Management de l'entreprise

Tag Data Warehouse

A lire : Les billets Data Warehouse du Blog

Humour prise de décision


Vous êtes un décideur ? Rigolons un peu...

Ah la délégation ! Aplatir la pyramide, réduire les niveaux hiérarchiques, responsabiliser les acteurs de terrain, ça fait des années qu'ils nous le répètent les experts ! Tous sans exception préconisent de diminuer le nombre de strates afin d'accélérer la vitesse de circulation de l'information et de dynamiser ainsi la prise de décision ! La seule méthode gagnante qu'ils disent.

Et vous alors qu'attendez-vous ? Pourtant ce n'est pas bien difficile !
Tenez, comme je ne suis pas trop vache je vous livre ici en exclusivité la recette la plus couramment pratiquée. En tout cas c'est ainsi que je l'ai vu faire.
Lire la suite...


Le poste de travail de l'utilisateur Business Intelligence


Le poste de travail idéal de l'utilisateur de la BI

Un peu de prospective pour terminer cette série d'articles consacrés au projet Business Intelligence.

Au cours du premier billet de cette série, nous nous étions attardés sur la réalité des sources d'information du décideur.
Toutes les données susceptibles de devenir des informations utiles à la prise de décision ne passent pas systématiquement par le système d'information de l'entreprise.
Loin s'en faut.
Seules les données formelles et de surcroît structurées sont à même d'être stockées dans les bases de données de production et récupérables par les outils de collecte (ETL) afin d'alimenter la base décisionnelle, le Data Warehouse.
Ainsi, pour assister au mieux le décideur en situation, le poste idéal comportera les moyens d'accéder aisément, autant aux données formelles structurées et non structurées qu'aux données informelles.
Lire la suite...


Projet BI Où sont les utilisateurs ?


Un projet centré utilisateurs

Après la réforme du ROI, Retour Sur Investissement, combattre l'esprit de systématisation me semble un point tout aussi important.
Encore aujourd'hui, de nombreux projets Business Intelligence privilégient la quantité à la qualité. L'objectif étant de profiter de l'accroissement exponentiel de la capacité des systèmes de stockage pour engranger un maximum de données.

Cette approche systématique part sûrement d'un bon sentiment, n'en doutons pas, "Plus j'en mets, plus ils ont de chance de trouver leur bonheur" semblent nous dire les concepteurs. Malheureusement elle conduit généralement à un système proposant de bien piètres performances. Toutes les données ne sont pas porteuses de sens. L'énergie utilisée pour ce long et fastidieux travail est définitivement consommée. Elle ne sera plus au service du traitement des besoins précis des utilisateurs.
Lire la suite...


ROI du projet BI


Mesurer la rentabilité du projet Business Intelligence

Il est pour le moins délicat d'évaluer avec précision la rentabilité des projets technologiques de nouvelle génération telle la Business Intelligence.
Une fois mises en oeuvre, les solutions de ce type n'ont que peu d'impact direct sur le processus de production, en tout cas pas de quoi justifier l'investissement à court terme. Il est ainsi recommandé de ne pas utiliser les méthodes classiques d'évaluation de la rentabilité comme le ROI (Return On Investment) sans prendre le soin préalable d'en réformer le mode de calcul. Il est importe en effet de prendre en compte les multiples formes de valeur ajoutée sans se limiter au retour financier direct à court terme.


Lire la suite...


Rentabilité des projets BI


Finalité du projet Business Intelligence

Encore récemment et en dépit des discours émaillés de bons sentiments et de résolutions définitives, les projets informatiques ne visaient qu'une seule finalité : Rationaliser les processus..
L'investissement informatique devait alors se traduire par l'éternel couplet, symbole de la réussite de la société industrielle : produire plus et moins cher.
Le ROI (Return On Investment) n'était alors pas bien difficile à calculer.
Dans une grande majorité des cas, même s'il était de coutume de ne pas le chanter sur les toits, la rentabilité du système informatique se mesurait en nombre de postes supprimés. L'usine sans papiers, chère aux fans de la pyramide du CIM (Computer Integrated Manufacturing) des débuts 80, masquait en fait une ferme volonté d'accéder à l'usine sans hommes.
Lire la suite...

Formation à la Business Intelligence


Cours Business Intelligence gratuit

Le chapitre Business Intelligence a été profondément restructuré afin de coller au plus près des critères que l'on pourrait attendre d'un document d'auto formation, d'un cours en ligne.
Ce dossier comporte désormais 85 fiches pratiques organisées en 12 sections thématiques. Il est recommandé, dans le cas d'une auto formation rapide comme une sensibilisation pour manager, de parcourir les sections de ce cours en ligne dans l'ordre de présentation (voir aussi le guide de formation "acceléré" disponible directement sur le site piloter.org). Bien entendu, rien n'empêche le lecteur un peu plus averti de "butiner" à volonté les fiches pratiques de ce dossier.
Lire la suite...

Perspectives Business Intelligence


Carré magique

Le Gartner Group publie ces jours-ci le traditionnel "carré magique" de la Business Intelligence. Je laisse de côté la critique du "top 50" des éditeurs, les "up" and "down" et les commentaires de rigueur. Le thème est bien développé sur le site et suffisamment commenté par les spécialistes de la Business Intelligence présents sur le web.


Lire la suite...


Business intelligence et tableau de bord


Le dossier PDF Business Intelligence

La Business Intelligence en 15 fiches pratiques


Un nouveau dossier réservé exclusivement aux lecteurs de la toute dernière édition des nouveaux tableaux de bord des managers, la 5ème, parue tout récemment et disponible en librairie et chez les libraires en ligne.
Ce dossier PDF de 15 fiches pratiques, une manière de "digest" du projet décisionnel en entreprise est bien entendu gratuit. On le télécharge directement ici :
Ebook Business Intelligence
Munissez-vous de l'ouvrage et répondez simplement à la question posée. Rien de plus simple.
Au programme
Lire la suite...

Comment utiliser le data mining ?


Le datamining en pratique, une expérience de terrain

Si vous voulez faire parler le data mining, commencez donc par nettoyer vos données....

Image d'un mineur pour symboliser le data miningCas pratique.
A noter, je ne cite ni le nom ni le type de produit afin de respecter l'anonymat.
Cette légitime omission ne nuit en rien à la compréhension du texte.

L'entreprise K, leader de son créneau, est sur un marché particulièrement complexe en terme de clientèle. K en effet propose une gamme de produits couvrant autant les besoins des particuliers que des grands comptes. Jusqu'à ce jour, l'approche commerciale était particulièrement cloisonnée et seules les techniques de segmentation trouvaient grâce aux yeux de la direction.
Le nouveau responsable marketing a, à juste titre, souhaité moderniser les outils afin de « transversaliser » l'analyse et décloisonner un tant soit peu l'approche classique.
«Accédons à la connaissance "client", elle est déjà dans les tuyaux. ...»


Lire la suite...

F.A.Q Piloter la performance


Questions et réponses pilotage de la performance

Classement thématique des principales questions posées à propos du management de la performance. Cette série en 6 chapitres est aussi un point d'entrée transversal du portail.
Lire la suite...

Les progiciels de la Business Intelligence


Les progiciels de la Business Intelligence (informatique décisionnelle) répondent à trois besoins :

  • Collecter, nettoyer et consolider les données de l'entreprise étendue
  • Stocker les données
  • Exploiter l'information de l'entreprise étendue

Collecter : Les outils d'ETL (Extract Transform and Load)

outils BIL'aspect "collecte" est du ressort des outils d'ETL (Extract Transform load). Les systèmes d'information de l'entreprise sont hétérogènes. En dépit des efforts conséquents pour standardiser les outils informatiques (ERP), la disparité des formats des données stockées au sein des bases de production incompatibles deux à deux est toujours une réalité. Avant d'être utilisables, les données doivent être formatées, nettoyées (élimination des valeurs aberrantes et consolidées. C'est le prix à payer pour que les données deviennent des informations pertinentes, utiles au décideur en situation de décider. Les outils d'ETL (Extract Transform load) permettent d'automatiser ces traitements et de gérer les flux de données alimentant le Data warehouse ou le Datamart. C'est une étape fondamentale du projet décisionnel.
Lire la suite...

Integration, data warehouse et Google OneBox


Facteurs d'utilité et de performance du système Data Warehouse

La qualité de l'intégration des données au sein du Data Warehouse est désormais reconnue comme le principal facteur conditionnant la réussite du système décisionnel.
C'est dire si cet aspect du projet Business Intelligence mérite un soin particulier.
Il ne faudrait pas pour autant que ce point, quoique essentiel, mobilise la totalité des efforts de conception. L'ensemble du projet est complexe. Il serait ainsi peu judicieux de ne pas consacrer autant d'attention à l'épineuse question de l'organisation des bases décisionnelles.
Lire la suite...

La dérive technologique du data warehouse


Pourquoi  une telle course au gigantisme des data warehouses

Est-ce simplement parce que la technologie le permet ?

Savez-vous combien de pages contient la base de recherche de Google ?
Quelques dizaines de milliers de milliards (30.000 Milliards déjà en 2012 d'après la Wikipédia)
Bon. Combien de pages consultez-vous régulièrement ?
Pas tant que cela j'imagine... Chacun prend vite ses habitudes et se limite à ses centres d'intérêt.
Autre question : Savez-vous combien de pages de textes pourrait-on stocker dans une base de 1Tera Octets ?
...

1 Tera octet c'est 1.000.000.000.000 octets.
A raison de 3000 octets par page, je vous laisse faire le calcul....
Le tera-Octet, c'est aussi la nouvelle unité de stockage des Data Warehouses. En tout cas d'après le vendeur que j'ai rencontré dernièrement, on y coupera pas ! (remarque, ce texte est assez ancien, il a été écrit il y a une bonne dizaine d'années)
Ne me dites pas qu'avec autant de données, vous ne trouverez pas l'information essentielle !
Ah ! Bon ? Vous n'êtes pas sûr de trouver l'information décisive ?
Vous ne pensez pas que de disposer d'autant de données améliorera la qualité de vos décisions ?
Et pourquoi donc ?
Ah parce qu'il vous faut pouvoir accéder aisement uniquement aux données qui vous intéressent, les autres vous vous en fichez !
Très bien. Et quelles sont les données qui vous intéressent ?
Ah voilà la question.
Cela dépend comme dirait l'autre...
En fait c'est bien par là qu'il faudrait commencer.
Par où ?
Et bien par définir quelles sont les données qui nous intéressent et les rendre facilement accessibles.
Alors pourquoi des data warehouses aussi gigantesques ?
Parce que la technologie le permet !

C'est un peu vrai et d'ailleurs Teradata avait publié un papier à ce sujet.
Cela dit, il ne faut pas jeter la pierre à la technologie. Elle n'est pas responsable du manque de structure. Car c'est bien par la question de structure qu'il faut commencer. En tout cas pour de classiques Data Warehouse. Toutes les entreprises ne sont pas prêtes à passer au Big data (voir ici le dossier big data"). Le Big Data exige un investissement compétent, non seulement dans la technologie mais aussi dans la compétence. Sans un spécialiste de l'analyse et des managers bien sensibilisés donc bien formés la technologie a elle seule ne sert pas à grand chose... Revenons à la question du Data Warehouse plus classique :
Lire la suite...



Copyright : Alain FERNANDEZ ©1998-2016 Tous droits réservés


  Suivez-nous :   Google+   twitter+  Facebook  Linkedin    e-mail  
»» Toutes les fiches du Blog ««