Methodologie BI

Mthodologie de conceptualisation BI

Business Intelligence (BI)

La Business intelligence est un outil dcisionnel incontournable la gestion stratgique et quotidienne des

entits. Il fournit de linformation indispensable, sous plusieurs formes, aux utilisateurs finaux afin que ces

derniers puissent analyser et piloter leurs activits.

Cette offre propose une mthodologie gnrale de conceptualisation doutils BI.

On y propose une mthodologie dimplmentation BI base sur le besoin de lutilisateur final et qui se

proccupe de tous les aspects fonctionnels, pour proposer des outils techniques adquats aux besoins

exprims. Le choix des outils techniques appropris aux besoins peut correspondre un outil de base tel

que Excell ou Access jusqu des choix tels que Oracle, Db2,

Stratgie de cration dun outil BI

La mise en place dun outil BI repose sur la gestion et la manipulation des donnes prsentes dans les

entits. En effet, les diffrentes donnes utiles la conception doutils daide la dcision peuvent tre

stockes dans deux types de rceptacles, un datawarehouse et des datamarts. Le datawarehouse joue

alors le rle dentrept gnral de donnes o ces dernires seront tries, formates et organises. Les

datamarts sont une srie de petites bases de donnes orientes chacune vers un domaine fonctionnel

spcifique.

Aprs avoir cr ces bases de donnes avec leurs spcificits propres et leurs best practices, ltape

suivante consiste utiliser linformation stocke pour la diffuser aux utilisateurs finaux. Lutilisateur final

aura sa disposition des tableaux de bord, des cubes et des rapports statiques ou volutifs en cours de

journe permettant de lui offrir de manire combine une vue densemble et spcifique de lactivit gre.

Principes de la mthodologie

Le principe de base de la mthodologie est une approche la fois dtaille et globale des besoins

utilisateurs afin de rpondre, au plus prs, aux attentes spcifiques et simultanment aux besoins globaux

de rapport. Lapproche dtaille rpond aux besoins spcifiques de lutilisateur en termes dactivit mtier

spcifique de lentit, tandis que lapproche globale rpond quant elle la vue densemble des chiffres

clefs de lentit indispensable pour lquipe managriale.

La vue globale permet une approche homogne de la problmatique dimplmentation. En effet, la

structure mme du datawarehouse et des datamarts associs au projet ncessite une vue globale et

homogne de linformation que lon dsire utilise dans loutil de business intelligence.

Best Practices : conceptualisation globale de la modlisation

1. Dfinir la dcoupe du modle de donnes en termes de domaines fonctionnels afin de dterminer

les diffrents datamarts utiles lobjet BI.

Intrt de la dcoupe en domaines fonctionnels : accs ais et rapide linformation via des

datamarts ddis.

2. Dfinir les jointures possibles et univoques (clefs primaires entre bases de donnes et tables) en

termes de donnes fonctionnelles entre les diffrents domaines fonctionnels

Intrts dune rflexion sur les jointures : passage ais entre une information globale et

agrge, souvent utilise par le management dune entreprise, une information dtaille et

prcise ncessaire aux analyses fines.

3. Le choix de la prsence ou non dun datawarehouse dpend de lutilisation que lon fera de lobjet

BI et de la quantit dinformation traiter dans la globalit. Sa prsence ou non sera donc fonction

de ltude des besoins fonctionnels et de la volumtrie implique.

La ralisation du projet se dcoupe en 5 tapes qui sont toutes indispensables la mise en place dun outil

oprationnel. Cependant, chacune de ces tapes seront traites avec un degr importance li aux besoins

de lentit.

SO

DataWarehouse

Datamarts

Cubes/Dashboard Rapports

Restitution

ETL

ETL

GLOBAL

SPECIFIQUE

Concept

Dfinition du Besoin

en terme de restitution

Spcifications

du modle

Modlisation

Datamarts Datamarts Datamarts

ETL ETL ETL

Progiciel

ETL

Co

lle

cte

rS

toc

ke

rD

iffu

se

rE

xp

loit

er

Re

sti

tue

r

DataMining

La modlisation dun outil BI selon notre mthodologie passe par diverses tapes allant du stockage des

donnes leur restitution tout en gardant constamment lesprit que cest le besoin spcifique de

lutilisateur qui doit tre la finalit de loutil. La modlisation sera spcifie aprs analyse fine et pousse de

la donne la plus prcise restituer mais en globalisant tous les besoins pour garantir une restitution plus

globale de linformation.

Etapes de ralisation

Dans loffre BI, chaque tape fait lobjet dun processus de modlisation et dune srie de Best Practices

mises au point partir dexpriences acquises au cours de projets importants dimplmentation BI.

Le chapitre suivant dtaille chacun de ces processus et leurs best practices.

1. Collecter

Ltape de collecte de linformation utiliser

dans lobjet BI est ltape sans doute la plus

importante mais aussi la plus dlicate. En effet,

tout en gardant lesprit que linformation doit

pouvoir sagrger et faire partie dun ensemble

global de donnes, il faut dans cette tape se

focaliser sur les besoins spcifiques de

lutilisateur final afin de pouvoir rpondre

toutes ses attentes. Il faut donc porter une

attention particulire aux systmes oprationnels

(SO) et progiciels qui sont utiliss au sein de

lentit. Et ensuite lier lexistant aux besoins des

utilisateurs finaux.

SO

DataWarehouse

Datamarts


Restitution

ETL

ETL


ETL ETL ETL

Progiciel

ETL

Co

lle

cte

rS

toc

ke

rD

iffu

se

rE

xp

loit

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sti

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r

DataMining

Description du processus

Besoin BI Audit Analyse

SO/

Progiciel

Customer

Service/

Management

Situation AS ISDefinition du

besoin utilisateur

Dfinition des

donnes

fonctionnelles

ncessaires au

besoin BI

Best Practices : collecte des data

1. Mettre en vidence linformation minimale dfinissant un besoin de restitution, cette information

minimale dfinira les clefs (primaires des tables) qui greront les jointures entre les diffrents

domaines fonctionnels.

2. Dfinir linformation complmentaire utile la restitution dtaille des rapports.

2. Stocker

Ltape de stockage fait appel la

modlisation dun datawarehouse. Le

datawarehouse permet daccder

simultanment diffrentes sources de

donnes. Il permet de simplifier le modle de

donnes et de proposer linformation de

manire organise. On comprend ds lors que

le datawarehouse ne sera vraiment utile que

lorsque la quantit dinformation grer dans

loutil BI est vraiment trs importante.

LETL dans cette tape est un outil qui extrait,

transforme et charge les donnes.

SO

DataWarehouse

Datamarts


Restitution

ETL

ETL


ETL ETL ETL

Progiciel

ETL

Co

lle

cte

rS

toc

ke

rD

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se

rE

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r

DataMining


Donnes

fonctionnelles Structurer Organiser

Uniformisation des

donnes

fonctionnelles

Lien entre les

diffrentes

donnes

fonctionnelles

Architecture du

Datawarehouse

Best Practices : stockage des data

1. Dfinir de faon trs claire les clefs (des tables de chaque modle) qui lieront les diffrents

domaines fonctionnels

2. Uniformiser/formater linformation grce des ETL en terme de format (nombres, montants, prix,

quantit, date, memo,)

3. Diffuser

Ltape de diffusion de linformation est la clef

de la modlisation de loutil BI. En effet, cest

dans cette tape quapparatront les diffrents

domaines fonctionnels qui seront directement

interrogs pour la restitution. Cest donc dans

cette phase quil faudra bien dfinir les

contours de chaque domaine fonctionnel, et

prvoir un ensemble de datamarts

comprhensibles.

SO

DataWarehouse

Datamarts


Restitution

ETL

ETL


ETL ETL ETL

Progiciel

ETL

Co

lle

cte

rS

toc

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rD

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rE

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loit

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Re

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tue

r

DataMining


DW

Synthtiser

mutualiser les

besoins

Trier par

domaine

fonctionnel

Donnes

fonctionnelles

Modlisation des

structures de tables

dun datamart par

domaine fonctionnel

Dfinition du contenu

de chaque table des

datamart

Datamarts

Donnes

fonctionnelles

Best Practices : Diffusion des data

1. Dnormaliser (par opposition la modlisation en toile) un maximum linformation disponible au

sein des datamarts

Intrt de la dnormalisation : les domaines fonctionnels sont donc complets et utilisables

indpendamment dautres domaines, linterrogation du datamart se fera plus rapidement si

toutes linformation ncessaire est disponible au sein dun mme domaine fonctionnel.

2. Lvolution par couche dans la descente de linformation (stockage vers restitution) implique que

toute linformation ncessaire doit se retrouver au niveau des datamarts et lon ne retournera pas

chercher cette information au niveau du Datawarehouse ou encore des systmes oprationnels. Si

lon constate lusage quune information est manquante au niveau des datamarts, ce modle

volutif permettra que lon modifie les rceptacles au niveau des datamarts pour ajouter cette

donne manquante.

4. Exploiter

La phase dexploitation du projet est celle qui

dfinit la faon dont on utilisera les donnes

ncessaires aux rapports. Cest ce niveau

que lon dfinira les cubes, tableaux de bord et

rapports qui seront crs. Cest au cours de

cette tape que linformation sera prsente

dans des layouts spcifiques.

SO

DataWarehouse

Datamarts


Restitution

ETL

ETL


ETL ETL ETL

Progiciel

ETL

Co

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cte

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tue

r

DataMining


DatamartsAssemblage

de data

Extraction des

donnes

(ventuellement de

faon conditionnelle :

datamining)

Rapports/

Dashboards/

Cubes/

DataLMining

Prsentation

des donnes

Lexploitation de linformation sous forme de DataMining devient par cet outil BI trs aise. En effet,

quelques soient les outils techniques choisis pour la modlisation BI, toute information peut tre exploite

en imposant les conditions que lon souhaite sur les donnes ressortir, pour autant que la donne tester

soit prsente au niveau des datamarts. Si tel nest pas le cas, il suffit de ly ajouter. Les jointures simples et

compltes entre les diffrents datamarts sont la base de cette forme dexploitation de linformation.

Best Practices : Exploitation des data

1. Cette tape ncessite esprit de synthse, et esprit danticipation par rapport aux besoins finaux

2. La cration dun rapport ou tableau de bord passe par une spcification fonctionnelle et un

maquettage de ceux-ci ainsi quune communication constante avec lutilisateur final avant toute mise

en production.

5. Restituer

La phase de restitution dcrit comment les

tableaux de bord, rapports et cubes seront

fournis lutilisateur final en fonction des

besoins et selon les niveaux de scurit dfini.

SO

DataWarehouse

Datamarts


Restitution

ETL

ETL


ETL ETL ETL

Progiciel

ETL

Co

lle

cte

rS

toc

ke

rD

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se

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loit

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Re

sti

tue

r

DataMining


Rapports/

Dashboard/

Cubes

Diffusion MailDiffusion Web Outil dcisionnel

Portail WebProcdure de

diffusion mail

.

Procdure

Best Practices : Restitution des data

1. Les accs doivent tre grs de faon efficace

6. Administration du projet BI

En parallle de la mise en place du modle BI, toute une partie administration de ce modle ne doit pas

tre nglige. Dans cette partie du projet seront dfinis :

la quantit et la dure de rtention de linformation,

la gestion des sauvegardes,

la gestion de la confidentialit et des accs aux outils,

la frquence de rafraichissement des donnes

.

Aspects techniques du projet BI

Une srie doutils sont disponibles pour raliser un projet BI : freeware, progiciel, dveloppement interne,

SO

DataWarehouse

Datamarts

Cubes Rapports

Restitution

ETL

ETL

GLOBAL

SPECIFIQUE

Oracle, Db2, Access,...

SAS, ...BO, Jasper, Excell,

Access,...

Portail Web, email, rpertoires ddis,.

Datastage, Requte,...

Concept Outils

Co

llecte

rS

tocke

rD

iffu

se

rE

xp

loite

r

Ad

min

istr

ati

on

Dfinition du Besoin

en terme de restitution

Spcifications

du modle

Modlisation


ETL ETL ETL

Oracle, Access... Oracle,... Oracle,... Oracle,...

DataStage, Requte,...

Re

stitu

er

Progiciel

ETL

SO Progiciel

DataMiningBO, Jasper, Excell,

Access,...

Ce qui est propos

Une mthodologie fonctionnelle de modlisation BI qui saxe sur les besoins finaux,

Des solutions techniques appropries la taille de lentreprise pour la ralisation du projet BI et

Une expertise base sur une exprience prouve.

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