Fonctionnalités de la BI

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Réduire la Business Intelligence à une simple solution de reporting réduit énormément le ROI d’une telle solution et ne permet donc pas de profiter au maximum du large éventail de fonctionnalités que celle-ci permet. Indépendamment de la technologie BI, qu’elle soit propriétaire ou open source, elle doit permettre d’extraire les données de sources hétérogènes, les stocker, les transformer, les disposer dans un data warehouse, afin de pouvoir y accéder pour des fins de reporting, d’analyse multidimensionnelle (X-OLAP), d’analyse prédictive (Data Mining) , de scorecarding (BSC) et de pilotage de la performance (Planning et Forecasting). Le schéma suivant représente les différentes fonctionnalités et composantes de la BI :

La BI clé du Pilotage de la performance

Figure 1 : La business Intelligence élément clé du pilotage de la stratégie de l’entreprise.

Fonctionnalités

Ci-après nous définissons les fonctionnalités de base de la BI :

Reporting :

Il s’agit de la fonctionnalité la plus rudimentaire d’une solution BI, elle permet de représenter les informations sous forme de rapports.

Dashboarding : (Tableaux de bord)

Permet d’obtenir une vue d’ensemble sur les indicateurs de l’entreprise ou d’un métier. Il sert à renseigner l’entreprise sur sa performance par rapport aux objectifs fixés.

ScoreCarding :

BSC ou encore Tableau de Bord Prospectif, introduit par Robert S. Kaplan & David Norton dés les années 90, il s’agit d’un ensemble de techniques qui favorisent un alignement permanent de la stratégie de l´entreprise sur des objectifs financiers et non financiers selon quatre perspectives Client, Finance, Processus Interne et Apprentissage organisationnel. En plus de permettre de disposer d’une vue globale des KPI, la BSC offre la possibilité d’établir les différents liens cause-effet entre les différents indicateurs.

Analyse multidimensionnelle (X-OLAP):

L’analyse multidimensionnelle permet d’analyser des mesures selon différents paramètres (multiples) qui peuvent avoir un effet sur celles-ci. A la base de l’analyse multidimensionnelle nous retrouvons l’OLAP (OnLine Analytical Processing), un procédé permettant de pré-calculer certains croisements de données afin d´optimiser les performances de l´application BI. Afin d’y parvenir un cube doit être créé à partir des différents indicateurs (Faits) et axes d’analyses (Dimensions).

Analyse Prédictive :

Il s’agit de traitement et analyse statistiques de bases de données permettant d´établir des relations et des comportements types. Avec l´analyse multidimensionnelle, on sait ce que l´on cherche tandis qu´avec le datamining, on essaye plutôt d´établir des corrélations entre des données afin d´en tirer des renseignements, des indicateurs, des anomalies, des correspondances … qui peuvent mettre en évidence des tendances.

Requêtage AdHoc

Permet à l´utilisateur final d´accéder aux données de l´entreprise de manière autonome, dans un langage proche de celui de son métier, pour effectuer des analyses et croiser des données.

Composantes

On comprend bien que pour couvrir toutes ces fonctionnalités la Business Intelligences doit absolument faire appel à plusieurs composantes, que nous énumérons ci-après :

ETL : (Extract, Transform, Load)

En bon français ETC pour Extraction, Transformation et Chargement, le système ETL permet d’extraire, qualifier, nettoyer, standardiser, transformer et charger les données en provenance de systèmes sources hétérogènes dans un Data warehouse (Entrepôt de données). Bien que souvent réduit à des tâches de transfert de données, la préparation de données est l’étape la plus cruciale pour la mise en place d’un Data warehouse.

Data warehouse :

Le Data Warehouse une base de données qui contient toutes les données de l’entreprise intégrées, historiées, datées et structurées de telle façon à permettre aux outils de restitution de les présenter de la meilleure façon. Une structure de données du DW complexe engendre des inconvénients à tous les niveaux. Ceci rend fastidieux la compréhension du modèle, dégrade les performances de la solution BI…Selon l’approche choisie, un Data Warehouse est soit une conglomération de DataMarts métiers, soit une source pour ces derniers.

Data Mart :

Base de données, spécifique au monde de la BI, orientée sujet ou métier. Un Datamart peut contenir des données dupliquées d´un Datawarehouse et/ou des données locales.

Cube :

Structure multidimensionnelle permettant l´analyse d´informations factuelles en les segmentant sur un ensemble d´axes d´analyses.

Outil de restitution :

Ensemble des outils (requêteurs, tableaux de bord, ScoreCards, etc.) permettant de restituer l’information aux utilisateurs finaux.

Portail :

Guichet Web unique permettant un accès sécurisé et personnalisé à toutes les fonctionnalités BI cités ci-haut.