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1 SQLI Mag numéro #09 Février 2013 spécial business intelligence tendances et cas d entreprise

2 la business intelligence pour tous À l instar de l ensemble des métiers de l entreprise, les directions de la Communication doivent elles aussi répondre avec efficacité, précision et rapidité à des enjeux de plus en plus complexes. Garantes de l image, du rayonnement de l entreprise et de la diffusion d une information pertinente auprès de leurs différentes cibles tant internes qu externes elles doivent disposer de données qualifiées sur lesquelles s appuyer afin de concevoir et relayer des campagnes originales et attractives et ainsi se démarquer de la concurrence. Cependant, si les éditeurs ont accéléré l amélioration de leurs solutions décisionnelles en termes de performance, d ergonomie et de convivialité, les rendant ainsi plus accessibles et simples d utilisation pour les directions et équipes Finance, Gestion, Marketing et Ventes Marketing, les directions de la Communication peinent quant à elles à bénéficier d outils qui leur sont dédiés. Prenons un exemple : les RP. Comment adresser la bonne information, selon la bonne formule, au bon moment, au bon support et au bon interlocuteur? Les bases de journalistes sont rarement bien qualifiées, loin d être mises à jour en temps réel et les interfaces des outils de gestion des RP sont de leur côté complexes et peu attractives. Résultat : le magnifique communiqué que vous avez travaillé avec soin est au mieux jeté telle une bouteille à la mer Imaginons alors qu il existe un dispositif BI permettant de collecter, consolider et analyser des informations émanant de sources multiples supports print, online, TV, radio, article signé par tel auteur, sur telle thématique, prise de parole sur les réseaux sociaux, planning rédactionnel des différents médias, etc. vous pourriez alors adresser l information à la bonne personne, voire même anticiper ses besoins en lui délivrant une matière précieuse pour étayer ses futurs articles / dossiers Un système BI pourrait même vous faire des propositions Loin d être réservée aux seuls experts, la Business Intelligence nous concerne tous. Parce qu une bonne décision est une décision qui s appuie sur des données/faits solides, établis. Parce qu un accès simple à ces données clés au moment approprié rend l entreprise proactive. Dans ce numéro, nos spécialistes décryptent pour vous les grandes tendances de la BI et proposent leur vision de ses impacts sur les métiers de la Finance, des Achats, de la Production ou encore du Marketing et des Ventes. Leur discours est étayé par des cas d application variés. Bonne lecture! Christine Julien Directrice de la Communication

3 Sqli Mag // le fil d information 100% clients Numéro #09 Semestriel Février 2013 Direction de la Communication Immeuble Le Pressensé 268, avenue du Président Wilson La Plaine Saint-Denis Tél. : +33 (0) Directrice de la publication : Christine Julien Rédacteur en Chef : Jonathan Pitcher Rédactrice en Chef Adjointe : Élodie Asselineau Rédaction : Jonathan Pitcher Élodie Asselineau Anthony Donnet Pierre Bourguet Arnaud Muller Michel Hoefkens Vincent Molinero Élise Dupont Thierry Deliens Thomas Gommes Claudie Costes-Druilhe Bouchra Carchaf Stéphane Clerjaud Maquette : 1984 Directeur de Création : Jimmy Pina Directeur Artistique : Mélanie Duflo Illustrations : Jérôme Hervé Crédits photo : Lorraine Bordes-Süe Jimmy Pina Contactez-nous : 02 Edito SqliMag spécial business intelligence_ introduction simplexité_140 talents_ big data big data beautiful_in-memory APPLIANCE_5 appliances certifiées_ la visualisation des données_sap businessobjects design studio_ innovation business intelligence mobile_conseil régional de basse normandie_ interfaces naturelles_partenariat sqli et roambi_la bi collaborative_ 34 metiers bi & finance_borealis_bi & collectivités_bi & achats_ c10_bi & marketing, ventes_segafredo zanetti france_ tessenderlo group_aircelle_centre de services_

4 Introduction SIMPLEXITé UNE INFORMATION SIMPLE a PARTIR DE DONNeES COMPLEXES des decisions avisees et une performance optimisée La BI n est ni un outil, ni un domaine de niche. Ce n est pas non plus un concept pour experts informaticiens, mais une idée simple et accessible à tous : la volonté d asseoir la prise de décisions sur des faits et non sur des suppositions. Chaque décision importante de l entreprise moderne (contrôle des coûts, gestion de la relation clients, pilotage de la masse salariale, logistique, direction financière, etc.) doit pouvoir s appuyer sur des faits car une bonne information conduit à des décisions avisées et à de meilleurs résultats. Produire des données pertinentes et fiables Jonathan Pitcher Marketing & Communication EoZen La Business Intelligence vous octroie les chiffres clés indispensables au pilotage de votre activité, l information nécessaire à la prise de décisions stratégiques et opérationnelles. Néanmoins, cette information qu il faut consolider se trouve disséminée un peu partout dans l entreprise et ses filiales éventuelles, les collectivités, et trouver le scénario adapté à chaque utilisateur est souvent plus délicat qu il n y paraît car tous les acteurs d une activité n ont pas les mêmes besoins ; les rapports de direction et les feuilles de route des différents métiers ne synthétisent pas les données de manière identique. Le challenge principal de la BI consiste donc à produire des données pertinentes et fiables à partir de données éparses et hétérogènes. Nous vous aidons à gérer et maîtriser des systèmes d information décisionnels fiables Or, cet édifice que constitue l information décisionnelle peut paraître quelque peu labyrinthique. Et la maturité des solutions logicielles et matérielles des éditeurs, aussi merveilleuse et enthousiasmante qu elle soit, rajoute quelques degrés à l échelle de complexité. En effet, si la puissance des configurations actuelles permet de tenir des promesses de performance totalement inédites puisque les défis technologiques du volume des données, de la vitesse de leur traitement et de leur accessibilité ont été relevés, jamais le rôle des intégrateurs ne s est imposé avec autant d évidence, car en relevant ce nouveau défi de performance, les éditeurs ont libéré un énorme potentiel qui doit être maîtrisé et canalisé. L émergence des Big Data et des systèmes In-Memory métamorphose la nature des données, transformant cette matière première en énergie pure et alimentant votre business, mais conduisant la déjà délicate tâche de consolidation et d exploitation sur des nouveaux sommets de complexité. À travers notre entité EoZen, l ambition de SQLI est de répondre à cette nouvelle donne du marché et de vous aider à produire une information simple et rapide à partir de données toujours plus complexes.

5 140 TALENTS pour relever le défi de la simplexité Notre expertise au service de votre performance Pour relever ce défi de la simplexité, nous combinons d indispensables atouts. D abord, une triple expertise pour les métiers (finance, achats, ventes, marketing, stock, logistique, RH, etc.), les technologies et la méthodologie (CMMI, Agile) pour les projets décisionnels. UN accompagnement qui couvre tous les domaines de la BI SQLI Mag numéro #09 Introduction 05 Pour vous conseiller, vous guider dans l exploitation et l exploration de vos données et optimiser vos performances, la distribution intelligente de nos 140 talents s articule autour de trois axes : un axe Enterprise Performance Management (EPM), un axe BI à proprement parler, et un axe Enterprise Information Management (EIM). Cette expertise nous l exprimons au travers de notre accompagnement, qui couvre exhaustivement tous les domaines de la BI. Du conseil à la formation, en passant par l intégration et le support, nous maîtrisons toute la chaîne des interventions requises pour mettre en œuvre votre solution et nos interventions techniques et fonctionnelles restent transparentes pour vos métiers. Atouts auxquels s ajoute encore la force de l innovation, véritable culture d entreprise déclinée sous toutes ses formes. Nos innovations technologiques et pour les usages défont les entraves qui cantonnaient jusqu ici votre stratégie dans un périmètre fonctionnel prédéfini, fixe. Ainsi, autonome ou en complément naturel Recouvrez la liberté d exprimer pleinement vos besoins et redevenez maître de votre stratégie d autres progiciels, la BI devient si incontournable que son essor n a plus d équivalent. Omniprésente, on la retrouve jusque sur les smartphones et les tablettes pour visionner vos Simplexité : tableaux de bord où que vous soyez et même piloter votre activité à plusieurs avec les nouveaux outils d intelligence collaborative (social BI). En recouvrant la liberté d exprimer pleinement vos besoins, vous redevenez maître de votre stratégie. Nous vous accompagnons pour définir et structurer cette stratégie, comprendre vos besoins et atteindre les objectifs que vous définissez. Produire une information simple à partir de données complexes. Anthony Donnet Directeur BI EoZen

6 IN-MEMORY COMPUTING. L EXPERTISE D EOZEN EN MATiÈRE DE BIG DATa

7 VOUS APPORTE FLEXIBILITÉ, VITESSE ET LA MAÎTRISE DE DONNÉES TOUJOURS PLUS VOLUMINEUSES.

8 BIG DATA is BEAUTIFUL! Big Data LA FAMILLE S AGRANDIT MEGA, GIGA, TERA, PETA, EXA, ZETTA, YOTTA Pierre Bourguet Consultant BI EoZen Le Big Data est devenu une réalité marketing et technologique, à l usage incontournable : simplement parce que les gisements de données électroniques ont beaucoup grandi en 50 ans d informatisation des processus métiers. Pourtant, si l on a raison de parler de l information comme d un nouvel or blanc, à l instar du pétrole, pour profiter de ce néo-eldorado il faut maîtriser l exploration des gisements potentiels, l extraction des données disponibles, l exploitation des informations pertinentes et le raffinage des connaissances utiles. Souhaitons que ce nouvel usage profite autant à ses utilisateurs qu à ses promoteurs.

9 RETOUR AUX SOURCES... DE DONNéES Au-delà de l héroïsme technologique auquel elles nous ont habitués, les DSI nous ont fait passer de l ère du système informatique à celle du service d information. Incontournable mais intégrée comme l électronique et l automobile, l informatique se dédie désormais aux usages des informations qu elle produit. Aujourd hui, le phénomène Big Data met les DSI face à un nouveau défi : la maîtrise de la valeur donnée. Et si la finalité reste la même l analyse de données pour produire de l information un projet Big Data ne se résume pas à la mise en œuvre d un Big Data Warehouse. Un service d information Big Data doit être vivant par ses flux d alimentation en continu, intelligent par son modèle de données vectoriel, réactif par la fabrication d informations contextuelles en temps réel, et collaboratif par ses fonctions d analyse embarquées In-Memory. UNE ARCHITECTURE MASSIVE Les modules technologiques impliqués dans un projet Big Data sont plus nombreux encore que pour la construction d un service d information décisionnel classique, alors même que les fonctionnalités fournies restent globalement les mêmes : collecte des données opérationnelles, intégration des informations nécessaires aux analyses fonctionnelles, production de connaissances pour l optimisation des processus. La plus grande complexité technologique d un service d information Big Data est induite par la nécessité de bénéficier d un ordre de grandeur supplémentaire de performance dans tous les registres de fonctionnalités : alimentation en continu, stockage illimité, analyse en temps réel. Un service d information Big Data doit être vivant, réactif et collaboratif Par exemple, ne serait-ce qu au niveau du stockage des données, qui sont par définition diverses, partitionnées et réparties dans un système Big Data, les techniques à orchestrer seront plus nombreuses. NEW DEAL Aujourd hui, les entreprises utilisatrices du Big Data sont les moteurs de recherche comme Yahoo! ou Google, les réseaux sociaux comme Facebook, Twitter ou LinkedIn, des sites de e-commerce comme ebay ou Amazon, ce dernier l utilisant aussi pour ses services de Cloud Computing. En résumé, des entreprises à visée planétaire, installées outre-atlantique, tombées dans la marmite internet dès la naissance : des «pure players». Pourtant, il serait prématuré d en conclure que le Big Data est réservé aux grandes entreprises et administrations et qu elles seules pourront tirer une valeur ajoutée de son usage. En effet, comme l automobiliste utilise le réseau autoroutier sans l avoir construit, les organisations commerciales ou publiques, quelle que soit leur taille, et les individus eux-mêmes pourront bénéficier de l usage des services d information Big Data, moyennant contribution bien sûr. Avec l exploitation massive de données une nouvelle matière première née et l information est en passe de subir la loi de son propre marché. Sa commercialisation, envisagée pour l instant comme l a été celle de l énergie, promet d être une manne financière pour ceux qui contrôleront sa chaîne de production de bout en bout (Business to Business et Business to Consumer). Alors, plus qu un nouveau service à valeur ajoutée bâti sur un modèle marketing relativement classique, un service d information Big Data devra être fondé sur une nouvelle équation qu on pourrait résumer ainsi : Consumer to Consumer = Consumer to Business + Business to Consumer SQLI Mag numéro #09 Big Data 09

10 Big Data flux de données d'un système décisionnel FLUX DE DONNÉES SOURCES DE DONNÉES DONNÉES SOURCES DONNÉES RÉPLIQUÉES TRANSACTIONS DONNÉES DE GESTION PROCESSUS DE TRANSFORMATION RÉFÉRENTIELS MÉTIERS AUTRES SOURCES RÉCUPÉRATION DES DONNÉES DONNÉES DE RÉFÉRENCE DONNÉES COMPLÉMENTAIRES RÉPLICATION DES DONNÉES SYSTÈME SOURCE SYSTÈME DE RÉPLICATION

11 DONNÉES EXTRAITES DONNÉES NORMALISÉES DATA WAREHOUSE INFORMATIONS INTÉGRÉES INFORMATIONS RESTITUÉES EXTRACTION DES DONNÉES NORMALISATION DES DONNÉES TRANSACTIONS TABLES DE RÉFÉRENCE COLLABORATEUR CLIENT PRODUIT INTÉGRATION DES INFORMATIONS COLLA- BORATEUR CLIENT TABLES DE RÉFÉRENCE TRANSACTIONS CALENDRIER RESTITUTION DES INFORMATIONS RAPPORTS,TABLEAUX DE BORD, REPORTING AD-HOC SUIVI EXPORT SQLI Mag numéro #09 Big Data 11 CALENDRIER PRODUIT ANALYSE PILOTAGE SYSTÈME D INFORMATION DÉCISIONNEL SYSTÈME D EXTRACTION SYSTÈME DE NORMALISATION SYSTÈME D INTÉGRATION SYSTÈME DE RESTITUTION

12 Big Data IN-MEMORY APPLIANCE POUR EXPLOITER VOS DONNéES EN TEMPS ReEL SAP HANA PLeBISCITeE PAR LES UTILISATEURS Depuis son lancement fin 2010, l appliance SAP HANA (SAP High Performance Analytic Applicance) a fait naître une véritable excitation. Plus globalement, c est le concept du In-Memory computing qui se répand comme une réponse potentielle au challenge des Big Data. Un phénomène nouveau Arnaud Muller Consultant BI EoZen Lors du SAPPhire qui s est tenu en mai dernier à Orlando, Vishal Sikka, CTO SAP, annonçait que SAP HANA avait conquis 353 clients en un an seulement pour un chiffre d affaires généré de 200 M... C est le lancement de produit le plus Il désigne la technologie qui permet de traiter des quantités massives de données dans la mémoire principale du serveur. Cette technologie se différencie des systèmes de gestion de base de données traditionnels qui La rapidité, c est précisément l ADN même de SAP HANA rapide de SAP! La rapidité c est précisément l ADN même de SAP HANA. Revenons sur ce phénomène qui sème un vent de renouveau sur l informatique décisionnelle. Que recouvre ce nouveau concept d In-Memory? emploient un mécanisme de stockage sur disque, sorte de goulet d étranglement des données. Parmi les dernières surprises révélées par l éditeur allemand, celle qui démontre la capacité de SAP HANA de traiter jusqu à 100 To de données... en mémoire vive!

13 Plateforme SAP HANA AUTRES APPLICATIONS SAP NETWEAVER WAREHOUSE BUSINESS TECHNOLOGIE DE CALCUL SAP IN MEMORY EXPRESSION MULTIDIMENSIONNELLE MOTEUR DE CALCUL ET DE PUBLICATION BASE DE DONNÉES SAP IN-MEMORY SQL SERVICE DE GESTION DES DONNÉES BUSINESSOBJECTS BI SERVICES AUX UTILISATEURS DE BI SOLUTIONS SAP SQLI Mag numéro #09 Big Data 13 SAP BUSINESS SUITE LOGICIEL TIERS Source : Livre Blanc SAP In-Memory Appliance (SAP HANA) : La nouvelle vague de technologies de calcul en mémoire SAP Figure : Logiciel SAP In-Memory Appliance (SAP HANA) ADMINISTRATION ET MODÉLISATION DES DONNÉES SERVICES DE RÉPLICATION EN TEMPS RÉEL SERVICES D'INTÉGRATION DES DONNÉES

14 FONCTIONS CLÉS & AVANTAGES Analyse en temps réel : analyser les opérations d une entreprise utilisant d énormes volumes d informations détaillées alors même que les opérations sont en cours Technologie en mémoire polyvalente : explorer et analyser instantanément toutes les données transactionnelles et analytiques en temps réel à partir de la quasi-totalité des sources de données Modèles analytiques adaptables : créer des aperçus flexibles présentant très rapidement les informations analytiques Accès flexible aux données : ajouter des données externes aux modèles analytiques permettant l intégration de données issues de l ensemble de l organisation Ainsi, on imagine facilement quelques avantages : Répondre à des questions complexes sur l ensemble d une chaîne d approvisionnement Changer instantanément le mode de distribution des produits à partir de la consommation réelle et la disponibilité immédiate des produits Instantanément prévoir les besoins des clients et les opportunités de profits qui s y rattachent Prévoir les flux de trésorerie pour gérer les collections, les risques et emprunts à court terme en temps réel HANA EN BREF VOLUME VITESSE Le temps d accès en mémoire est fois plus rapide que sur disque Le chargement a lieu en quasi temps réel avec Replication Server Aperçu de l entreprise en temps réel grâce à une analyse des opérations à mesure qu elles ont lieu VOLUME De très gros volumes de données peuvent être traités Les données sont compressées par un facteur de 6 FLEXIBILITÉ FLEXIBILITÉ IN MEMORY VITESSE HANA accède directement aux données de détail Plus besoin d agrégat ni de duplication des données La modélisation des données peut être revue régulièrement, simplement, et prendre effet immédiatement TECHNOLOGIE LOGICIELLE ET INFRASTRUCTURE MATéRIELLE SAP HANA est une appliance, qui associe la technologie logicielle de l éditeur à une infrastructure matérielle apportée par des partenaires constructeurs (HP, IBM, Fujistu, Cisco, Dell). Avec HANA, SAP revoit la pile logicielle classique (applications OLTP, EAI, ETL, DW, OLAP, BI) et la simplifie en mettant tout dans une base centralisée en mémoire. La plate-forme permet ainsi d analyser les données transactionnelles et analytiques en quasi temps réel à partir de données SAP et non SAP. Les données d exploitations SAP sont capturées en mémoire à mesure qu elles se présentent au travers d un mécanisme de réplication (Sybase Replication Server). Les données non SAP peuvent quant à elles être chargées en mémoire à travers SAP Business- Objects Data Services. L ensemble est ensuite consommable pour analyse, exploration, reporting au travers de la suite SAP BusinessObjects BI. Dans la grande distribution par exemple, HANA peut servir à calculer les promotions en temps réel, en fonction des ventes enregistrées à un moment donné sur les lignes de caisse ou à proposer des promotions ciblées aux clients enregistrés dans le programme de fidélité pendant que ceux-ci se trouvent sur la surface de vente. C est par exemple dans cette voie que s est engagée le distributeur japonais Yodobashi. Avec HANA, ce dernier a réduit les temps de calcul de son programme de fidélité pour ses 5 millions de clients de 3 jours à 2 secondes. DES ANALYSES DIRECTEMENT SUR LES DONNeES DE PRODUCTION La capacité de l informatique In-Memory à proposer des analyses directement sur les données de production étend le champ d investigation des équipes métier et de la DSI dans de nombreux secteurs d activité. Ainsi, avec HANA, SAP remet sur le devant de la scène des scénarios que les entreprises avaient écarté en raison des limites techniques des architectures décisionnelles actuelles. Dans ces nouveaux scénarios, la saisie d une information se traduit par un effet immédiat, une prise de décision.

15 Big Data 5 APPLIANCES CERTIFIÉES performances et volumétries LES CONSTRUCTEURS ASSOCIéS à L IN-MEMORY COMPUTING BY SAP Dans la nouvelle ère du Big Data et de l In-Memory rien ne serait possible sans l évolution technologique de la puissance du hardware. En effet, cette capacité à stocker de la donnée en mémoire et non plus sur les disques durs ouvre de belles perspectives quant aux performances de nos systèmes d information BI. Anthony Donnet Directeur BI EoZen SQLI Mag numéro #09 Big Data 15 eozen partenaire sap SAP HANA est une Appliance : un logiciel associé à un matériel préconfiguré répondant aux caractéristiques de la solution. La partie matérielle (des serveurs préconfigurés) est aujourd hui proposée par 5 constructeurs certifiés par SAP : HP, IBM, FUJITSU, CISCO, DELL. Ceux-ci fournissent différentes gammes de serveurs afin d être en phase avec les exigences des clients sur les performances et les volumétries. Fort de sa culture de l innovation, le positionnement d EoZen s est naturellement imposé en tant que partenaire SAP. Nous disposons de collaborateurs certifiés sur la solution. Afin de parfaire notre démarche il était important de nouer un partenariat solide avec un constructeur et nous nous sommes rapprochés d IBM, constructeur avec lequel nous partageons le goût de l innovation et le sens de l engagement auprès des clients. Ce partenariat commercial et technique nous permet de mettre des appliances SAP HANA à disposition de nos équipes et de proposer à nos clients la réalisation de POC (Proof of Concept) en lien avec leurs problématiques business. Nous avons réuni tous les atouts pour démarrer votre projet In-Memory dans les meilleures conditions. Fort de sa culture de l innovation, EoZen s est naturellement imposé en tant que partenaire SAP

16 Big Data LA VISUALISATIOn DES DONNeES de nouveaux formats engageants L INTELLIGENCE HUMAINE COMME INTERFACE DE L INFORMATION Notre capacité à collecter des données est aujourd hui complètement inédite car elle n a jamais été aussi grande. La technologie nous permet à présent de rassembler, stocker, et reproduire des données de manière performante et économiquement abordable. Michel Hoefkens Consultant BI EoZen de l'abondance aux bénéfices Dès lors, le défi que pose ce changement à l écosystème de l information décisionnelle se résume dans notre capacité à traiter cette abondance nouvelle et à en tirer l ensemble des bénéfices contenus comme une promesse dans cette ressource opulente. Et à mesure que leurs données complexes croissent de façon déstructurée, un nombre toujours plus important d entreprises souhaitent participer à cette pêche miraculeuse. Néanmoins il apparaît clairement que nos outils traditionnels, rapports et autres tableaux, sont inadaptés et sous-proportionnés pour s attaquer au challenge naissant des données massives. Les capacités perceptives humaines s imposent comme la seule véritable approche envisageable pour l appréhension de volumes de données très vastes et l identification de phénomènes particuliers, de tendances. Par conséquent, la présentation des données doit désormais migrer vers de nouveaux formats, visuels. FAUT-IL VOUS FAIRE UN DESSIN? Nous avons souvent recours à une image ou à un dessin pour expliquer un message difficile, car illustrer son propos permet souvent de l éclaircir et de progresser vers une conclusion. C est pour cette raison que les élèves ingénieurs reçoivent des leçons de croquis à l université,

17 En matière de BI, la signalisation correspond aux formats visuels qui stimulent notre perception du danger ou d une alerte. Nous la retrouvons essentiellement dans les tableaux de bord (dashboards et scorecards) afin d apprendre à exposer de manière plus simple des problèmes complexes et bien évidemment à présenter de manière intelligible leurs solutions à des profanes. Ces deux exemples assez banals montrent toute la puissance d une illustration graphique. Alors que ce constat paraît évident, il est surpre- SIGNALISATION ET EXPLORATION DES DONNeES La Business Intelligence a recours à deux formes différentes de visualisation des données : la signalisation et l exploration. Nous portons naturellement plus d attention aux messages qui sont perçus en priorité par notre cerveau reptilien. Cette partie de notre cerveau est peu cognitive, mais répond la première lorsqu elle se trouve stimulée par des signaux alimentaires, sexuels ou de danger. Puisque l alimentation en général et le sexe en particulier sont communément peu admis dans nos environnements de travail, SIGNALISATION : L INFORMATION DeCISIONNELLE EN UN CLIN D œil Qu est-ce qu un tableau de bord? Selon Stephen Few 1, un tableau de bord se caractérise par la présentation sur un seul écran d une information et de ses résultats perceptibles immédiatement. Un tableau de bord est une représentation nant que les informations professionnelles que nous manipulons tous les jours nous soient surtout présentées sous forme de textes et chiffres distribués en rapports et tableaux. focalisons-nous sur les signaux de danger et d alerte. En matière de BI, la signalisation correspond aux formats visuels qui stimulent notre perception du danger ou d une alerte. Nous la retrouvons essentiellement dans les tableaux de bord (dashboards et scorecards). Cependant, la visualisation des données peut également servir de vecteur d exploration. L exploration visuelle des données est une méthode très efficace et pour tout dire, unique et irremplaçable pour plonger dans les Big Data, autrement impraticables. visuelle de l information la plus importante et nécessaire pour atteindre un ou plusieurs objectifs, entièrement contenue sur un seul écran [d ordinateur] de sorte qu elle puisse être perçue d un seul coup d œil 2. SQLI Mag numéro #09 Big Data 17 1 Auteur de «Show Me the Numbers : Designing Tables and Graphs to Enlighten», Analytics Press, 2004, Stephen Few a plus de 20 ans d expérience dans le conseil et l éducation à la Business Intelligence et dans l architecture de l information. Il participe aux conférences organisées par le Data Warehousing Institute (TDWI) et DCI, ainsi qu au programme de formation MBA à la Haas School of Business de l U.C. Berkeley. 2 Stephen Few, «Dashboard confusion» 20 mars 2004

18 Big Data L EXPLORATION VISUELLE POUR L ANALYSE ET LE DATA MINING Représentation en treemapping avec SAP Visual Intelligence de la faim dans le monde par pays le treemaping Le treemapping est une technique de représentation de données hiérarchiques dans un espace limité, comme l'écran d'un ordinateur. Au début des années 1990, Ben Shneiderman, un professeur à l'université du Maryland, se trouva confronté à un problème récurrent de manque d'espace disque sur le serveur de son laboratoire, équipé à l'époque d'un disque de 80 Mo. Les quatorze clients ayant accès au serveur remplissaient tout l'espace disque disponible. Il lui fallait un outil permettant de savoir comment l'espace était utilisé, quels étaient les fichiers les plus volumineux et qui en étaient les propriétaires. Frustré par les outils traditionnels représentant les arborescences sous forme de diagrammes nœuds-liens, Dr. Shneiderman conçut les Treemaps. L'idée sous-jacente consiste à répartir l'espace de représentation (l'écran ou le papier) entre les différentes entités de l'arborescence et d'associer à chacune d'entre elles un rectangle dont la taille et la couleur réflète des attributs de l'entité correspondante. Cette technique de visualisation d'information permet à l'utilisateur final de reconnaître facilement des motifs graphiques pouvant traduire des relations complexes au sein des données, La finalité de l exploration (data mining) n est pas l analyse en profondeur de données massives, mais l identification de corrélations, de liens et de tendances parmi des données vastes et éparses. Une fois les grandes tendances identifiées, on peut analyser les corrélations et examiner les données. Mais lorsque les données sont présentées sous forme de textes et de chiffres, la quantité qu une personne peut examiner se limite environ à une centaine d articles, soit une goutte d eau dans la mer lorsqu il s agit d examiner des jeux de données comportant des millions, des milliards de yotta-octets d enregistrements. Ainsi, le processus d exploration visuelle semble la méthode crédible de génération d hypothèses directrices pour l examen de grands volumes de données. La visualisation des données permet aux utilisateurs de survoler des ensembles, d avoir un aperçu global et de formuler des UN DéFI à RELEVER La visualisation des données est indispensable à la Business Intelligence pour le reporting et le pilotage ainsi que pour l exploration et l analyse. L exploration des Big Data est un problème difficile et complexe pour lequel les grandes capacités de l œil humain pour la reconnaissance de formes et la détection d ensembles corrélés semblent particulièrement adaptées. Et lorsque l exploration visuelle se combine avec des techniques d analyses automatiques, elle permet d atteindre sa valeur la plus importante. Si nous parvenons à relever ce défi de la visualisation des données et à la rendre conviviale hypothèses de travail quant à l information que recèlent les grands volumes de données. L exploration visuelle peut également servir à valider ces hypothèses, même si des techniques statistiques et automatiques dédiées existent. Néanmoins, sans identification préalable des corrélations et tendances et sans filtrage du bruit, aucune exploration automatisée n est possible. La première étape de l exploration consiste donc à filtrer une vue d ensemble et à délimiter des zones pertinentes pour une analyse. Les techniques de visualisation sont multiples, des graphiques X/Y aux graphiques à barres en passant par les camemberts et jusqu aux scénarios plus complexes tels que les graphiques à géométrie transformée, à densité de pixels, etc. Parfois la combinaison de plusieurs techniques produit également des résultats intéressants. et accessible depuis n importe lequel appareil (ordinateurs, smartphones, tablettes, etc.), elle sera non seulement économiquement utile, mais également agréable à l utilisateur de systèmes d information décisionnels, qui se verra soulagé du fardeau des modèles complexes et douloureux d exploration des données. Tout l art de la BI consiste à présenter simplement des problématiques complexes. De données hétérogènes et dispersées, il faut parvenir à une information consolidée et facile à appréhender. Notre vision de la Simplexité pour la BI est étroitement liée aux challenges de la visualisation.

19 ARCHITECTURE STANDARD D UN SYTÈME DÉCISIONNEL BUSINESS INTELLIGENCE MANAGEMENT DE LA PERFORMANCE REPORTING DATA WAREHOUSE DATA MINING SQLI Mag numéro #09 Big Data 19 CHARGEMENT TRANSFORMATION EXTRACTION BASE DE DONNÉES TRANSACTIONNELLE

20 Big Data L exploration visuelle des données est une méthode très efficace et pour tout dire, unique et irremplaçable

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