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.
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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.
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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.
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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.
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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.


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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. ...»


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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.
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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.
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