CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL ASSOCIE DE BOURGOGNE MEMOIRE. présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR C.N.A.M.

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL ASSOCIE DE BOURGOGNE MEMOIRE. présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR C.N.A.M."

Transcription

1 CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL ASSOCIE DE BOURGOGNE MEMOIRE présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR C.N.A.M. SPECIALITE : INFORMATIQUE OPTION : SYSTEMES D INFORMATION par Joachim PELLICIOLI Conception d un entrepôt de données corrélant les effectifs en apprentissage et le suivi financier des centres de formation au sein des Conseils régionaux Soutenu le 28 juin 2010 Président : Jacky AKOKA C.N.A.M. Paris Encadrant : Christophe NICOLLE Université de Bourgogne Membres : Christophe CRUZ Université de Bourgogne Didier MACKE Société Ymag Eric JACQUIN Société Ymag

2 Remerciements Remerciements Je tiens à remercier toutes les personnes qui ont donné de leur temps, talent et expérience tout au long de ce projet et durant mes huit années d études au C.N.A.M. Je souhaite notamment remercier Monsieur Christophe Nicolle, maitre de conférences, pour ses remarques pertinentes et ses précieux conseils pour l élaboration de mon mémoire. Je remercie messieurs Jacky Akoka et Christophe Cruz qui ont accepté de faire partie de mon jury. Je tiens également à remercier mon entreprise qui a su me faire confiance et me laisser gérer un dossier aussi important et sensible. Je remercie tout particulièrement Messieurs Didier Macke et Eric Jacquin qui ont accepté d être présents à mon jury. Bien entendu, je n aurais probablement pas réalisé tout cela sans le soutien de mon épouse Mélanie. Une page ne suffirait pas pour lui témoigner toute ma gratitude. Joachim PELLICIOLI 1

3 Glossaire Glossaire AFPI : Association de formation professionnelle de l industrie. Centre de formation continue pour l industrie. BI : Business intelligence : Ensemble de données consolidées qui permet la prise de décision. BO : Business Objects, solution de la société SAP. CAP : Certificat d aptitude professionnelle, diplôme de niveau 5 reconnu par l éducation nationale. CCI : Chambre du commerce et de l industrie. Ce sont des organismes chargés de représenter les intérêts des entreprises commerciales, industrielles et de service [WIK2]. CFA : Centre de formation d apprentis. Ce sont des établissements d enseignement en alternance accueillant des apprenants âgés de 16 à 25 ans. CFAI : Centre de formation d apprentis industriels. Idem qu un CFA, mais pour les techniques industrielles. CIF : Contrainte d intégrité fonctionnelle ou dépendance fonctionnelle. Une CIF fait référence à une notion mathématique entre ensemble. CPA : Classe préparatoire à l apprentissage pour les apprenants de moins de 16 ans. Cube : Structure matricielle à trois dimensions. DARES : Direction de l animation de la recherche, des études et des statistiques. C est une direction du ministère du travail français. Data warehouse : Entrepôt de données. Concept de stockage de données. Data mart : Magasin de données. C est un sous ensemble de l entrepôt de données. DLL : Dynamic Link Library : Bibliothèque de codes pouvant être exploitée par plusieurs applications. DSI : Direction des systèmes d information. Elle régit l intégralité du parc informatique, du réseau et de l information. ETL : Extract Transfort Load ou datadumping. Processus ayant pour but de récupérer les données des bases de production pour les injecter dans le data warehouse après avoir effectué des transformations. Joachim PELLICIOLI 2

4 Glossaire ETP : Equivalence temps plein. Permet de comparer les charges salariales sur l équivalence d un emploi en temps plein. Hypercube : Structure matricielle à quatre dimensions ou plus. MCD : Modèle conceptuel des données. Représentation graphique de la structure de données d une entité à analyser. Merise : Méthode d analyse et de conception d un système d information. NAF : Nomenclature d activités française. OLAP : On-Line Analytical Processing : Concept permettant de traiter des données multidimensionnelles à des fins d analyse. OLTP : On-Line Transactional Processing : Concept permettant de traiter des données transactionnelles. SGBD : Système de gestion de base de données. SGBDR : Système de gestion de base de données relationnelle. SGBDM : Système de gestion de base de données multidimensionnelle. SI : Système d information. Il représente l ensemble des éléments participant à la gestion, au stockage, au traitement, au transport et à la diffusion de l information au sein d'une organisation. SID : Système d information décisionnelle. SIG : Système d information géographique. Outil informatique de restitution de carte géographique. SIO : Système d information opérationnelle. SQL : Structured query language permet l interrogation des bases de données relationnelles afin d en extraire des données tout en les restreignant en fonction de critères. THR : Transport Hébergement Restauration. C est un abrégé fréquemment utilisé pour parler des aides fournies aux apprentis pour leur permettre d assister aux cours. XML Schema : ou XSD : Document permettant de définir la structure d un document XML. XML : Extend Markup Language : Langage de balisage, servant à stocker et transférer des données. Joachim PELLICIOLI 3

5 Tables des matières Tables des matières REMERCIEMENTS... 1 GLOSSAIRE... 2 TABLES DES MATIERES INTRODUCTION CONTEXTE DU PROJET Le groupe YMAG SAS L équipe région Objectifs Organisation Les Conseils régionaux Objectifs Organisation Centre de formation d apprentis Ymag dans les Conseils régionaux Interlocuteurs principaux Les solutions d Ymag Définition du besoin Contexte du projet Comment définir le besoin Analyse du besoin Périmètre de l étude Synthèse L ENTREPOT DE DONNEES EN THEORIE Le data warehouse Définition Objectifs Le data mart Définition Avantages Inconvénients Modélisation d un data mart Les composants Les «faits» ou «indicateurs» Les «dimensions» Exemple de table des faits et dimensions Modélisation en étoile Modélisation en flocon de neige Modélisation en constellation Concept OLAP Définition Comparaison entre OLAP et OLTP Définition de OLTP Tableau comparatif Fonctions liées à OLAP Définition Exemples Processus d alimentation du data warehouse Joachim PELLICIOLI 4

6 Tables des matières Sous processus de l ETL Extraction Transformation Chargement Type d ETL Stratégie de chargement Extraction complète Extraction incrémentale Synthèse L ENTREPOT DE DONNEES EN PRATIQUE Définition des phases du projet Contexte Identification des différentes phases du projet Calendrier de réalisation des phases Phase d étude Méthodologie Généralités sur l existant Objectifs Risques Choix technologiques Détail des tâches à réaliser Synthèse Phase ETL Analyse Réalisation Synthèse Méthodologie de conception d un data mart Axes d analyses Portefeuille d indicateurs Modélisation Synthèse de la méthode Phase effectifs Objectifs Axes d analyse Portefeuille d indicateurs effectifs Schématisation Réalisation Synthèse Phase financier Comptes généraux Objectifs Axes d analyse Portefeuille d indicateurs Schématisation et volumétrie Réalisation Frais de personnel Objectifs Axes d analyse Portefeuille d indicateurs Schématisation Réalisation Taxe d apprentissage Objectifs Axes d analyse Portefeuille d indicateurs Schématisation Joachim PELLICIOLI 5

7 Tables des matières Réalisation Dépense théorique Objectifs Axes d analyse Portefeuille d indicateurs Schématisation Réalisation Synthèse Phase de finalisation Business Objects Documentation Formation Synthèse CONCLUSION TABLE DES ILLUSTRATIONS Listes des figures Listes des tableaux REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES Livres Livres blancs Sites internet Joachim PELLICIOLI 6

8 1 Introduction 1 Introduction L informatique décisionnelle ou «business intelligence» (BI) est depuis quelques années un fort pôle d attraction pour l entreprise. Beaucoup de salons, de revues ou de livres font les éloges de ces technologies. Tous les grands acteurs ont apporté leurs solutions (Oracle, Microsoft, SAP, ). Toujours le même but recherché par les consommateurs de BI, celui d optimiser les coûts de production, de rentabiliser, de corréler les données ou plus simplement d interroger des systèmes d informations. Au cours des deux dernières décennies, les entreprises ont acquis beaucoup de solutions pour gérer chaque activité de leur organisation. Elles estiment que les logiciels spécifiques augmentent la performance du service géré. De nos jours, les dirigeants souhaitent avoir une vue globale de leur activité afin de prendre les décisions en fonction d indicateurs précis. C est pour cela que les entreprises sont demandeuses d outils d aide à la décision qui vont leur permettre de mettre en évidence les données importantes. En France et plus particulièrement dans les Conseils régionaux, la tendance est identique. Avec la politique de réduction des coûts, il devient très important pour les élus de contrôler et trouver les incohérences présentes dans leur système d information. L activité des Conseils régionaux est très variée. La Région participe à l éducation, la formation, l emploi et est active sur le plan économique et social, sans oublier les transports qu elle gère (trains entre région, bus scolaire, ). Dernièrement le Conseil régional s est engagé sur le développement durable. Cette diversité en fait un modèle complexe à modéliser et à analyser en un seul ensemble. La société dans laquelle je travaille (Ymag) a, depuis de nombreuses années, aidé et apporté un soutien informatique aux services de la formation et de l apprentissage des Conseils régionaux. Ymag a acquis une grande expertise depuis les années 1990 en travaillant avec les centres de formation d apprentis (CFA). Ainsi au début des années 2000, lorsque les Régions ont eu besoin de nouveaux logiciels, nous avons su nous démarquer de nos concurrents grâce à notre expertise sur les métiers de la formation. C est donc tout naturellement que nous avons été sollicités afin de concevoir leur base de données décisionnelle. Joachim PELLICIOLI 7

9 1 Introduction Ma société n avait aucune expérience en base de données décisionnelle, elle devait donc répondre à un besoin sans avoir les compétences requises. C est alors que la direction m a proposé de changer de service en intégrant l équipe région pour réaliser ce projet (avant mon stage je travaillais sur le logiciel Ypareo destiné aux CFA). J ai accepté ce défi qui offre un double avantage : le premier, professionnel, qui permet à mon entreprise d évoluer et d acquérir de nouvelles compétences en répondant ainsi positivement à une demande client. Et le second, plus personnel, qui conclut ma formation d ingénieur C.N.A.M. avec la réalisation de mon stage. L organisation de la Région étant complexe, mon stage prendra en charge l étude et à la réalisation d une base de données décisionnelle pour le service de la formation et de l apprentissage. Par abus de langage dans la suite de ce rapport, nous parlerons parfois du Conseil régional pour le service de la formation et de l apprentissage. Dans ce mémoire nous commencerons par décrire le contexte du projet. Puis nous présenterons les différents participants ainsi que leurs rôles. Ensuite nous définirons l objectif de ce travail ainsi que le périmètre de l étude. Dans un second temps, nous nous attarderons sur les notions théoriques des entrepôts de données. Comme je viens de l indiquer, pour mon entreprise et pour moi-même au début du projet, l informatique décisionnelle était une notion abstraite. Il est important de bien comprendre la théorie afin de déterminer les principaux éléments. L informatique décisionnelle fait partie d un effet de mode, il est parfois difficile de discerner une vision marketing d un fondement mathématique. L étude théorique permet de répondre à de nombreuses questions. Elle permettra également d augmenter la connaissance de l entreprise avec des axes de recherches établis pour ce projet et ceux à venir. En dernière partie, nous étudierons la mise en place de l entrepôt de données pour les Conseils régionaux. Celle-ci va mettre en valeur plusieurs étapes, dont la planification, l analyse et la réalisation. Nous pouvons dès à présent découper la réalisation en deux grandes familles. La première porte sur l analyse des effectifs d apprentis des CFA. Ceux-ci transmettent régulièrement aux Conseils régionaux des données sur les effectifs qui sont contenues dans leur système d information. La deuxième porte sur l étude financière des Joachim PELLICIOLI 8

10 1 Introduction CFA. Elle peut se sous diviser en plusieurs parties. La première concernera l étude des comptes financiers des CFA, puis l étude des frais de personnel. Nous aurons également une partie sur la taxe d apprentissage et enfin sur la dépense théorique des CFA. Bien entendu, une corrélation entre les effectifs et les données financières sera effectuée afin d obtenir des données financières par effectifs. Enfin nous terminerons ce chapitre en donnant quelques informations sur la finalisation de ce projet. Nous verrons l exploitation de l entrepôt de données par les outils utilisés par les agents des Conseils régionaux. Nous évoquerons les notions de documentations réalisées. Et pour finir nous expliquerons comment se déroule les formations. Joachim PELLICIOLI 9

11 2 Contexte du projet 2 Contexte du projet 2.1 Le groupe YMAG SAS Ymag est une société de service en ingénierie informatique dijonnaise. Son domaine d activité se concentre sur la création de logiciels dédiés à la formation. Sa zone d activité s étend sur la France et les départements d Outre Mer, avec trois types de clients principaux : La formation initiale (CFA, CFAI, ). La formation continue (CCI, AFPI,.). Les Conseils régionaux. La société Ymag s est spécialisée dans la formation et accompagne les centres de formation en apprentissage dans leur informatisation. Ce partenariat nous a permis de comprendre le «métier de la formation». Grâce à cette expérience et à l évolution des centres de formation, nous avons étendu nos compétences à la formation continue. Par la suite nous avons offert nos compétences aux services de formation des Conseils régionaux qui sont en contacts permanent avec les CFA. Ymag a su se positionner sur le marché de la formation grâce à son expertise du besoin. Actuellement forte de ses 30 années d écoute et de collaboration avec les clients, elle est capable de répondre aux besoins du marché. Nous travaillons avec nos clients, dans un même contexte et sur un processus métier bien maitrisé. Quelques chiffres sur la société : Création : Salariés : 50. Age moyen : 30 ans. 90% d homme et 10% de femme. Quelques chiffres sur l activité : 5.2 millions d euro de chiffre d affaire en CFA sur 1049 équipés par une solution informatique Ymag. Joachim PELLICIOLI 10

12 2 Contexte du projet Clients. 14 Conseils régionaux équipés d une solution informatique Ymag. Ymag soutient depuis quelques années une forte croissance. Elle trouve son origine dans la demande importante des centres de formation : demande en logiciels, en évolution des produits ou en modules complémentaires. Voici deux schémas qui montrent l évolution au cours des cinq dernières années du chiffre d affaire et du nombre de salariés. Figure 1 Ymag nombre de salariés et chiffre d'affaire L organigramme de la société Ymag est le suivant : 1 PDG 1 Directeur général 1 Directeur commercial 4 Chefs de projets 2 Secrétaires / 1 comptable 25 Développeurs 15 Formateurs Figure 2 Ymag organigramme Joachim PELLICIOLI 11

13 2 Contexte du projet Au sein de cet organigramme, la société se divise en deux équipes : La première étant rattachée aux logiciels qui équipent les centres de formation. La deuxième est rattachée aux logiciels qui équipent les Conseils régionaux. 2.2 L équipe région Objectifs L équipe région a pour objectif de répondre aux besoins concernant le suivi d apprentissage par le Conseil régional. Elle prend en compte les demandes et les évolutions de la législation française et fait évoluer ses solutions. Elle accompagne les projets des Conseils régionaux dans le domaine de la formation. Elle fait part de son expérience et surtout de l expérience des autres Conseils régionaux. Elle a pour but également de consolider le dialogue entre les CFA et les Régions. Une grande partie du travail des Conseils régionaux est issue des données que leur transmettent les CFA Organisation L équipe région est constituée de six analystes programmeurs encadrés par un chef de projet. Les analystes programmeurs ont en charge l analyse du besoin, la mise en place de la solution et le suivi évolutif du produit. Ce suivi peut se faire via une assistance téléphonique ou au cours de réunions avec le Conseil régional. 2.3 Les Conseils régionaux Objectifs La Région a la responsabilité des CFA ainsi que des établissements du domaine sanitaire et social (paramédical, sage-femme, travail social, ). Elle centralise les besoins des professionnels sur son territoire et adapte ses sections de formation pour y répondre (elle Joachim PELLICIOLI 12

14 2 Contexte du projet ouvre et ferme les différentes formations.). Par exemple les chantiers de Saint Nazaire peuvent demander plus de soudeurs à la Région. Elle cofinance les centres de formation. Elle impose en retour une information détaillée des comptes des CFA. Grâce à ces informations financières elle organise le budget de chacun des centres Organisation Les décisions sont prises par le président du Conseil régional, puis mises en accord avec les Conseillers régionaux. Dans notre cas nous travaillons avec le service nommé «Direction de la formation et de l apprentissage» ainsi qu avec le service «Direction des systèmes d information» (DSI). Ces deux services sont très importants pour la Région comme en réfère le budget 2010 du Conseil régional Centre : Figure 3 Budget 2010 Région Centre [REG1] Centre de formation d apprentis Le centre de formation d apprentis dispense aux apprentis une formation générale et technique ; il assure la coordination entre la formation qu il dispense et celle que réalise l entreprise dans le cadre du contrat d apprentissage. La Région cofinance les CFA et finance les aides individuelles aux apprentis : aide à l achat du premier équipement professionnel, au transport, à l'hébergement, à la restauration et gratuité des manuels scolaires. La Région a Joachim PELLICIOLI 13

15 2 Contexte du projet aussi décidé de favoriser l embauche de jeunes en difficulté scolaire ou sociale en modulant les primes versées aux entreprises. Les CFA sont soumis à des conventions régionales de fonctionnement. Les deux sources de revenus principaux d un centre de formation sont [LAP1] : Les subventions de la région. La taxe d apprentissage Ymag dans les Conseils régionaux Nous apportons trois solutions : Première solution : Le recueil d informations sur les effectifs et leurs descriptifs au sein des différentes formations des CFA. Ces données permettent d orienter les choix du Conseil régional dans l ouverture ou la fermeture des formations. Deuxième solution : Le recueil et l analyse des données financières des centres. Elle permet d allouer les fonds à la formation et de calculer le budget prévisionnel. Cela permet d instruire les dossiers utilisés lors des négociations. La troisième solution est liée aux primes versées aux employeurs. Pour soutenir l effort de formation des maîtres d apprentissage, chaque région a mis en place un système d attribution d aide à l employeur Interlocuteurs principaux Nos applications actuelles sont utilisées par le personnel de production des services apprentissages. Ces services sont constitués de huit à dix-huit personnes, gérants l information échangée avec les CFA sur les formations et les effectifs, les contrats d apprentissage, mais aussi les données financières. Nous collaborons avec ces personnes afin de collecter leurs difficultés et leurs besoins pour faire évoluer nos solutions. Nous sommes également à leur écoute afin de répondre à des problèmes ponctuels (difficulté sur l application, changement de législation, question sur un CFA, ). Ces agents sont encadrés par le directeur du service de la formation et de l apprentissage. Il est l interlocuteur entre son service et les élus. Il nous donne les grandes Joachim PELLICIOLI 14

16 2 Contexte du projet orientations pour nos applications et nous tient informés des changements politique et législatif. C est également avec cette personne que nous organisons des rencontres avec les CFA. Elles ont pour but d expliquer les choix du Conseil régional aux centres de formation afin de les aider à appréhender les échanges d informations (Région <=> CFA). La partie technique et l orientation physique des systèmes d information (SI) sont traitées avec la direction des systèmes d information (DSI). Cette branche gère l intégralité des ressources informatiques du Conseil régional. Elle encadre le changement technique et fonctionnel lié aux systèmes d informations et elle se charge de la formation du personnel sur les nouvelles technologies,. Elle influence sur le plan technique l évolution de nos logiciels. Par exemple nous sommes à l étude sur l implémentation de nos applications en «Full Web». 2.4 Les solutions d Ymag Comme évoqué dans le paragraphe Ymag dans les Conseils régionaux, nous allons décrire les deux solutions mises à disposition par Ymag afin de satisfaire la demande des clients : WinCRApprentissage : Logiciel permettant de gérer les conventions de formation et avenants entre les CFA et la Région. La convention définit un seuil mini et maxi d apprentis pour les ouvertures et fermetures de chaque formation d un CFA. Pour cela WinCRApprentissage intègre un module d enquête qui est diffusé dans tous les CFA. Cette enquête est standardisée et permet une remontée nationale. Une autre fonctionnalité importante est la collecte des données financières du CFA. Le centre doit justifier ses coûts de fonctionnement. Nous entendons par coût de fonctionnement, tout ce qui gravite autour de la formation (salaire des formateurs, frais de fonctionnement des infrastructures, ). Après avoir collecté ces informations, les Conseils régionaux peuvent établir des budgets prévisionnels pour allouer les subventions aux différents CFA. Ils régularisent également les comptes financiers en fonction des comptes réels. Joachim PELLICIOLI 15

17 2 Contexte du projet WinCRPrimes : Logiciel permettant de gérer les contrats d apprentissage. Ces contrats donnent lieu à des primes versées aux employeurs. Historiquement, cette compétence était gouvernementale. Pour suivre les mesures de décentralisation cette compétence a été transmise aux Régions en Les Conseils régionaux ont donc personnalisé les types d aides (aide à l embauche, aide favorisant l égalité entre les sexes, ). Les Régions favorisent ainsi la formation des apprentis et leurs emplois à leur sortie de formation. La Région a plus de visibilité sur les entreprises de son secteur, elle a donc la possibilité d adapter ses aides afin d optimiser le dynamisme d apprentissage sur son territoire. 2.5 Définition du besoin Contexte du projet Ce projet a débuté avec un ex-collaborateur d Ymag, qui nous a quittés en pleine phase d étude. Ma Direction a cherché la personne qui pouvait s adapter le plus rapidement afin de reprendre ce projet et le mener à bien. Ils m ont donc proposé la gestion de ce dossier. J ai changé de service pour intégrer l équipe de développement pour les Conseils Régionaux. Dans un premier temps j ai été formé sur les solutions Ymag leur étant destinées. Pour augmenter mes connaissances j ai effectué de la maintenance évolutive. Ensuite j ai pu m impliquer dans le projet avec une meilleure vision du travail de la Région. Mon ex-collègue n ayant laissé que très peu de notes sur l avancement du projet, ma direction m a autorisé à reprendre contact avec notre Région pilote afin d établir le besoin Comment définir le besoin Pour établir le besoin je me suis basé sur un système d interview ciblé pour chaque type d interlocuteur : Les élus : Les élus ont un rôle décisionnel. Ils votent les modifications et les grandes orientations qui leur sont soumises. Dans notre cas, ils peuvent valider ou non un budget ; ouvrir ou fermer des CFA. Ils ont besoin de croiser leurs Joachim PELLICIOLI 16

18 2 Contexte du projet informations afin d obtenir des cartes géographiques chiffrées. Ces cartes doivent être claires afin d être présentées aux administrés. Ils ont besoin de chiffres globaux sur le nombre d apprentis, sur les budgets ainsi que sur les comptes financiers. Le directeur de la formation et de l apprentissage : Il est l interlocuteur principal des élus, c est lui qui va rendre compte de l état actuel de l information et de l analyse effectuée. Il propose les orientations aux élus. Le directeur a donc besoin d avoir des tableaux de bord précis afin de donner très rapidement les valeurs globales aux élus. Il a également besoin de chiffres précis pour un CFA donné afin d ouvrir ou fermer les formations, adapter le budget, Le personnel de la formation et de l apprentissage : Ce sont les agents de production, ils ont un besoin de requêtes ponctuelles sur des données variées afin de trouver des solutions à des attentes bien particulières. Ils ont besoin de requêtes sur les effectifs et sur la gestion financière des CFA. Leurs attentes peuvent varier en fonction du commanditaire (CFA, directeur, organisme gestionnaire, ). La direction des systèmes d information : Elle a une vision globale du fonctionnement de la Région ; elle coordonne les différentes applications et donc les différentes branches d activités de la Région. C est elle qui accorde la cartographie des logiciels. Elle est décisionnaire dans les choix techniques et oriente les choix fonctionnels. Leur besoin est de croiser les informations des différentes solutions afin de déceler des anomalies de fonctionnement. Elle souhaite ainsi rapprocher les données de différents services. Joachim PELLICIOLI 17

19 2 Contexte du projet Analyse du besoin Compte tenu des informations collectées durant ces entretiens, j ai cherché quelles solutions s offraient à nous. En premier lieu, essayons de comprendre ce que souhaitent les différentes personnes travaillant pour le Conseil régional. Besoin d exécuter des requêtes dynamiques : il faut avoir accès à des données quantifiables mises en valeur par diverses informations. Besoin de tableaux de bord : il faut obtenir des tableaux de bord de vue globale afin d aider à la décision et de planifier l avenir. Besoin de croiser les données de différentes applications : il faut pouvoir combiner les données de différentes bases de production afin de contrôler la cohérence des données. Grâce à ces informations, j ai proposé la création d une base de données décisionnelle (ou data warehouse). Cette base de données a pour but de répondre à nos trois besoins principaux Périmètre de l étude Après concertation avec les Conseils régionaux, j ai décidé de cibler notre projet sur la mise en place d une base de données décisionnelle, orientée sur le service formation et apprentissage. Ceci est la première brique mise en place pour la création d une base de données décisionnelle. Mes choix seront faits en concertation avec la Région pour que les données puissent s intégrer facilement dans une vision de base de données décisionnelle régionale. Nous intervenons pour le compte des Régions en tant que prestataire. Il ne nous est pas demandé de créer l entrepôt de données de la région, mais uniquement celui du service d apprentissage et de la formation. Il faudra bien évidemment être à l écoute et influer pour obtenir suffisamment d information sur les données qui seront communes à d autres services. Mon rôle sera de traiter les données situées dans la base de production du logiciel fournie par Ymag. Puis de les mettre à disposition dans une base de données décisionnelle. Le projet portera le nom de «WinCRAnalyse». Deux orientations se dessinent : Gestion des effectifs : Module de comptage des effectifs. Gestion financière : Module regroupant plusieurs sous modèles (compte financier, taxe d apprentissage, ). Joachim PELLICIOLI 18

20 2 Contexte du projet 2.6 Synthèse Dans ce chapitre de présentation, nous venons de définir les différents acteurs concernés par le projet. Nous avons d un côté la société Ymag dans laquelle je suis salarié dans le service dédié aux logiciels «Région». D un autre côté nous avons les Conseils régionaux avec leurs divers services. Nous retiendrons le service de l apprentissage et de la formation ainsi que la direction des systèmes d information. J ai défini les deux solutions de production mises à disposition par Ymag pour les Conseils régionaux (WinCRApprentissage et WinCRPrimes). Nous avons établi le besoin des Régions en termes d informatique décisionnelle, nous venons de définir leurs attentes et leurs besoins. Deux orientations sont à réaliser, une pour la gestion des effectifs et l autre pour la gestion financière. Nous allons maintenant voir en détails les différents concepts de l informatique décisionnelle, avant de pouvoir concevoir une base de données répondant aux attentes du client. Joachim PELLICIOLI 19

21 3 L entrepôt de données en théorie 3 L entrepôt de données en théorie Dans ce chapitre nous allons expliquer les concepts des systèmes d information décisionnels (SID) avant de donner des détails sur la réalisation du projet décisionnel des Conseils régionaux. Les SID sont les pendants décisionnels des systèmes d information opérationnels (SIO). Voici un schéma qui offre une visibilité sur les différents flux de l entrepôt de données (data warehouse). Nous définirons tous ces composants afin de comprendre le principe global. Figure 4 Flux du data warehouse Nous allons définir ce qu est un entrepôt de données, puis nous aborderons les concepts de data mart et d OLAP. Ensuite nous expliquerons comment les données sont intégrées dans l entrepôt. Joachim PELLICIOLI 20

22 3 L entrepôt de données en théorie 3.1 Le data warehouse Définition Un data warehouse ou entrepôt de données est utilisé pour collecter et stocker de manière définitive des informations provenant d autres bases de données. D après Ralph Kimball, le data warehouse se représente ainsi [KIM1] : Figure 5 Composants de base du data warehouse Sa définition du data warehouse est assez large et englobe tout le processus de cette conception. Il prend en premier lieu les systèmes sources. D après son modèle les systèmes sources sont comparables aux systèmes de production. Nous y retrouvons les données liées à l activité. En seconde partie nous trouvons la «zone de préparation de données». Il définit ainsi tout un processus qui a pour but de nettoyer (purge, suppression de doublon,.) les données provenant des systèmes sources. Ce nettoyage permet d alimenter la phase suivante. Joachim PELLICIOLI 21

23 3 L entrepôt de données en théorie En troisième plan nous avons le «serveur de présentation du data warehouse». Celui-ci est découpé en sous parties, elles-mêmes alimentées par la «zone de préparation des données». Enfin la partie «portail de restitution» correspond à la partie utilisateur. Elle permet l accès aux données contenues dans le «serveur de présentation du data warehouse». Reprenons le cœur de ce que l on appelle communément le data warehouse. Bill Inmon définit le data warehouse de cette manière: «A warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant and non-volatile collection of data in support of management's decision making process» [INM1]. Nous pouvons traduire cette phrase ainsi : «Un entrepôt de données est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles, historisées, résumées, organisées pour le support d un processus d aide à la décision.». Reprenons les termes utilisés dans sa situation afin de les expliquer : Orientées sujet : Les données sont regroupées en familles, afin de définir des thèmes. Intégrées : Les données peuvent provenir de sources différentes, il faut donc les manipuler afin de déterminer les données identiques. Non volatiles : Les données ne sont ni modifiées ni supprimées, afin de garantir l intégrité dans le temps. Historisées : Les données ont une notion de temps afin de conserver leur évolution dans le temps. Résumées : Les données peuvent être agrégées dans certains cas, pour optimiser la prise de décision. Processus d aide à la décision : Les utilisateurs doivent avoir accès aux données qui leur sont autorisées Objectifs Le data warehouse permet de séparer des informations identiques mais qui n ont pas la même utilité. D un côté nous avons les systèmes d information opérationnels qui collectent l information (création, mise à jour et suppression). De l autre nous avons les systèmes d information décisionnels qui restituent l information (uniquement de la lecture). Il ne faut pas oublier que l information est essentielle pour l entreprise, c est une richesse importante. Il Joachim PELLICIOLI 22

24 3 L entrepôt de données en théorie faut absolument que ces données soient fiables et traitées afin d atteindre des objectifs concrets. Nous pouvons définir trois points que l entrepôt de données doit prendre en compte : Il doit restituer l information de l entreprise d une manière cohérente. Le but premier de l entrepôt est l accès aux données. Celles-ci doivent être cohérentes dans leur ensemble. De plus certaines données peuvent provenir de différents services, avoir des noms différents mais être identiques en termes de contenu. Il faut donc rendre cohérentes toutes ces données. Les données doivent êtres souples et adaptables. Un entrepôt de données n est jamais vraiment terminé, il doit pouvoir accueillir de nouvelles données, répondre à de nouvelles questions, sans pour autant remettre en cause son existence. L entrepôt constitue la base décisionnelle de l entreprise. Grâce à cette centralisation d informations, l accès aux données est simplifié. L entrepôt facilite la prise de décision. 3.2 Le data mart Définition Nous retrouvons encore une fois plusieurs définitions. Nous allons étudier deux des plus importantes définitions [WIK1] : Inmon : «Le data mart est issu d un flux de données provenant du data warehouse. Contrairement à ce dernier qui présente le détail des données pour toute l entreprise, il a vocation à présenter la donnée de manière spécialisée, agrégée et regroupée fonctionnellement.» Kimball : «Le data mart est un sous-ensemble du data warehouse, constitué de tables au niveau détaillé et à des niveaux plus agrégés, permettant de restituer tout le spectre d une activité métier. L ensemble des data marts de l entreprise constitue le data warehouse.» Joachim PELLICIOLI 23

25 3 L entrepôt de données en théorie Un data mart est donc un sous ensemble du data warehouse qui permet de restituer l information liée à un métier. Un data warehouse est constitué de plusieurs data marts. Nous traduisons data mart par magasin de données (mise à disposition de l information classifiée, comme un magasin met à disposition des marchandises par rayon). Reprenons le schéma du data warehouse et orientons-le sur les data marts. Figure 6 Data mart Notre data warehouse contient plusieurs data marts. Nous pouvons découper les data marts de différentes manières : Découpage par service : Nous recherchons les fonctions de l entreprise et créons un data mart par service, par exemple un data mart pour les ressources humaines, un pour les ventes, un pour les commandes, Découpage par sous-ensemble organisationnel : En fonction de l organisation de l entreprise nous créons des data marts, par exemple un data mart par succursale, filière,.. Mais quels sont les avantages et les inconvénients des data marts? Joachim PELLICIOLI 24

26 3 L entrepôt de données en théorie Avantages Processus de conception simplifié. Données ciblées à un métier. Gain de temps sur la recherche d information. Données classifiées et clarifiées. Maintenance simplifiée. Lisibilité par des non informaticiens Inconvénients Moins de flexibilité. Impossible d extraire une information qui sort du cadre habituel défini dans le data mart. Augmentation des coûts pour obtenir une requête complexe. Difficultés de conception des liens entre data marts. 3.3 Modélisation d un data mart Nous venons de présenter le cœur de la base de données décisionnelle. Le projet global peut se nommer data warehouse. Au sein de celui-ci nous retrouvons les data marts. Maintenant nous allons expliquer comment sont organisées les données au sein d un data mart Les composants La base de données décisionnelle a pour but de restituer des données quantifiées mises en valeur par des libellés Les «faits» ou «indicateurs» Les faits représentent les informations quantifiées de l entreprise. Nous pouvons les nommer faits, indicateurs ou encore mesures. Ce sont les données à analyser qui Joachim PELLICIOLI 25

27 3 L entrepôt de données en théorie correspondent à l activité de l entreprise. Les indicateurs ont la particularité d être additifs. Ils sont contenus dans une table physique de la base de données décisionnelle. Nous nommerons «portefeuille d indicateurs», «table des faits» ou «table des mesures» le regroupement de plusieurs indicateurs. Les indicateurs n ont d intérêt que s ils sont mis en valeur par des informations. Une ligne de faits correspond aux valeurs de l intersection des tables des dimensions. Grâce aux dimensions, nous déterminons le grain (la finesse) des résultats contenus dans la table des faits Les «dimensions» Tout comme les faits, les dimensions sont contenues dans des tables physiques de la base de données. Ce sont des informations qui vont mettre en évidence les données contenues dans les tables des faits. Lorsque nous parlons de dimension nous parlons également «d axe d analyse». Une dimension regroupe les valeurs de même type. Par exemple dans la dimension géographique nous pourrions avoir : le continent, pays, région, ville, quartier, rue, bâtiment, étage, porte. Grâce à cet exemple nous comprenons mieux le sens d «axe d analyse», puisque nous distinguons tout de suite une hiérarchie au sein de la dimension. Nous nous apercevons immédiatement de la corrélation entre les tables des faits et les tables des dimensions. La dimension a deux rôles principaux. Afficher les données : Ce seront les entêtes des lignes ou des colonnes pour regrouper les faits. Nous caractérisons ainsi la donnée brute contenue dans la table des faits. Filtrer les données : Nous allons choisir telle ou telle valeur de dimension afin d obtenir un tableau correspondant à nos attentes Exemple de table des faits et dimensions Voici un exemple représentant l interaction entre les tables des faits et les tables des dimensions. Prenons une quantité d un produit vendu pour remplir notre table des faits (élément de mesure). Pour mettre en valeur cette quantité nous prenons deux dimensions qui sont la situation géographique du point de vente (commune) et la gamme du produit vendu. Joachim PELLICIOLI 26

28 3 L entrepôt de données en théorie Nous pouvons répondre à plusieurs requêtes avec ces données : Quelle est la quantité de produit vendue par commune? Quelle est la quantité de produit vendue par gamme? Quelle est la quantité de produit vendue par commune et par gamme? Quelle est la commune qui vend le plus de produit de la gamme «x»? Voici la modélisation correspondant à notre exemple : Figure 7 Exemple de table des faits et dimensions Nous venons de voir les concepts de table des dimensions et table des faits. Celles-ci peuvent se structurer de différentes façons. Nous allons étudier deux techniques de modélisation multidimensionnelle : La modélisation en étoile. La modélisation en flocon de neige Modélisation en étoile La modélisation en étoile (ou star join schema) doit son nom à sa forme. Au cœur de ce modèle se trouve la table des faits. Autour nous retrouvons des satellites qui donnent chacun un axe d analyse différent. Ces satellites correspondent aux dimensions. Cette modélisation ne tient pas compte des formes normales, car elle a uniquement une préoccupation, celle de l analyse (lecture des données). La table des faits est la seule table à contenir des jointures avec les dimensions. Ce schéma est très performant pour la restitution de données, mais il est plus gourmand en espace de stockage. Joachim PELLICIOLI 27

29 3 L entrepôt de données en théorie Voici une représentation d un modèle en étoile sur un exemple très simple de gestion des ventes avec analyse du lieu, de la période de vente et du produit : Figure 8 Modélisation en étoile Modélisation en flocon de neige Le modèle en flocon de neige (ou snowflake schema) est constitué d une table des faits au centre et des tables des dimensions autour, comme pour le modèle en étoile. La différence se situe au niveau des tables des dimensions, qui peuvent également se diviser en plusieurs branches différentes. Ces branches sont souvent utilisées pour modéliser des hiérarchies. Cependant d après Ralph Kimball, elles peuvent engendrer un certain nombre de points négatifs [KIM2] : Difficulté de compréhension par des non informaticiens. Requêtes alourdies par un nombre grandissant de jointure. Il estime même que l argument du gain de place n est pas forcement fondé, lorsqu il est comparé à la table des faits qui est très volumineuse. Joachim PELLICIOLI 28

30 3 L entrepôt de données en théorie Reprenons l exemple cité dans le paragraphe Modélisation en étoile. Nous allons éclater la dimension produit, afin de créer une hiérarchie : Figure 9 Modélisation en flocon Modélisation en constellation Les modèles en étoile ou en flocon ne gèrent qu une seule table des faits. Par contre, il est très fréquent pour décrire une activité d entreprise que nous ayons plusieurs tables des faits, donc plusieurs étoiles. Ces différentes étoiles auront peut être des dimensions communes. Si nous relions ces dimensions ensemble nous obtenons une constellation. Reprenons l exemple cité dans le paragraphe Modélisation en étoile. Nous allons ajouter la table des faits «achat» et la dimension «fournisseur», la dimension «produit» est commune aux deux tables des faits. Nous obtenons la constellation suivante : Joachim PELLICIOLI 29

31 3 L entrepôt de données en théorie Figure 10 Modélisation en constellation 3.4 Concept OLAP Définition On Line Analytical Processing est un système d accès aux données en lecture uniquement. Les programmes accédant aux informations travaillent sur de très grandes quantités de données, ce qui permet de réaliser des analyses complexes. Le système OLAP regroupe l information provenant de diverses sources. Il les regroupe, les intègre, les stocke, tout ceci afin de donner une vue métier à l utilisateur. Cette vue métier va l aider à retrouver l information rapidement. Une notion importante est l historisation des données au sein des bases OLAP. Ceci entraine, avec une architecture différente, une grandeur de base de données supérieure aux bases de données classiques. Joachim PELLICIOLI 30

32 3 L entrepôt de données en théorie En 1993 E.F. Codd a définit dans «Providing OLAP to user-analyst» le concept de OLAP. Il a mit en évidence 12 règles [COD1] que doivent respecter les bases pour être OLAP : 1. Multidimensional Conceptual View (Vue conceptuelle multidimensionnelle) Permet d'avoir une vision multidimensionnelle des données. L inverse se nomme les tables unidimensionnelles. 2. Transparency (Transparence) L'utilisateur ne doit pas se rendre compte de la provenance des données si celles-ci proviennent de sources hétérogènes. Ces sources peuvent provenir des bases de données de production, de fichiers à plats,. 3. Accessibility (Accessibilité) L utilisateur doit disposer d un accès aux données provenant de sources multiples en faisant abstraction des conversions et extractions de celles-ci. 4. Consistence Reporting Performance (Performance continue dans les rapports) Les performances ne doivent pas être diminuées lors de l'augmentation du nombre de dimensions ou lors de l augmentation la taille de la base de données, mais doivent être proportionnelles à la taille des réponses retournées. 5. Client-Server Architecture (Architecture client-serveur) Il est essentiel que le produit soit client-serveur. Le serveur stocke les données et le client les restitue. 6. Generic Dimensionality (Dimensionnement générique) Chaque dimension doit être équivalente par rapport à sa structure et à ses capacités opérationnelles pour ne pas fausser les analyses. 7. Dynamic Sparse Matrix Handling (Gestion dynamique des matrices creuses) Certaines cellules de l hypercube peuvent êtres vides. Elles doivent être stockées de manières à ne pas détériorer les temps d accès. 8. Multi-User support (Support multi-utilisateurs) Les outils OLAP doivent fournir des accès concurrents, l'intégrité, la sécurité et la gestion des mises à jour. 9. Unrestricted Cross-dimensional Operations (Opération non restrictive entre les dimensions) Les calculs doivent être possibles à travers toutes les dimensions qui sont régies par les règles de gestion. Toutes les tranches de cube doivent être visualisées. Joachim PELLICIOLI 31

33 3 L entrepôt de données en théorie 10. Intuitive Data Manipulation (Manipulation intuitive des données) La manipulation des données se fait directement à travers les cellules d'une feuille de calcul, sans recourir aux menus ou aux actions multiples. Au final, il doit permettre l'analyse intuitive dans plusieurs dimensions. 11. Flexible Reporting (Flexibilité dans la création des rapports) La création des rapports ou des graphiques se doit d être simple et efficace pour les utilisateurs. 12. Unlimited Dimensions & Aggregation Levels (Nombre illimité de niveaux d agrégation et de dimensions) Dimensions et niveaux d'agrégation illimités, afin d autoriser les analyses les plus pointues. Ces 12 règles ont pour but de normaliser une base de données décisionnelle. Cette base de données peut être un système de gestion de base de données relationnelle ou multidimensionnelle, respectivement SGBDR et SGBDM. Dans les SGBDM, le stockage des données se base sur le principe des hypercubes. Un hypercube est une matrice décisionnelle avec au minimum quatre dimensions d analyse. Nous parlons également du cube, qui est une matrice décisionnelle avec trois dimensions. Le concept d OLAP est décliné en plusieurs «sous concepts» qui orientent la structure physique des données ou les techniques de traitements. M-OLAP : Multidimensional on line analytical processing. M-OLAP est la forme la plus classique. Elle utilise les tables multidimensionnelles pour sauver les informations et réaliser les opérations. Les données sont stockées dans une base de données multidimensionnelle. R-OLAP : Relationnal on line analytical processing. R-OLAP utilise une structure de base de données relationnelle. Son avantage réside en la simplicité de mise en place puisqu elle ne nécessite aucun investissement dans une base multidimensionnelle. H-OLAP : Hybrid on line analytical processing. H-OLAP utilise R-OLAP et M-OLAP en fonction des données qu il traite. Sur les données agrégées il utilise M-OLAP, par contre sur les données plus détaillées, il utilise R-OLAP. Joachim PELLICIOLI 32

34 3 L entrepôt de données en théorie S-OLAP : Spatial on line analytical processing. S-OLAP est une plateforme visuelle pour l exploration et l analyse spatio-temporelle. Ceci dans le but de présenter les données sous une autre forme que celle tabulaire. D-OLAP : Desktop on line analytical processing. D-OLAP les données sont récupérées sur le poste du client. Ensuite un moteur OLAP local traite ces données Comparaison entre OLAP et OLTP Définition de OLTP On Line Transaction Processing est le modèle utilisé dans les bases de données de production. Il utilise un mode de travail transactionnel. Son rôle principal est l interaction sur les données avec les actions suivantes : ajout, suppression et mise à jour. Il permet également l interrogation des données avec des requêtes simples. OLTP permet l accès à ces données et ces traitements à un grand nombre d utilisateurs simultanés. Les transactions ainsi générées travaillent sur de petits ensembles de données Tableau comparatif Tableau I Comparaison OLAP vs OLTP Caractéristiques OLAP OLTP Orientation Multidimensionnelle Ligne Utilisateur Base décisionnelle Base de production Nombre d utilisateurs Réduit Elevé Accès Lecture Lecture et écriture Type d opération Analyse Mise à jour Granularité d analyse Globale Elémentaire Quantité d information échangée Importante Faible Quantité d information stockée Importante Faible Longévité des données Historique En cours Joachim PELLICIOLI 33

35 3 L entrepôt de données en théorie Fonctions liées à OLAP Définition Dans l analyse OLAP nous retrouvons plusieurs fonctions qui permettent l analyse et la restitution des données contenues dans le cube d informations. Ces fonctions donnent un accès précis et rapide aux données et permettent le changement de vue d analyse. Voyons les fonctions un peu plus en détail : Drill up (Monter) : Parcours vers le sommet d une hiérarchie (obtention de données de plus en plus agrégées). Drill down (Descendre) : L inverse du drill up, permet de plonger dans la hiérarchie afin d avoir plus de détails. Drill through (Entrer) : Possibilité d obtenir des valeurs sur une donnée agrégée. Cette fonction n est valable que sur certain mode OLAP tel qu H- OLAP qui change automatiquement entre la base de données relationnelle et multidimensionnelle. Rotate (Rotation) : Sélectionne un couple de dimensions à analyser, en conserve un et fait évoluer l autre. Slicing (Couper «en tranche») : Extraction d une tranche d information. Scoping (Couper «un morceau») : Extraction d un bloc de données, sur le principe du slicing mais plus généraliste Exemples Pour mieux appréhender ces notions nous allons voir quelques exemples. Nous allons les illustrer par des tableaux d informations ainsi que par une représentation graphique du cube. La vision d un cube aide à la compréhension de la structure de données, elle augmente la vision et l interprétation des fonctions que nous allons voir. En exemple nous travaillerons sur les véhicules vendus durant trois années. Nous distinguons les ventes de voitures d occasions et neuves ainsi que la marque du constructeur. Drill : Grâce au drill, nous plongeons dans le détail des données ou à l'inverse nous remontons pour avoir une vue globale. La dimension temps au départ de notre exemple est très agrégée, elle donne une vue globale sur deux années Joachim PELLICIOLI 34

36 3 L entrepôt de données en théorie " ". Puis nous plongeons dans les données mises en valeur par la dimension temps afin d'obtenir plus de détails. Nous passons à une vue par année pour finir par une vue par trimestre de l'année "2009". En ce qui concerne la dimension "produit", nous partons d'une donnée agrégée "Voiture" puis nous descendons dans le détail entre les voitures neuves et d'occasions, pour enfin voir la répartition des voitures d'occasions par marque. Figure 11 OLAP Drill up et drill down Rotate : Cette vue nous montre deux dimensions qui sont le temps et le type de vente. Grâce à la fonction rotate, nous allons intervertir une dimension afin d obtenir une vue par région à la place du type de vente. Figure 12 OLAP Rotate Joachim PELLICIOLI 35

37 3 L entrepôt de données en théorie Slicing : Nous prenons les données d une dimension complète ou par tranche d information. Dans notre exemple nous souhaitons voir les ventes de 2008 tout en gardant le détail des ventes de voitures neuves ou d occasions ainsi que le lieu de vente. Figure 13 OLAP Slicing Scoping : Nous allons cibler notre recherche d informations en limitant les données de plusieurs dimensions, nous extrayons un bloc d information. Nous voulons dans ce cas limiter notre analyse aux années et pour les véhicules neufs, tout en gardant la précision sur le lieu de vente. Figure 14 OLAP Scoping Joachim PELLICIOLI 36

38 3 L entrepôt de données en théorie 3.5 Processus d alimentation du data warehouse Figure 15 ETL Ce processus est connu sous le nom de «Extract Transform Load» (ETL) qui signifie littéralement extraire transformer charger (ou data dumping). Pour alimenter le data warehouse il faut collecter les données dans les bases de données de production pour les injecter dans la base de données décisionnelle. L ETL récupère les données de production historiées et ceci d une manière cyclique. Etudions les sous processus que sont l extraction, la transformation et le chargement des données Sous processus de l ETL Extraction Le but de ce processus est de récupérer les données de production. Attention ces données ne sont pas forcément stockées dans une seule base de données. Les données pourront être issues de structures propriétaires, de logiciels, de systèmes de fichier,. De plus, elles ne sont pas obligatoirement stockées au même endroit géographiquement (ex : siège social à Paris et succursale à Madrid). En partant de ce constat, il est important de ne pas minimiser cette étape. Elle implique une très bonne connaissance des sources de données, afin de connaître la structure et la sémantique de chaque information. Joachim PELLICIOLI 37

39 3 L entrepôt de données en théorie Toutes les données sources n ont pas systématiquement de l intérêt pour la base de données décisionnelle. Le processus d extraction aura également pour mission de filtrer les données utiles Transformation Ce sous processus travaille sur les données provenant de l extraction. Il a pour but de transformer les données afin de répondre à des contraintes d ordre techniques ou fonctionnelles. Les transformations les plus fréquentes sont le changement de monnaie ou la correction de casse sur un libellé. Nous pouvons aussi transformer des informations afin de correspondre à une nomenclature, ce qui aura pour effet d uniformiser les dimensions dans l entrepôt de données. Lors de la transformation nous pouvons scinder ou consolider des données afin d optimiser les futures requêtes. La liste des tâches liées à ce sous processus n est pas exhaustive, elle dépend de la qualité des données sources et de l objectif du data warehouse Chargement Ce sous processus est la troisième phase du processus d alimentation. Il intègre les données au data warehouse en récupérant le résultat du processus de transformation. Il contrôle également l intégrité des données. Il pourra, le cas échéant, ajouter des données afin de respecter toutes les contraintes d intégrité du modèle décisionnel. Par exemple si pour une vente nous n avons pas la dimension géographique nous indiquerons «inconnue». Le chargement est le garant de l évolution des données. Lors de celui-ci, deux possibilités s offrent à nous : soit historiser les changements des données, soit conserver les dernières modifications Type d ETL Les ETL se regroupent en trois familles, en fonction de leur mode de fonctionnement et plus particulièrement en fonction des traitements effectués [SYS1] : Engine-based : Les transformations sont effectuées par le moteur de l ETL en fonction d un référentiel. Il offre l avantage de pouvoir effectuer des transformations multi-base. Joachim PELLICIOLI 38

40 3 L entrepôt de données en théorie Database-embedded : Les transformations sont réalisées par la base de données sources. Il offre l avantage d avoir un accès complet au traitement. Code-generators : Un code est généré en fonction des transformations à apporter. Il offre l avantage d être complètement indépendant de la source de données Stratégie de chargement Il y a plusieurs façons d extraire et de charger les données pour un ETL. Les critères tels que l architecture physique, la taille des données ou la disponibilité des serveurs vont permettre de choisir le mode de chargement. Le chargement des données peut se faire de deux façons distinctes au sein d un ETL : complète ou incrémentale Extraction complète Le chargement complet consiste à vider la table de destination avant de réintégrer les données de la table source. Elle est intéressante pour les structures de données simples et de taille modeste. Avantages : Simplicité de mise en œuvre. Aucune différence de traitement entre les anciennes et les nouvelles données. Inconvénients Besoin de beaucoup de ressources surtout si la source de données est importante ou que les traitements sont lourds. Gestion de l historique impossible, car nous perdons la trace de l existant Extraction incrémentale La mise à jour incrémentale consiste à comparer la précédente remontée d informations vis-à-vis de la nouvelle remontée. Toutes les modifications seront intégrées. Il existe plusieurs solutions afin de trouver les différences entre les remontées : Joachim PELLICIOLI 39

41 3 L entrepôt de données en théorie Comparaison des remontées. Marquer les modifications au niveau de la source de données. Analyser les fichiers de log des moteurs de base de données. L extraction incrémentale apporte la possibilité d historiser les données. Par contre son implémentation s avère plus compliquée que l extraction complète. Avantages : Rapidité sur de gros ensembles. Historisation des données possible. Inconvénients : Difficulté de mise en œuvre. Historique difficile à rechercher. Joachim PELLICIOLI 40

42 3 L entrepôt de données en théorie 3.6 Synthèse Dans ce chapitre nous venons de poser les briques qui nous permettent d appréhender les notions liées aux bases de données décisionnelles et au business intelligence (BI). Le projet data warehouse englobe un certain nombre de notions. En amont de ce processus, nous avons l ETL qui va récupérer les données dans les bases de données de production afin de les restituer à l entrepôt de données. Le rôle de l ETL est important, car il est le garant des données, il les travaille, les nettoie, vérifie leur intégrité puis les fournit à l entrepôt. Ensuite le data warehouse peut se décomposer en plusieurs data marts, qui représente une partie des données stockées ciblée. Nous parlons de data mart des ressources humaines, de la paie, de la production,. Les data marts sont composés de tables des dimensions ainsi que de tables des faits. Les éléments quantifiables de l organisme géré sont contenus dans la table des faits. Les dimensions sont des axes d analyse. Elles regroupent les notions de même famille, par exemple la dimension temporelle peut être constituée d un siècle, d une décennie, d une année, d un semestre, d un mois, d une semaine, d un jour, d une heure et d une minute. Nous remarquerons qu il y a souvent une hiérarchie au sein d une dimension. Les faits n ont aucune valeur sans la mise en évidence par une dimension. Une fois cette structure mise en place, elle peut être exploitée par des mécanismes tels que le drill, scoping, que nous venons de définir. Ces mécanismes sont des outils mis à disposition pour les logiciels de restitutions des données. Joachim PELLICIOLI 41

43 4 L entrepôt de données en pratique Ce chapitre traite de l étude et de la réalisation du projet décisionnel. Nous nommons ce projet WinCRAnalyse et il se découpe en deux modules : WinCRAnalyseEffectifs le data mart des effectifs. WinCRAnalyseFinancier le data mart financier. 4.1 Définition des phases du projet Contexte Nous avons défini au chapitre 2.5 Définition du besoin le périmètre de notre projet. Nous avons vu comment nous avons extrait les informations liées au besoin et le résultat vers lequel nous voulons tendre. A partir de cette étude préliminaire nous allons mettre en place un calendrier prévisionnel afin de planifier les différentes tâches à exécuter, ainsi que l ordre dans lesquelles elles doivent l être Identification des différentes phases du projet Ce projet se découpe en cinq grandes phases : Phase d étude : Elle se divise en deux sous parties. La première recense le besoin. A partir de celui-ci, nous allons établir le but du projet et les moyens techniques et humains à mettre en œuvre dans un temps restreint afin de l atteindre. La deuxième consiste à créer un cahier des charges qui fera office de contrat de réalisation entre la Région et Ymag. Phase ETL : Celle-ci se décompose également en deux sous parties. Tout d abord nous allons concevoir un ETL, qui permettra l échange et la transformation des données des bases de production au data warehouse. Ensuite nous réaliserons une interface de pilotage de l ETL. Celle-ci aura pour but de Joachim PELLICIOLI 42

44 paramétrer et programmer l exécution de l ETL, ainsi que le contrôle de l exécution. Phase effectifs : Conception de la structure de base de données du data mart effectifs. Réalisation des transformations à apporter avec l ETL pour obtenir les données traitées. Création de l univers dans le logiciel choisi ainsi que les documents associés. Une fois le data mart réalisé nous entrerons dans une phase de test de recette avec la Région pilote. Phase financière : Nous allons nous appuyer sur l expertise du data mart effectifs pour réaliser le data mart financier. Les points à réaliser restant identiques d un data mart à l autre. Phase de finalisation : Dernière étape de ce projet, avec la finalisation des phases précédentes. Après validation par la Région pilote des data marts nous pouvons les déployer dans les autres Conseils régionaux. Nous aurons à installer l ETL et le data warehouse sur les serveurs. Dans un deuxième temps nous aurons la formation des utilisateurs Calendrier de réalisation des phases Il est important dans un projet de définir un calendrier de réalisation. Ce calendrier apporte plusieurs points intéressants. Tout d abord il permet de communiquer avec les intervenants du projet. Communication avec la hiérarchie de l entreprise qui a besoin d une vue d ensemble sur ses activités. Communication avec l équipe projet, pour se donner des objectifs et se donner une trame d organisation de travail. Communication avec le client pour justifier des grandes étapes du projet et rendre compte de l avancement de celui-ci. Le calendrier permet également de définir l ordre mais aussi les synchronisations entre nos différentes tâches. Reprenons nos cinq étapes principales du projet, voici le calendrier donnant une vue synthétique de la réalisation : Joachim PELLICIOLI 43

45 Mars 2009 Avril 2009 Mai 2009 Juin 2009 Juillet 2009 Août 2009 Septembre 2009 Octobre 2009 Novembre 2009 Décembre 2009 Janvier 2010 Février 2010 Etude Tableau II Calendrier des phases ETL Effectifs Financier Finalisation Dans notre contexte le calendrier précis n est pas évident à mettre en œuvre. Ymag ne possède aucune expérience en termes de conception de base de données décisionnelle. C est pour cela qu il faudra dans chacune des étapes prévoir un temps de sécurité plus important que sur d autres projets informatiques. Cela étant, ce projet doit servir d élément de référence pour les projets décisionnels à venir. 4.2 Phase d étude Suite à l étude préliminaire, nous avons obtenu une vision plus globale des projets menés par les Conseils régionaux. Actuellement tributaires de nombreux prestataires, ils mènent des campagnes de création de data marts pour chaque prestataire. Leur projet a pour but de créer un immense data warehouse. Chaque Conseil régional fonctionne d une manière autonome. Cela signifie qu il n y a pas forcément de concertation au niveau de la création de ces entrepôts. La DSI aura pour rôle de coordonner ces différents data marts. Nous travaillons avec le service de l apprentissage et de la formation, nous considérerons celui-ci comme une entité autonome et indépendante. Nous aurons à harmoniser les besoins des différentes Régions pilotes afin d obtenir un entrepôt cohérent dans les différentes Régions clientes. Notre objectif est de fournir des data marts métiers correspondant parfaitement aux attentes des utilisateurs. Si nous atteignons cet objectif, ces Joachim PELLICIOLI 44

46 data marts pourront être exploités par les différents services de l apprentissage et de la formation de toutes les Régions puisqu ils fonctionnent de la même manière (même métier). Au sein du service de l apprentissage et de la formation, nous avons également vu en étude préliminaire qu il y avait deux orientations pour notre base de données décisionnelle. Nous parlerons dès à présent de data mart effectifs et de data mart financier. Ces deux data marts pourraient être considérés comme deux projets, nous verrons par la suite comment l un et l autre vont se croiser afin d améliorer le résultat global. Dans ce mémoire nous n aborderons pas l aspect mercatique (devis, chiffrage, marge,.), ceci fait partie d une stratégie menée par la direction. Dans un premier temps nous allons expliquer la méthodologie mise en œuvre, nous allons ensuite déterminer les objectifs du projet. Ensuite nous définirons l environnement technique. Tout ceci nous permettra d établir la liste des tâches du projet et en créer le calendrier global Méthodologie La société Ymag a fortement évoluée ces quelques dernières années. En passant de 20 à 50 salariés, l organisation générale de l entreprise doit être remise en cause. Nous sommes en pleine réflexion sur la méthodologie à adopter. Il n y a donc pas réellement de schéma de conduite de projet au sein de ma société. La réalisation de chaque projet est laissée au bon soin de la personne responsable du module. Je ne peux donc pas me baser sur une méthodologie d entreprise. C est également le premier projet de ce type, je ne peux donc pas me référer à l expérience des chefs de projets actuels. Dans mon cas, j ai souhaité mettre en application les méthodes et outils découverts dans les cours du C.N.A.M. tels que «management de projet, management social». Ensuite j ai essayé de rechercher ce qui devait, dans le cas d un projet de base de données décisionnelle, être amplifié pour atteindre nos objectifs. J ai donc placé le client au centre du projet. Bien souvent, ses considérations sont prises en compte au début du projet, puis durant les phases de réalisation il est mis de côté. Dans un projet décisionnel, il est la clé de voute, il est le seul à avoir l information sur «son métier». C est pour cela que tout au long des phases du projet, celui-ci sera sollicité, pour valider, s exprimer ou modifier chacune des étapes. Joachim PELLICIOLI 45

47 Pour simplifier ce dialogue et ne pas réunir les douze Régions clientes à chaque phase du projet, j ai décidé de choisir deux Régions pilotes. Comment c est fait ce choix? Il m a paru judicieux d en prendre deux, une pour le data mart effectifs et une autre pour le data mart financier. Chacune ayant son rôle défini avec une vision globale du projet. Ainsi les parties communes auront un double point de vue. Les parties spécifiques seront pilotées par une Région et validées par une autre. Grâce à ce fonctionnement je pourrai garantir l adhésion des autres Régions au produit, une fois celui-ci terminé. Le data mart effectifs sera développé avec la Région Centre et le data mart financier avec la Région Lorraine Généralités sur l existant Au sein du logiciel WinCRApprentissage, nous retrouvons les deux grandes parties qui sont les effectifs et le financier. Je vais donner quelques éléments sur le fonctionnement de l application actuelle, cela permettra de donner un contexte sur le métier de l apprentissage et de la formation. Effectifs et conventions Le CFA signe une convention qui régit l ouverture des formations au sein de son établissement. Cette convention a une durée de vie de cinq ans et définit le seuil minimal et maximal d effectifs dans chaque formation. Par exemple le lycée X de Dijon a signé une convention pour l ouverture d une formation de soudeur au niveau de certificat d aptitude professionnelle (CAP). La Région Bourgogne estime que le besoin en soudure est important et accepte cette ouverture. Ensuite elle va définir le seuil minimal pour lequel la formation à lieu d ouvrir. Elle fera de même pour le seuil maximal, auquel cas une nouvelle formation sera ouverte. Toute cette démarche fait partie de négociation entre la Région et le CFA. La convention une fois signée fait office de contrat. Pour contrôler le respect de ces seuils, la Région demande au CFA de lui transmettre les effectifs par classe. Pour s exécuter le centre de formation extrait les informations de son logiciel administratif et les transfère sur le site de la Région : ce traitement est communément appelé «une remontée d effectifs». Cette enquête permet de vérifier le respect de la convention. Si les seuils sont approchés ou franchis, la Région contactera le CFA afin de réguler la formation. Cette régulation se Joachim PELLICIOLI 46

48 concrétise par un avenant à la convention. La Région peut demander autant de remontée d effectifs qu elle le souhaite. Ainsi il n est pas rare de voir une remontée d effectifs tous les mois en début d année scolaire pour contrôler l évolution des formations. Au niveau des traitements, l intégralité de cette gestion est effectuée via l application WinCRApprentissage. Au fur et à mesure des demandes, nous avons sorti de nouveaux tableaux de bord répondant aux besoins. Ces tableaux sont fixes et accessibles depuis l application. Nous avons créé quelques exports dans un tableur afin que les utilisateurs opèrent les modifications souhaitées aux résultats. Financier La Région doit subvenir financièrement aux besoins du CFA. Pour cela elle doit contrôler l intégralité de la comptabilité du centre de formation. Pour rappel, un CFA bénéficie de deux types de ressources, la première étant la taxe d apprentissage que versent les entreprises et la deuxième est la subvention versée par la Région. Nous comprenons bien pourquoi il est important que la Région régule l ouverture et la fermeture des formations comme nous l avons évoqué dans le paragraphe précédent. La Région prend en charge des coûts tels que l amortissement des locaux et des machines, le personnel et les frais de fonctionnement. La Région finance également les aides versées aux apprentis aux titres du transport et de l hébergement. Ces aides sont données aux CFA qui les reversent aux apprentis. Le module financier s articule en deux grandes notions : Le prévisionnel : La région, en fonction de la convention et d autres paramètres tels que le nombre d heures de cours, les infrastructures, les investissements, les transports, l hébergement, va définir un budget prévisionnel. Ce budget va concerner l année à venir. Il permettra de faire des paiements par avance pour le fonctionnement du CFA. Attention dans la partie financière, une année est considérée comme une année civile, alors que dans la partie sur les effectifs une année est considérée comme une année scolaire. Le réalisé : Le réalisé correspond à la comptabilité saisie par le CFA. Grâce à ces données ayant un impact réel, la Région pourra effectuer des corrections vis- Joachim PELLICIOLI 47

49 à-vis du prévisionnel et combler ou récupérer des fonds alloués. Ces comptes seront étudiés afin d adapter le prochain budget prévisionnel du CFA. De même que pour la partie sur les effectifs de WinCRApprentissage, nous avons mis en place des états accessibles depuis l application Objectifs Je pense qu il est important de fixer les objectifs à réaliser. Ceux-ci ont un double intérêt. Ils permettent de définir le but du projet et également de le qualifier en fin de phase de conception. Ils nous donnent les cibles à atteindre pour pouvoir justifier de la réussite du projet. Les objectifs sont également le pivot de la communication avec le client. L étude des objectifs ne se fera pas data mart par data mart. Nous avons opté pour une analyse globale des buts à atteindre, nous les présenterons en deux parties différentes : les optimisations et les évolutions. Optimisations L application actuelle ne fournit pas toutes les garanties sur les données pour réaliser une analyse performante. WinCRApprentissage véhicule un lourd historique, qui a conduit à des erreurs d analyse et de conception. Ce point empêche certaines requêtes dans la version actuelle de la structure. Les Régions et les CFA travaillent avec de nombreuses nomenclatures, parfois communes, parfois différentes. Il faudra prendre en compte tous ces points afin d unifier et d optimiser les informations de notre SID. Ensuite certaines données sont particulièrement longues à obtenir. Par exemple sur les effectifs, chacune des enquêtes traitent plusieurs dizaines de milliers de lignes : les requêtes en sont alourdies. Il faudra que le SID puisse ressortir des informations sur de gros ensembles de données. Evolutions Les autres types de demande sont les évolutions des possibilités actuelles. Il n est pas rare que les Régions appellent pour savoir comment ressortir les effectifs par formation et par Joachim PELLICIOLI 48

50 sexe en fonction de tel ou tel critère. L implication croissante des Régions dans la vie locale, les oblige à rendre davantage de comptes. C est pour cela que les demandes sont de plus en plus fréquentes et variées. Il faut donc donner la possibilité aux utilisateurs d exécuter des requêtes ponctuelles d une manière autonome, sans faire appel à société Ymag. Dans l application actuelle, les deux modules effectifs et financiers sont indépendants. Nous avons beaucoup de demandes afin de croiser les deux. Les Régions ont besoin de connaitre le coût de formation par apprenti. Les élus souhaitent aller plus loin et utiliser leur système d information géographique (SIG) afin de créer des cartes qui mettent en valeur les données du service de l apprentissage et de la formation. Ces cartes ont une forte valeur ajoutée en termes de communication pour les Régions. Elles permettent une communication visuelle avec tous les administrés (entreprise, parent, CFA, formateur, ). Un autre objectif serait de pouvoir mettre en corrélation certaines informations afin de mieux organiser le service de l apprentissage et de la formation. Actuellement la Région ne peut pas contrôler toutes ses données, ce qui peut entrainer des erreurs très difficiles à déceler. Ces erreurs peuvent avoir un impact financier important. Grâce à un entrepôt de données, la Région pourra mettre en comparaison deux formations dans deux CFA différents et vérifier qu il n y ait pas d écart trop important sur le budget. La Région aura ainsi un outil de contrôle. Pour finir, chaque Région a besoin de tableaux de bord pour le pilotage qui lui est propre. Il est difficile de gérer ce point dans les applications actuelles. Synthèse des objectifs Type Optimisation Evolution Tableau III Objectifs synthèse Objectifs Analyser des données fiables. Améliorer les temps de réponse des requêtes. Pouvoir faire de l analyse à la demande (ad hoc). Croiser les données sur les effectifs et le financier. Croiser avec les données SIG. Mettre en corrélation certaines informations difficilement comparables. Joachim PELLICIOLI 49

51 4.2.4 Risques L enjeu le plus important dans ce projet est de bien faire comprendre l intérêt et les objectifs de celui-ci. Il intègre des acteurs très variés avec des besoins différents. Pour les élus, le SID donnera des réponses à des questions auxquelles ils n arrivent pas à avoir actuellement de réponse. Par contre pour les opérationnels, il est difficile de ne pas vouloir la même chose que dans les logiciels de production (données détaillées, rapports déjà existants, ). L enjeu lors de cette phase d étude et durant toute les autres et de bien définir l objectif de l informatique décisionnelle. Les présidents de Régions ainsi que les DSI ont choisi de créer des SID. Ils ont communiqué sur ce sujet et ont expliqué aux différents intervenants les objectifs d une telle technologie. Nous devons, en tant que prestataire, suivre cet objectif d information Choix technologiques Les choix technologiques sont multiples dans la création d un SID. Tout d abord il faut choisir une technologie pour l ETL, pour le stockage de l entrepôt de données et pour les outils d analyse, de conception de requête et de reporting. ETL Le marché offre différents outils pour extraire les données des SIO. Comme nous l avons vu dans le chapitre 3.5 Processus d alimentation du data warehouse, les ETL sont multiples. Ils peuvent fonctionner en automatique ou sur la base de données sources. Il existe beaucoup d ETL sur le marché, certains payants et d autres libres. Voici quelques exemples d ETL du marché : Offre commerciale : SAP Business Objects Data Integrator, Informatica PowerCenter,... Offre libre : Talend Open Studio, KETL, Pour la réalisation du projet, nous pouvons également créer notre propre ETL. Nous allons essayer de donner quelques critères permettant d évaluer les avantages et les Joachim PELLICIOLI 50

52 inconvénients d un ETL développé en interne ou d un ETL du marché. Voici les avantages de chacun : ETL du marché Développement simplifié. Ce qui donne un gain au niveau du coût et du temps. De nombreux connecteurs sont intégrés afin d extraire et de charger dans des sources diverses. Optimisé pour les grandes structures de données. Outil permettant de faire des analyses d impact lors de modification. Utilisable par des personnes ayant une connaissance métier et non informaticien. Génération automatique de documentation, en fonction de la description des données (métadonnées). ETL développé en interne Contrôle total sur les traitements effectués dans l ETL. Grande souplesse sur les traitements et les métadonnées. Aucune limitation liée au fournisseur. Possibilité de créer des outils de test unitaire. Indépendant de toute structure commerciale. Attention ce choix est à faire en fonction du projet et de l environnement de travail. Compte tenu de la situation de ce projet, nous sommes en train de traiter des données hétéroclites provenant des bases de production de la société Ymag. L ETL aura un rôle limité en termes de connectivité. Nous avons la maîtrise des données provenant de la source. Nous avons décidé de créer notre propre ETL pour les raisons suivantes : Autonomie dans la conception, l évolution et la maintenance de l ETL. Type de source quasi unique. Excellente connaissance de la source de données. Simplicité du déploiement dans les Régions. Pour réaliser cet ETL nous travaillerons avec l environnement DELPHI 7, certaines données pourront provenir de fichiers XML et nous récupérerons les données de production dans les bases en SQL Server Joachim PELLICIOLI 51

53 Entrepôt de données Pour gérer l entrepôt de données nous avons la possibilité de le faire dans des SGBD classiques ou d autres orientés sur l analyse dimensionnelle. Par rapport à nos données et à la méthodologie à mettre en œuvre, j ai choisi d utiliser une base relationnelle avec une méthodologie OLAP. Nous n avons pas de données conséquentes, ainsi les traitements de restitution ne devraient pas être pénalisés. Compte tenu du fait que nous avons ciblé une base de données de type relationnel, il reste un nombre important d éditeurs. Nous pouvons citer Oracle, Interbase, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Pour choisir entre ces différents éditeurs, nous avons fait appel à nos clients. Certains travaillent déjà avec un éditeur pour un produit ou ont déjà commencé la création de data mart. Il s avère que pour des raisons de coût d investissement, les Régions préfèrent travailler avec les produits actuels acquis. Tous les services de l apprentissage et de la formation ayant répondu à notre questionnaire travaillent avec le moteur SQL Server 2000 de Microsoft. Nous avons décidé de stocker l entrepôt de données dans une base SQL Server en fonction de ces raisons : Coût diminué par mutualisation pour nos clients. Coût diminué pour ma société car nous travaillons déjà avec SQL Server. Outil adapté au traitement par SQL standard. Outils de construction de requête et reporting L application retenue devra avoir des caractéristiques de : Générateur de rapport ou Reporting. L analyse multidimensionnelle : navigation dans les données (drill up, drill down, scoping, ). Analyse à la demande ou ad hoc. Plusieurs éditeurs sont sur le marché du reporting et de l analyse dimensionnelle. Nous pouvons citer par exemple les produits suivants [SMI1] : Joachim PELLICIOLI 52

54 Business Object de SAP. Reporting Services de Microsoft. Cognos d IBM. JasperReports de Jasper.. Tous ces logiciels sont des suites d outils permettant les traitements spécifiés. Les outils de restitutions sont à la charge des DSI, ce sont eux qui décident des outils les mieux adaptés à leurs besoins. Les Régions (Centre, Lorraine, Rhône-Alpes, ) ont investit dans le produits Business Object XI R2 de la société SAP (BO). Cette suite logicielle comprend : Business Object Desktop Intelligence pour la création de rapport et la navigation dans les données ainsi que pour gérer les requêtes à la demande. Business Object WebIntelligence offre les mêmes possibilités que BO Deskop Intelligence, mais via un navigateur web. WebIntelligence repose sur la technologie D-OLAP (cf Définition). Toutefois il faut garder à l esprit que ce produit ne sera pas utilisé par toutes les Régions. Nous nous sommes engagés à réaliser la mise en place ainsi que les développements sur la suite Business Object XI R2 puisque cette solution est globalement utilisée par les Régions. Néanmoins nous inclurons la quasi-totalité des traitements sur les données dans l entrepôt. Comme par exemple la concaténation de deux champs pour en créer un troisième. Ainsi les Régions comme la Région Bretagne qui utilise une technologie différente ne perd pas, ou que très peu, de fonctionnalité vis-à-vis des Régions utilisant BO. Synthèse des choix technologiques Tableau IV Synthèse des choix technologiques Domaine Choix ETL ETL développé en Delphi par Ymag Entrepôt de données SQL Server 2000 Reporting, navigation et requête ad hoc Business Object XI R2 Joachim PELLICIOLI 53

55 4.2.6 Détail des tâches à réaliser Compte tenu de l analyse qui vient d être expliquée, nous allons déterminer les différentes tâches du projet. En amont, nous avons défini les phases qui correspondent aux briques de celui-ci, nous allons maintenant détailler plus finement. La gestion du planning s est révélée complexe. J ai pris l initiative de mettre le client au centre du projet pour améliorer la qualité de l entrepôt de données. Cela a entrainé beaucoup de réunions : réunions de validations techniques, fonctionnelles ou encore de présentations. Chacune d entre elles a réuni un public différent, voir croisé. Nous avons eu des réunions avec la DSI, le chef de service de l apprentissage et de la formation, mais aussi avec les agents de terrain. Parfois les réunions étaient organisées avec un panaché de ces personnes. Cela a compliqué l organisation du projet puisqu il est très difficile de réunir toutes les personnes concernées. Nous allons voir mois par mois les réalisations effectuées : Mars : Réunion de projet entre Ymag et les Régions pilotes. Définition des objectifs. Avril : Recherche sur les différents ETL. Recherche sur les différents outils de reporting, de création de requête et de navigation dans les données. Validation des choix techniques. Définition du planning. Mai : Formation reçue sur SQL Server. Formation reçue sur WinCRApprentissage module effectifs. Formation reçue sur Business Object XI R2 création d univers. Analyse de l ETL. Analyse de la structure du data mart effectifs. Joachim PELLICIOLI 54

56 Juin : Validation de l ETL. Conception de l ETL. Conception de l interface de pilotage de l ETL. Juillet : Validation du data mart effectifs. Réalisation du data mart effectifs. Tests et recettes de l ETL. Août : Création d un programme d installation pour le projet WinCRAnalyse. Création de la documentation sur l ETL. Création de la documentation sur l installation du projet WinCRAnalyse. Création de la documentation sur les transformations de l ETL pour le data mart effectifs. Début des tests et recettes de WinCRAnalyseEffectifs à Ymag. Septembre : Formation reçue sur Business Object XI R2 WebIntelligence. Formation reçue sur WinCRApprentissage module financier. Début de l analyse de la structure du data mart financier. Octobre : Validation de WinCRAnalyseEffectifs à Ymag. Création de la documentation sur l univers data mart effectifs. Installation de WinCRAnalyseEffectifs à la Région pilote. Formation des personnels à l univers effectifs. Début des tests par le site pilote sur l univers effectifs. Analyse de la structure du data mart financier. Novembre : Analyse de la structure du data mart financier. Joachim PELLICIOLI 55

57 Validation du data mart financier. Début de la réalisation du data mart financier. Validation WinCRAnalyseEffectifs par la Région pilote. Décembre : Réalisation du data mart financier. Début des tests et recettes de WinCRAnalyseFinancier à Ymag. Janvier : Validation de WinCRAnalyseFinancier à Ymag. Création de la documentation sur l univers data mart financier. Installation de WinCRAnalyseFinancier à la Région pilote. Formation des personnels à l univers financier. Début des tests par le site pilote sur l univers financier. Février : Validation WinCRAnalyseFinancier par la Région pilote. Sortie officielle sur le marché de WinCRAnalyse Synthèse Durant cette partie nous avons décrit le projet. Nous avons présenté l existant, ce qui avec les demandes de nos clients, nous a permis de définir les objectifs du projet. Les deux plus importants sont l amélioration des temps de réponse lors de l interrogation des données ainsi que la corrélation des données financières avec les effectifs. Nous avons évalué un certain nombre de risques et nous avons choisi les technologies à mettre en œuvre dans ce projet. Le contexte et les objectifs ayant été définis, nous avons dressé un planning précis sur les tâches à accomplir. Nous allons dans les prochaines parties décrire les principales phases du projet. Joachim PELLICIOLI 56

58 4.3 Phase ETL Analyse Sources et destination des données : L ETL doit être capable de lire les données dans la base de production de WinCRApprentissage ; celle-ci utilise SQL Server. Il devra également insérer les données dans l entrepôt qui sera également en SQL Server. L ETL devra pouvoir traiter des données en extraction et en chargement sur des serveurs différents. Nous aurons besoin d insérer de nouvelles données dans l entrepôt. Par exemple nous devrons intégrer la liste des communes, départements et régions suivant la nomenclature de l INSEE. Pour l ajout de données diverses, j ai décidé d utiliser un import par fichier XML. Celui-ci a l avantage d être souple, standardisé, évolutif et d une manière générale facilement compris. Référentiel des données : Pour l appairage des données sources avec les données destinations, j ai décidé d utiliser un référentiel en XML. Grâce à ce fichier, nous garderons une dépendance entre le référentiel et l ETL. Ainsi si par la suite nous décidons de développer un nouvel ETL, le référentiel resterait inchangé. Il apporte un autre avantage, celui d être déployé facilement en clientèle pour apporter une modification, suite à une demande d évolution urgente. Pour faciliter le développement de ce fichier, j ai décidé de le coupler à une grammaire XML Schema. La grammaire apporte une vérification sur la structure du fichier XML. Elle permet également de définir des listes de possibilités ou des règles de saisies. Par exemple pour définir un type de champ, nous pouvons définir une liste comme suit : Int, varchar, date, datetime, Chargement des données dans l entrepôt : L ETL apportera des modifications directes sur les données. Par exemple en tronquant à vingt caractères une chaine ou en supprimant des espaces mal positionnés. L ETL pourra Joachim PELLICIOLI 57

59 également corriger par procédure stockée l information pré-chargée dans l entrepôt de données. Il effectuera certains calculs sur les tables des faits (agrégation, moyenne,.). Il est le garant de la cohérence des données. Il doit ainsi charger un ensemble de données ayant un lien entre elles, sans le rompre. En cas d erreur ou d anomalie l ETL doit informer l utilisateur qu il est en train de travailler sur des données partielles chargées à un instant «t». Modification de la structure physique de l entrepôt de données : Outre les données, la structure de l entrepôt peut changer. Nous pouvons ajouter, modifier ou supprimer une colonne d une table. L ETL devra être en mesure de mettre en phase la structure de données physique. Pour réaliser cette opération, l entrepôt doit connaitre son numéro de version. L ETL aura pour mission de vérifier la cohérence du numéro du référentiel avec le numéro de l entrepôt. Dans la société Ymag nous utilisons déjà une dynamic link library (DLL) pour réaliser ce type de manipulation. Elle utilise des fichiers de description de la structure (tables, champs, déclencheurs, contraintes, ) de la base de données et applique les modifications sur la base traitée. J ai décidé d utiliser cette DLL afin de mutualiser ce concept. Grâce à elle, nous éviterons la duplication du code et nous gagnerons du temps en réalisation et en maintenance. Interface de gestion de l ETL : L ETL sera piloté par une interface graphique qui aura pour rôle principal de gérer la planification. Elle permettra également le lancement du chargement des données ou la modification de la structure. Cette interface sera utilisée pour le paramétrage global de l ETL lors de la phase d installation par Ymag. Par ailleurs elle sera accessible par les agents de la DSI pour interagir avec l ETL. L ETL devra tracer les actions qu il produit au sein d un fichier de log. Ce fichier sera placé sur la machine contenant l ETL et sera visible depuis l interface de gestion. J ai choisi de ne pas placer cette trace en base de données pour pouvoir loguer les problèmes de connexion à celle-ci. La planification se fera à l aide d un service Windows, qui vérifiera les heures de déclenchement et soumettra le travail à l ETL. Joachim PELLICIOLI 58

60 Schéma de la structure physique de l ETL : Figure 16 Graphique des interactions de l'etl Réalisation Référentiel : Le concept est de pouvoir faire un appairage d un champ source vers un champ destination. Pour cela il faut indiquer les tables sources et destinations. Voici un exemple simple qui illustre ce concept. Pour la table «statut_cfa_2» de la source, je souhaite extraire le «lib_statut_cfa» et l envoyer dans la table destination «categorie_centre» et le champ «lib_categorie_centre». <table src="statut_cfa_2" dest="categorie_centre"> <col src="lib_statut_cfa_2" dest="lib_categorie_centre"/> </table> Pour construire une table destination (une dimension), nous aurons besoin de plusieurs tables sources. Nous rappelons que les dimensions ne suivent pas les mêmes règles de normalisation que les tables d une base de données relationnelle. Dans la base de données Joachim PELLICIOLI 59

61 source, les données sont éclatées dans plusieurs tables afin de répondre à la troisième forme normale (3FN). De même il est impératif de pouvoir joindre deux tables de destination afin de recréer les clés étrangères qui lient les deux tables ensemble. Voici un exemple dans lequel nous allons extraire la table source «examen» pour la charger dans la table destination «examen». Ici nous allons joindre la table «secteur_pro» à la base de données décisionnelle afin de récupérer la clé qui correspond à l enregistrement du «secteur_pro» de la table source. <table src="examen" dest="examen" > <col src="code_examen" dest="examen" /> <col src="libelle" dest="lib_examen" /> <col src="secteur_pro" dest="code_secteur_professionnel"> <join table="secteur_professionnel" joincol="secteur_professionnel" selcol="code_secteur_professionnel" oblig="1"/> </col> </table> Pour nettoyer certaines données, j ai créé des fonctions SQLServer. Dans le référentiel nous pouvons indiquer si une donnée à besoin d un traitement. Dans l exemple ci-dessous, nous contrôlons la taille du libellé des nomenclatures d activités française (NAF) à 100 caractères maximum. <table src="naf" dest="naf"> <col src="code_naf" dest="naf" /> <col src="libelle" dest="lib_naf" fonctiondestination="left(%s, 100)"/> </table> De la même manière nous pouvons donner une valeur par défaut à un champ vide, pour répondre à une contrainte fixée sur une dimension. <table src="examen" dest="examen" > <col src="code_examen" dest="examen" /> <col src="libelle" dest="lib_examen" fonctionsource="dbo.convertvarcharinnotnull(%s, 'Non renseigné')"/> </table> Le référentiel détermine le type de chacun des champs (int, varchar, date,.). J ai mis en place la collecte d un certain nombre d informations ; pour faire la distinction entre un champ classique et un identifiant ; la mise à jour de données, le type de jointure, Enfin dans certaines situations, nous avons besoin de faire une mise à jour d un ensemble de données inséré dans l entrepôt. Par exemple, nous avons un état qui permet de Joachim PELLICIOLI 60

62 savoir si le site de formation est ouvert, fermé ou en projet d ouverture. Dans WinCRApprentissage cette notion est le résultat de plusieurs champs différents. Nous allons ajouter notre état après insertion des données dans l entrepôt. <update col="etat_site" value="en projet" type="varchar"> <clause col="creat_effective" value="n" type="varchar"/> <clause col="fermeture" value="n" type="varchar"/> </update> <update col="etat_site" value="fermé" type="varchar"> <clause col="creat_effective" value="o" type="varchar"/> <clause col="fermeture" value="o" type="varchar"/> </update> Afin de traiter les ensembles de données complexes, il nous a fallu exécuter des procédures stockées, soit du côté de l entrepôt de données soit dans la base d origine. En reprenant l exemple ci-dessus sur les NAF, l application WinCrApprentissage a conservé les NAF rev. 1 et les NAF rev. 2 qui ont fait leur apparition en février 2008 [INS1]. Du côté de l entrepôt de données, nous allons fusionner les deux révisions de NAF afin d obtenir un ensemble homogène de NAF rev. 2. <procedure name="maj_naf"/> Ci-dessous, nous avons un graphique représentant le XML Schema du référentiel. Il permet de distinguer toutes les possibilités offertes par le référentiel. J ai décidé de joindre aux documents XML une grammaire afin de contrôler la cohérence du document qui est à la base de la création du data warehouse. Nous pouvons séparer en deux la grammaire, d un côté l exécution des procédures, de l autre la sélection et la mise à jour des données. Joachim PELLICIOLI 61

63 Exécution des procédures : Figure 17 XML Schéma - procédure de l'etl Sélection et mise à jour des données : Figure 18 XML Schéma - table de l'etl Joachim PELLICIOLI 62

64 ETL : J ai choisi comme nom de programme «YmagETL». Je suis resté neutre sur ce nom afin que l ETL soit adapté et amélioré le jour où d autres projets d Ymag auront besoin de transférer des données. J ai développé l ETL dans le langage Delphi, qui est le langage de référence dans ma société. Nos applications sont classiquement programmées en événementiel. Pour ce projet j ai décidé de le développer en orientation objet. Ceci pour les raisons suivantes : Des concepts objets ressortent de la modélisation du référentiel. Réutilisabilité d une ou plusieurs classes. Tests facilités. L ETL comporte un certain nombre d options qui lui permettent de savoir comment il doit s exécuter. Certaines options sont facultatives comme par exemple le lancement «en mode trace complète» ou chaque action même sans incidence va être tracée dans le fichier de log. En parallèle à ce développement j ai créé un service Windows, développé également en objet avec Delphi. Ce projet a pour nom YmagService. Il a en charge la lecture du fichier de configuration fourni par l interface de paramétrage de l ETL et le déclenchement du processus le moment voulu. Il est garant également de la non superposition de deux tâches. L interface de pilotage : Le projet de l interface graphique se nomme «ServiceManager». L interface graphique a également été conçue en Delphi. Le ServiceManager permet : De configurer l accès au serveur de production. De configurer l accès au serveur décisionnel. De gérer le compte servant à faire les requêtes. De gérer le compte ayant les droits pour faire migrer la structure. De configurer les horaires de déclenchement de l ETL. Joachim PELLICIOLI 63

65 D interagir avec le service Windows (Arrêt, démarrage, redémarrage). De charger les données en direct. De modifier les données en direct (réservé à un usage de maintenance). C est le centre de configuration et de pilotage de l ETL. Nous avons donné la possibilité de mémoriser deux configurations différentes, une pour la production et l autre pour le test. Ainsi la DSI pourra, à la livraison d une nouvelle version, passer en mode de test avant de basculer en production. Bien évidemment cette étape aura déjà été réalisée par Ymag avant la livraison d une nouvelle version aux Régions. Voici l interface développée pour piloter l ETL : Figure 19 Interface de gestion de l'etl Synthèse J ai créé l ETL en gardant à l esprit qu il devait évoluer. C est pour cela qu il a été développé en langage objet. Sur chacune des décisions prises durant sa réalisation, j ai pris soin de rester générique et ouvert sur l avenir. Nous gardons à l esprit, compte tenu du plan Joachim PELLICIOLI 64

66 d urbanisation décisionnelle des Régions, qu elles pourront nous demander la création de data mart pour d autres solutions proposées par Ymag (WinCRPrimes, ). L interface de gestion ainsi que le service permettent de manipuler l ETL facilement pour des tâches d administration. L interface a été pensée pour les utilisateurs des Régions, afin qu ils n aient besoin que de quelques explications pour la prendre en main. 4.4 Méthodologie de conception d un data mart Afin de concevoir les data marts j ai mis en place une méthodologie de construction que nous allons présenter dans cette partie. Tout d abord il est impératif de travailler sur un ensemble restreint afin de concevoir un modèle simple. Un modèle simple se représente par une activité précise à analyser. Une fois une activité choisie, la méthode consiste à définir les grandes parties qu il faut mettre en œuvre : Gestion des dimensions : axes d analyses. Gestion des faits : portefeuille d indicateurs. Représentation graphique : modélisation. Encore une fois l objectif est d inclure le client au cœur du projet. Dans ce sens nous allons voir comment j ai articulé le travail afin de faire participer les non informaticiens à la conception des différents data marts Axes d analyses Suite aux différents entretiens menés, nous pouvons recenser les axes d analyse liés à l activité que nous voulons représenter. Reste alors à regrouper ces notions en famille «métiers» afin de créer nos dimensions. Ces familles sont le résultat de croisement entre les données que nous avons dans les bases sources et les différents points relevés durant les entretiens dans les Conseils régionaux. C est également le moment d entrevoir les hiérarchies contenues dans les informations. Une hiérarchie se caractérise par une structure d éléments allant d un état généraliste à un état spécifique. Elles ont un réel intérêt pour les changements d échelle (drill down, drill up). Joachim PELLICIOLI 65

67 Il est important de repréciser que cette recherche de dimension passe par une dénormalisation de la structure de données. Voici un petit exemple pour illustrer cette dénormalisation : Le schéma de base de données est représenté par un modèle conceptuel des données (MCD) tiré de la méthode Merise. La table groupe_secteur_pro a une clé primaire (code_groupe_secteur_pro) ainsi qu un libellé (lib_groupe_secteur_pro), idem pour les tables secteur_pro et formation. La table groupe_secteur_pro est reliée à la table secteur_pro par une relation de type contrainte d intégrité fonctionnelle (CIF) ce qui veut dire qu un secteur_pro a un et un seul groupe_secteur_pro (idem pour le table formation). La dé-normalisation entraine la création d une seule table composée d une nouvelle clé primaire ainsi que les trois champs «libellé» des tables précédentes. Figure 20 Dé-normalisation Afin de bien préciser le travail, que ce soit avec le client ou le reste de l équipe, il est important de définir quels sont nos axes d analyse, quels attributs les constituent et à quoi correspondent chacun de ces attributs. Pour réaliser cela, j ai utilisé des grilles qui permettent de détailler chacun des axes d analyse. Grille de description des dimensions : Tableau V Grille de description des dimensions Axe d analyse : Nom de l axe d analyse Description Comptage Description détaillée de l axe d analyse. Nous le replaçons dans le contexte et nous précisons le rôle de celui-ci. Estimation ou nombre réel d occurrences chargées dans la dimension. Attributs Joachim PELLICIOLI 66

68 Nom de l attribut 1 Description : Description de l attribut, explication métier. Source de données : Définition de l emplacement d origine de cette information. Type de données : Type de données de l attribut (entier, chaine de caractères, ). Règle de calcul : Règle de calcul pour créer l attribut de la dimension (condition, concaténation, ). Contrainte : Contrainte imposée au chargement de l attribut dans la dimension. Nom de l attribut 2 Description : Description de l attribut, explication métier. Source de données : Définition de l emplacement d origine de cette information. Type de données : Type de données de l attribut (entier, chaine de caractères, ). Règle de calcul : Règle de calcul pour créer l attribut de la dimension (condition, concaténation, ). Contrainte : Contrainte imposée lors du chargement de l attribut dans la dimension. Nom de l attribut Portefeuille d indicateurs Comme nous venons de le voir, nous devons cibler notre analyse sur une activité particulière. Le portefeuille d indicateurs porte sur les éléments quantifiables de cette activité. Les faits ont pour but de répondre aux questions relevées durant les entretiens. Par exemple les utilisateurs veulent savoir si les effectifs en BAC PRO comptabilité ont évolué durant les 3 dernières années et si cette hausse est supérieure à 2% par année. Les faits représentent l activité à analyser et très souvent nous aurons à les modifier afin de les rendre cohérents à notre ensemble de restitution. Ces modifications seront plus particulièrement des mises à échelle afin d agréger ou de faire un prorata d une valeur numérique. Comme pour les axes d analyse j ai décrit dans une grille les différents indicateurs. Toujours en gardant à l esprit le double impact de ces grilles : l un sur les utilisateurs, l autre sur l équipe en charge du data warehouse. Grille de description des indicateurs : Joachim PELLICIOLI 67

69 Tableau VI Grille de description des indicateurs Indicateur : Nom de l indicateur Description Règles de calcul Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Nous décrivons précisément à quoi correspond notre indicateur. Nous donnons également son contexte et la notion qu il véhicule, l échelle de grandeur utilisée. Dans cette partie nous détaillons la formule de calcul qui a permis d obtenir notre indicateur (agrégation, prorata,.). Type de données de l indicateur. En règle générale un fait est un élément numérique. Nous pourrons préciser si nous travaillons en entier, en réel et avec quelle précision. Fonction utilisée pour restituer notre indicateur (rappel : un indicateur est un fait additif, nous pourrons par exemple l indiquer par la commande SQL «SUM»). Quelle est l unité de mesure de notre indicateur (métrique, monétaire, nombre,.). Indique la provenance de l information source qui nous a permis de créer l indicateur du data warehouse. Contrainte imposée lors du chargement de l indicateur dans la table des faits Modélisation Une fois la collecte et l organisation de l information effectuées, nous pouvons organiser les informations dans un modèle en étoile. Ce modèle se veut simple pour permettre le dialogue avec les personnes qui ne sont pas familières avec les méthodes de conception informatique. Le modèle met en évidence les relations entre les dimensions et les tables des faits. Pour rappel dans un modèle en étoile nous avons la table des faits au centre et les tables des dimensions qui gravitent autour. Ainsi nous pouvons recenser les interactions entre une table des faits et toutes les dimensions qui mettent en valeur les indicateurs. Ces interactions sont maquettées (création de rapports ou de tableaux de bord) pour donner une vue sur les possibilités du modèle aux futurs utilisateurs. Joachim PELLICIOLI 68

70 4.4.4 Synthèse de la méthode Comme nous venons de le voir durant cette description de la méthodologie que j ai mise en œuvre pour la réalisation des data marts effectifs et financier, tous les modèles et descriptifs ont un double intérêt : Aide à la conception et validation des data marts. Les modèles vont être utilisés durant les réunions pour contrôler les possibilités ainsi que les limites du data mart. Aide à la réalisation des data marts. Ils offriront une aide précieuse pour la maintenance évolutive. Le tableau ci-dessous résume la méthodologie de conception d un data mart : Etapes Tableau VII Méthodologie de conception - Sélection d une activité à analyser. - Collecte des informations de dimensions et création des axes d analyse. - Recherche des hiérarchies et formalisation. - Création du portefeuille d indicateurs. - Création d un modèle en étoile mettant en relation les dimensions avec les faits. - Maquettage (rapports et tableaux de bord) - Présentation aux clients pour validation. Une fois ces étapes conceptuelles réalisées, nous réaliserons l implémentation du transfert et des modifications dans l ETL. Joachim PELLICIOLI 69

71 4.5 Phase effectifs Objectifs La priorité de ce data mart consiste à analyser l enquête des effectifs collectée par la Région. Cette enquête est déjà exploitée dans l application WinCRApprentissage, mais elle n offre pas assez de souplesse. Les Régions souhaitent pouvoir créer des rapports plus poussés avec des évolutions sur plusieurs années pour une formation. Ils souhaitent également pouvoir répondre à des questions ponctuelles que leur posent les élus. Nous rappelons que les données liées aux effectifs sont remontées des CFA vers le Conseil régional par un système informatisé. C est une enquête anonyme. Elle permet de déterminer les effectifs par formation dans un centre de formation. Le CFA envoie une ligne d information par apprenant (sexe, âge, département, année de formation, diplôme, CFA, effectifs de l entreprise,.). Le data mart effectifs doit principalement permettre l analyse des effectifs et les différentes évolutions par formation. Nous allons créer la première brique qui nous permettra de travailler avec le data mart financier que nous verrons dans le prochain paragraphe. La table des faits et les tables des dimensions stockées en mémoire ne dépassent pas la centaine de méga-octets. Les disques durs ainsi que les moteurs de base de données actuels gèrent sans difficulté des giga-octets de données. C est pour cela que nous n établirons pas de chiffrage dans ce data mart Axes d analyse des faits. Nous déterminons les différents axes d analyse qui seront en relation avec notre table Formation L axe d analyse sur la formation regroupe toutes les notions de celle-ci. Prenons un intitulé afin de bien comprendre tous les termes faisant partie de cette dimension : 1 er année BAC PRO commerce en 3 ans. Joachim PELLICIOLI 70

72 La première notion est l année de formation que nous associons au nombre total d années de formation (1 ère année sur 3 ans). La deuxième notion se situe au niveau du diplôme préparé (baccalauréat professionnel). La troisième notion est le métier (commerce). Ce métier fait partie d une hiérarchie définie par une nomenclature des spécialités de formation (NSF) : 3- Domaines technico-professionnels des services Echanges et gestion Commerce, vente. Cette dimension possède des informations propres à la formation ainsi qu à l année dans laquelle est l apprenant. Afin de concevoir des dimensions communes au data mart financier, nous avons décidé de séparer en une dimension l année de formation et en une sous dimension la formation. Afin d éviter le modèle en flocon (optimisation des requêtes), nous n allons pas relier la «formation» à «l année de formation» mais conserver deux dimensions indépendantes : Formation. Année de formation. Pour ne pas surcharger ce document, nous décrirons à titre d exemple, quelques dimensions comme définies dans la méthodologie : Tableau VIII Axe d analyse : Formation Axe d analyse : Formation Nom Formation Description Description des formations dispensées dans les centres. Nous retrouvons les informations sur l examen, le niveau du diplôme, Comptage Environ 800. Attributs Code Examen Description : Code de l'examen (ex : ,...). Source de données : Examen.Code_Examen Destination : Examen Type de données : Varchar(10) Règle de calcul : Aucune Contrainte : Aucune Lib_Examen Description : Libellé de l'examen (ex : Coiffure,...). Source de données : Examen.Lib_Examen Destination : Lib_Examen Joachim PELLICIOLI 71

73 Type de données : Varchar(50) Règle de calcul : Aucune Contrainte : Aucune Niveau Diplome Description : Niveau du diplôme suivant la nomenclature des diplômes (ex : 1, 2,...). Source de données : Dip_Form.Niveau Destination : Niveau_Diplome_Examen Type de données : Integer Règle de calcul : Aucune Contrainte : Aucune Nb Total Annee Formation Description : Nombre d'année total de la formation. Source de données : Dip_Form.Niveau Destination : Nb_Annee_Diplome_Examen Type de données : Integer Règle de calcul : Aucune Contrainte : Aucune Code GFE Description : Code regroupant des examens. Groupe Formation Emploi (GFE2). Source de données : GFE2.Code_GFE2 Destination : GFE Type de données : Varchar(6) Règle de calcul : Si (GFE2.Code_GFE2= ) alors? Sinon GFE2.Code_GFE2 Contrainte : Aucune Lib GFE Description : Libellé regroupant des examens. Groupe Formation Emploi (GFE2). Source de données : GFE2.Libelle_GFE2 Destination : Lib_GFE Type de données : Varchar(50) Règle de calcul : Si (GFE2.Libelle_GFE2 = ) alors Non renseigné Sinon GFE2.Libelle_GFE2 Contrainte : Aucune Lib Groupe Secteur Pro Description : Libellé du regroupement de secteur professionnel de l'examen (ou GFE = Groupe Formation Emploi). Source de données : Groupe_Secpro.Libelle Destination : Lib_Groupe_Secteur_Pro Type de données : Varchar(50) Règle de calcul : Si (Groupe_Secpro.Libelle = ) alors Non renseigné Sinon Groupe_Secpro.Libelle Contrainte : Aucune Code Secteur Professionnel Description : Code du secteur professionnel de l'examen. Joachim PELLICIOLI 72

74 Source de données : Secteur_Pro.Code_Sec_Pro Destination : Secteur_Professionnel Type de données : Varchar(6) Règle de calcul : Si (Secteur_Pro.Code_Sec_Pro = ) alors? Sinon Secteur_Pro.Code_Sec_Pro Contrainte : Aucune Lib Secteur Professionnel Description : Libellé du secteur professionnel de l'examen. Source de données : Secteur_Pro.Libelle Destination : Lib_Secteur_Professionnel Type de données : Varchar(50) Règle de calcul : Si (Secteur_Pro.Libelle = ) alors Non renseigné Sinon Secteur_Pro.Libelle Contrainte : Aucune Code Groupe Diplome Description : Code de regroupement des diplômes. Source de données : Groupe_diplome.Code_GDiplome Destination : Groupe_Diplome Type de données : Varchar(6) Règle de calcul : Si (Groupe_diplome.Code_GDiplome = ) alors? Sinon Groupe_diplome.Code_GDiplome Contrainte : Aucune Lib Groupe Diplome Description : Libellé de regroupement des diplômes. Source de données : Groupe_diplome.Libelle_GDiplome Destination : Lib_Groupe_Diplome Type de données : Varchar(50) Règle de calcul : Si (Lib_Groupe_Diplome = ) alors Non renseigné Sinon Lib_Groupe_Diplome Contrainte : Aucune Code Diplome Description : Code du diplôme (ex : BP,...). Source de données : Diplome.Code_Dip Destination : Diplome Type de données : Varchar(10) Règle de calcul : Si (Diplome.Code_Dip = ) alors? Sinon Diplome.Code_Dip Contrainte : Aucune Lib Diplome Description : Libellé du diplôme (ex : Brevet professionnel,...). Source de données : Diplome.Libelle Destination : Lib_Diplome Type de données : Varchar(50) Règle de calcul : Joachim PELLICIOLI 73

75 Si (Diplome.Libelle = ) alors Non renseigné Sinon Diplome.Libelle Contrainte : Aucune Site de formation Cet axe d analyse correspond à la structure des centres de formation. Un CFA peut posséder un ou plusieurs sites de formation. Ceux-ci sont des subdivisions du CFA, souvent liés à des situations géographiques différentes. Le CFA est encadré par un organisme gestionnaire. Un organisme peut gérer un ou plusieurs CFA. Cela met en évidence la hiérarchie que nous allons citer en exemple : Organisme gestionnaire. Centre. Site. Cette hiérarchie permet de faire des études détaillées par centre mais également des tableaux agrégés par organisme gestionnaire. Nous pouvons regrouper les informations de cette dimension en grandes familles : Statut : Date d ouverture/fermeture, capacité d accueil, identifiant, type de structure (agricole, bâtiment, ). Géographique : Adresse, bassin. Campagne La dimension campagne est notre dimension de temps (année et mois). Les Régions collectent les effectifs par campagne. Par exemple la Région demande une remontée en octobre pour contrôler le début de l année scolaire, une remontée en décembre pour contrôler les écarts liés aux ruptures de contrat et une remontée en mai pour vérifier les écarts liés aux abandons. Dans cet exemple nous avons trois campagnes. Apprenant Nous pourrions nommer cet axe d analyse «apprenant anonyme». Comme nous l avons déjà souligné, la Région récupère certaines informations sur l apprenant, mais rien qui permet de l identifier (pas de nom prénom, ni numéro de téléphone, ni numéro de rue). Uniquement des caractéristiques sur les apprenants sont mises en évidence dans cette dimension. Nous retrouverons des notions sur le lieu d habitation, la distance kilométrique Joachim PELLICIOLI 74

76 effectuée par l apprenti, son âge,.. Voici les grandes familles d informations sur la dimension apprenant : Démographique : Age, sexe, nationalité. Géographique : Département d habitation, kilomètres parcourus entre le centre et le domicile. Antériorité : Qualité (interne, demi pensionnaire), origine scolaire avant CFA (par exemple 3 ème générale). La particularité de cette dimension est qu elle ne représente pas les apprenants «physiques». Nous stockerons un produit cartésien des différentes caractéristiques possibles. Entreprise L apprentissage met en relation un apprenant avec une entreprise. De la même manière que pour les apprenants, nous n aurons pas d information sur la raison sociale de l entreprise ou sur le nom du dirigeant, mais uniquement des informations de localisation et de caractérisation de celle-ci. Nous pouvons citer en exemple, le secteur d activité, l effectif de la société, la localisation géographique,.. Représentons les grandes familles d informations : Activité : Nomenclature d activités française (NAF), nombre de salariés, origine du contrat (agricole, commerce, ). Géographique : Département de l entreprise, kilomètres parcourus entre le centre et l entreprise Portefeuille d indicateurs effectifs Pour la Région l objectif de ce data mart est l exploitation de cette enquête, en comptant des effectifs d apprenants. Cela correspond à notre première table des faits que nous nommerons «Fait_Effectif». Cette table des faits a pour particularité de ne pas disposer d éléments calculés. Comme nous l avons vu dans le chapitre Les «faits» ou «indicateurs», une table des faits reflète habituellement une activité calculée. Dans notre cas, les effectifs se matérialisent par un comptage du nombre d occurrences. Ce type de table des faits se nomme : «table des faits sans fait» [KIM2]. Nous n avons pas d indicateur Joachim PELLICIOLI 75

77 numérique contenu dans la table des faits, ce qui peut poser problème lors de la génération des requêtes par le logiciel de restitution. Nous allons essayer de déterminer l impact de la table des faits sans fait sur notre modèle à travers un exemple. Notre modèle comprendra la table des faits «effectif» et la table des dimensions «entreprise». La dimension entreprise sera simplifiée au maximum, elle contiendra uniquement sa clé et la tranche d effectif. Figure 21 Table des faits sans fait effectifs Voici la requête générée par un logiciel de restitution, pour obtenir les effectifs par âge : SELECT DA.Tranche_Effectif, COUNT(DISTINCT(FE.Code_Dim_Entreprise)) FROM Fait_Effectif AS FE INNER JOIN Dim_Apprenant AS DA ON (FE.Code_Dim_Entreprise = DA.Code_Dim_Entreprise) GROUP BY DA.Effectif_Entreprise Nous sommes obligés de passer par une formule comptant le nombre d occurrences d une valeur de la table des faits (cela correspond au nombre de lignes de la table des faits). Afin d optimiser la lisibilité des requêtes nous allons ajouter un champ nommé «effectif» ayant pour valeur 1. Ceci nous permettra de standardiser les requêtes sur la table des faits effectifs, en passant par l instruction SQL : SUM. Reprenons notre exemple avec ce nouveau champ. Figure 22 Table des faits sans fait effectifs, avec champ effectifs Nous pouvons modifier la requête afin de l écrire ainsi : SELECT DA. Tranche_Effectif, SUM(FE.Effectif) FROM Fait_Effectif AS FE INNER JOIN Dim_Apprenant AS DA ON (FE.Code_Dim_Entreprise = DA.Code_Dim_Entreprise) GROUP BY DA.Effectif_Entreprise Joachim PELLICIOLI 76

78 Nous pouvons donner le portefeuille d indicateurs, qui dans notre cas ne correspond qu à un seul indicateur : Tableau IX Indicateur "effectifs" Indicateur : Effectif Description Chaque ligne représente un apprenant. Règles de calcul Si (Existe (une occurrence)) Alors 1 Type de données Boolean Fonction d agrégation SUM Unité de mesure Nombre Source de données Effectif.code_effectif Contraintes Uniquement si une ligne existe dans la table source Schématisation effectifs : Afin d appréhender les volumes échangés, étudions les données du data mart sur les Campagne : Site : Formation : Annee_formation : Apprenant : Entreprise : Fait_effectif : 30 campagnes. 140 sites par Région. 800 formations dispensées dans une Région années de formation (année par diplôme). 300 lignes de caractéristiques apprenants. 200 lignes de caractéristiques entreprises faits. Voici une représentation graphique des différentes dimensions et de la table des faits que nous venons d étudier : Joachim PELLICIOLI 77

79 Figure 23 Modèle effectifs Réalisation Comme nous l avons défini, l objectif «primaire» de ce data mart des effectifs est de gérer plus facilement l analyse des effectifs des apprentis au sein des centres ou du moins d une manière plus globale. Voici par exemple un document qui permet de ressortir l évolution des effectifs par niveau entre deux campagnes de collecte d information. Est également mise en valeur la répartition entre les effectifs féminins et masculins par niveau sur une année précise. Joachim PELLICIOLI 78

80 Figure 24 Evolution des effectifs par niveau Sans oublier que nous pouvons maintenant répondre à des questions ponctuelles, ce qui étaient difficiles auparavant, voire infaisables. Voici quelques requêtes réalisées par les Conseils régionaux : Obtenir les noms des dix CFA ayant le plus gros pourcentage d effectif féminin dans les métiers du bois (technicien constructeur bois, charpentier, scieur, ). Obtenir la répartition des apprentis handicapés par département. Obtenir la liste des diplômes qui ont subi le plus fort taux de croissance durant trois années consécutives Synthèse Le data mart effectifs apporte des éléments de réponse aux différentes questions ad hoc des utilisateurs régionaux. Il offre la possibilité de construire des documents de synthèse sur les différentes formations ainsi que sur l évolution. Il met en évidence les tendances de l apprentissage de la Région. Comme nous l avons expliqué, certaines réponses étaient très difficiles à obtenir, voire impossibles. Grâce à ce data mart les Conseils régionaux peuvent maintenant y remédier. Joachim PELLICIOLI 79

81 L intérêt de ce data mart n est pas uniquement la restitution de l enquête et de son analyse. Nous allons pouvoir, grâce aux effectifs, faire des corrélations entre les coûts de fonctionnement et le nombre d apprenants. Pour pouvoir réaliser ce type de tableau de bord nous devons construire un data mart financier. Nous allons l étudier dans la partie suivante. 4.6 Phase financier Cette deuxième partie d étude porte sur les éléments financiers. Les centres de formation procèdent à diverses saisies de données sur le portail de la Région. Ces saisies peuvent être plus ou moins riches en termes de contenu d une Région à une autre. Pour le Conseil régional, cette partie devra mettre en valeur certaines données pour l instruction des dossiers. Mais avant tout il devra permettre de contrôler les données en croisant les différentes saisies des CFA. Nous allons identifier les grandes familles qui donneront naissance aux différents data marts financiers : Comptes généraux : Ce data mart est orienté sur les comptes financiers. C est l équivalent du plan comptable avec les valeurs financières des CFA. Il gère également le budget en fonction de ces comptes. Frais de personnel : Les frais de personnel sont une charge importante pour les Régions. Elles demandent aux centres de justifier avec plus ou moins de détail les salaires des différents agents, ainsi que la répartition horaire. Taxe d apprentissage : La taxe d apprentissage est la deuxième source de revenu d un CFA. La Région souhaite être informée des montants que perçoit le centre afin d adapter la subvention allouée. Dépense théorique : Data mart donnant des indicateurs sur les coûts réels engagés par les CFA ainsi que sur les aides mises à disposition par la Région. Nous avons également des indicateurs sur le transport, l hébergement et la restauration (THR). Cette partie nécessite des compétences importantes dans la structure du modèle WinCRApprentissage afin de récupérer, traiter et mettre en forme les données. Pour optimiser Joachim PELLICIOLI 80

82 les temps de développement du projet, j ai décidé d impliquer un développeur de WinCRApprentissage, ceci en accord avec la Direction. Je lui ai affecté deux tâches importantes, qu il a réalisées sur chaque data marts financier : Création de procédure en SQL afin de préparer les données pour les tables des faits en fonction des règles de calcul. Tests de cohérence des données entre le data warehouse et l application existante (phase de test unitaire et test d intégration). Comme pour le data mart sur les effectifs, nous ne réaliserons pas de chiffrage précis. Nous allons donner une estimation du nombre de ligne des dimensions et des faits. Cette estimation donnera un contexte sur les volumes globaux Comptes généraux Objectifs Ce premier data mart financier a pour but de restituer l information des comptes financiers. Nous utilisons la classification des comptes comptables de la Région. Toutes les données sont représentées en deux notions : Réalisé : Compte financier validé. Budgétisé : Compte financier prévisionnel. Grâce à ces notions, la Région souhaite ressortir des données afin de valider les dossiers des centres (Le réalisé suit-il le budget? Quelle est l évolution d un compte particulier sur les cinq dernières années?.). Ce modèle donnera également accès à une vision plus globale de la comptabilité, vision inter-centre. Ceci dans le but de croiser les données avec le service financier et contrôler ainsi les dépenses publiques Axes d analyse Les comptes s articulent autour de quatre grands axes d analyse : Comptes généraux. Comptes analytiques. Joachim PELLICIOLI 81

83 Période comptable. Site de formation. Comptes généraux Cette dimension reprendra les comptes du plan comptable général. Pour chaque compte la Région peut définir une famille ainsi qu une sous famille. Ces deux notions permettent un regroupement différent de ceux définis par l arborescence du plan comptable. Nous pouvons représenter ainsi les deux hiérarchies : Famille Sous famille Compte du plan comptable général Compte du plan comptable général sur une position Compte du plan comptable général sur deux positions Comptes analytiques Les Régions ont mis en place une comptabilité analytique. Cette comptabilité est très fréquemment utilisée pour différencier les types de formations et les types d aides. Pour formaliser ce besoin, les Régions utilisent une notion de centre d activité. Dans la majorité des cas, les centres d activité se découperont de cette façon : Apprentissage : Découpe la part financière liée à l apprentissage. Classe préparatoire à l apprentissage (CPA) : Découpe la part liée aux classes préparatoires à l apprentissage. Autre formation : Découpe la part de formation qui n est pas prise en compte par les deux premiers centres d activités. Hébergement : Découpe la part concernant l hébergement (internat). Restauration : Découpe la part concernant la restauration (demi-pension). Transport : Découpe la part liée au transport (entre le centre et le lieu d habitation de l apprenti). Tous les centres d activités peuvent être affinés avec des comptes analytiques choisis par la Région. Joachim PELLICIOLI 82

84 Période comptable Nous avons créé une dimension pour la période comptable. Actuellement toutes les Régions clientes travaillent en année civile, allant du 1 er janvier au 31 décembre. La dimension nous garantira une structure évolutive en cas de changement ou si une nouvelle Région devient consommatrice de l entrepôt de données. La période comptable va permettre de séparer et comparer plusieurs années afin de mettre en valeur les évolutions du data mart sur les comptes généraux, mais également tous les autres data marts liés au financier. Site de formation Cette dimension est commune au data mart effectifs. Nous l allons décrite dans le paragraphe Axes d analyse Portefeuille d indicateurs Afin de travailler avec la granularité la plus fine, nous devons descendre au niveau analytique les données de la table des faits. Pour un montant donné d un centre de formation, nous avons un montant ventilé en fonction des comptes analytiques. Dans le schéma ci-dessous, nous allons montrer la granularité de notre table des faits. Dans cet exemple nous travaillons sur les comptes d un site en particulier. Pour le compte « fourniture : eau» le solde débiteur est de 500 : crédit de 200 et débit de 700. Nous n allons pas enregistrer cette valeur, puisque nous ne pourrions pas recréer de tableau avec une précision «analytique». Pour pallier à cette contrainte nous ajoutons deux lignes dans notre table des faits, une pour l analytique «apprentissage» avec le solde débiteur de 400 et une seconde ligne avec le solde débiteur de 100 pour les «CPA» (données provenant de l application). Grâce à cette répartition nous pouvons calculer les comptes «débit» et «crédit» avec une précision analytique. Joachim PELLICIOLI 83

85 Figure 25 Granularité de la table des faits : comptes généraux Nous avons repris les indicateurs liés à la comptabilité : Report au crédit, report au débit : Montant reporté de l exercice comptable précédent. Crédit, débit : Montants saisis sur l exercice comptable actuel. Solde débiteur, solde créditeur : Différence calculée entre le débit et le crédit ainsi que les reports. Pour obtenir une granularité suffisante (dimension analytique), nous avons appliqué une répartition des montants sur les différents comptes. Voici par exemple la description de l indicateur «crédit» : Tableau X Indicateur "crédit" Indicateur : Crédit (C) Description Règles de calcul Crédit de la période comptable en cours. MA = Montant Analytique CS = Crédit Saisi Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Décimal(10,3) SUM Euro WinCRApprentissage.TEMP_BO_FIN_FAIT.MNT_CRE Aucune Joachim PELLICIOLI 84

86 Pour faciliter les traitements j ai ajouté un nouvel indicateur «solde signé» afin d obtenir une valeur positive ou négative en fonction du compte créditeur ou débiteur. Voici la description de cet indicateur : Tableau XI Indicateur "solde signé" Indicateur : Solde signé (SS) Description Règles de calcul Solde positif ou négatif. Nous avons besoin de cette distinction puisque pour une classe 6 le solde est débiteur, mais si nous avons un montant au crédit plus important que le montant au débit, le solde va devenir créditeur. Dans la colonne signée nous aurons un montant négatif. Rappel SS = solde signé RC = Report crédit => RD = Report débit C = Crédit => D = Débit Si (compte créditeur) alors Sinon Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Décimal(10,3) SUM Euro WinCRApprentissage.TEMP_BO_FIN_FAIT.MNT_SIGN Aucune Les Régions travaillent également sur des données typées «budget» pour préparer les comptes et les dossiers des centres de formation pour l année à venir. Ils ont la possibilité de travailler sur plusieurs budgets à la fois. Il a été défini que dans l entrepôt de données nous ne travaillerons qu avec deux budgets, le budget de référence ainsi que le budget retenu par la Région Schématisation et volumétrie Etudions les données volumétriques du data mart sur les comptes généraux : Periode_comptable : Site : Compte_general : Compte_analytique : Fait_cpt_g : 10 périodes comptables (année). 140 sites par Région. 520 comptes généraux. 10 comptes analytiques faits. Joachim PELLICIOLI 85

87 Figure 26 Modèle comptes généraux Réalisation Les Régions ont besoin d obtenir des tableaux récapitulatifs sur les comptes. Dans notre exemple, elles souhaitent obtenir une synthèse des évolutions des budgets des centres de formation tous comptes confondus. Un alerteur leur permet de cibler les centres ayant un budget en augmentation de plus de 10% (pourcentage en rouge). De la même façon elles mettent en évidence les centres dont le budget diminue de la même proportion (pourcentage en vert). Joachim PELLICIOLI 86

88 Tableau XII Evolution du budget pour les centres Joachim PELLICIOLI 87

89 4.6.2 Frais de personnel Objectifs Dans la partie précédente nous venons de décrire le data mart sur les comptes financiers. Celui-ci ne suffit pas à la Région pour gérer un centre. Elle a besoin dans certains cas de plus de détails, d explications sur les chiffres et les montants fournis par les centres de formation. C est le cas des frais de personnel, qu ils soient administratif ou formateur, personnel de direction ou sur un emploi de service. La Région peut ensuite transposer les chiffres par formation, par centre d activité,.. Un autre intérêt consiste à valider les données saisies dans les comptes financiers et ainsi contrôler la bonne gestion des centres. La Région a besoin de comparer les charges salariales sur une base commune pour le personnel. Il est délicat de comparer plusieurs personnes car beaucoup de formateurs travaillent sur des contrats particuliers qui diffèrent en termes d horaire annuel. Pour pouvoir effectuer les comparaisons, nous utilisons un système d équivalence temps plein (ETP) par catégorie de personnel (formateur, administratif, direction, ). Les Régions ne travaillent pas toutes avec la même précision sur les données. Certaines se contentent de données globales découpées par analytique uniquement. D autres préfèrent obtenir les valeurs en découpant les salaires des formateurs par formations enseignées. Un autre objectif pour la Région est de travailler sur des données financières qui proviennent de la saisie des centres, mais également de travailler sur des extrapolations afin de préparer ou confirmer leur budget Axes d analyse Voici les axes d analyse qui ont été relevés durant la phase d analyse : Période comptable. Site de formation. Compte analytique. Formation. Personnel. Activité du personnel. Dans la liste ci-dessus certaines dimensions ont été définies dans d autres data marts. Les dimensions «période comptable», «site de formation», «compte analytique» ont été Joachim PELLICIOLI 88

90 décrites dans le data mart compte financier. La dimension formation l a été dans le data mart effectifs. Personnel Cette dimension est l une des plus importantes de cette partie. C est autour de celle-ci que vont s effectuer la majorité des analyses. Voici les grandes notions regroupées au sein de cette dimension : Etat civil : Nom, prénom, civilité,. Emploi : Catégorie professionnelle (enseignant, direction, administratif, surveillant, ), fonction (directeur, directeur adjoint, ), statut (contractuel, mise à disposition, titulaire, ). Nous pourrons ainsi avoir accès aux informations financières avec une granularité de l ordre de l individu à des niveaux d agrégation bien supérieurs comme par catégorie professionnelle ou encore par genre. La dimension «personnel» est une dimension à évolution lente [SYS2], certaines parties comme le nom peuvent changer (ex : en cas de mariage). Après concertation avec les Conseils régionaux, il a été décidé de ne pas suivre l évolution dans le temps ; nous garderons uniquement la dernière valeur des bases de production. Activité du personnel Les activités des personnels correspondent aux différentes tâches que peut effectuer une personne. Par exemple un formateur a comme activité l enseignement, mais il peut également prendre en charge la surveillance des devoirs, le soutien,. Certaines Régions, comme la Région Lorraine, souhaitent perfectionner leur analyse en déterminant l impact par formation de chaque activité du personnel. Prenons l exemple d un formateur qui a réalisé heures sur la période comptable, ceci donne un coût global enregistré dans les comptes. Pour que la Région puisse définir combien a coûté le soutien, nous devons récupérer les données correctement ventilées. Dans notre cas nous aurions : 900 heures de formation et 350 heures de soutien (la ventilation des heures va nous permettre de répartir les montants). Joachim PELLICIOLI 89

91 Portefeuille d indicateurs Afin de satisfaire toutes les Régions, nous devons utiliser la granularité la plus fine. Dans ce data mart nous allons obtenir un découpage par personnel d un centre puis par analytique et enfin par activité et formation. Grâce à ce découpage les Régions travaillant sur des données détaillées pourront ventiler leurs résultats. Les autres Régions travailleront sur des données agrégées. Prenons un exemple afin de mieux comprendre ce découpage qui caractérise notre table des faits frais de personnel. Si le formateur «Franck» d un CFA X enseigne 100h durant la période comptable, nous répartirons les heures comme indiquées sur le schéma ci dessous : Figure 27 Granularité de la table des faits : frais de personnel Grâce à ce modèle nous pouvons répondre à des questions retournant un résultat agrégé : «Combien d heures ont été dispensées sur la période comptable». Nous pouvons également répondre à des questions retournant un résultat détaillé : «Quelle durée de surveillance a été dispensée pour les CAP boulanger par des formateurs vacataires?». Nous séparons les faits de notre table en trois catégories : Heures : Nous avons plusieurs faits sur les heures afin de gérer le suivi. Par exemple en heure classique, heure supplémentaire ou spéciale. Charges : Toutes les charges liées aux personnels font parties de cette catégorie. Charges horaires, charges sociales, Joachim PELLICIOLI 90

92 Masse salariale : Ce sont des indicateurs agrégés des différentes charges vues précédemment. ECT : Nombre d heures, charges horaires et sociales des personnels calculés sur une base commune de travail afin de comparer les personnels. Afin de ne pas alourdir ce document, nous allons étudier un fait par catégorie évoquée. Voici le nombre d heures normales celui-ci correspond au nombre d heures inscrites au contrat et travaillées sur la période comptable. Tableau XIII Indicateur "heures normales" Indicateur : Heures normales (HN) Description Règles de calcul Nombre d heures normales par personnel pour une année, un domaine analytique, ainsi qu une formation. HNSF = Heures Normales Saisies par Formation MA = Montant Analytique Si répartition par formation : Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Décimal(10,3) SUM Heure au centième WinCRA.TEMP_BO_PERS_FAIT.NB_HEU_NO S il n existe pas de saisie du nombre d heures par formation, on prend le nombre d heures globales. Les «heures normales» étant calculées, nous allons pouvoir nous baser dessus afin d établir la charge liée aux heures normales. Tableau XIV Indicateur "charges normales" Indicateur : Charges normales (CN) Description Règles de calcul Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Coût du personnel pour les heures normales réalisées. Note les CN tiennent compte de la répartition analytique et de la formation puisque les HN sont déjà ventilées. Les charges normales sont également appelées «salaire brut». Décimal(10,3) SUM Euro WinCRA.TEMP_BO_PERS_FAIT.MNT_HEU_NO Aucune Joachim PELLICIOLI 91

93 Voici le calcul de la masse salariale brute, elle correspond à la somme des charges horaires et des charges sociales. Tableau XV Indicateur "masse salariale brute" Indicateur : Masse salariale brute (MSB) Description Règles de calcul Masse salariale brute payée pour le formateur, ventilée par analytique et formation. Correspond à la charge liée aux heures de formation plus les charges. CN CS CSP : Charges Normales/Sociales/Spéciales CISA CE CS IT : Charges ISA/Externes/Sociales/Impôts et taxes. Pour un personnel et une année donnée : Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Décimal(10,3) SUM Euro WinCRA.TEMP_BO_PERS_FAIT.MASSE_SALARIALE_BRUT Aucune Voici la charge horaire pour l équivalence temps plein qui permettra la comparaison sur une base commune des personnels : Tableau XVI Indicateur "charges horaires équivalence temps plein" Indicateur : Charges horaires équivalence temps plein (CHETP) Description Règles de calcul Correspond au coût horaire (coût lié aux heures sans les charges) pour un formateur comme s il avait eu un temps plein (temps plein = nombre d heures HETP). CN CS CSP : Charges Normales/Sociales/Spéciales HETP : Heure Equivalence Temps Plein HC : Heures Cumulées Pour un personnel et une année donnée : Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Décimal(10,3) SUM Euro WinCRA.TEMP_BO_PERS_FAIT. COUT_NO_TPS_PLEIN Aucune Schématisation Examinons les données volumétriques du data mart sur les frais de personnel que nous n avons encore pas étudiées : Joachim PELLICIOLI 92

94 Personnel : Région. Activite_personnel : Formation : Fait_frais_perso : personnes travaillent dans les centres d une 15 activités différentes. 800 formations dispensées dans une Région faits. Figure 28 Modèle frais de personnel Réalisation Voici un exemple livré aux Conseils régionaux, qui met en valeur le coût d un formateur, ainsi que son équivalence en temps plein afin de comparer les enseignants d un CFA. Attention tous les chiffres présents dans les exemples sont des données issues de base de test, il ne faut donc pas chercher à faire des corrélations ou des rapprochements avec le monde réel. Joachim PELLICIOLI 93

95 Tableau XVII Exemple de rapport sur les frais de personnel Taxe d apprentissage Objectifs La taxe d apprentissage est l un des moyens de financement d un CFA. La Région a besoin de connaitre exactement les montants collectés par un centre afin d adapter les subventions qu elle reverse à celui-ci. A des fins d analyses plus précises, les données sont réparties dans différentes catégories. La Région veut pouvoir piloter un centre en particulier, mais aussi avoir des indicateurs plus globaux afin de se rendre compte de l utilisation de la taxe d apprentissage. Par exemple elle souhaite connaitre la répartition entre les coûts de fonctionnement et l investissement. Comme pour le data mart sur les frais de personnel, la taxe d apprentissage doit permettre de confronter ces données avec les comptes financiers. Ce data mart délivre aussi deux types de données, une sur les réalisations et une autre sur les budgets des centres de formation Axes d analyse De la même manière que pour les autres data marts nous allons déterminer les axes d analyse de la taxe d apprentissage : Joachim PELLICIOLI 94

96 Période comptable. Site de formation. Eclatement de la taxe. Collecte de la taxe. La dimension «période comptable» est commune au data mart sur les comptes financiers. Celle de «site de formation» est commune avec le data mart sur les effectifs. Eclatement de la taxe Le montant de la taxe est un montant global récupéré par un centre de formation. A des fins d analyses nous le découpons en plusieurs familles : La catégorie : Elle permet de faire une première distinction entre les différentes sommes versées (ex : quota réservé à l apprentissage). La répartition : Autre éclatement permettant de déterminer la part de la taxe utilisée pour une action particulière (ex : contribution aux dépenses des CPA). La ventilation : Permet de diviser le montant de la taxe en investissement ou en fonctionnement (ex : investissement : renouvellement normal de matériel). Collecte de la taxe Cette dimension offre des informations sur la provenance de la taxe d apprentissage. La Région a défini quelques notions pour créer des regroupements sur la collecte de la taxe. Ainsi elle souhaite savoir si les fonds collectés proviennent d entreprises extérieures à ses départements administratifs, Portefeuille d indicateurs Pour la taxe d apprentissage, nous avons deux principaux indicateurs : Montant prévu de la taxe : Le montant estimé de la taxe d apprentissage versé par les entreprises. Montant versé de la taxe : Le montant effectivement versé par les entreprises. Le schéma ci-dessous montre comment un montant agrégé peut être réparti en fonction des informations sur la taxe d apprentissage. Dans cet exemple nous prenons un versement de 100 pour une entreprise X faisant partie de la catégorie «apprentissage» : Joachim PELLICIOLI 95

97 Figure 29 Granularité de la table des faits : taxe d'apprentissage Comme dans nos autres data marts nous allons donner un exemple de fait. Ici nous étudions le montant versé de taxe : Tableau XVIII Indicateur "Montant taxe versé" Indicateur : Montant taxe versé (MTV) Description Règles de calcul C est le montant de la taxe saisi sur le compte financier. MC : Montant catégorie MV : Montant ventilation MR : Montant répartition MCol : Montant collecte Si ( ) Alors Si (Répartition = «Contribution aux dépenses du C.F.A.») Sinon Sinon Si (Répartition = «Contribution aux dépenses du C.F.A.») Sinon Joachim PELLICIOLI 96

98 Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Décimal(10,2) SUM Euro WinCRA.TEMP_BO_TAXE_APP.MONTANT Aucun Schématisation Examinons les données volumétriques du data mart sur la taxe d apprentissage que nous n avons pas encore étudiées dans les data marts précédents : Eclatement_taxe : Collecte_taxe : Fait_taxe : 40 éclatements différents. 10 types de collectes faits. Figure 30 Modèle taxe d'apprentissage Réalisation Voici un exemple de réalisation à forte valeur ajoutée pour la Région. Comme nous l avons vu, les centres justifient la taxe d apprentissage collectée en la répartissant dans différentes rubriques. Le centre transmet également cette information via une écriture comptable. Grâce au tableau ci-dessous nous pouvons afficher les valeurs comptables ainsi que la saisie du centre, ce qui va nous permettre de mettre en évidence les différences. Nous Joachim PELLICIOLI 97

99 utilisons un alerteur visuel en trois couleurs ; vert : le compte et la saisie sont équilibrés ; orange : un écart de moins de 20% est détecté ; rouge : pour les écarts de plus de 20%. Tableau XIX Exemple de rapport sur la taxe d'apprentissage Joachim PELLICIOLI 98

100 4.6.4 Dépense théorique Objectifs La dépense théorique est un indicateur primordial pour la Région. Elle correspond aux charges constatées ou estimées d un centre de formation. Elle permet de se confronter à la subvention régionale. Chaque Région a mis en place un système de calcul plus ou moins compliqué de la subvention. Celle-ci, comme nous l avons déjà vu, doit couvrir les frais des CFA. La Région veille à compléter sous forme de subvention les fonds déjà collectés par la taxe d apprentissage pour couvrir les charges. Attention les Régions travaillent sur la période comptable (majoritairement l année civile) et elles subventionnent les formations qui se déroulent par année scolaire. Pour arriver à des données cohérentes, de nombreuses Régions utilisent des coefficients de pondération, qu elles appliquent sur les effectifs du premier semestre de la période comptable ainsi que sur le deuxième. La Région demande aux centres de saisir les frais engagés par formation. Elle leur demande également de remplir les charges liées au transport, à l hébergement ainsi qu à la restauration. Nous parlons ici de transport puisque le CFA fait l intermédiaire entre l apprenti et la Région qui subventionne ses déplacements. La Région souhaite pouvoir obtenir des tableaux de bord comparant la subvention versée d un CFA à un autre pour une formation donnée. Ces indicateurs sont importants car ils permettent de confronter les dossiers des centres à des moyennes «de terrain» et ainsi la Région pourra mettre en œuvre une politique d accompagnement pour réduire les écarts. Elle souhaite avoir également des états donnant des indicateurs sur les coûts globaux de formation. Ce que la Région définie par coûts globaux correspond à la dépense théorique de formation et à la dépense liée aux THR Axes d analyse Nous concevrons la même méthodologie que pour les autres data marts et nous listons les différents axes d analyse : Période comptable. Site de formation. Formation. Paramétrage de la formation. Qualité de l apprenti. Joachim PELLICIOLI 99

101 Les dimensions «période comptable», «site de formation» et «formation» ont déjà été définies dans les autres data marts. Paramétrage de la formation Cette dimension donne un certain nombre d informations sur la formation : date d ouverture de celle-ci, effectifs maximum et minimum autorisés dans une classe, pourcentage de subvention de la Région,. Dans notre modèle nous avons souhaité créer une seule dimension avec ces informations. Nous avons ainsi créé le produit cartésien des différentes possibilités de paramétrage des formations. Nous séparons ces différentes informations en trois familles : Formation : Nous retrouvons les informations sur les effectifs, les dates d ouverture et fermeture de la formation, l année de formation,. Financière : Nous retrouvons les différents barèmes ou taux de prise en charge de la formation par la Région. Année de formation : Elle correspond à l année de formation réalisée par les apprentis. Qualité Cette dimension a une utilité pour les indicateurs liés aux transports, à l hébergement ainsi qu aux repas. Nous la retrouvons dans les différentes qualités : interne, demipensionnaire et externe. Certaines Régions travaillent avec d autres qualités comme «interneexterné» Portefeuille d indicateurs Nous avons plusieurs indicateurs pour gérer cette partie : Effectifs : Nous retrouvons les effectifs par semestre, les effectifs pondérés, redoublants ou encore d enseignement spécialisé Heures : Nous avons des mesures sur les heures prévues à la convention, sur les heures subventionnées, les heures par semestres, en enseignement spécialisé, Montants : Nous retrouvons comme indicateurs les montants de dépense théorique engagés par le centre de formation, les montants de subvention, les montants pour l enseignement spécialisé,. Joachim PELLICIOLI 100

102 Transport : Nous regroupons toutes les mesures liées aux transports (nombre de transports, montant de la charge, montant de la subvention). Hébergement : Nous regroupons toutes les mesures liées à l hébergement (nombre de nuitées, montant de la charge, montant de la subvention). Restauration : Nous regroupons toutes les mesures liées aux repas (nombre de repas, montant de la charge, montant de la subvention). Afin de bien comprendre la granularité mise en place dans ce data mart, prenons un exemple. Nous avons une dépense théorique (DTO) de 100 pour la formation BTS Comptabilité d un site X. La Région prend en charge 60% du montant de la dépense théorique (Sub). Figure 31 Granularité de la table des faits : dépense théorique Voici quelques exemples de faits mis en œuvre dans ce data mart, nous commençons par un fait sur les mesures des effectifs : Joachim PELLICIOLI 101

103 Tableau XX Indicateur "effectifs pondérés" Indicateur : Effectifs pondérés (EP) Description Effectifs pondérés en fonction d un coefficient entre les effectifs du 1 er et du 2 ème semestre. Utiles pour le calcul de la subvention. Règles de calcul ES1/ES2 : effectifs semestre 1 / effectifs semestre 2 Exception pour CR Centre a = Année de formation Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Réel SUM Aucune WinCRA.TEMP_BO_DTO_THR.EFF_PONDERE Aucune Voici un autre indicateur, cette fois nous mesurons la subvention à verser : Tableau XXI Indicateur "Montant subvention" Indicateur : Montant subvention (MS) Description Règles de calcul Montant de subvention régionale attribué. Nous prenons un pourcentage du montant de la dépense théorique. MDT : Montant de la dépense théorique Type de données Fonction d agrégation Unité de mesure Source de données Contraintes Decimal(10,3) SUM Euro WinCRA.TEMP_BO_DTO_THR.MNT_SUBVEN Aucune Schématisation Comme pour les autres modèles nous allons examiner les données volumétriques du data mart sur la dépense théorique que nous n avons encore pas étudiée : Formation_centre : Qualite : Fait_dto : 7500 paramétrages différents de formations. 4 qualités différentes faits. Joachim PELLICIOLI 102

104 Figure 32 Modèle dépense théorique Réalisation Voici un exemple de tableau de bord comparant le coût de formation des «BEPA travaux paysagers» d un centre à un autre. La Région peut ainsi contrôler les divergences, bien entendu ce tableau ne suffit pas à prendre une décision rationnelle. Il faut absolument croiser les données avec d autres indicateurs (investissements, charges de personnel,.). Comme dans de nombreux documents mis à disposition des Régions, nous avons un système d indicateur visuel. Dans cet exemple, il souligne les CFA ayant un écart de plus de 10% entre la subvention versée et la moyenne des subventions pour la formation en question. Joachim PELLICIOLI 103

105 Tableau XXII Exemple de rapport sur la dépense théorique Synthèse Cette partie vient de décrire l analyse et la mise en place du data mart financier. Celuici se découpe en plusieurs domaines. Chacun offrant un certain nombre d indicateurs liés au domaine analysé. Presque tous ces data marts ont une dimension commune : celle de la formation. Grâce à celle-ci nous pouvons croiser l information contenue dans chaque sous ensemble. Par exemple nous pouvons afficher pour la formation X, le montant des charges salariales provenant du data mart «frais de personnel», le montant de la subvention régionale provenant du data mart «dépense théorique». Grâce au data mart sur les effectifs nous pouvons maintenant créer des tableaux de bord avec des coûts par apprenti. Ceci a un fort impact pour les hommes politiques et pour la gestion de l éducation. Il ne faut pas oublier que l entrepôt offre des données fiables et corrigées, correspondant aux études actuelles (NAF homogénéisée, nomenclature, ). Enfin la corrélation du data mart effectifs et financier se schématise par une constellation : Joachim PELLICIOLI 104

106 Figure 33 Constellation WinCRAnalyse Ces différents data marts apportent un support pour les requêtes des utilisateurs. De nombreux croisements sont possibles afin d analyser, voire d extrapoler les données. Les utilisateurs pourront ainsi prévoir avec plus de précisions les budgets. Les requêtes, grâce au modèle en étoile, sont globalement rapides. Ceci offre un réel confort aux utilisateurs qui sollicitent plus facilement l outil. Comme nous avons transposé les données dans l entrepôt, nous offrons de nouvelles perspectives à l utilisateur, certaines données découpées en prorata pourront être agrégées et mises en valeur par une dimension en particulier. Ces traitements étaient impossibles avec le SIO actuel. Joachim PELLICIOLI 105

107 4.7 Phase de finalisation La phase de finalisation est exécutée pour chacune des sous parties (ETL, effectifs, financier, ). Nous allons la décrire globalement dans ce chapitre, en montrant le développement effectué dans Business Objects (BO) ainsi que les diverses documentations réalisées. Puis nous terminerons par ma méthodologie de formation préparée pour les agents régionaux Business Objects La solution retenue pour la restitution de données est la suite logicielle de Business Objects XI R2. Nous travaillons avec deux des produits de la suite : BO Designer. BO WebIntelligence. BO Designer Afin de préparer les données, BO impose la création de ce qu il appelle un «univers». Celui-ci a pour but de rassembler un certain nombre d informations pour faciliter la création des rapports, ainsi que pour optimiser la navigation dans les données. L univers est le pendant du data mart, il donne une vue métier sur des données ciblées pour un ensemble d informations à analyser. BO Designer permet la création de différents objets qui seront utilisés par les agents. Ces objets correspondent à la même notion que nous avons déjà vue. Nous retrouvons les dimensions pour les champs d informations et les indicateurs pour les champs calculés. Nous avons également la possibilité de créer des classes d informations afin d engendrer une arborescence fonctionnelle. Pour tous ces objets, nous pouvons ajouter des commentaires qui compléteront la documentation pour les utilisateurs finaux. Dans BO Designer nous préparerons également les hiérarchies contenues au sein de nos dimensions afin de permettre les actions de drill down et drill up. Enfin une autre fonctionnalité de BO Designer est de créer des filtres pré-paramétrés afin de faciliter le travail des utilisateurs. Dans notre cas ces filtres ont été établis avec les agents du Conseil régional. Nous restons à leur disposition afin d ajouter dans les versions suivantes les nouveaux filtres. Joachim PELLICIOLI 106

108 Toute la partie de création d univers, d objet, de filtre, est réalisée par Ymag puis fournie à la Région. Compte tenu de nos objectifs, nous avons limité au maximum les interactions avec l univers, afin de ne pas défavoriser les Régions n ayant pas BO. Ainsi les traitements sur les données, comme par exemple, la concaténation de deux champs, sont déplacés dans l entrepôt de données et sont traités par l ETL. BO WebIntelligence C est une solution permettant d interroger l entrepôt de données via l univers créé dans le BO Designer. Cette partie est utilisée par les agents du Conseil régional et permet : De créer des rapports et des tableaux de bord. De créer des requêtes dynamiques. D analyser des données (principe OLAP). BO WebIntelligence est ce que nous appelons un client léger, il est accessible via un navigateur internet et ne nécessite aucune installation sur les postes clients. BO WebIntelligence exploite la technologie D-OLAP (cf Définition) et s appuie sur les informations qui ont été définies dans BO Designer (hiérarchie, indicateur,.). Voici comment se construit une requête utilisateur dans BO WebIntelligence : Figure 34 BO WebIntelligence : requête Joachim PELLICIOLI 107

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées

Plus en détail

Entrepôt de données 1. Introduction

Entrepôt de données 1. Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de

Plus en détail

L'infocentre sert à prendre des décisions opérationnelles basées sur des valeurs courantes

L'infocentre sert à prendre des décisions opérationnelles basées sur des valeurs courantes II - II 1ère génération 13 2ème génération : Entrepôt de données / Magasin de données 15 3ème génération OLAP 16 Références Bibliographiques 18 A. 1ère génération Infocentre Tableur Base de données Infocentre

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 4 - OLAP

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 4 - OLAP BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 4 - OLAP UPMC 15 février 2015 Plan Vision générale ETL Datawarehouse OLAP Reporting Data Mining Entrepôt de données Les entrepôts de données (data warehouse)

Plus en détail

Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008

Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Introduction à la B.I. Avec SQL Server 2008 Version 1.0 VALENTIN Pauline 2 Introduction à la B.I. avec SQL Server 2008 Sommaire 1 Présentation de la B.I. et SQL Server 2008... 3 1.1 Présentation rapide

Plus en détail

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions

Plus en détail

Urbanisation des SI-NFE107

Urbanisation des SI-NFE107 OLAP Urbanisation des SI-NFE107 Fiche de lecture Karim SEKRI 20/01/2009 OLAP 1 Introduction PLAN OLAP Les différentes technologies OLAP Plate formes et Outils 20/01/2009 OLAP 2 Informatique décisionnelle

Plus en détail

Les Entrepôts de Données

Les Entrepôts de Données Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations

Plus en détail

Informatique Décisionnelle pour l environnement

Informatique Décisionnelle pour l environnement Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Informatique Décisionnelle pour l environnement Principe, architecture informatique

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

CARTE HEURISTIQUE...1 LA CHAÎNE DÉCISIONNELLE...2. Collecte des données...2 Stockage des Données...3 Exploitation des Données...4 OLTP ET OLAP...

CARTE HEURISTIQUE...1 LA CHAÎNE DÉCISIONNELLE...2. Collecte des données...2 Stockage des Données...3 Exploitation des Données...4 OLTP ET OLAP... Table des matières CARTE HEURISTIQUE...1 LA CHAÎNE DÉCISIONNELLE...2 Collecte des données...2 Stockage des Données...3 Exploitation des Données...4 OLTP ET OLAP...6 OPÉRATIONS SUR LES CUBES...7 Exemple

Plus en détail

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle

Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Chapitre 9 : Informatique décisionnelle Sommaire Introduction... 3 Définition... 3 Les domaines d application de l informatique décisionnelle... 4 Architecture d un système décisionnel... 5 L outil Oracle

Plus en détail

Généralités sur les bases de données

Généralités sur les bases de données Généralités sur les bases de données Qu est-ce donc qu une base de données? Que peut-on attendre d un système de gestion de bases de données? Que peut-on faire avec une base de données? 1 Des données?

Plus en détail

Business Intelligence : Informatique Décisionnelle

Business Intelligence : Informatique Décisionnelle Business Intelligence : Informatique Décisionnelle On appelle «aide à la décision», «décisionnel», ou encore «business intelligence», un ensemble de solutions informatiques permettant l analyse des données

Plus en détail

Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise.

Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Solutions PME VIPDev Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Cette offre est basée sur la mise à disposition de l ensemble de nos compétences techniques et créatives au service

Plus en détail

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées 1/26 Bases de Données Avancées DataWareHouse Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR Léonard de Vinci 74, rue Marcel Cachin,

Plus en détail

Datawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani

Datawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Datawarehouse: Cubes OLAP Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Table des matières 1 Data Warehouse 3 1.1 Introduction............................ 3 1.1.1 Définition......................... 3 1.1.2 Architecture........................

Plus en détail

Evry - M2 MIAGE Entrepôt de données

Evry - M2 MIAGE Entrepôt de données Evry - M2 MIAGE Entrepôt de données Introduction D. Ploix - M2 Miage - EDD - Introduction 1 Plan Positionnement du BI dans l entreprise Déclinaison fonctionnelle du décisionnel dans l entreprise Intégration

Plus en détail

FICHE CONCEPT 01 ETL (EXTRACT TRANSFORM & LOAD)

FICHE CONCEPT 01 ETL (EXTRACT TRANSFORM & LOAD) FICHE CONCEPT 01 ETL (EXTRACT TRANSFORM & LOAD) BIEN GERER SES REFERENTIELS DE DONNEES : UN ENJEU POUR MIEUX PILOTER LA PERFORMANCE DE SON ETABLISSEMENT octobre 2008 GMSIH 44, Rue de Cambronne 75015 Paris.

Plus en détail

Les entrepôts de données pour les nuls... ou pas!

Les entrepôts de données pour les nuls... ou pas! Atelier aideà la Décision à tous les Etages AIDE@EGC2013 Toulouse Mardi 29 janvier 2013 Cécile Favre Fadila Bentayeb Omar Boussaid Jérôme Darmont Gérald Gavin Nouria Harbi Nadia Kabachi Sabine Loudcher

Plus en détail

CAPACITE CARTOGRAPHIQUE AUTOUR DES TECHNOLOGIES SOLAP

CAPACITE CARTOGRAPHIQUE AUTOUR DES TECHNOLOGIES SOLAP CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL RHONE-ALPES CENTRE D'ENSEIGNEMENT DE GRENOBLE UE ENG111 - Epreuve TEST Travail d'etude et de Synthèse Technique en INFORMATIQUE CAPACITE CARTOGRAPHIQUE

Plus en détail

Entreposage, analyse en ligne et fouille de données

Entreposage, analyse en ligne et fouille de données Entreposage, analyse en ligne et fouille de données Houssem Jerbi IRIT - SIG/ED jerbi@irit.fr Journée COMPIL " Bases de Données" 14/12/2010 PLAN Introduction Bases de données Entrepôt de données Technologie

Plus en détail

Prototype SOLAP appliqué sur des champs continus en mode raster

Prototype SOLAP appliqué sur des champs continus en mode raster Session démos 24 novembre 2014 Prototype SOLAP appliqué sur des champs continus en mode raster Analyse de hot spots de criminalité Jean-Paul Kasprzyk, doctorant Introduction 2 L informatique décisionnelle

Plus en détail

SQL Server 2014 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services, Power BI...)

SQL Server 2014 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services, Power BI...) Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 15 2. Pré-requis 15 3. Objectifs du livre 16 4. Notations 17 Introduction à la Business Intelligence 1. Du transactionnel au décisionnel 19 2. Business Intelligence

Plus en détail

SQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...)

SQL Server 2012 Implémentation d'une solution de Business Intelligence (Sql Server, Analysis Services...) Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 15 2. Pré-requis 15 3. Objectifs du livre 16 4. Notations 17 Introduction à la Business Intelligence 1. Du transactionnel au décisionnel 19 2. Business Intelligence

Plus en détail

Fiche de lecture OLAP

Fiche de lecture OLAP Fiche de lecture OLAP NFE107 Urbanisation des Systèmes d Information Karim Sekri Informatique décisionnelle BI, Business Intelligence Système interprétant des données complexes permettant aux dirigeants

Plus en détail

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI 5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI Un SI : et pour faire quoi? Permet de stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d autre BD.

Plus en détail

Introduction. d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamarts Architecture Modélisation

Introduction. d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamarts Architecture Modélisation Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamarts Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions

Plus en détail

Bases de données multidimensionnelles OLAP. OnLine Analytical Processing

Bases de données multidimensionnelles OLAP. OnLine Analytical Processing Bases de données multidimensionnelles OLAP OnLine Analytical Processing OLAP OLAP (On Line Analytical Processing): Ensemble des outils nécessaires pour la mise en place d'un Système d'information décisionnel

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise

BUSINESS INTELLIGENCE. Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise BUSINESS INTELLIGENCE Une vision cockpit : utilité et apport pour l'entreprise 1 Présentation PIERRE-YVES BONVIN, SOLVAXIS BERNARD BOIL, RESP. SI, GROUPE OROLUX 2 AGENDA Définitions Positionnement de la

Plus en détail

Conception de systèmes d'information et d'entrepôts de données

Conception de systèmes d'information et d'entrepôts de données Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Conception de systèmes d'information et d'entrepôts de données Vers des structures

Plus en détail

JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE. Jaspersoft et le paysage analytique 1

JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE. Jaspersoft et le paysage analytique 1 JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE Jaspersoft et le paysage analytique 1 Ce texte est un résumé du Livre Blanc complet. N hésitez pas à vous inscrire sur Jaspersoft (http://www.jaspersoft.com/fr/analyticslandscape-jaspersoft)

Plus en détail

FreeAnalysis. Schema Designer. Cubes

FreeAnalysis. Schema Designer. Cubes FreeAnalysis Schema Designer Cubes Charles Martin et Patrick Beaucamp BPM Conseil Contact : charles.martin@bpm-conseil.com, patrick.beaucamp@bpm-conseil.com Janvier 2013 Document : BPM_Vanilla_FreeAnalysisSchemaDesigner_v4.2_FR.odt

Plus en détail

Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données :

Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données : Page 1 of 6 Entrepôt de données Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'entrepôt de données, ou datawarehouse, est un concept spécifique de l'informatique décisionnelle, issu du constat suivant

Plus en détail

Business Intelligence (BI) Stratégie de création d un outil BI

Business Intelligence (BI) Stratégie de création d un outil BI Business Intelligence (BI) La Business intelligence est un outil décisionnel incontournable à la gestion stratégique et quotidienne des entités. Il fournit de l information indispensable, sous plusieurs

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 3 - Datawarehouse UPMC 8 février 2015 Rappel L Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l informatique à l usage

Plus en détail

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement Introduction Phases du projet Les principales phases du projet sont les suivantes : La mise à disposition des sources Des fichiers Excel sont utilisés pour récolter nos informations L extraction des données

Plus en détail

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX 08/01/2008 1 Généralisation des ERP ERP génère une importante masse de données Comment mesurer l impact réel d une décision? Comment choisir entre plusieurs décisions?

Plus en détail

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Data warehouse (DW) Le Data warehouse (entrepôt de données) est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles

Plus en détail

ETL Extract - Transform - Load

ETL Extract - Transform - Load ETL Extract - Transform - Load Concept général d analyse en ligne (rappels) Rémy Choquet - Université Lyon 2 - Master 2 IIDEE - 2006-2007 Plan Définitions La place d OLAP dans une entreprise OLAP versus

Plus en détail

Méthodologie de conceptualisation BI

Méthodologie de conceptualisation BI Méthodologie de conceptualisation BI Business Intelligence (BI) La Business intelligence est un outil décisionnel incontournable à la gestion stratégique et quotidienne des entités. Il fournit de l information

Plus en détail

Les entrepôts de données

Les entrepôts de données Les entrepôts de données Lydie Soler Janvier 2008 U.F.R. d informatique Document diffusé sous licence Creative Commons by-nc-nd (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/) 1 Plan Introduction

Plus en détail

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme

UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme UE 8 Systèmes d information de gestion Le programme Légende : Modifications de l arrêté du 8 mars 2010 Suppressions de l arrêté du 8 mars 2010 Partie inchangée par rapport au programme antérieur Indications

Plus en détail

La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision

La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision Géomatique décisionnelle La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision - Arnaud Van De Casteele Mines ParisTech - CRC Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr Les rencontres

Plus en détail

IBM Cognos TM1. Fiche Produit. Aperçu

IBM Cognos TM1. Fiche Produit. Aperçu Fiche Produit IBM Cognos TM1 Aperçu Cycles de planification raccourcis de 75 % et reporting ramené à quelques minutes au lieu de plusieurs jours Solution entièrement prise en charge et gérée par le département

Plus en détail

Introduction aux S.G.B.D.

Introduction aux S.G.B.D. NFE113 Administration et configuration des bases de données - 2010 Introduction aux S.G.B.D. Eric Boniface Sommaire L origine La gestion de fichiers Les S.G.B.D. : définition, principes et architecture

Plus en détail

QU EST-CE QUE LE DECISIONNEL?

QU EST-CE QUE LE DECISIONNEL? La plupart des entreprises disposent d une masse considérable d informations sur leurs clients, leurs produits, leurs ventes Toutefois ces données sont cloisonnées par les applications utilisées ou parce

Plus en détail

Entrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016

Entrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Entrepôts de données NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Contexte et problématique Le processus de prise de décision L entrepôt de données Définition Différence avec un SGBD Caractéristiques

Plus en détail

Le parcours pédagogique Sage Business Intelligence. Utilisateur Niv I BO XI 3.0 WebI pour Sage 1000 2 jours

Le parcours pédagogique Sage Business Intelligence. Utilisateur Niv I BO XI 3.0 WebI pour Sage 1000 2 jours Vous êtes Consultant, Chef de Projets, Directeur des Systèmes d Information, Directeur Administratif et Financier, Optez pour les «formations Produits» Nous vous proposons des formations vous permettant

Plus en détail

Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle

Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle 1 Introduction et Description générale Les bases de données relationnelles sont très performantes pour les systèmes opérationnels (ou

Plus en détail

Présentation du module Base de données spatio-temporelles

Présentation du module Base de données spatio-temporelles Présentation du module Base de données spatio-temporelles S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Partie 1 : Notion de bases de données (12,5h ) Enjeux et principes

Plus en détail

Business & High Technology

Business & High Technology UNIVERSITE DE TUNIS INSTITUT SUPERIEUR DE GESTION DE TUNIS Département : Informatique Business & High Technology Chapitre 8 : ID : Informatique Décisionnelle BI : Business Intelligence Sommaire Introduction...

Plus en détail

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1

La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec 26/10/2005 1 La Geo-Business Intelligence selon GALIGEO avec ESRI 2005 session «Décisionnel» 26/10/2005 1 La Business Intelligence : Une Définition La Business intelligence permet l utilisation des données opérationnelles

Plus en détail

LES ENTREPOTS DE DONNEES

LES ENTREPOTS DE DONNEES Module B4 : Projet des Systèmes d information Lille, le 25 mars 2002 LES ENTREPOTS DE DONNEES Problématique : Pour capitaliser ses informations, une entreprise doit-elle commencer par mettre en œuvre des

Plus en détail

CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2012

CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2012 CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE Edition 2012 AGENDA Qui sommes nous? Présentation de Keyrus Keyrus : Expert en formations BI Nos propositions de formation 3 modes de formations Liste des

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE

BUSINESS INTELLIGENCE GUIDE COMPARATIF BUSINESS INTELLIGENCE www.viseo.com Table des matières Business Intelligence :... 2 Contexte et objectifs... 2 Une architecture spécifique... 2 Les outils de Business intelligence... 3

Plus en détail

Informatique Décisionnelle pour l environnement

Informatique Décisionnelle pour l environnement Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Informatique Décisionnelle pour l environnement Principe, architecture informatique

Plus en détail

Bases de données multidimensionnelles OLAP

Bases de données multidimensionnelles OLAP Bases de données multidimensionnelles OLAP OLAP OLAP (On Line Analytical Processing): Ensemble des outils nécessaires pour l analyse multidimensionnelle. Les données sont historisées, résumées, consolidées.

Plus en détail

Restitution. Antoine Lapostolle Ingénieur Avant-Vente Microsoft France

Restitution. Antoine Lapostolle Ingénieur Avant-Vente Microsoft France Restitution Antoine Lapostolle Ingénieur Avant-Vente Microsoft France Fgi was here Restitution: les problématiques Stocker ne suffit, il faut permettre de comprendre et d analyser ces données. Avec des

Plus en détail

Chapitre 1 : Introduction aux Systèmes de Gestion de Bases de Données (Eléments de base)

Chapitre 1 : Introduction aux Systèmes de Gestion de Bases de Données (Eléments de base) Chapitre 1 : Introduction aux Systèmes de Gestion de Bases de Données (Eléments de base) 1. Généralités sur l'information et sur sa Représentation 1.1 Informations et données : a. Au sen de la vie : C

Plus en détail

4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation

4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation Base de données S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Présentation du module Contenu général Notion de bases de données Fondements / Conception Utilisation :

Plus en détail

Entrepôt de Données. Jean-François Desnos. Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1

Entrepôt de Données. Jean-François Desnos. Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1 Entrepôt de Données Jean-François Desnos Jean-Francois.Desnos@grenet.fr ED JFD 1 Définition (Bill Inmon 1990) Un entrepôt de données (data warehouse) est une collection de données thématiques, intégrées,

Plus en détail

RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE. Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique I.N.I THEME : Les outils OLAP

RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE. Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique I.N.I THEME : Les outils OLAP RÉPUBLIQUE ALGÉRIENNE DÉMOCRATIQUE ET POPULAIRE Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique I.N.I THEME : Les outils OLAP REALISE PAR : BENAKEZOUH Leïla & TIFOUS Amira Quatrième

Plus en détail

Les solutions SAS pour les Petites et Moyennes Entreprises

Les solutions SAS pour les Petites et Moyennes Entreprises BROCHURE SOLUTION Les solutions SAS pour les Petites et Moyennes Entreprises Sur un marché aussi compétitif que celui des Petites et Moyennes Entreprises, le temps et l efficacité sont deux valeurs prioritaires

Plus en détail

Système OLAP Fresqueau

Système OLAP Fresqueau Système OLAP Fresqueau Kamal BOULIL Journées 20 mars Strasbourg Réunion plénière -Fresqueau 07-08 octobre 2013 1 Plan 1. Introduction 1. Projet ANR Fresqueau 2. Systèmes OLAP 2. Système OLAP Fresqueau

Plus en détail

Annexe. Méthodologie de mise en œuvre d un projet BusinessObjects

Annexe. Méthodologie de mise en œuvre d un projet BusinessObjects Annexe Méthodologie de mise en œuvre d un projet BusinessObjects Déroulement du cours 1 : Le rôle du Designer d Univers 2 : Créer un Univers avec l Assistant 3 : Créer un Univers étape par étape 4 : Enrichir

Plus en détail

Je découvre Lina Protection

Je découvre Lina Protection Je découvre Lina Protection Une solution simple et ergonomique pour protéger votre entreprise 1 Sommaire Là où d autres agissent dans le présent, nous orientons notre vision vers l usine du futur. Nous

Plus en détail

La Business Intelligence 01/05/2012. Les Nouvelles Technologies

La Business Intelligence 01/05/2012. Les Nouvelles Technologies 2 La Business Intelligence Les Nouvelles Technologies 3 Une expertise méthodologique pour une intervention optimale sur tous les niveaux du cycle de vie d un projet 4 5 Ils nous font confiance : L ambition

Plus en détail

MyReport, une gamme complète. La Business Intelligence en toute simplicité : Concevez, partagez, actualisez! pour piloter votre activité au quotidien.

MyReport, une gamme complète. La Business Intelligence en toute simplicité : Concevez, partagez, actualisez! pour piloter votre activité au quotidien. MyReportle reporting sous excel La Business Intelligence en toute simplicité : Concevez, partagez, actualisez! MyReport, une gamme complète pour piloter votre activité au quotidien. En rendant les données

Plus en détail

La Business Intelligence en toute simplicité :

La Business Intelligence en toute simplicité : MyReportle reporting sous excel La Business Intelligence en toute simplicité : Concevez, partagez, actualisez! En rendant les données accessibles aux personnes habilitées dans l entreprise (comptabilité,

Plus en détail

La problématique. La philosophie ' ) * )

La problématique. La philosophie ' ) * ) La problématique!" La philosophie #$ % La philosophie &'( ' ) * ) 1 La philosophie +, -) *. Mise en oeuvre Data warehouse ou Datamart /01-2, / 3 13 4,$ / 5 23, 2 * $3 3 63 3 #, 7 Datawarehouse Data warehouse

Plus en détail

Cycle de formation certifiante Business Intelligence. Initiation, Approfondissement et Maîtrise

Cycle de formation certifiante Business Intelligence. Initiation, Approfondissement et Maîtrise Cycle de formation certifiante Business Intelligence Initiation, Approfondissement et Maîtrise Objectifs de la formation : - Maîtriser les concepts et les outils de la business intelligence - Concevoir

Plus en détail

GUIDE COMPARATIF OLAP. www.viseo.com

GUIDE COMPARATIF OLAP. www.viseo.com GUIDE COMPARATIF OLAP www.viseo.com Table des matières Contexte et usage... Champs d application... Principes OLAP... 4 Les architectures OLAP... 5 Ouverture et complémentarité... 6 Questionnaire opérationnel...

Plus en détail

Les Entrepôts de Données. (Data Warehouses)

Les Entrepôts de Données. (Data Warehouses) Les Entrepôts de Données (Data Warehouses) Pr. Omar Boussaid Département d'informatique et de Sta5s5que Université Lyon2 - France Les Entrepôts de Données 1. Généralités, sur le décisionnel 2. L'entreposage

Plus en détail

TABLE DES MATIÈRES CHAPITRE 1 CHAPITRE 2 CHAPITRE 3 APPLICATIONS... 27 APPLICATIONS... 34

TABLE DES MATIÈRES CHAPITRE 1 CHAPITRE 2 CHAPITRE 3 APPLICATIONS... 27 APPLICATIONS... 34 TABLE DES MATIÈRES CHAPITRE 1 L information et le système d information... 19 I. La place du système d information dans l organisation... 19 A. L organisation et ses composants... 19 B. L organisation

Plus en détail

APPEL D OFFRE. Projet décisionnel. Juillet 2011

APPEL D OFFRE. Projet décisionnel. Juillet 2011 CAHIER DES CLAUSES TECHNIQUES PARTICULIERES APPEL D OFFRE Projet décisionnel Juillet 2011 SOMMAIRE 1- CONTEXTE 3 1.1 Présentation de l entreprise 3 1.2 Organisation CCCA-BTP 3 2- LE PROJET DECISIONNEL

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-Science

BI = Business Intelligence Master Data-Science BI = Business Intelligence Master Data-Science UPMC 25 janvier 2015 Organisation Horaire Cours : Lundi de 13h30 à 15h30 TP : Vendredi de 13h30 à 17h45 Intervenants : Divers industriels (en cours de construction)

Plus en détail

Introduction à ORACLE WAREHOUSE BUILDER Cédric du Mouza

Introduction à ORACLE WAREHOUSE BUILDER Cédric du Mouza Introduction à ORACLE WAREHOUSE BUILDER Cédric du Mouza Avant de commencer à travailler avec le produit, il est nécessaire de comprendre, à un haut niveau, les problèmes en réponse desquels l outil a été

Plus en détail

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365 Avant-propos A. À qui s adresse ce livre? 9 1. Pourquoi à chaque manager? 9 2. Pourquoi à tout informaticien impliqué dans des projets «BI» 9 B. Obtention des données sources 10 C. Objectif du livre 10

Plus en détail

Présentation du module. Base de données spatio-temporelles. Exemple. Introduction Exemple. Plan. Plan

Présentation du module. Base de données spatio-temporelles. Exemple. Introduction Exemple. Plan. Plan Base de données spatio-temporelles S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Présentation du module Contenu général Partie 1 : Notion de bases de données (Conception

Plus en détail

PITAGORE. Pour tout renseignement complémentaire, veuillez contacter le Pôle de Compétences PITAGORE

PITAGORE. Pour tout renseignement complémentaire, veuillez contacter le Pôle de Compétences PITAGORE MINISTÈRE DE LA DÉFENSE MINISTÈRE DE LA DÉFENSE Pour tout renseignement complémentaire, veuillez contacter le Pôle de Compétences Téléphone : 01 44 42 51 04 Télécopie : 01 44 42 51 21 Messagerie : pitagore-pc@sga.defense.gouv.fr

Plus en détail

Enseignement secondaire technique. Outils de gestion sur poste informatique

Enseignement secondaire technique. Outils de gestion sur poste informatique Enseignement secondaire technique Régime professionnel Professions du commerce Division de l'apprentissage commercial Section des employés administratifs et commerciaux Section des employés administratifs

Plus en détail

Thibault Denizet. Introduction à SSIS

Thibault Denizet. Introduction à SSIS Thibault Denizet Introduction à SSIS 2 SSIS - Introduction Sommaire 1 Introduction à SQL Server 2008 Integration services... 3 2 Rappel sur la Business Intelligence... 4 2.1 ETL (Extract, Transform, Load)...

Plus en détail

Théories de la Business Intelligence

Théories de la Business Intelligence 25 Chapitre 2 Théories de la Business Intelligence 1. Architectures des systèmes décisionnels Théories de la Business Intelligence Depuis les premières requêtes sur les sources de données OLTP consolidées

Plus en détail

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE

SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE SGBD / Aide à la décision SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE Réf: QLI Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Cette formation vous apprendra à concevoir et à déployer une solution de Business

Plus en détail

Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990.

Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990. 1 - LE DATA WAREHOUSE 1.1 - PRESENTATION Le concept de Data Warehouse a été formalisé pour la première fois en 1990. L idée de constituer une base de données orientée sujet, intégrée, contenant des informations

Plus en détail

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours

Introduction. Informatique décisionnelle et data mining. Data mining (fouille de données) Cours/TP partagés. Information du cours Information du cours Informatique décisionnelle et data mining www.lia.univ-avignon.fr/chercheurs/torres/cours/dm Juan-Manuel Torres juan-manuel.torres@univ-avignon.fr LIA/Université d Avignon Cours/TP

Plus en détail

COMMUNAUTE DE COMMUNES DE LA LOMAGNE GERSOISE

COMMUNAUTE DE COMMUNES DE LA LOMAGNE GERSOISE Maître d'ouvrage : COMMUNAUTE DE COMMUNES DE LA LOMAGNE GERSOISE - SPANC - FOURNITURE D UN LOGICIEL DE GESTION DES ASSAINISSEMENTS NON COLLECTIF CAHIER DES CLAUSES techniques OCTOBRE 2012 SOMMAIRE 1. OBJET

Plus en détail

Durée ou Modalité: Examen! MOTS CLES : Architecture d application, Internet, Web2, RIA, Service Oriented Architecture, XML

Durée ou Modalité: Examen! MOTS CLES : Architecture d application, Internet, Web2, RIA, Service Oriented Architecture, XML DEPARTEMENT INFORMATIQUE ET GESTION S 9 PIGUE9.1 ARCHITECTURE DES SYSTEMES D INFORMATION & INTERNET! COORDINATEUR : Christophe FIORIO! EQUIPE PEDAGOGIQUE : Christophe FIORIO, Tiberiu STRATULAT! VOLUME

Plus en détail

Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. stella@unistra.u-strasbg.fr. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS

Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. stella@unistra.u-strasbg.fr. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS Bases de Données Stella MARC-ZWECKER Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS stella@unistra.u-strasbg.fr 1 Plan du cours 1. Introduction aux BD et aux SGBD Objectifs, fonctionnalités et évolutions

Plus en détail

3 ème. 280 000 salariés gérés. collaborateurs. de bulletins produits par mois. partenaires. en france. acteur de. distributeurs

3 ème. 280 000 salariés gérés. collaborateurs. de bulletins produits par mois. partenaires. en france. acteur de. distributeurs Intelligence RH 1 Yourcegid Ressources Humaines Spécialiste des logiciels de gestion de la Paie et des Ressources Humaines, Cegid répond aux exigences de l entreprise d aujourd hui, quel que soit le secteur

Plus en détail

SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)

SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) Plan Approches Les tâches du SGBD Les transactions Approche 1 Systèmes traditionnels basés sur des fichiers Application 1 Gestion clients

Plus en détail

CONNECTEUR QLIKVIEW POUR INFORMATICA POWERCENTER

CONNECTEUR QLIKVIEW POUR INFORMATICA POWERCENTER CONNECTEUR QLIKVIEW POUR INFORMATICA POWERCENTER Tirer pleinement profit de l ETL d Informatica à l aide d une plate-forme de Business Discovery rapide et flexible De plus en plus d entreprises exploitent

Plus en détail

BUSINESS OBJECTS V5 / V6

BUSINESS OBJECTS V5 / V6 BUSINESS OBJECTS V5 / V6 Durée Objectif 2 jours L objectif de ce cours est de savoir utiliser le logiciel BUSINESS OBJECTS pour faire des interrogations multi - dimensionnelles sur les univers BO et de

Plus en détail

Licence Professionnelle en Statistique et Informatique Décisionnelle (S.I.D.)

Licence Professionnelle en Statistique et Informatique Décisionnelle (S.I.D.) Université de Lille 2 - Droit et Santé Ecole Supérieure des Affaires & Institut Universitaire de Technologie (IUT-C) Département Statistique et Traitement Informatique des Données Licence Professionnelle

Plus en détail

SCI6052 Information documentaire numérique. Cours 13 Introduction au modèle relationnel Méthodologies de mise sur pied de solutions documentaires

SCI6052 Information documentaire numérique. Cours 13 Introduction au modèle relationnel Méthodologies de mise sur pied de solutions documentaires École de bibliothéconomie et des sciences de l information SCI6052 Information documentaire numérique Cours 13 Introduction au modèle relationnel Méthodologies de mise sur pied de solutions documentaires

Plus en détail

Je découvre Lina Maintenance

Je découvre Lina Maintenance Je découvre Lina Maintenance Une interface simple et ergonomique pour optimiser la maintenance de vos équipements 1 Sommaire Présentation 4 La plateforme Lina 5 Référentiel 6 Agenda et données personnelles

Plus en détail

Business Intelligence

Business Intelligence avec Excel, Power BI et Office 365 Téléchargement www.editions-eni.fr.fr Jean-Pierre GIRARDOT Table des matières 1 Avant-propos A. À qui s adresse ce livre?..................................................

Plus en détail

Pour les entreprises de taille moyenne. Descriptif Produit Oracle Oracle Business Intelligence Standard Edition One

Pour les entreprises de taille moyenne. Descriptif Produit Oracle Oracle Business Intelligence Standard Edition One Pour les entreprises de taille moyenne Descriptif Produit Oracle Edition One POURQUOI VOTRE ENTREPRISE A BESOIN D UNE SOLUTION DE BUSINESS INTELLIGENCE (BI) Des quantités toujours plus importantes de données

Plus en détail

SOMMAIRE. I. Introduction 02. II. Glossaire 03 a. Glossaire technique 03 b. Glossaire fonctionnel 04

SOMMAIRE. I. Introduction 02. II. Glossaire 03 a. Glossaire technique 03 b. Glossaire fonctionnel 04 SOMMAIRE I. Introduction 02 II. Glossaire 03 a. Glossaire technique 03 b. Glossaire fonctionnel 04 III. Présentation de l'association 05 a. Présentation juridique et géographique 05 b. Présentation de

Plus en détail