Tour d horizon du marché du décisionnel : se repérer dans

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1 Tour d horizon du marché du décisionnel : se repérer dans la jungle des outils et intégrateurs Sylvie Delplanque - Directrice adjointe, chargée des SI et de la téléphonie, CH de Calais Mardi 12 mai 2009

2 Tour d horizon du marché du décisionnel : se repérer dans la jungle des outils et intégrateurs

3 I. Définitions, principes et concepts

4 Définition d un indicateur Un indicateur est un élément ou un ensemble d éléments d information f contextualisée et significative, par rapport à une préoccupation de mesure (objectif à atteindre, préoccupation de gestion à suivre, etc.)... résultant de la collecte de données sur un état quantitatif) ou sur la manifestation observable d un phénomène (qualitatif).

5 Définition d un SID Le système d'information décisionnel, ou SID, correspond à l'exploitation coordonnée et cohérente des informations de l établissement et de son environnement dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire cest-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l établissement

6 Il s agit d un dun système d information conçu spécifiquement pour l aide à la décision. Il est alimenté par les applications métier de l établissement de santé, stocke les informations de manière spécifique, et permet ainsi des analyses poussées sur des thématiques précises pour déterminer la meilleure action à entreprendre, la meilleure décision à prendre.

7 Définition d un infocentre «Base de données dédiée à l analyse décisionnelle obtenue par simple réplication des données des systèmes d information opérationnels dans un environnement à part» Business intelligence et portails, A. Corbillé, V. Dumas, Dunod 2006 C est une base de données utilisée à des fins de reporting. En général, elle ne contient pas d historique particulier. C est une pure copie d une ou plusieurs bases de production d applications métier, avec ou sans «remodélisation» des données.

8 Couplé à un outil de restitution, l infocentre permet de questionner les données sur le périmètre des applications sources sans perturber l activité opérationnelle de ces applications, ni dégrader leurs performances par des requêtes nombreuses.

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10 Data Warehouse Les Data «machins» entrepôt des données historisées de l établissement Datamart magasin de données ciblé sur un domaine précis Data mining exploration des données afin de découvrir des connaissances Datacube cube de présentation d'unités selon 3 dimensions Datawebhouse entrepôt des données collectées sur le web

11 Définition de la «Business Intelligence» -Business Intelligence: Un processus qui fait intervenir quatre technologies L'extraction extraction, le transfert et le chargement de données (ETL) qui permet comme son nom l'indique de récupérer des informations stockées par différentes applications de l'entreprise; - L'entrepôt (Data Warehouse) qui assure la consolidation des contenus sous forme de structures destinées à en faciliter la manipulation par les outils d'analyses; - La couche d'analyse en tant que telle qui s'adosse à des modèles prédictifs (data mining) et/ou des cubes multidimensionnels (OLAP); - La restitution qui se charge pour finir du calcul des indicateurs par un recoupement de différentes requêtes et de leur restitution par le biais de rapports métier. collecter stocker Analyser Exploiter

12 Architecture type Introduction DW

13 A. Collecter : Les outils d'etl (Extract Transform and Load)

14 ETL (Extract Transform Load) Outils informatiques et processus d alimentation Solution clé dans l intégration d applications Gestion de toutes les étapes de la collecte des données dans les systèmes d'information hétérogènes : nettoyage des données collectées consolidation et mise en concordance des données éparses jusqu à leur distribution auprès des applications cibles ou des systèmes décisionnels U ETL dé t i h Un processus ETL se décompose en trois phases : l'extraction, la préparation/transformation et le chargement.

15 B. Stocker : Le Data Warehouse et le datamart

16 Data Warehouse Data Warehouse = base de données dédiée au stockage de l'ensemble des données utilisées dans le cadre de la prise de décision i et de l'analyse décisionnelle.

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18 C. Distribuer les informations : Portail décisionnel EIP (Enterprise Information Portal)

19 Caractéristiques Personnalisation de la page d'accueil, bureau virtuel Accès aux outils favoris, exploitation du tableau de bord, consultation des sources d'informations, Système de profil sécurisant l'accès aux informations sensibles. Applications distribuées fondées sur le langage XML et les Web Services

20 D. Exploiter : tableau de bord, data mining, analyse multidimensionnelle OLAP

21 Data mining & Entrepôt de données BD opérationnelle (OLTP) BD opérationnelle (OLTP) Extraction : épuration, filtrage, synthèse, transformation, fusion Entrepôt de données «Data Warehouse» Outils Data mining Autre source de données

22 Outils de data mining Business Intelligence

23 Critères de sélection des outils de data mining i Expérience professionnelle du produit Viabilité des fournisseurs Ampleur des algorithmes d'extraction de données dans l'outil Compatibilité avec une configuration matérielle spécifique Facilité d'utilisation Capacité à manipuler de grands ensembles de données

24 Analyse multidimensionnelle OLAP Les outils OLAP permettent de modéliser l activité de l établissement suivant des «axes d analyse» Exemples d axes : temps, structure, t produits On appelle «Cube OLAP» une représentation des données agrégées é selon les axes choisis i Ceci facilite la «navigation» dans les données

25 Réalisation de rapports Outils de reporting Interrogation des bases de données par des requêtes SQL préparées é lors de l'élaboration du modèle Diffusion sur l'intranet lintranet, périodiquement en automatique ou ponctuellement à la demande. Fonctions spécifiques de calcul et de présentation Outils requêteurs : possibilité de formuler des requêtes d'interrogation " ad hoc " à volonté Produits connus et utilisés dans la santé : Business Objects, Crystal Report, Cognos Report Net

26 Quelques solutions open source ETL Entrepôt de données OLAP Reporting Data Mining Octopus MySql Mondrian Birt Weka Kettle Postgresql Palo Open Report R-Project CloverETL Talend Greenplum/Bizg res Jasper Report JFreeReport Orange Xelopes Intégré Pentaho (Kettle, Mondrian, JFreeReport, Weka) SpagoBI

27 II. Le décisionnel et la santé

28 Sources GMSIH Le marché est structuré en 2 grands types de produits : les solutions blanches et les solutions pré packagées santé. Quel que soit l outil outil, le problème de l intégration de données reste entier : on observe dans ce domaine la formation de partenariats entre les éditeurs et des intégrateurs spécialistes santé.

29 Les suites logicielles dites «blanches» Outils du marché s adressant à n importe quel domaine d activité pour lesquels une modélisation spécifique des données de l établissement est nécessaire

30 Les solutions dites «prépackagées» Solutions «clé en mains» proposées par des éditeurs, dédiées au domaine des établissements de santé, et comprenant un choix de tableaux de bord, un ensemble d indicateurs di pré-formatés, et des fonctionnalités diverses (attention, ces fonctionnalités comme le périmètre d analyse qu elles recouvrent, peuvent être très variables d un éditeur à l autre). Ces solutions sont déjà modélisées selon une logique choisie par l éditeur, il reste à les paramétrer et à les «brancher» sur le SIH.

31 Plusieurs solutions techniques sont envisageables : Périmètre fonctionnel à couvrir Maturité de gestion Budget Besoin d évolutivité SID multi-sources avec données intégrées Des indicateurs très variés sur des sources métier croisées Infocentre spécifique par applicatif métier Des indicateurs très variés sur la source métier concernée Outil pré-packagé Par applicatif métier Des indicateurs «classiques» Intégration des données inter- applicatives Définition des indicateurs, des tableaux de bord et modélisation Alimentation application par application Solution blanche Solution pré packagée Santé Résultat Choix d une solution cible pour couvrir le périmètre du projet 31

32 Choix des outils : analyse comparée solution blanche / solution pré packagée

33 Solutions blanches Avantages Réponse aux besoins métier multiapplications élaborés pour des analyses multidimensionnelles sur des données croisées Expression des besoins large, sur toute l activité de l ES les Forte évolutivité Inconvénients Lourdeur de mise en œuvre, difficulté d obtention d un consensus Conduite de changement et gestion de projet importante Budget élevéé

34 Outil pré-packagé AVANTAGES Réponse standard aux besoins métier monoapplication Présentation de données hétérogènes dans un même tableau Permet d acquérir une culture de gestion Facilité de mise en œuvre => budget limité INCONVENIENTS impossibilité de croiser des données présentes dans le même tableau mais issues de sources différentes Difficulté à créer des rapports différents de ceux prédéfinis (nécessite des développements qui impliquent des coûts et des délais) L accès à des fonctionnalités supplémentaires (requêtes, rapports, simulations) n est nest pas garanti ou pas possible

35 Synthèse des grandes tendances du marché Extension de l utilisation du décisionnel au sein des entreprises, fonctionnalités intégrées dans les applications i utilisées au quotidien Essor du pilotage opérationnel à travers des indicateurs mis à jour en temps réel, une approche collaborative au travers de portails Emergence de solutions SaaS (Software as a Service) : fourniture d un service global avec la possibilité que le SID soit hébergé (en partie ou en totalité) chez un intégrateur. Percée des solutions Open Source Les éditeurs proposent désormais des tableaux de bord standard adaptés à un métier donné pour une mise en œuvre plus rapide.

36 22 éditeurs analysés Solutions blanches BUSINESS OBJECTS CEGID COGNOS COHERIS (outil statistique SPAD) INFORMATICA (ETL) MICROSOFT OPEN TEXT ORACLE PRELYTIS SAS SPSS (statistiques ti ti / datamining) Étude de marché menée par le GMSIH au 01/09/2007 Solutions pré packagées santé ABC OBJECTIF AGFA Healthcare ALICANTE AMPHAZ Cerner DRG Finance GIP CPAGE GIPSIS Champagne Ardenne : CANADA KEYRUS McKESSON SIB : SEXTANT 36

37 Outils décisionnels pour le secteur de la santé : éléments de typologie de l offre Leaders du décisionnel qui entrent dans le secteur hospitalier : SAS (SAS Suite T2A, ou SAS HIS), Prelytis (offre SPIH) Leaders du secteur hospitalier qui entrent dans le décisionnel i : McKesson (Horizon SIAP), Agfa (Orbis Decision) Hospitaliers constitués en GIP, qui ont développé ce type d outils : le GIPSIS (Canada), le SIB (Sextant), le GIP CPage (CPage) Éditeurs de logiciels spécifiques au secteur et à la lisière du décisionnel : PMSI-Pilot (suivi activité), Medifin (comptabilité analytique)

38 Autres caractéristiques de l offre Marché en pleine évolution (voir étude Gartner ) Apparition de «suites logicielles» (ex : Magellan Sextant) Difficultés : Peu d outils de simulation, pas d offre sur les analyses d effets de seuil Manque d originalité des tableaux de bord : on applique le guide, les indicateurs GMSIH ou MeaH Trop grande complexité de certains logiciels A l inverse, des logiciels dont simplicité et ergonomie sont séduisantes ne permettent pas d évoluer La plupart des outils «embarquent» des logiciels i l tiers

39 Quelques intégrateurs Business et Décision Amphaz Keyrus Sopra Ewad MIBS GIP CPAGE

40 III. Quelques pistes pour faire le bon choix

41 Tenir compte du contexte de l établissement (budget alloué, maturité de gestion ) Avoir des objectifs raisonnables Définir un phasage du projet Travailler à partir d un prototype Gérer la procédure comme un projet Se faire accompagner d experts techniques Disposer d une assistance à maîtrise d ouvrage ouvrage, le cas échéant s appuyer sur un intégrateur 41

42 Faire apparaître les points forts et les points faibles, ce qui permet de ne pas avoir de surprises : la solution parfaite n existe pas

43 Questions