UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL INTELLIGENCE D AFFAIRES ET LES LOGICIELS À CODE SOURCE LIBRE POUR LES PME

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1 UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL INTELLIGENCE D AFFAIRES ET LES LOGICIELS À CODE SOURCE LIBRE POUR LES PME PROJET DE RECHERCHE PRÉSENTÉ COMME EXIGENCE PARTIELLE DE LA MAÎTRISE EN GÉNIÉ LOGICIEL PAR GABRIELA COHEN AUTOMNE 2009

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3 ii AVANT-PROPOS Selon l Office québécois de la langue française, la traduction appropriée pour «business intelligence» (BI) serait veille économique. De plus, la traduction de «open source» (OS) serait soit, logiciel libre ou logiciel à code source libre. À travers la revue de la littérature française, nous avons pu constater différentes appellations pour BI telles que : Veille stratégique Intelligence économique Intelligence commerciale Intelligence d affaires Pour ne pas confondre les lecteurs dans la terminologie et puisque mon projet de recherche est orienté vers les PME, j utiliserai donc l appellation intelligence d affaires qui est un calque littéral de business intelligence ainsi que l appellation logiciel à code source libre pour open source.

4 iii TABLE DES MATIÈRES AVANT-PROPOS...ii LISTE DES FIGURES... viii LISTE DES TABLEAUX... x LISTE DES ABRÉVIATIONS... xi LISTE DES DÉFINITIONS... xiii INTRODUCTION... 1 CHAPITRE I... 3 INTELLIGENCE D AFFAIRES Qu est-ce que BI? La valeur de l information Pourquoi implanter BI dans l entreprise? Applications BI Analyse des clients Analyse de la productivité du capital humain Analyse de la productivité d affaires Analyse du canal des ventes Analyse de la chaîne logistique Analyse des comportements et tendances Facteurs de succès d un projet BI Parrainage des gestionnaires Gestion forte et dédiée Définir les attentes de façon appropriée Définir les mesures de succès Former une équipe solide Comprendre la technologie Définir l architecture appropriée des données Définir la qualité de l information Intégration des données de l entreprise Exploitation de la réutilisation... 15

5 iv Gérer la portée Gérer l extensibilité Approche de développement Les phases de développement Phase 1 : Justification Phase 2 : Planification Phase 3 : Analyse d affaires Phase 4 : Conception Phase 5 : Construction Phase 6 : Déploiement Composition de l équipe du projet BI L équipe principale L équipe complémentaire Architecture BI Couche ETL Couche base de données ciblées BI Couche d`application Points Clés CHAPITRE II LES LOGICIELS OS Qu est-ce qu un logiciel OS? Caractéristiques d un logiciel OS Bénéfices d un logiciel OS Inconvénients d un logiciel OS Types de licences de logiciels OS Famille de licences GNU Famille de licences BSD Les logiciels BI OS Les petites et moyennes entreprises (PME) Points clés CHAPITRE III... 47

6 v CRITÈRES D ÉVALUATION DES LOGICIELS OS Critères d évaluation Critères fonctionnels Types de rapports Création du rapport Localisation Caractéristiques de l outil Critères non fonctionnels Qualités d exécution Qualités de développement Qualités de la communauté Points clés CHAPITRE IV ANALYSE DE L OUTIL BIRT Historique de BIRT Description de BIRT Composition du rapport BIRT Architecture de BIRT Générateur des rapports Évaluation de BIRT Critères fonctionnels Critères non fonctionnels Points Clés CHAPITRE V ANALYSE DE L OUTIL JASPER REPORTS Historique de JasperReports Description de JasperReports Description de la génération de rapports Architecture de JasperReports Génération du modèle JRXML Compilation de ReportDesign... 84

7 vi 5.7 Remplissage du Rapport Exportation du Rapport Évaluation de JasperReports Critères fonctionnels Critères non fonctionnels Points Clés CHAPITRE VI ANALYSE DE L OUTIL PENTAHO REPORTING Histoire de Pentaho Reporting Description de Pentaho Reporting Génération des rapports Évaluation de Pentaho Reporting Critères fonctionnels Critères non fonctionnels Points Clés CHAPITRE VII CYCLE DE DÉVELOPPEMENT D UN PROJET BI POUR LES PME Phases dans le développement d un projet BI Ressources Description détaillée de chaque phase de génie logiciel Phase 1 - Justification Phase 2 - Planification Phase 3 Analyse d affaires Phase 4 Conception Phase 5 Construction Phase 6 Déploiement Points Clés CHAPITRE VIII CONCLUSION Conclusions La suite de ce projet de recherche

8 vii 8.3 Les acquis personnels RÉFÉRENCES

9 viii LISTE DES FIGURES Figure 1.1 : Pyramide d abstraction. (Loshin, 2003) Figure 1.2 : Transformation des données. (TDWI, 2004)... 7 Figure 1.3 : Cycle d une version d une application BI. (Moss, 2003) Figure 1.4 : Dépendances des étapes de développement dans un projet BI. (Moss, 2003) Figure 1.5 : Architecture BI et la transformation des données. (Aertsen, 2007 ; Moss, 2003) Figure 2.1 : Relation coût/temps entre un projet BI commercial et OS. (JasperSoft, 2006) Figure 4.1 : Architecture de BIRT. (EclipseBIRT, 2009) Figure 4.2 : Modèle d événements. (Gordon, 2009) Figure 4.3 : Différents gabarits standards. (OutilBIRT, 2009) Figure 4.4 : Utilisation des bibliothèques dans des conceptions. (Gamble, 2006) Figure 4.5 : Utilisation des gabarits dans des conceptions. (Gamble, 2006) Figure 4.6 : Générateur des expressions de BIRT. (OutilBIRT, 2009) Figure 4.7 : Éditeur de Propriétés de BIRT. (OutilBIRT, 2009) Figure 4.8 : Création des groupes. (OutilBIRT, 2009) Figure 4.9 : Création des filtres. (OutilBIRT, 2009) Figure 4.10 : Création des tris. (OutilBIRT, 2009) Figure 4.11 : Types de graphiques. (OutilBIRT, 2009) Figure 5.1 : Génération de rapports. (Atol, 2005) Figure 5.2: Objets créés par JasperReports. (Atol, 2005) Figure 5.3 : Architecture de JasperReports. (Sadik, 2008) Figure 5.4 : Graphiques crées par JFreeChart. (jfree, 2009) Figure 5.5 : Assistant d ireport. (Heffelfinger, 2006) Figure 5.6 : Principales classes et interfaces de JasperReport. (Danciu, 2007) Figure 5.7 : JasperServer. (JasperForge, 2009) Figure 6.1 : États et transitions d un rapport. (PentahoJFR8, 2009) Figure 6.2 : Sections d un rapport dans Pentaho Reporting. (PentahoJFR8, 2009) Figure 6.3 : Schéma du modèle de métadonnées. (PentahoRDes, 2009)

10 ix Figure 6.4 : Hiérarchie de différentes expressions graphiques. (PentahoJFR8, 2009) Figure 6.5 : Outil Pentaho Report Designer. (PentahoRDes, 2009) Figure 6.6 : Distribution des ressources Modèle traditionnel vs. Modèle Pentaho. (Daley, 2007) Figure 6.7 : Résumé du projet Pentaho Reporting. (PentahoJira, 2009) Figure 6.8 : Distribution des bogues et des améliorations. (PentahoJira, 2009) Figure 6.9 : Architecture et bibliothèques de Pentaho Reporting. (PentahoJFR9, 2009) Figure 6.10 : Dépendances de Pentaho Reporting. (PentahoJFR8, 2009) Figure 6.11 : Forum de Pentaho Reporting. (PentahoCom, 2009) Figure 7.1 : Phases de génie logiciel. (Moss, 2003) Figure 7.2 : Différentes transformations de données. (Moss, 2003)

11 x LISTE DES TABLEAUX Tableau 1.1 : Perspective de chaque étape du cycle de développement (Moss, 2003) Tableau 1.2 : Rôles et responsabilités de l équipe (Loshin, 2003) (Moss, 2003) Tableau 5.1 : Dépendances de JasperReports. (JasperForge, 2009) Tableau 6.1 : Dépendances de Pentaho Reporting (PentahoJFR8, 2009)

12 xi LISTE DES ABRÉVIATIONS API BD BI BIRT BSD CIO CPL DTD DTP EJB EMF EPL ETL FSF GEF GNU GPL JDT JVM KPI LDAP LGPL ODA ODF OLAP OS OSI PME Interfaces de Programmation d Application Base de données Intelligence d affaires Business Intelligence and Reporting Tool Berkeley Software Distribution Chief Information Officer Common Public License Document Type Definition Data Tools Platform Enterprise JavaBeans Eclipse Modeling Framework Eclipse Public Licence Extract/Transform/Load Free Software Foundation Graphical Editor Framework Gnu s Not Unix General Public License Java Development Tools Java Virtual Machine Indicateur clé de performance Lightweight Directory Access Protocol Lesser General Public License Open Data Access Open Document Format Traitement analytique en ligne Open Source Open Source Initiative Petits et moyennes entreprises

13 xii POJO QD RCP TI WTP Plain Old Java Objects Qualité de données Application client enrichie Technologies de l information Web Tools Platform

14 xiii LISTE DES DÉFINITIONS Intergiciel Les intergiciels sont des ponts qui permettent l intégration des programmes d application et autres composantes logiciels dans un environnement hétérogène avec multiples nœuds de réseaux, plusieurs systèmes d exploitation et différents produits logiciels. Métadonnées La définition traditionnelle de métadonnées est «des données à propos des données» (Loshin, 2003). Une définition actualisée et simplifiée de métadonnées est «les métadonnées permettent de capturer les caractéristiques et les détails d une organisation» (BIPMInstitute, 2009). Selon David Loshin (Loshin, 2003), les métadonnées constituent le catalogue du capital intellectuel qui entoure la création, la gestion et l utilisation de l ensemble des informations. La gestion des métadonnées est une tâche critique associée au succès d un programme BI parce que les métadonnées : Encapsulent les connaissances d affaires physiques et logiques. Capturent la structure et la signification des données qui font partie de l'entrepôt de données. Les métadonnées sont divisées en deux groupes : Métadonnées techniques : décrivent la structure de l information, la façon dans laquelle les données se déplacent ainsi que les transformations associées quand les données se déplacent d une location à une autre. Métadonnées d affaires : décrivent la perception des utilisateurs d affaires, les règles d affaires ainsi que la signification associée aux données.

15 xiv Modèle logique de métadonnées Le modèle logique de métadonnées est un modèle de données qui décrit les objets ainsi que les relations entre les objets. Les objets dans un modèle logique de métadonnées représentent des métadonnées telles que des entités, des attributs, des définitions, des domaines, des tables et des colonnes. Le modèle logique de métadonnées aide à comprendre, à communiquer et à valider les besoins de métadonnées (Moss, 2003).

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17 1 INTRODUCTION De plus en plus, il est fréquent de voir une entreprise vendre ou acquérir une base de données. En effet, au cours des vingt (20) dernières années, les entreprises ont réalisé que les bases de données renferment une source d information inestimable et elles ont fait un changement radical de leur utilisation. La base de données d une corporation est donc maintenant considérée comme un actif. D un simple traitement opérationnel à l époque, les entreprises ont réalisé que l extraction d information contenue dans les bases de données pouvait se traduire par des connaissances essentielles pour la prise de décisions tactiques et stratégiques. La collecte, l agrégation et l analyse adéquate des données permettent donc à plusieurs entreprises d en soutirer des connaissances et ainsi d améliorer leur rendement. De là vient l appellation d intelligence d affaires (BI). Dans un monde des affaires de plus en plus concurrentiel, la mise en place d une plateforme BI semble donc inévitable et essentielle afin de demeurer compétitif. Il en va de la survie ou de la faillite de l entreprise. Afin de mieux informer les PME, j ai décidé de faire mon projet de recherche sur le «phénomène BI» et il est constitué d une étude en deux (2) volets : Volet 1 - Intelligence d affaires Revue de la littérature afin de mieux comprendre BI et les meilleures pratiques de l industrie. Qu est-ce que BI? L identification des prérequis et des exigences pour implanter une plateforme BI. L identification des meilleures pratiques décrites et acceptées par l industrie et la communauté.

18 2 Volet 2 - Logiciels OS Définir les critères d évaluation pour mieux choisir les logiciels OS de création de rapports. La définition des logiciels OS. L identification des entreprises qui peuvent tirer profit des logiciels BI OS. La définition des critères d évaluation pour choisir les logiciels OS de création de rapports. L analyse critique et comparative des trois (3) logiciels BI OS les plus populaires qui servent à la création de rapports : o Eclipse BIRT o Jasper Reports o Pentaho BI Platform L adaptation du cycle de développement d un projet BI pour les PME.

19 3 CHAPITRE I INTELLIGENCE D AFFAIRES 1 Dans un article publié en 1958, le terme BI a été utilisé par Hans Peter Luhn, chercheur chez IBM. Il a défini ce terme comme étant «l habilité de comprendre les corrélations entre des faits présentés, de façon à guider les actions requises pour atteindre un but désiré». En 1989, Howard Dresner, qui est devenu plus tard un analyste du groupe Gartner, a proposé d utiliser le terme BI pour englober tous les concepts et méthodes qui servent à améliorer la prise de décisions d affaires et qui s appuient sur des données concrètes. Ce n est que vers la fin des années 90 que le terme BI a été de plus en plus répandu et utilisé. Dans ce chapitre, nous ferons une revue de la littérature afin de mieux renseigner les PME sur les exigences reliées à l implantation de BI dans l entreprise. La finalité de la mise en place d une plateforme BI est de permettre à l entreprise d établir de nouvelles connaissances à partir de différentes sources de données à sa disposition. Par la suite, l entreprise pourra partager ses connaissances à travers ses cadres pour ainsi optimiser les opérations, le processus d affaires, la prise de décisions et les actions à prendre. L application des meilleures pratiques BI décrites et acceptées par l industrie aura une influence importante sur l obtention de la valeur d affaires ainsi que sur la réussite de l implantation dans l entreprise. Étant donné que l obtention des connaissances est basée sur les données de l entreprise, plusieurs des meilleures pratiques décrivent l importance de : implanter des programmes de qualité de l information. avoir une stratégie au niveau corporatif afin d organiser, structurer et exploiter les actifs informationnels. développer et mettre en place des standards et exigences corporatifs pour gérer les données. créer un entrepôt centralisé de données pour les analyses d affaires. avoir une équipe adéquate pour gérer les besoins de BI à travers l entreprise. BI est devenu essentiel pour les entreprises puisqu il permet de mieux affronter les crises économiques, la forte concurrence ainsi que de mieux comprendre et d anticiper ce qui affecte les marchés et la position concurrentielle.

20 4 1.1 Qu est-ce que BI? BI est un ensemble d outils qui permet d extraire des connaissances à partir des bases de données existantes et qui par le fait même aide les entreprises à prendre des décisions tactiques et stratégiques. Il sert à analyser des données provenant de différentes sources internes et externes. Ces outils aident à l analyse de données afin de déceler des informations macroscopiques essentielles cachées dans de grands volumes d information. L information décelée doit être pertinente. Afin d obtenir des résultats positifs, elle doit être diffusée à temps et accessible à travers différents moyens comme les tableaux de bord, les alertes et les rapports. Elle doit également être intégrée aux processus d affaires et flux de production de l entreprise, tout en respectant les règles de sécurité implantées afin de protéger les informations sensibles et les actifs stratégiques de l entreprise. BI a un volet défensif et offensif. Le volet défensif s occupe de protéger les informations sensibles, les savoir-faire ainsi que les actifs tandis que le volet offensif permet de saisir les opportunités, les tendances du marché, l anticipation de la concurrence ainsi que l optimisation des processus et du développement de l entreprise. Le Data Warehousing Institute définit BI comme «Ce sont les processus, les technologies et les outils nécessaires pour transformer des données en informations, informations en connaissances et connaissances en plans d actions. BI est une combinaison d entreposage de données, d outils d analyse d affaires et de la gestion de contenu-connaissance». (Loshin, 2003) Cette définition laisse entrevoir deux notions critiques ainsi que l existence d une hiérarchie sur les différentes portées de l intelligence.

21 5 La première remarque importante est que la pratique de BI est beaucoup plus qu un ensemble d outils et ces outils auront peu de valeur s il n y a pas de processus et de personnel formé en BI. La deuxième notion est que la connaissance doit être utilisée pour donner de la valeur rentable à l entreprise. S il n y a pas de valeur ajoutée à la prise de décisions, cette pratique aura peu de valeur. Un programme BI réussi est le résultat de la coopération entre les développeurs et les analystes d affaires. La gestion de la performance d affaires, «Business Performance Management», est un complément de BI qui permet de valider et d analyser les résultats en fonction des objectifs et des stratégies de l entreprise. Un indicateur clé de performance (KPI) est une mesure quantitative ou qualitative qui permet aux représentants d affaires et aux représentants des technologies de l information (TI) d'évaluer objectivement la prestation globale d'un service. La différenciation entre données, informations et connaissances permet de mieux comprendre la hiérarchie de BI : Données : c est un ensemble d éléments de valeur brute qui est utilisé aux fins de calculs, de mesures ou de raisonnements. Les données n ont aucune signification si elles ne sont pas analysées dans un contexte déterminé. Informations : c est le résultat de collecter et d organiser les données de façon telle, qu il devient possible d établir des relations entre les éléments de données et sa signification dans un contexte précis. Connaissances : c est le concept de comprendre l information à partir de patrons ou de modèles établis qui permettent de fournir une conceptualisation de l information. La pyramide d abstraction (figure 1.1) permet de visualiser les différents niveaux entre données, informations et connaissances ainsi que la taille des données dans chaque niveau.

22 6 Figure 1.1 : Pyramide d abstraction. (Loshin, 2003). La définition de BI fait mention de trois transformations qui permettent d en arriver aux connaissances (Loshin, 2003) : La transformation des données en informations : C est le processus d identifier les données qui doivent être collectées, gérées et dans quel contexte. Cette transformation a besoin d une infrastructure pour gérer et présenter les données. Cela inclut les plateformes matérielles, les systèmes de bases de données relationnelles ou d autres types d outils logiciels qui permettent d avoir accès aux données afin de faire des requêtes et des rapports. La transformation des informations en connaissances : C est l analyse de l information de différentes façons jusqu'à la création de quelques fragments critiques de connaissances. Cet aspect de BI implique des composantes analytiques telles que l entreposage, l exploration, le

23 7 profilage, la qualité des données, le traitement analytique en ligne (OLAP) ainsi que l analyse des règles d affaires. La transformation des connaissances en plan d action : C est le point clé de toute stratégie de BI. Cette transformation donne une valeur réelle à l entreprise. Les connaissances découvertes doivent servir à implanter un plan d action et atteindre les objectifs d affaires. Toutes ces transformations sont résumées dans la figure 1.2. Figure 1.2 : Transformation des données. (TDWI, 2004). 1.2 La valeur de l information Selon un sondage effectué par Price Waterhouse Coopers en 2001, les entreprises qui gèrent leurs données comme une ressource stratégique seraient en avance en termes de rentabilité et de réputation.

24 8 La transformation de l information en une ressource stratégique se fait à travers un processus qui implique l application des nouvelles technologies ainsi que la compréhension du problème d affaires à résoudre ou l opportunité d affaires à atteindre afin de proposer une solution. Il est important de faire la différence entre les deux visions de l usage des données : La vision traditionnelle, qui est l usage des données dans un environnement transactionnel et qui permet l automatisation des opérations quotidiennes. Sans cette vision, l entreprise ne peut pas survivre. La vision progressiste, qui met en évidence les connaissances qui se trouvent dans l ensemble des données de l entreprise. Cette vision utilise les données pour des propos analytiques, ce qui permet aux gestionnaires de prendre de meilleures décisions d affaires. La gestion continue de l information a un coût associé (coûts d acquisition, d entreposage et de maintenance). La valeur de l information dépend de différents facteurs qui sont (Moody, 1999) : Une partie de la valeur de l information est reliée au temps. La valeur de l information augmente avec le nombre de personnes qui l utilisent. La valeur de l information augmente avec la qualité et l'exactitude. La valeur de l information augmente une fois combinée avec d'autres informations. Ils existent trois méthodes pour mesurer la valeur de l information qui sont (Loshin, 2003) : Coût d origine : la valeur est basée sur le coût d acquisition ou de création ou de remplacement de l information. Valeur du marché : la valeur est basée sur le prix que cette information vaut dans le marché.

25 9 Valeur utilité : la valeur est basée sur les connaissances qui peuvent être soutirées de cette information. BI permet de faire l association entre les indicateurs clés de performance et les différentes activités d affaires comme la rentabilité, la satisfaction de la clientèle, la productivité et la performance de la chaîne logistique. BI a aussi l habilité de capturer les définitions d affaires à partir des indicateurs clés de performance, de les gérer et de les intégrer à la base de connaissances. 1.3 Pourquoi implanter BI dans l entreprise? De plus en plus, les entreprises sont intéressées à implanter un programme BI parce qu elles réalisent qu il y a beaucoup d informations qui peuvent être extraites des bases de données. Un programme BI peut aider les entreprises à (DataHabitat, 2002 ; Loshin, 2003) : Augmenter les ventes en identifiant les comportements et tendances d'achats de sa clientèle ainsi que les opportunités des ventes incitatives et croisées. BI aussi permet d évaluer sa clientèle en clients profitables et non profitables en fonction des stratégies de profits à court terme. Diminuer les coûts en estimant les dépenses organisationnelles et opérationnelles ainsi que les investissements. BI permet d améliorer la gestion logistique. Diminuer les risques en analysant les activités et comportements des consommateurs et des fournisseurs ainsi que la fiabilité de la chaîne d approvisionnement. Améliorer les activités de planification stratégique en mettant à la disposition des décideurs, des données précises et fiables. Le fait d intégrer et consolider les données

26 10 permet d améliorer la performance de l entreprise, de créer des avantages compétitifs ainsi que d atteindre les objectifs fixés. Réagir plus adéquatement aux événements internes et externes en procurant des analyses plus précises qui peuvent avoir un impact sur les processus d affaires ainsi que la portée des objectifs et stratégies établis. 1.4 Applications BI Selon le type d entreprise et le domaine d affaires, BI peut servir à différents usages stratégiques. Voici quelques exemples (Loshin, 2003): Analyse des clients Elle permet de mieux comprendre les comportements des clients et aide à maximiser la valeur de ceux-ci. Ex. : - Profilage des clients - Ciblage de la clientèle - Fidélisation et satisfaction des clients - Valorisation des clients - Préférences des clients Analyse de la productivité du capital humain Elle permet de rationaliser et d optimiser les ressources à l intérieur de l entreprise. Ex. : - Optimisation du centre d appels - Efficacité de la production

27 Analyse de la productivité d affaires Elle permet de mesurer et d analyser la productivité d affaires. Ex. : - Analyse de défauts - Optimisation et planification de la capacité - Gestion des risques - Stratégie juste-à-temps - Gestion d actifs et la planification des ressources Analyse du canal des ventes Elle permet d ajouter de la valeur aux stratégies. L analyse du canal des ventes ainsi que l analyse croisée des ventes versus le personnel. Ex. : - Stratégies de marketing - Performance de ventes Analyse de la chaîne logistique Elle permet l étude de ses vendeurs et clients à travers l analyse de différents aspects. Ex. : - Gestion des vendeurs et des fournisseurs - Contrôle d inventaire - Distribution et expédition de la marchandise Analyse des comportements et tendances Elle permet de prévoir des tendances ainsi que d identifier différents patrons de comportements. En général, ce type d analyse utilise des données historiques pour identifier des patrons de comportement qui ont eu lieu dans le passé. Ex. : - Tendances d achats - Activités dans le web - Détection de fraude - Fidélisation des clients

28 Facteurs de succès d un projet BI Il y a plusieurs facteurs clés qui contribuent au succès d un projet BI et qui doivent être pris en considération (Loshin, 2003) (TDWI, 2004): Parrainage des gestionnaires Le facteur clé dans le succès d un projet BI est d avoir l appui de la haute direction envers ses gestionnaires parce qu elle contribue à : - Fournir le soutien financier nécessaire pour construire et maintenir une équipe solide de joueurs clés. - Assurer la participation et l engagement des individus à travers la structure, et ce, tout au long du projet. - Éliminer les barrières qui empêchent l avancement et le succès du projet Gestion forte et dédiée Les gestionnaires doivent s assurer de : - Diriger le processus de mission d un point de vue des affaires. - Gérer les processus d acquisition des connaissances et des technologies. - Gérer l implantation du projet. - Guider le projet vers le succès de façon telle à atteindre les objectifs. - Gérer les problèmes politiques Définition appropriée des attentes Il est crucial d implanter un processus pour déterminer, articuler et documenter les attentes reliées à : - Fonctionnalité : définir les différentes composantes de BI ainsi que les fonctionnalités de chacune d elles.

29 13 - Accessibilité : Identifier les utilisateurs qui doivent avoir accès aux différentes applications BI, et pour chacun d eux, établir les politiques d accès en respectant les contraintes de sécurité. - Performance et expansion : définir les mesures de performance et le potentiel d expansion du modèle des données. - Implantation : établir un échéancier des dates d implantation des différentes fonctionnalités. - Qualité : définir les critères de qualité en termes de données, applications et rapports - Disponibilité : définir les niveaux de service et leurs disponibilités horaires. - Importance d affaires : définir la relation entre les différents indicateurs clés de performance et les objectifs d affaires à atteindre (réduction de coûts, augmenter la rentabilité, réduire le coût de main-d œuvre, entreposage et livraison par unité, etc.) Définir les mesures de succès La définition des attentes doit être accompagnée par la définition des variables quantitatives qui permettent de mesurer la conformité. Les mesures doivent être définies pour chaque attente : - Fonctionnalité : La mesure de la fonctionnalité peut se faire en analysant le nombre de services qui doit être disponible. - Accessibilité : La mesure est reliée à l analyse du nombre d utilisateurs et la pertinence des accès selon leur fonction. - Performance : les mesures de performance sont reliées à : Opportunité : combien de temps est-il nécessaire pour que l information soit disponible? Vitesse de traitement : combien de temps est-il nécessaire pour finir l analyse? Relation volume / débit : quel est le taux de débit? Quelles sont les restrictions de traitement pour chaque utilisateur? - Implantation : c est le respect de l échéancier établi. En cas de retard, l équipe doit documenter les motifs et renégocier les dates d implantation. Si les dates d implantation étaient critiques, la non-implantation peut signifier l échec du projet.

30 14 - Qualité des données : la précision et fiabilité des données est l un des facteurs des plus importants et essentiels au reste du procédé. Si les données ne reflètent pas la réalité, l information qui en découlera sera de piètre qualité et déformée (qualité médiocre à l'entrée = qualité médiocre des résultats). Il est donc important de définir des mesures de qualité pour les données. Ce n est pas une tâche facile. - Disponibilité : le temps de disponibilité et le temps d arrêt sont les mesures les plus importantes pour évaluer la disponibilité. Une autre mesure est l intervalle moyen entre les défaillances. - Importance d affaires : Mesurer l impact BI dans les différents aspects d affaires est essentiel, mais une tâche compliquée. Les effets d un programme BI avec succès peuvent être évidents et tangibles quand il y a un impact direct sur la rentabilité. Par contre, si le programme BI a collaboré à la conception d un processus d affaires, l impact n est pas toujours tangible Former une équipe solide La construction de l équipe BI, autant du côté technique que du côté affaires, est une tâche critique qui a un impact direct sur le succès du projet. Les différents rôles et responsabilités seront analysés en détail dans la section Composition de l équipe du projet BI Comprendre la technologie Il est essentiel que tous les intervenants comprennent la technologie puisque cela permet de : - Définir le possible et l impossible. - Définir les ressources nécessaires pour faire face à des applications BI complexes. - Évaluer différents produits existants sur le marché Définir l architecture appropriée des données Un autre élément critique est la définition du modèle de données. Ce modèle doit décrire les différentes entités et les relations entre eux. Le modèle doit aussi être extensible puisque les

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