- PDF Free Download

Dimension: px

Commencer à balayer dès la page:

Download ""

Victoire Edith Clermont
il y a 8 ans
Total affichages :

2 BI

3 BI

4 People

5 Built

6 Best Major BI

7 L environnement BI chez Uniprix Danny Laflamme Directeur TI Frédéric Deluen Architecte d entreprise Mathieu Guèvremont Chef de service, Gestion de la performance Nicolas Agrapart Architecte, Gestion de la performance

8 AGENDA Introduction Présentation de la solution Leçons apprises Prochaines étapes Questions

9 INTRODUCTION Uniprix Le plus important regroupement de pharmacienspropriétaires au Québec avec près de 360 pharmacies Plus de employés Un modèle d affaires basé sur une coopérative Un chiffre d affaires de plus de 1,7 milliard de dollars annuellement Une entreprise parmi les plus admirées du Québec selon Les Affaires Une entreprise détenue à 100 % par des pharmacienspropriétaires Un conseil d administration composé de pharmacienspropriétaires élus par leurs pairs

10 INTRODUCTION Contexte initial SUJETS Ventes au détail ( lignes de transactions à traiter par jour) Envoi des points Aéroplan Achats effectués chez McKesson ENVIRONNEMENT TECHNOLOGIQUE Développé en 2004 sur SQL Server 2000 Une vingtaine de cubes Data Beacon incluant plusieurs vues par cubes Rapports PHP en format PDF et Excel envoyés par courriel ou disponibles sur l intranet des pharmacies et l extranet des fournisseurs LIMITATIONS Désuétude des outils d analyse (trop compliqués et trop lents selon les utilisateurs) La modélisation demandait un ajustement substantiel pour supporter les besoins futurs et la cohésion multi-sujets Pourquoi la solution Microsoft? Technologie déjà en place et connue à l interne Technologie reconnue et éprouvée confiance dans la suite SQL Server

11 AGENDA Introduction Présentation de la solution Leçons apprises Prochaines étapes Questions

12 PRÉSENTATION DE LA SOLUTION Survol général Progress Tables Sommaires McKesson Staging Datawarehouse Achats Ventes Corpo Département Givex (Cartes Cadeaux) Datamarts Céduleur Rapports Usagers Internes Master Data Extranet Service web Intranet Serveur Web ODS Manufacturier

13 PRÉSENTATION DE LA SOLUTION Mécanisme de validation Avec l aide de la base de données Production : Nous comparons les sommaires quotidiens Nous redemandons les journées incohérentes Nous validons que nous avons bien reçu les données pour chaque jour Nous validons les valeurs dans la couche de présentation Progress Tables Sommaires McKesson Staging Datawarehouse Achats Ventes Corpo Département Givex (Cartes Cadeaux) Datamarts Céduleur Rapports Usagers Internes Master Data Extranet Service web Intranet Serveur Web ODS Manufacturier

l information pour consolidation au niveau du marché Disponible par courriel et/ou par l

14 PRÉSENTATION DE LA SOLUTION Le BI comme source de revenu Données POS Les manufacturiers et les courtiers paient pour obtenir l information de vente de leurs produits Nielsen Vente de l information pour consolidation au niveau du marché Disponible par courriel et/ou par l extranet Quelques jeux de données prédéterminés sont disponibles Directement au département TI

15 PRÉSENTATION DE LA SOLUTION Autres rôles du BI (TI) Afin de faciliter l acceptation de la solution : Mise en place d un comité BI Composé des analystes des différents départements sous la gouvernance des TI Responsabilités : Révision de l information disponible Approbation des règles d affaires dans la plateforme Révision du Pense-Bête Mise en place d une bibliothèque de jeux de données «corporatifs» Mise en place de bibliothèques par département

16 PRÉSENTATION DE LA SOLUTION Autres rôles du BI (TI) Analyse du contenu des paniers Difficulté à rendre disponible ouvertement aux analystes Analyse des promotions évènementielles La valeur ajoutée de s associer au Carnaval de Québec Profilage pour des campagnes marketing ciblées Identification des clients potentiels pour des produits naturels Suivi des coupons Impact des coupons selon leur provenance : Une infolettre Des coupons accordés lors d événements spéciaux Support pour les tirages «Achetez 3 produits Option+, présentez votre carte fidélité et courrez la chance de gagner»

17 PRÉSENTATION DE LA SOLUTION Consommation de l information à l interne Types de consommateurs vs. les outils Rapports (dynamiques ou statiques) Cubes (via Excel) PowerPivot / Excel Services PPS Direction Consomme Consomme Power User (TI) Crée Crée Consomme Crée Consomme Crée Power User (Département) Consomme Consomme Crée Consomme Utilisateur métier Consomme Consomme peu Consomme En résumé Plus démocratique Meilleur Analytique Complexe Technique Complexe Données Meilleur Analytique Meilleur Visualisation

18 AGENDA Introduction Présentation de la solution Leçons apprises Prochaines étapes Questions

LEÇONS APPRISES Les leçons techniques Il est préférable de partitionner nos tables à l avance et non à la volée Des connaissances «Admin» sur SharePoint sont

compresse jusqu à 75% des fichiers «data» Par contre, il est préférable de le faire dès le début La couche mémoire (Persitant Staging) a prouvé maintes fois son

19 LEÇONS APPRISES Les leçons techniques Il est préférable de partitionner nos tables à l avance et non à la volée Des connaissances «Admin» sur SharePoint sont nécessaires pour installer et configurer les services PowerPivot Il peut être très avantageux d utiliser la fonction de compression de SQL 2008R2 : Dans notre cas, compresse jusqu à 75% des fichiers «data» Par contre, il est préférable de le faire dès le début La couche mémoire (Persitant Staging) a prouvé maintes fois son utilité Pour les SCD de type 2, il est préférable de faire les gros traitements via du code «custom» L utilisation des «clés de Hash» améliorent grandement la performance

20 LEÇONS APPRISES Les leçons non-techniques Ne mêlons pas audiences et outils! L utilisation de maquette est maintenant l approche utilisée pour les prochains sujets Outil facile à apprendre pour les nouveaux utilisateurs Nous avons sous-estimé le support aux utilisateurs, à trois niveaux L apprentissage des données Maîtrise des outils L apprentissage à bien présenter une situation complète et concise

21 AGENDA Introduction Présentation de la solution Leçons apprises Prochaines étapes Questions

22 PROCHAINES ÉTAPES Ajout du sujet Laboratoire dans la plateforme BI Analyse des prescriptions Analyse du balancement entre les achats et les ventes Prédire l achalandage dans les pharmacies Emphase sur la consommation de l information Épauler de plus en plus nos usagers Ajout de la masse salariale Maintenance Compression des tables des ventes QA et gouvernance de données Création du centre de validation de l information Règles de validations dynamiques Diffusion personnalisée Tableau de bord centralisé de la qualité

23 QUESTIONS Questions?

Documents pareils

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