{"id":1148,"date":"2021-03-24T14:57:07","date_gmt":"2021-03-24T13:57:07","guid":{"rendered":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/?p=1148"},"modified":"2022-09-16T18:17:17","modified_gmt":"2022-09-16T16:17:17","slug":"introduction-a-la-business-intelligence","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/2021\/03\/24\/introduction-a-la-business-intelligence\/","title":{"rendered":"Introduction \u00e0 la Business Intelligence"},"content":{"rendered":"\n
\"Cu\u00e1les<\/figure>\n\n\n\n

La Business Intelligence (BI) ou l\u2019Informatique D\u00e9cisionnelle permet \u00e0 tous les acteurs d\u2019une entreprise d\u2019avoir une vision globale sur leurs activit\u00e9s pour les aider dans leurs prises de d\u00e9cisions.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce aux outils de BI, il est possible de cr\u00e9er des analyses sur des donn\u00e9es historiques<\/strong>, actuelles ou m\u00eame pr\u00e9dictives. Avec l\u2019utilisation du Big Data<\/strong> et de la Data science, la BI peut traiter un tr\u00e8s grand volume de donn\u00e9es<\/strong>, rapidement et complexes. Les d\u00e9cisions qui d\u00e9coulent des analyses de donn\u00e9es peuvent \u00eatre aussi bien op\u00e9rationnelles que strat\u00e9giques.<\/p>\n\n\n\n

La mise en place<\/h2>\n\n\n\n

Nous allons d\u00e9tailler les quatre diff\u00e9rentes \u00e9tapes essentielles \u00e0 l\u2019informatique d\u00e9cisionnelle, quelles sont-elles ? Comment elles peuvent \u00eatre mises en place ?<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9couvrez les 4 \u00e9tapes cl\u00e9s de la BI<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Source de donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es d\u2019une entreprise sont r\u00e9parties dans plusieurs syst\u00e8mes d\u2019informations, CRM <\/strong>(Customer Relationship Management), ERP<\/strong> (Enterprise Resource Planning), bases de donn\u00e9es, fichiers plats<\/strong> etc. Gr\u00e2ce \u00e0 la BI, il est possible d\u2019extraire et de consolider ces donn\u00e9es pour les restituer \u00e0 travers des tableaux de bord et permettre aux utilisateurs de r\u00e9aliser des analyses d\u00e9taill\u00e9es. Afin d\u2019approfondir encore plus les analyses, il est possible de consolider les donn\u00e9es \u00e0 la fois internes et externes comme les r\u00e9seaux sociaux ou Gartner par exemple.<\/p>\n\n\n\n

Toutes ces donn\u00e9es, bien qu\u2019elles soient disponibles et accessibles, il faut pouvoir les r\u00e9cup\u00e9rer, les transformer pour les nettoyer et les arranger mais aussi pour les stocker. Et c\u2019est \u00e0 l\u2019aide d\u2019un ETL <\/strong>(nous verrons ci-dessous son fonctionnement ) que nous pouvons r\u00e9aliser cela. Toutes les donn\u00e9es pourraient \u00eatre r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es et stock\u00e9es. Dans l\u2019id\u00e9al, l\u2019identification des donn\u00e9es essentielles au besoin exprim\u00e9 permet de r\u00e9duire les co\u00fbts et d\u2019am\u00e9liorer les performances globales<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Data source
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

ETL (Extract Transform Load)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019objectif d\u2019un ETL est de r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es de diff\u00e9rentes sources en entr\u00e9e et d\u2019avoir en sortie des donn\u00e9es propres, exploitables par diff\u00e9rentes fonctions analytiques. Pour cela, nous distinguons trois \u00e9tapes.<\/p>\n\n\n\n

Extraction<\/strong>, les sources de donn\u00e9es d\u2019une entreprise sont multiples, il est n\u00e9cessaire pour l\u2019ETL d\u2019avoir de nombreux connecteurs pour r\u00e9cup\u00e9rer les donn\u00e9es int\u00e9ressantes. L\u2019ETL va ainsi se connecter aux diff\u00e9rentes sources pour extraire les donn\u00e9es ou selon les syst\u00e8mes, attendre que les donn\u00e9es soient envoy\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Transformation<\/strong>, cette \u00e9tape est primordiale car elle permet de nettoyer, trier, organiser les donn\u00e9es entrantes en fonction des besoins. Lors de la transformation, plusieurs r\u00e8gles s\u2019appliquent comme la standardisation, la d\u00e9duplication ou encore la v\u00e9rification.<\/p>\n\n\n\n

Chargement<\/strong>, derni\u00e8re \u00e9tape du processus qui consiste \u00e0 charger les donn\u00e9es extraites puis transform\u00e9es dans le Data Warehouse.<\/p>\n\n\n\n

Tout ce processus se lance de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale de fa\u00e7on automatis\u00e9e<\/strong>. L\u2019ETL prend en compte notamment la gestion des exceptions.<\/p>\n\n\n\n

Cette \u00e9tape dans la BI est primordiale. La bonne mise en place d\u2019un ETL permet d\u2019obtenir des donn\u00e9es qualitatives, exploitables et analysables. Avec les outils de reporting sur le march\u00e9, nous verrons que cette \u00e9tape peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e directement dans ces outils. Cependant il faut garder en m\u00e9moire que ce n\u2019est pas optimal de fonctionner ainsi. Pour des processus plus robustes et surtout plus performants, l\u2019utilisation d\u2019un ETL est tr\u00e8s recommand\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/
Extract \u2013 Transform – Load<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Note : Lorsque de tr\u00e8s grands volumes de donn\u00e9es sont trait\u00e9s \u00e0 l\u2019aide des solutions de Big Data, \u00e0 la place d\u2019un ETL, nous utiliserons plut\u00f4t des ELT (Extract \u2013 Load \u2013 Transform). <\/em>Dans ce cas, toutes les donn\u00e9es sont r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es, stock\u00e9es sans traitement g\u00e9n\u00e9ralement dans un Data Lake, puis elles seront transform\u00e9es en fonction des besoins.<\/p>\n\n\n\n

Data Warehouse (DWH)<\/h2>\n\n\n\n

Nous avons vu quelles donn\u00e9es peuvent \u00eatre r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es et comment cela s\u2019op\u00e8re. L\u2019\u00e9tape suivante est de stocker ces donn\u00e9es<\/strong>, en g\u00e9n\u00e9ral, nous utilisons des entrep\u00f4ts de donn\u00e9es. Il s\u2019agit d\u2019un ensemble de bases de donn\u00e9es qui contient une partie ou l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 des donn\u00e9es fonctionnelles d\u2019une entreprise. Gr\u00e2ce au travail r\u00e9alis\u00e9 avec l\u2019ETL, les donn\u00e9es sont d\u00e9j\u00e0 bien structur\u00e9es et propres.<\/p>\n\n\n\n

Les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es permettent un stockage de donn\u00e9es important, mais pas uniquement. Ces entrep\u00f4ts sont aussi utilis\u00e9s pour historiser les donn\u00e9es<\/strong>. Ainsi, aucune donn\u00e9e n\u2019est supprim\u00e9e ou remplac\u00e9e, mais historis\u00e9e au fil du temps. Cela permet de construire des analyses avec un suivi dans le temps<\/strong> de certains indicateurs. Nous avons vu que l\u2019ETL effectuait une transformation des donn\u00e9es avant de les charger. Il est aussi envisageable de stocker les donn\u00e9es brutes en plus des donn\u00e9es transform\u00e9es. Elles pourront \u00eatre utilis\u00e9es pour de futurs besoins.<\/p>\n\n\n\n

Nous allons nous concentrer sur la partie nous permettant d\u2019analyser les donn\u00e9es. Pour cela, il y a des bonnes pratiques <\/strong>et des r\u00e8gles \u00e0 respecter<\/strong> afin d\u2019avoir une structure de donn\u00e9es coh\u00e9rente et performante dans un contexte BI<\/strong>. Le mod\u00e8le de donn\u00e9es le plus commun est le sch\u00e9ma en \u00e9toile. Dans ce sch\u00e9ma nous avons 2 types de tables :<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Tables de faits, contiennent les mesures type kpi, prix, quantit\u00e9 ;<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Tables de dimensions, contiennent les concepts d\u2019entreprise tels que client, usine, temps.<\/p>\n\n\n\n

\"Data
Data Warehouse<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

D\u00e9sormais, nous avons r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 les donn\u00e9es depuis diff\u00e9rentes sources, elles ont \u00e9t\u00e9 transform\u00e9es et stock\u00e9es dans le Data Warehouse qui a \u00e9t\u00e9 structur\u00e9 de telle sorte \u00e0 nous simplifier la construction de nos analyses. Derni\u00e8re \u00e9tape, cr\u00e9er des tableaux de bord<\/strong> \u00e0 l\u2019aide des outils de reporting.<\/p>\n\n\n\n

Reporting<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019objectif de ces outils est de raconter une histoire avec les donn\u00e9es que nous avons r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es. Une grille avec des donn\u00e9es brutes est tr\u00e8s souvent difficile \u00e0 analyser et pas efficace. C\u2019est pourquoi l\u2019utilisation de graphiques, selon le type de donn\u00e9es et l\u2019objectif vis\u00e9, <\/strong>est indispensable.<\/p>\n\n\n\n

Ces outils se d\u00e9composent en g\u00e9n\u00e9ral en 4 parties :<\/p>\n\n\n\n

\u2013 R\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es<\/strong> stock\u00e9es dans le Data Warehouse ;<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Mod\u00e9lisation<\/strong> logique des donn\u00e9es ;<\/p>\n\n\n\n

\u2013  Construction des tableaux de bord <\/strong>;<\/p>\n\n\n\n

\u2013 Partage et diffusion<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"Reporting
Reporting et diffusion<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

CONCLUSION<\/h2>\n\n\n\n

Nous avons vu toutes les \u00e9tapes cl\u00e9s pour construire un processus performant et respectant les principes fondamentaux de la Business Intelligence. Depuis les sources de donn\u00e9es aux partages et diffusions des tableaux de bord nous avons parcouru l\u2019int\u00e9gralit\u00e9 de la cha\u00eene d\u00e9cisionnelle.<\/p>\n\n\n\n

La BI est un domaine transverse qui lie la donn\u00e9e aux m\u00e9tiers. En s\u2019appuyant sur de nombreuses technologies li\u00e9es \u00e0 la Data Science, Data Engineering et Data Analysis, il est possible d\u2019apporter beaucoup d\u2019informations \u00e0 tous les m\u00e9tiers d\u2019une entreprise. Si vous souhaitez en savoir plus sur l\u2019informatique d\u00e9cisionnelle, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 le cursus Data Analyst abordant ce sujet.<\/p>\n\n\n\n

Avec Datascientest<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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