Projet Informatique décisionnelle

Le projet Business Intelligence en 8 questions - réponses

The eternal mystery of the world is its comprehensibility. Albert Einstein

Un point sur l'informatique décisionnelle en 8 questions-réponses. Ce texte, déjà ancien, est conservé afin de mieux mettre en perspective les évolutions les plus récentes de la Business Intelligence. Voir la remarque en dernière page après la 8ème réponse.

1 Comment expliquer la faible rentabilité des systèmes d'information décisionnels mis en oeuvre aujourd'hui ?

Stocker un maximum d'informations n'est pas la solution...
La grande majorité des projets de Business Intelligence dans sa déclinaison informatique décisionnelle sont fondés sur le postulat suivant :
"Pour décider, il faut un maximum d'informations".
Partant de là, les concepteurs bâtissent une architecture de stockage conséquente, data warehouse ou datamart, et stockent tout ce qui est stockable.
Ensuite, toujours selon cette approche, il "suffit" alors d'équiper les utilisateurs d'une interface d'accès plus ou moins sophistiquée.
Il existe d'ailleurs de très bons outils pour remplir cet office : les outils de reporting, les tableaux de bord, le data mining, voire simplement Microsoft Excel...
A eux de trouver l'information pertinente !
Après une première phase de curiosité, si le système d'informatique décisionnelle n'est pas délaissé, il ne sera que partiellement utilisé. Lorsque le système ne sert qu'à élaborer des rapports pas toujours pertinents, le ROI se laisse désirer.

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Il semble pourtant important de stocker l'information de l'entreprise !

Les décideurs et les analystes n'ont pas les mêmes besoins...

Nous posons le problème à l'envers.
La Business Intelligence et plus généralement l'aide à la décision, comme le propose l'informatique décisionnelle actuelle, font intervenir deux métiers totalement différents mais non opposés : les décideurs et les analystes.
Les décideurs ont besoin d'indicateurs clés pour prendre rapidement des décisions. Ils ne pourront matériellement pas rechercher une information pertinente dans une masse de données dépassant le teraoctet comme le proposent les systèmes de data warehouse.
De leur côté, les analystes ne travaillent pas dans la même dimension de temps. Ils utiliseront à profit des outils d'analyses statistiques ou de data mining pour exploiter de grandes masses d'informations contenues dans le data warehouse ou datamart et en tirer un enseignement.
Ce sont deux métiers différents, même s'ils travaillent sur les mêmes données.
Nous ne nous intéressons ici qu'à la population la plus critique : les décideurs en situation.

Lire la suite, les questions 3 et 4, le projet informatique décisionnelle.

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