois que possible de sappuyer sur des scnarios dextraction standard livrs par le fournisseur du progiciel : lalternative, qui vise faire du dveloppement spcifique pour raliser soi mme les extracteurs, consomme du temps, et ncessite des oprations compliques de reverse-engineering du modle de donnes du progiciel, et peut ncessiter un travail de redveloppement si lditeur dcide de faire voluer son modle de donnes loccasion de la sortie dune nouvelle version. A loppos, lextraction des donnes des applications internes ou non standard exige gnralement une analyse approfondie du modle de donnes physiques; heureusement, cette tche nest pas trop complexe, si toutefois lapplication source pris soin de documenter les modles de donnes sur lesquels elle sappuie.

Faute de solutions EIM compltes capables daccder avec la mme efficacit toutes leurs sources de donnes, les entreprises ont eu tendance crer des data warehouses distincts pour les donnes SAP et les donnes non SAP. Faire voluer cette situation est souhaitable, mais ncessite des mcanismes robustes et des scnarios prdfinis pour les extractions de donnes de toutes origines. La combinaison de la plate-forme SAP NetWeaver et des solutions Business Objects apportent une rponse immdiate ce problme :

Si lobjectif consiste importer des donnes SAP dans un warehouse/mart non SAP, les solutions de type BusinessObjects Data Integrator, BusinessObjects Rapid Marts ou SAP NetWeaver BI open hub services facilitent considrablement lintgration des informations pendant lintgralit du cycle de vie dans la mise en uvre, mais aussi et surtout dans la phase dexploitation o il sagit de superviser les flux de donnes et de traiter dventuels problmes de qualit de donnes.

Lorsque SAP NetWeaver BI est la cible des initiatives de BI, BusinessObjects Data Integrator peut complter SAP NetWeaver BI pour assurer lintgration des donnes non SAP et les rconcilier avec les donnes SAP travers une intgration sans couture et en sappuyant sur des interfaces ouvertes et bien documentes.

Dautres solutions peuvent galement tre utilises en complment : BusinessObjects Data Insight et BusinessObjects Data Quality si la qualit des donnes pose des problmes particuliers, ou encore BusinessObjects Text Analysis si des donnes non structures doivent tre rconcilies avec des donnes structures.

Les deux scnarios qui suivent montrent comment les produits SAP et Business Objects peuvent tre combins pour relever certains dfis. Le premier scnario permet un client qui a consenti dimportants investissements SAP NetWeaver BI dlargir le champ de son environnement en intgrant des donnes non SAP laide de BusinessObjects Data Integrator. Le deuxime scnario permet un client de diffuser son environnement de BI tous les niveaux de lentreprise en rconciliant deux data marts distincts laide de BusinessObjects Data Federator.


Scnario 1: Association de SAP NetWeaver BI et de BusinessObjects Data Integrator

Le comit de direction dune entreprise de high-tech ralise que la poursuite de sa stratgie dacquisition ncessite daller plus vite dans le processus de fusion. Lentreprise est par le pass passe matre pour consolider les processus autour dun ERP unique, mais raccourcir encore davantage le cycle de cette opration devient difficile et extrmement risqu.

Pour la toute dernire acquisition, elle estime toutefois pouvoir rduire plus rapidement les cots au niveau de la fonction achats. Pour y parvenir, il est dcid de modifier la tactique dintgration en faisant passer lintgration des informations au premier plan, avant mme lintgration des processus. Cette tactique permet la socit de croiser les informations propres aux achats de la maison mre avec celles de la socit acquise, et didentifier ainsi les conomies dchelle quapporterait une stratgie dapprovisionnement globale, avec, la cl, des rductions de cots importantes et immdiates. Plus gnralement, elle permettra aux nouvelles filiales de bnficier de manire quasi-immdiate des contrats globaux ngocis par leur nouvelle maison mre. Par ailleurs, laccs plus rapide aux rapports et aux analyses

quautorise cette tactique permet didentifier le ou les processus qui doivent tre optimiss en priorit : non seulement elle apporte des gains immdiats, mais en plus elle permet de planifier plus efficacement les initiatives informatiques qui lui succderont. Limpact de cette nouvelle stratgie sur les systmes dinformation existants est en ralit trs limit, ce qui fait quelle peut tre mis en place trs rapidement : dans cette entreprise, le data mart ddi lanalyse des achats existe dj, mme sil ne salimentait jusqu prsent que du systme SAP consolid de lentreprise. Il suffit donc de

complter lenvironnement de reporting et danalyse existant de solides fonctions daudit de donnes, de nettoyage de donnes et dextractions de donnes pour pouvoir extraire les donnes dachats du systme dinformation de chaque acquisition.

Lassociation de BusinessObjects Data Integrator et de SAP NetWeaver BI assure lintgration sur la dure : les acquisitions ayant lieu rgulirement, lintgration des donnes externes dans le data mart achat devra faire lobjet dun processus rgulier. BusinessObjects Data Integrator acclre cette opration en donnant la possibilit didentifier les mtadonnes et dvaluer la qualit des donnes. Lintroduction de donnes non SAP relve de nouveaux dfis aux gestionnaires de data warehouse, puisque la qualit des donnes source est souvent moins matrise tandis quil devient ncessaire de transformer et de rconcilier des donnes htrognes. Le dploiement doutils ETL permet de faire face ces enjeux un cot raisonnable.

En dveloppant des bonnes pratiques autour de lEIM en complment de son savoir faire autour des ERP, notre entreprise tire plus rapidement profit de sa stratgie dacquisition quauparavant. Scnario 2: Fdration des initiatives de BI avec BusinessObjects Data Federator

Le directeur commercial dune socit de services de taille moyenne souhaite aller plus loin dans lanalyse des performances de ses clients et de ses ventes. Il dispose des donnes de ventes et de chiffre daffaires gnres partir du data mart analytique des clients, mais les donnes relatives au cot des projets sont stockes dans un autre data mart. En thorie, il suffirait d empiler ces deux data marts, mais les projets de BI ont t grs sparment et laide de technologies de BI diffrentes. Compte tenu de ce degr dhtrognit, la consolidation des deux gisements en un seul entranerait des cots dinfrastructure et de migration trop levs.


Une autre solution consisterait rpliquer les donnes de cot dans le data mart des ventes, mais le rapport cot/avantages serait lui aussi dfavorable (et cette option introduirait de nouvelles couches de complexit dans le systme). Autre solution : fusionner les deux data marts



en un data warehouse virtuel. Compte tenu du fait que les donnes de chiffre daffaires sont gres au niveau du client et que chaque projet est associ un seul client, un dnominateur commun peut tre utilis comme pivot pour rconcilier les deux data marts. Toutefois, les donnes de rfrence du client ntant pas uniformes dans les deux data marts, ce type dopration ne se limite pas la simple union de deux gisements de donnes.

BusinessObjects Data Federator apporte notre directeur commercial la souplesse et la vitesse dimplmentation dont il a besoin pour disposer dune vue unifie la croise de ces deux gisements de donnes. Contrairement aux autres scnarios de consolidation, la fdration de donnes est un processus graduel qui nexige aucune rcriture des applications ou changement de plate-forme. Par ailleurs, cette solution est prenne et volutive. Chaque fois quune modification est applique lun des deux data marts, le modle commun peut tre synchronis pour garantir la transparence tous les niveaux de lenvironnement de BI (par exemple, dans les interrogations et dans les tableaux de bord).

Cette solution permet de diffuser la BI dans lensemble de lentreprise. Bien que des fonctions dintgration similaires soient disponibles dans certains outils (dont Crystal Reports), la solution fdre amliore et facilite la plupart des aspects : dploiement, richesse fonctionnelle, accs, performances, gestion et maintenance.

2.2.2 CONSIDERER LINFORMATION COMME UN CAPITAL

En dpit de progrs notables, lEIM et la qualit des donnes demeurent de srieuses proccupations pour les DSI, et le problme dpasse la BI, et mme lIT : le manque dintgration de donnes et linsuffisante matrise de leur qualit sont de plus en plus souvent lorigine de ventes rates, dinefficacit et de cots supplmentaires dans la supply chain, de non respect des rglementations, etc.

Par ailleurs, les entreprises les plus performantes commencent raliser que la bonne matrise de linformation nest pas de la seule responsabilit du DSI, mais quelle est laffaire de tous. Linformation est lun des biens les plus prcieux de lentreprise, et elle doit tre entoure de tous les soins. La discipline suivie en matire de gestion des actifs physiques doit galement sappliquer linformation.

Or, lheure o les logiciels industriels les plus volus ont parfois autant dimpact sur laugmentation de la production que la cration dune nouvelle usine, et que des programmes de contrle de qualit (TQM, zro dfaut , Six Sigma, etc.) ont transform les procds industriels, linformation na pas bnfici de telles faveurs : si les supply chains physiques sont dsormais bien matrises et optimises, il nen est pas de mme pour la supply chain de linformation. Il sensuit que les dfauts ne sont pas dtects leur origine, mais parfois bien aprs le dploiement dune application. En labsence dune initiative formelle, les rles et les responsabilits en matire de rsolution de problmes sont gnralement flous et sources de conflits. Au final, les dcisions ne sont pas prises et les problmes de donnes saccumulent jusqu ce quun coup de balai coteux simpose.

Depuis que les entreprises ralisent la valeur de leur capital informationnel et la ncessit de contrler les processus qui le gouvernent, on constate lmergence de bonnes pratiques qui peuvent prendre les formes suivantes :

Gouvernance et stewardship des donnes Il sagit de dfinir et de faire appliquer des principes de gestion de linformation, et de formaliser les responsabilits associes10.

Gestion de la qualit des donnes Par opposition la dtection/correction des problmes en mode ractif, il sagit daller progressivement vers le zro dfaut en mode proactif, en anticipant les problmes de qualit et en les dtectant le plus tt possible dans le processus.

Gestion des donnes de rfrence il sagit de mettre en place un ensemble de processus et doutils qui dfinit et fdre les entits non transactionnelles de la socit et de mettre disposition des applications de gestion une instance unique de chacune de ces entits. 11

Sur le plan technologique, ces bonnes pratiques peuvent faire appel diffrentes solutions : intgration et fdration des donnes (pour extraire, consolider et distribuer linformation), master data management (pour unifier la gestion des entits non transactionnelles) et gestion de la qualit des donnes (pour dterminer, valuer, corriger et superviser). Jusqu prsent, ces technologies avaient montr certaines limites : Elles avaient fait leurs preuves dans leur domaine de spcialit (par exemple, validation dadresses postales ou catgorisation de produits dans un catalogue en fonction de standard du march), mais leur intgration dans une synergie EIM prsentait de nombreuses difficults.



De plus, elles ont t conues lintention des professionnels de linformatique et non des utilisateurs. lheure o la gestion des informations est de plus en plus considre comme une responsabilit partage entre le business et les services informatiques, les solutions spcialises doivent voluer de manire supporter des processus cross-fonctionnels. Compte tenu des considrations qui prcdent, les solutions SAP et Business Objects ouvrent de nouvelles opportunits en matire dEIM. Les caractristiques des produits Business Objects (gestion des mtadonnes, qualit des donnes, intgration des donnes structures et des donnes non structures) compltent et renforcent les qualits de la plate-forme SAP NetWeaver (gestion des donnes de rfrence, data warehousing).

Cette nouvelle matrise de lintgration des informations ne bnficie pas seulement la BI ; elle joue un rle cl dans le succs des initiatives SOA. En effet, bien que le premier objectif dune architecture SOA soit de dfinir des processus partir dactivits fonctionnelles autonomes, les flux dinformation entre services exigent une sorte de contrat : les services doivent se mettre daccord sur la structure exacte des documents changs tant dans leur structure (dans un contexte de services Web, il sagira par exemple de XML et des schmas de donnes associs) que dans leur contenu. Par exemple, si une facture rfrence en principe le mme client quun bon de commande mais quelle utilise une codification technique diffrente pour le rfrencer, le processus ne peut pas tre excut. Autrement dit, non seulement lEIM bnficie la BI mais aussi, de manire plus large, aux architectures SOA.

Larchitecture SOA est par ailleurs trs utile pour dployer lEIM dans lentreprise. LEIM est par dfinition une pratique transverse aux applications de gestion. Pouvoir lintgrer facilement aux applications existantes en tant que services pour unifier les donnes et matriser leur qualit est un atout considrable. Reprenons lexemple facture/bon de commande, et supposons que des services de qualit des donnes et/ou de gestion des rfrentiels de donnes sappliquent ds la cration de la facture. Ces services seront alors en mesure de corriger le problme de codification technique la source, le processus tant au final beaucoup mieux matris. On voit donc maintenant clairement le rle dune stratgie SOA pour amliorer la gestion de linformation et la qualit de donnes dans lentreprise.

Scnario 1: Stratgie SOA avec SAP NetWeaver MDM

Une grande banque de dtail et dinvestissement se flicite de sa politique de dcentralisation, mais cela ne lempche pas pour autant davoir recours la centralisation et la standardisation un niveau global quand cela se justifie. Dans le cadre de sa stratgie SOA, son service informatique met sur pied une quipe MDM, dont la mission consiste constituer des rfrentiels de donnes transverses. sa grande surprise, lquipe MDM constate que les donnes de rfrence relatives aux clients et aux produits ne sont pas retenues dans les priorits : les activits de dtail et dinvestissements se caractrisent par des portefeuilles de produits et de clients relativement disjoints.

En revanche, la gestion de limmobilier suscite toutes les attentions : une quipe ddie ce sujet et transverse la banque a dailleurs t cr il y a quelques mois avec pour mission la mise en place du progiciel SAP Real Estate pour la gestion du parc immobilier. En collaboration avec cette quipe, lquipe MDM met en vidence une diffusion incomplte des donnes relatives au patrimoine immobilier.

En consquence, la banque ne dispose pas dun critre important pour son analyse de rentabilit : le cot immobilier par canal. Avec une vue globale et partage des donnes de rfrence Immobilier, lentreprise disposerait dinformations plus compltes et plus dtaills sur son patrimoine immobilier et sur les cots induits par celui-ci.

En complment de ce scnario critique, la banque identifie dautres business case intressants, comme celui relatif un rfrentiel transverse des plan comptables, des fournisseurs, des employs, des personnes habilites utiliser les locaux et les ressources de la banque, etc.

Les avantages procurs par une telle gestion des donnes de rfrence sont nombreux : (1) Possibilit dassurer la gouvernance et la conformit des informations travers un processus clairement dfini, transparent et homogne. (2) La qualit des informations supporte les initiatives SOA en soulageant les projets des problmes lis aux donnes de rfrence, ce qui permet de se concentrer sur les problmes dintgration des processus. (3) Les initiatives dcentralises peuvent bnficier, voire seffectuer sous le contrle, dinitiatives plus globales (cf. exemple des donnes de rfrence Immobilier). Rsultat ? Lquipe MDM devient lun des services partags les plus importants de la banque, en alignement troit avec la stratgie globale de celle-ci.



2.2.3 RECONCILIER LES DONNEES STRUCTUREES ET LES DONNEES NON STRUCTUREES

Pendant longtemps, accder des donnes ntait possible quen passant par lapplication qui les avait cres, et de se soumettre son contexte dutilisation. Le langage SQL a ensuite permis dextraire les donnes de leur contexte dutilisation initial et de les utiliser pour dautres tches ; mais il exigeait toutefois lintervention des quipes informatiques. Les standards ouverts et les API ont aussi ouvert dautres chemins daccs linformation. Mais dans tous les cas, la demande a t telle quil est devenu impossible aux services informatiques dy rpondre convenablement.

La rvolution est arrive avec la BI, qui a rendu les utilisateurs autonomes pour accder en libre-service au contenu des bases de donnes relationnelles ou multidimensionnelles sans jamais avoir recours SQL ou tout autre langage informatique (celui-ci tant dissimul sous une couche smantique ). Au lieu de sarracher les cheveux sur des tables et des champs, les utilisateurs se voyaient proposer des objets mtiers ( business objects !) familiers : chiffre daffaires, clients, produits, cot standard, etc. Des milliers dutilisateurs pouvaient dsormais sapproprier les informations requises en toute indpendance.

Pour accder linformation structure de lentreprise, les modles smantiques existent dsormais sous diffrentes formes :

Une couche utilisateur est conue en faade dun environnement totalement ddi la Business Intelligence, ce qui est par exemple le cas pour les clients SAP qui utilisent lenvironnement SAP NetWeaver BI.

Une couche dabstraction indpendante est conue en faade dune base de donnes, qui peut tre ddie au support dcisionnel ou non. Par exemple, les univers BusinessObjects permettent daccder toute base de donnes relationnelle ou multidimensionnelle mme si celle-ci na pas t initialement conue pour des consultations en libre-service.

Laccs aux donnes structures travers une couche smantique a t une vritable rvolution dans les annes 1990 ; aujourdhui, le mme phnomne est en train de se produire pour laccs aux donnes non structures.

De nombreux standards ouverts ont dj merg : Microsoft Office, PDF, XML, OOXML... Les donnes non structures ne sont plus emprisonnes dans leurs applications natives, et elles peuvent tre extraites dans de nouveaux contextes; des solutions telles que la recherche plein texte et la gestion de contenus facilitent le partage des documents. Toutefois, mme dans les entreprises o elles sont stockes et dcrites dans un rfrentiel standard, les donnes non structures sont isoles du data warehouse (ou, plus gnralement, de tout rfrentiel corporate qui gre des donnes structures). Bien quelles soient indexes (un service apprci des utilisateurs), les donnes non structures sont dcrites par une smantique assez rudimentaire. En amliorant cette smantique et en la diffusant auprs des utilisateurs, il est possible dobtenir les avantages suivants :

Faciliter la recherche de documents Par exemple, lextraction de certaines entits dans un texte non structur peut faciliter la dcouverte de faits et de valeurs essentiels (chiffre daffaires, sites, produits, adresses, etc.) ; avec un moteur de recherche standard, les utilisateurs seraient obligs dexplorer plusieurs milliers de liens. Si les donnes non structures partagent la mme smantique que les donnes structures, les techniques de navigation propres la BI (par exemple, lexploration/drill-down pour analyser linformation un niveau plus dtaill) peuvent alors tre appliques aux donnes non structures. Dans ce cas, les techniques de visualisation les plus volues peuvent tre appliques pour dgager une connaissance fine et prcise des donnes non structures.

Augmenter limpact des data warehouses En gnral, les data warehouses stockent des donnes quantitatives telles que chiffre daffaires et cots, alors que les donnes qualitatives rsident plutt dans des documents. La rconciliation des donnes qualitatives et des donnes quantitatives en un seul environnement fdr peut donc dgager une valeur vidente.

Malgr ces perspectives, force est de reconnatre que lintgration des donnes non structures et des donnes structures pose encore plusieurs problmes : Volume considrable (tant en nombre de documents quen volume de donnes). Bien quune partie importante (et croissante) des donnes non structures soit disponible sous forme lectronique, les mtadonnes qui leur sont associes sont gnralement peu efficaces. Les donnes non structures ne proposent aucune structure sous-jacente, une structure vide ou une structure dont le format nest pas lisible par une machine. Autrement dit, il nest pas possible de leur appliquer les mmes techniques smantiques que celles qui ont permis de convertir des donnes transactionnelles en information pour la Business Intelligence.

Pour faire face ces difficults, des solutions de recherche et danalyse de texte sont en train dapparatre sur le march. Par exemple, BusinessObjects Text Analysis analyse un texte et en extrait les faits (adresses, pices, rclamations) relatifs aux principales entits (clients, produits, comptes). Ces oprations reposent sur le traitement du langage naturel, un type dintelligence artificielle qui convertit des chantillons de langue humaine en reprsentations formelles que peut exploiter un programme informatique. 12


Cette solution automatise vite un recours systme la classification manuelle des documents. Bien quelle gnre une catgorisation moins prcise des documents, cette auto-extraction rduit le cot dimportation des documents non structurs dans lenvironnement de BI. Imaginez par exemple la valeur que vous pourriez obtenir en extrayant des faits et des chiffres dans les courriers et les e-mails de vos clients et en les injectant dans votre solution danalyse ! Et que diriez-vous dextraire ce type dinformation des forums Web, des blogs, des salles de chat ou des rseaux sociaux le tout en un temps record et pour un cot raisonnable?

Pour le traitement des donnes non structures, Business Objects propose deux types dapproche:

BusinessObjects Intelligent Search Ce moteur de recherche va au-del de la simple compilation des rsultats des recherches portant sur des donnes non structures. Il applique aux rsultats de recherche des rgles smantiques telles que la catgorisation automatique des rsultats ddoublonns. Intelligent Search peut galement consolider les rsultats de recherche avec des documents structurs (fiches techniques des clients, commandes, factures, rapports prdfinis, etc.). Lorsquelle est utilise pour agrger les rsultats gnrs par dautres moteurs de recherche tels que Google (documents Internet) ou SAP NetWeaver Enterprise Search (donnes SAP), lapplication Intelligent Search devient elle-mme un moteur de recherche fdr, capable de regrouper les rsultats de toutes provenances. Lorsquelle est combine avec BusinessObjects Text Analysis, sa puissance lui permet de fusionner les rsultats de recherche structurs et non structurs.

BusinessObjects Text Analysis Cette application, traite, catgorise et rsume les informations de texte et elle extrait les mtadonnes ncessaires leur importation dans des outils classiques daccs aux donnes ou dans les rfrentiels de lentreprise. Le principe de base consiste rendre les donnes non structures comprhensibles pour lenvironnement informatique existant par exemple un systme de BI ou CRM. Dans le contexte de la BI, cette intgration peut seffectuer au niveau de lutilisateur (intgration des donnes dans des rapports), ou au niveau de couches smantiques partages par tous les utilisateurs (les univers BusinessObjects par exemple). Les services proposs par Text Analysis peuvent galement tre appels en tant que source de donnes par BusinessObjects Data Integrator, pour intgration avec des donnes structures. Ces caractristiques permettent en outre denvisager de nouveaux modes de gestion pour les donnes non structures puisquelles permettent de transformer les donnes et de grer leur qualit laide des processus dcrits par ailleurs dans ce Livre blanc (par exemple, transformation des donnes et gestion de la qualit des donnes).

Scnario 1 Connaissance fine et prcise des clients (avec BusinessObjects Text Analysis) Une socit du secteur high-tech dont lactivit services est en forte croissance souhaite complter ses donnes structures par dautres

types dinformations. Ses dirigeants ralisent en effet que les donnes non structures quils manipulent (e-mails de clients, enqutes de

satisfaction, tudes de march, analyses Win/loss, rapports des appels au centre de contact du service aprs-ventes, etc.) sont une

vritable mine dor pour lanalyse des clients.

Ce qui manque cette socit est une solution permettant de regrouper et classifier ces donnes qui parlent de leurs clients, de leur contexte, de leurs problmes, de leurs rclamations et de leurs suggestions damlioration. Une fois fdres et catgorises, ces donnes pourraient tre compares par analyses croises avec les informations dj prsentes dans lapplication CRM de SAP.




Lapplication BusinessObjects Text Analysis est retenue comme candidate, et un projet preuve de concept est lanc. Il sagit de

comprendre pourquoi les services associs une certaine ligne de produits sont en perte de vitesse, alors que les ventes du produit

continuent croitre. La cause est identifie rapidement : loutil met en vidence que la plupart des clients perdus effectuent une partie de

leurs achats auprs dun concurrent. Celui-ci a probablement men une campagne offensive quil sagit dsormais de contrer au plus vite.

En matire de collecte de donnes clients, BusinessObjects Text Analysis peut aller bien au-del des enqutes annuelles et des tudes de march : cette application permet de capter les feed backs des clients sous nimporte quelle forme et les transformer en connaissance exploitable. Les messages archivs, les notes saisies dans les champs facultatifs de SAP CRM, les documents stocks sur les postes de travail des collaborateurs ou dans les intranets sont autant de ppites potentielles intgrer dans le data warehouse de lentreprise.

2.3 CO-CREATION DE VALEUR PAR LES UTILISATEURS ET PAR LES SERVICES INFORMATIQUES

Les fonctions EIM rsolvent seulement une moiti de l quation BI ; lautre moiti ncessite limplication et lautonomie des utilisateurs. Les utilisateurs ont dores et dj beaucoup plus dautonomie et de libert vis--vis de leur outil informatique que lentreprise ne limagine : de lautre ct du pare-feu de lentreprise, celui de lInternet public, ils peuvent exercer une multitude dactivits (e-mail, messagerie instantane, utilisation doutils de collaboration et de gestion de la connaissance). Des solutions gratuites ou peu coteuses ouvrent la porte aux activits shadow IT dcrites prcdemment. Ces possibilits sajoutent celles dj bien connues doutils bureautiques comme Excel ou Access qui permettent aux utilisateurs de crer leurs propres spreadmarts (gisements dinformations disparates et dissmins) sils se sentent ngligs ou brids par les services informatiques ; cette soif dautonomie peut tre perue comme une menace pour lentreprise, mais aussi comme une formidable opportunit si on parvient la canaliser : elle incite les services informatiques conclure un nouveau type de partenariat avec les utilisateurs.

Selon une tude de lInstitut TDWI, les entreprises qui essaient de sopposer aux initiatives des utilisateurs (par exemple, en interdisant les spreadmarts ) chouent dans 94 % des cas ; les mthodes de gouvernance moins frontales ne font pas beaucoup mieux, avec 88 % dchecs.13 Ces statistiques devraient attirer lattention des dirigeants chargs du risque et du respect des lgislations (par exemple, loi Sarbanes-Oxley), mais elles indiquent surtout que la seule manire efficace pour lutter contre cette informatique parallle est de proposer aux utilisateurs des outils et des pratiques qui rpondent leurs besoins et dont ils peroivent la valeur ajoute.

Les services informatiques ne peuvent plus se contenter de proposer des solutions technologiques des destinataires passifs, si tant est que cette dmarche ait t un jour efficace dans le monde de la BI : ils doivent dfinir un partenariat actif de co-cration avec les utilisateurs.

Terme extrait du livre The Future of Competition 14. Aprs avoir t appliqu aux clients, ce concept innovant gagne les utilisateurs dun systme dinformation dentreprise : linstar des premiers, ces derniers ont dsormais une influence grandissante en raison de la multiplication des choix qui leur sont proposs. Ils ne doivent pas tre considrs comme des ressources passives dont lentreprise dfinit une fois pour toutes les besoins et les modalits dinteraction, mais comme des acteurs avec qui lon partage et entretient un intrt commun.

Les scnarios prsents prcdemment (notamment dans la section Cration de valeur par les utilisateurs ) effleuraient dj la notion de co-cration : en effet, les outils Business Objects cits visaient procurer aux consommateurs dinformation une exprience plus riche et un environnement plus favorable la rsolution de leurs problmes spcifiques. En ayant la possibilit de passer du rapport statique lanalyse interactive, les consommateurs dinformation deviennent des acteurs capables de rsoudre leurs problmes de manire autonome et ils rduisent ainsi leur dpendance vis--vis des services informatiques.

Le principe de co-cration peut aller encore plus loin lorsquil sapplique aux utilisateurs chevronns qui peuvent simpliquer dans lanalyse et la cration de donnes. Dans la plupart des entreprises, cette catgorie reprsente environ 10-20 % des utilisateurs ; toutefois, la distinction entre utilisateur chevronn et consommateur dinformation a tendance sattnuer par suite de la prolifration des activits en libre-service. Les outils de BI tant de plus en plus faciles utiliser et de plus en plus puissants, le nombre danalystes et dauteurs ne cesse de crotre (cette tendance est galement stimule par lemprise croissante de linformation sur les activits). Les tendances sont claires : automatisation des tches manuelles ou/et rptitives et augmentation des tches danalyse et de gestion des exceptions.

A cette soif dautonomie, sajoutent les principes communautaires : puisque linformation est partage, elle peut tre lorigine dune chaine de valeur ncessitant partage et collaboration. Les utilisateurs apprennent enrichir les donnes pour eux-mmes et pour leurs collgues :



autrement dit, la notion unidirectionnelle dune lite distribuant linformation aux masses excutantes commence se fracturer. Le scnario du chapitre 2 sappuyant sur BusinessObjects Xcelsius Enterprise illustre parfaitement cette logique de chaine de valeur permettant aux quipes de planification des ventes et aux commerciaux de dfinir ensemble un forecast des ventes le plus prcis possible.

Lutilisateur nouveau est arriv : plus actif, plus collaboratif et plus influent, il sagit du prosommateur introduit dans la prsentation gnrale de ce Livre blanc.

Cette section est donc consacre au prosommateur . Il existe deux types de prosommateurs, les analystes et les concepteurs. En rgle gnrale, les analystes sont comptents en techniques OLAP, alors que les concepteurs sont plutt spcialiss dans la constitution de rapports et de tableaux de bord. La contribution des analystes est la valeur quils extraient des donnes dont ils disposent ; la contribution des concepteurs est le contenu quils crent partir des outils dont ils disposent.

Le succs de la co-cration entre services informatiques et utilisateurs exige les conditions suivantes :

1. Outils utilisateurs alliant ergonomie et puissance.

2. Donnes standardises, fiables et porteuses de valeur.

3. Performances leves et capacit dadaptation de linfrastructure informatique aux usages quen font les prosommateurs.

Cette section propose deux types de scnario en co-cration

Proposer des outils et des services aux utilisateurs Comment susciter la pro-sommation ? Acclrer laccs aux donnes Comment amliorer lexprience de lutilisateur en lui proposant un accs instantan aux donnes ?

2.3.1 PROPOSER DES OUTILS ET DES SERVICES AUX TOOLS AND SERVICES AUX UTILISATEURS

Deux modes daccs sont proposs pour permettre un utilisateur daccder et danalyser par lui mme les donnes dun systme dcisionnel : le reporting relationnel et lanalyse multidimensionnelle. Si, comme voqu dans ce chapitre, lenjeu est de donner plus de pouvoir au prosommateur, et plus particulirement lanalyste, lanalyse multidimensionnelle est nettement mieux adapte :

(1) En rorganisant les donnes relationnelles en cubes multidimensionnels, les oprations de tri/croisement (slicing/dicing) sont grandement facilites, surtout avec les ensembles de donnes volumineux.

(2) Les calculs complexes (par exemple, les sous-totaux et les pourcentages hirarchiss) et les fonctions logiques (par exemple, les classements et les listes dexception) sont plus accessibles.

(3) Les donnes temporelles sont intgres dans lanalyse, ce qui permet denvisager des comparaisons historiques, didentifier des tendances et de grer des valeurs semi-additives telles que gestion des effectifs ou le suivi des stocks.

Ces fonctionnalits danalyse (proposes par les technologies OLAP) sadressent notamment aux utilisateurs qui multiplient les accs aux donnes en vue de dceler des tendances, des relations et des anomalies. Ce type danalyse, complexe et interactif, est trs difficile reproduire avec dautres technologies de BI. Une autre raison pour laquelle les technologies OLAP sont particulirement bien adaptes au besoin du prosommateur est quelles allient la simplicit dutilisation dont ont besoin les utilisateurs novices la puissance danalyse que souhaite un utilisateur chevronn. OLAP permet donc daccompagner progressivement le prosommateur vers plus dautonomie.

SAP BEx Analyzer et BusinessObjects Voyager sont des outils dinterrogation et danalyse pour les bases de donnes OLAP respectivement un add-on pour Excel et une application sur le Web. SAP BEx Analyzer supporte uniquement SAP NetWeaver BI, alors que BusinessObjects Voyager supporte la plupart des bases de donnes OLAP (dont SAP, Microsoft, IBM, Hyperion Essbase.

De son ct, Crystal Reports est loutil adapt aux besoins des prosommateurs concepteurs : cest un outil qui peut dialoguer indiffremment avec les bases de donnes OLAP ou relationnelles et dont la principale valeur ajoute est dorganiser la diffusion de rapportsde qualit un nombre important dutilisateurs dans lentreprise ou au del. Standard de fait du reporting en entreprise, il sest de plus diffrenci depuis plusieurs annes par sa complmentarit et sa capacit sinterfacer avec SAP NetWeaver BI. Bien avant lacquisition de Business Objects par SAP, Crystal Reports a dailleurs fait partie du catalogue SAP en tant quoption complmentaire pour SAP NetWeaver BI (voir note 3) ; auparavant, des pilotes natifs permettaient de le connecter aux sources SAP ERP et dautres applications du commerce.


Crystal Reports est disponible en version client lourd installer sur le poste de travail ou en version web. Ses fonctions de formatage peuvent sexcuter au pixel prs pour prsenter les donnes comme souhait. Relativement simple daccs pour un utilisateur qui souhaite mettre en valeur des analyses au-del de ce quun outil de restitution classique du march peut proposer, Crystal Reports prsente une capacit dextension considrable (.NET ou Java), ce qui permet denvisager des scnarios de co-cration entre prosommateurs et programmeurs, comme ltude de cas permettra de lillustrer dans la suite de ce chapitre.

De son ct, Web Intelligence est une application 100% Web dinterrogation, danalyse et de reporting qui permet de tirer la substantifique moelle des donnes dune base de donnes OLAP ou relationnelle. Contrairement Crystal Reports, qui a t conu lintention des utilisateurs chevronns et des services informatiques, Web Intelligence est un outil danalyse et de reporting en mode non structur (free-form) qui permet aux utilisateurs la fois de lancer des interrogations en libre-service et de personnaliser leur mise en forme. Lenvironnement interactif de Web Intelligence permet aux prosommateurs de disposer dune grande souplesse fonctionnelle et de pouvoir travailler, au sein dun mme environnement interactif, la fois sur le contenant et le contenu. Son kit SDK permet denvisager des actions de co-cration avec les programmeurs.

Scnario 1 Analyse des ventes avec SAP Business Explorer Analyzer

Une responsable de la planification des ventes souhaite rendre compte des performances commerciales de son entreprise linternational en vue dajuster les prvisions et les objectifs. Elle lance le SAP Business Explorer Analyzer dans une nouvelle feuille de calcul dExcel, son outil de travail au quotidien, et affiche une prsentation gnrale des rgions et pays quelle souhaite ; puis elle zoome sur les diffrents canaux de distribution pour obtenir plus de dtails. Pendant cette analyse, elle dfinit par elle-mme une rgle dexception portant sur certains seuils (commandes traites, valeur des commandes traites, commandes en instance). Elle dcide dutiliser un indicateur orange et un indicateur rouge pour appliquer deux niveaux dalerte aux seuils commandes traites/commandes en instance.

Elle applique ensuite des oprations de tri/croisement aux exceptions constates jusqu la mise en exergue des informations requises. Pour documenter et partager ces rsultats, elle ajoute sa feuille de calcul un tableau de synthse format. Elle convertit le tableau en formules quelle insre par simple Copier-coller dans les cellules dun formulaire (feuille Excel) ; elle dispose ainsi de toute la puissance de mise en forme dExcel sans toutefois perdre les donnes SAP dynamiques et leurs rgles de confidentialit associes. Elle diffuse ensuite cette feuille de calcul. tout moment, elle peut excuter les fonctions de formatage dExcel et actualiser ces feuilles de calcul avec de nouvelles donnes SAP.



Scnario 2: Analyse visuelle des tendances avec Voyager

Un responsable marketing souhaite

analyser lefficacit de ces actions

sur les ventes. Contrairement sa

collgue de la planification des

ventes, il est peu familier dExcel et

na pas besoin de soigner la mise en

forme de ses analyses pour les

diffuser dautres. Il utilise en outre

moins frquemment son outil, et

privilgie la simplicit dutilisation

la richesse fonctionnelle : une

interface web lui convient

parfaitement et rduit les cots de

dploiement de lenvironnement sur

son poste de travail. Par contre, il a

un besoin important danalyse de

lhistorique et il doit pouvoir

visualiser les tendances dans un large ensemble de donnes. Dans BusinessObjects Voyager, il actionne un curseur temporel qui lui

permet de faire varier les priodes. Ce curseur tant le levier graphique des tendances, il peut simuler celles-ci sans avoir re-paramtrer et

r-excuter ses interrogations. Pour analyser limpact de lvolution des ventes sur les parts de march, il lui faut consulter un autre

magasin de donnes qui est gr par une base OLAP autre que celle de SAP NetWeaver BI.

Scnario 3 Crystal Reports et Adobe

Le responsable du contrle de gestion utilise Crystal Reports pour prparer les analyses du rapport annuel. Ce processus exige plusieurs approbations et de nombreux allers-retours, tel point quil est devenu un goulot dtranglement dans la publication des documents pour les

actionnaires. Pour rduire les cycles, il dcide dautomatiser le processus de validation : il demande un dveloppeur de dfinir une application de workflow laide dun dveloppement spcifique ralis avec Adobe Flex Builder, puis il embarque cette application dans ses rapports Crystal Reports sous forme de fichier Adobe Flex (.swf ) que tout poste de travail pourra excuter sans installation pralable.

Ce dveloppement donne des ides aux quipes informatiques, elles aussi utilisatrices de Crystal Reports pour dvelopper tous les rapports formats et ditions de leurs applications dveloppes avec le langage Java. Le succs de cette application de workflow peut tre en effet appliqu tous les autres types dapplications susceptibles dtre co-crs . Un processus formel est dfini : les fichiers Crystal



Reports sont partags en mode itratif par les dveloppeurs Java (dans leur environnement de dveloppement dapplication) et par les utilisateurs les plus expriments (dans Crystal Entreprise). En lieu et place dun processus lourd et rbarbatif pour tous (o les utilisateurs spcifient leurs besoin, les dveloppeurs les transcrivent dans leur application, puis les utilisateurs les recettent ), la nouvelle solution permet aux utilisateurs de participer activement au processus de mise en uvre de lapplication qui les concernent. Scnario 4 Conception ad hoc avec Web Intelligence

r) deux graphiques qui prsentent le comportement des produits par anne et mois. Elle prsente

2.3.2 ACCELERER LACCES AUX DONNEES

s qualits de vitesse et de simplicit, les fonctions de recherche ne vont pas tarder simposer comme standard universel daccs

Lanalyse en mmoire va avoir un profond impact sur le seuil des possibles dans la BI : le contenu des bases de donnes tant disponible

diffusion dinformation en masse, de chargement de donnes, de ralignements ou de tches administratives de routine.

Une responsable de produits logiciels dcide de remanier compltement lun des rapports quelle utilise pour suivre son activit, ceci pour dgager une connaissance plus fine et prcise sur les performances de deux catgories : les applications et les logiciels systme. Ce rapport est appel changer rgulirement, aussi elle ne souhaite pas dpendre de qui que soit dans son service ou linformatique chaque fois quil faut le faire voluer. Lenvironnement de visualisation interactif de Web Intelligence lui permet dafficher son rapport la vole au fil de son analyse. Elle commence par examiner un de ses rapports favoris pour en comprendre les donnes sous-jacentes. Elle cre ensuite des comparaisons cte cte des ventes et des cots des applications et des logiciels systme. Pour visualiser les tendances sans renoncer aux dtails, elle dfinit (par simple Pointer-Cliquer et Glisser-Dposele rsultat des utilisateurs chevronns, qui apportent quelques suggestions damlioration au cours dun dialogue co-cratif

Par leur

aux donnes (en remplacement de SQL ou autres langages dinterrogation). Cest dj le cas pour les donnes non structures, preuve la

vitesse et la pertinence des rsultats Google proposs partir du volume dinformations considrable propos sur le Web. Pour enfoncer le

clou, il suffit de comparer le temps de formation ncessaire au lancement dune recherche dans linterface Google et laide dinstructions

SQL ! Cette mme puissance de recherche peut tre applique aux donnes structures, et les rsultats surpassent dores et dj toute

autre technique doptimisation des performances. En rutilisant les technologies des moteurs de recherche, en les enrichissant de fonctions

propres la BI (notamment relatives lexploitation des chiffres), et en y associant de puissant algorithmes dindexation, de compression et

danalyse en mmoire, SAP est en passe de dpasser des limites technologiques qui bridaient le potentiel de la BI.

directement dans la mmoire applicative, on peut tre plus nombreux soumettre des requtes plus complexes, le tout sans tre limits par la contrainte des temps de rponse. Toutes les composantes dune application BI en bnficient quil sagisse danalyse interactives, de




Quelle que soit la puissance des outils et la fiabilit des donnes, lexprience de lutilisateur se dsagrge en fonction de lallongement du temps de rponse ses interrogations. Combien denvironnements BI ont choisi dlibrment de restreindre laccs aux donnes quils ont

ps gagne tre simplifie. Cest aussi cette condition que

nts SAP NetWeaver BI existants : pour obtenir les

lus rapide aux donnes (avec SAP NetWeaver BI Accelerator

ne responsable de BI subit le feu nourri de ses utilisateurs : limplmentation de SAP NetWeaver BI a initialement connu un franc succs, ps de rponse quils peroivent imprvisibles et

a constat le renvoi dun milliard denregistrements en trois secondes ! Elle dcide

us excuter les

pourtant pour mission de rendre disponibles, que ce soit en limitant le niveau de dtail, ou en canalisant les types danalyses ralisables aux travers de rapports figs ? Tandis que de son ct, lutilisateur sautocensure, vitant de lancer des analyses dont les temps dexcution lui paraissent trop importants. Lenjeu dpasse largement lamlioration des performances dans ce cas : il sagit de faire tomber les barrires techniques qui empchent lentreprise dexploiter pleinement linformation.

De leur ct, les administrateurs nont plus besoin de passer tout leur temps dterminer les bons rglages pour rendre le systme dcisionnel. Cette tche particulirement rbarbative et consommatrice de temle systme dcisionnel peut se dmocratiser en diminuant ses cots de possession.

Lanalyse en mmoire de SAP NetWeaver BI sappuie sur SAP NetWeaver BI Accelerator. Cette solution est disponible sous forme d Appliance qui sintgre trs naturellement et de faon industrielle dans les dploiemebnfices, il suffit de brancher lAppliance, sorte de boite noire combinant matriel et logiciel et exclusivement destine loptimisation des performances, et dy dcharger les donnes des cubes dcisionnels optimiser. Bien que SAP NetWeaver BI Accelerator soit lorigine spcialis dans lindexation des cubes de donnes multidimensionnelles, cette technologie pourra dans lavenir tre applique tous les types de donnes (on pourra par exemple associer BusinessObjects Polestar, SAP NetWeaver BI Accelerator et des donnes extrieures SAP NetWeaver BI).

Scnario 1 Accs p

Umais sa croissance a engendr des problmes de performances. Soumis des teminterminables (plus dune heure pour les plus complexes de leurs interrogations), les utilisateurs en viennent perdre toute confiance dans la fiabilit et la qualit du systme. En outre, alors que lon

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