L informatique décisionnelle

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1 L informatique décisionnelle Thèse Professionnelle. Ce document est une thèse professionnelle dont la problématique est : Quelles sont les bonnes pratiques dans la mise en place d une solution décisionnelle et comment la maintenir en condition opérationnelle? Maxime Poletto 01/06/2012

2 Personnes ayant participées à la rédaction de cette thèse professionnelle : Natacha SKRZYPCZAK : Manager SII et Ingénieur Décisionnel Emmanuel LOUF : Ingénieur Décisionnel, Manager pendant 2 ans du centre de service BI pour le groupe ADEO Thibaut RECULE : Ingénieur Décisionnel Tristan WOJCIECHOWSKI : Ingénieur Décisionnel Fabrice BELLOTTI : Directeur des opérations chez SII 1

3 Table des matières Chapitre 1 :... 5 L informatique décisionnelle... 5 I. Introduction... 6 II. L état du marché Les acteurs Le marché de la BI... 7 a. Un marché en pleine croissance... 7 III. Les bases de l informatique décisionnelle Définition Les indicateurs... 8 a. Passé... 9 b. Présent c. Futur IV. Les ETL Définition Fonctionnement V. Le Data Warehouse Définition : Les principes La conservation des données a. Avantages et inconvénients : b. Différence entre les données opérationnelles et décisionnelles La Construction En conclusion VI. Les Outils de mesures Le tableau Tableau de bord Le cube L'hyper cube OLAP c. Définition d. Plusieurs solutions VII. Le data mining Définition But et utilisation du data mining Principe

4 4. Algorithmes VIII. Enjeux de l'informatique décisionnelle Le reporting IX. Les risques de l informatique décisionnelle Article du web X. Conclusion Chapitre 2 : Les bonnes pratiques de mise en place d un projet d informatique décisionnelle I. Introduction II. Analyse Définition du besoin client Étude de l'existant Bien définir les indicateurs III. Les données La définition des données La fiabilité des données IV. Les flux Rappel Création des flux Nettoyage a. Les doublons b. Les incohérences Reprise en cas d'échec Planification Bases de données intermédiaires a. Table de chargement b. Table de rejet V. L entrepôt de données VI. La gestion du changement Intégration des utilisateurs au projet Le choix de l'outil VII. Bilan en Conclusion du chapitre Chapitre 3 : Le maintien en condition opérationnelle d un projet d informatique décisionnelle I. Introduction II. La gestion des flux L intégration des données

5 2. Les fichiers La relance Les évolutions Les environnements La documentation III. Gestion des erreurs La définition de l'erreur Log d'erreur Les Alertes IV. L'intervention humaine Une équipe dédiée Un centre de service a. La gestion des incidents b. Les niveaux de services V. Bilan en Conclusion du chapitre VI. Bilan et conclusion Générale Conclusion Générale Bilan Personnel Glossaire Annexe : Questionnaire de Thèse Professionnelle I. Les bonnes pratiques de mise en place d un projet d informatique décisionnelle Quels conseils donneriez-vous pour bien débuter un projet BI? (définition des indicateurs, sélectionner uniquement les données utiles, s assurer de leur fiabilité) Quels conseils donneriez-vous pour la création des flux? (tables de chargement, gestion des rejets, reprise en cas d échec, bien planifier les flux) Quels conseils donneriez-vous pour la création de l entrepôt de données? (MCD, Outils, tables de rejet, tables de chargement, tables d état, tables de fait, tables de dimension) Quels conseils donneriez-vous pour la gestion des changements qu entraînerait un projet BI? (intégration des utilisateurs au projet) Autres conseils ou bonnes pratiques sur la mise en place d un projet BI (Expériences personnelles)? Personnes qui pourraient me renseigner sur le sujet? II. Le maintien en condition opérationnelle d un projet d informatique décisionnelle Une fois le projet mis en place, quels conseils donneriez-vous pour le maintenir en condition opérationnelle? (Gestion des erreurs, Système d alerte, Équipe dédiée, centre de service)

6 Chapitre 1 : L informatique décisionnelle 5

7 I. Introduction Par le passé, les entreprises prenaient leurs décisions selon l intuition du pôle exécutif sans l aide de l informatique. Cela était dû au fait que les outils informatiques de l époque ne permettaient pas d analyser les données, ni de faire de calculs complexes. Avec le temps et les progrès de l informatique, les entreprises ont mis à jour leur processus de récupération de données qui commençaient à s accumuler. Il fallait donc faire face à des problèmes de stockage et de compatibilité entre les divers systèmes de l époque. Tout cela rendait l exploitation et l analyse des données difficiles et coûteuses en temps. Aujourd hui, la récupération des données est beaucoup plus simple à gérer à l aide de logiciels d extraction de données (ETL). Ces logiciels stockent les données dans des entrepôts de données (data warehouse) qui permettent de stocker un très grand nombre de données. La capacité de stockage de ces entrepôts de données, permet à des outils d analyse de données, d extrapoler et ainsi fournir une aide à la prise de décision. De nos jours, il est ainsi possible pour une entreprise de s évaluer et d anticiper grâce à l informatique décisionnelle. Dans ce chapitre, nous allons définir ce qu est l informatique décisionnelle, ses composants, les différents outils qu elle utilise et enfin les risques de cette nouvelle science. 6

8 II. L état du marché 1. Les acteurs Le marché de l informatique décisionnelle est composé de nombreux acteurs, mais seulement 4 d entre eux représentent 70 % en 2007 du marché de la Business Intelligence (BI) : SAP (business object) : 22 % Oracle (Oracle BI Solutions) : 15 % SAS (SAS BI) : 14 % IBM (Cognos) : 12 % Microsoft (SSRS and SSAS) : 7 % Microstrategty : 3 % Autres Éditeurs open source: 27% En 2009, 40 à 50% du marché de la BI est composé d acteurs proposant des technologies Open Source qui sont très prisées par les entreprises de petite taille. En effet, aujourd hui, le décisionnel est utilisé par un grand nombre d entreprises de taille variable. 2. Le marché de la BI a. Un marché en pleine croissance En 2009, le marché du décisionnel était de milliards d euro rien que pour la France et 9 milliards de dollars dans le monde. En 2009, le décisionnel a connu une croissance de 5.9%, ce qui représente 3 fois celle du logiciel. On peut en conclure que le marché de la BI est en pleine croissance, et que cela n est pas prêt de changer dans la société de consommation actuelle. De plus, avec les offres Open Source, ce secteur devient accessible pour les entreprises de toutes tailles. 7

9 III. Les bases de l informatique décisionnelle 1. Définition L informatique décisionnelle (Decision Support System ou Business Intelligence) désigne les méthodes, les outils et les moyens qui permettent de collecter, consolider, modéliser les données d'une entreprise afin d'offrir une aide à la décision et de permettre au corps exécutif d une entreprise d avoir une vue d ensemble de l activité. Plus simplement, l informatique décisionnelle c est la transformation de données brutes en information puis la transformation de l information en savoir : C est ce savoir qui va fournir une aide à la décision, aux managers ou au corps exécutif d une entreprise. 2. Les indicateurs L informatique décisionnelle est généralement utilisée pour : - Prédire et/ou gérer les ventes - Evaluer le risque client (par exemple pour les banques et assurances) - Définir des comportements de population afin d aider les entreprises à définir leur cible client. 8

10 Ainsi on dit souvent qu on utilise la BI dans le passé, le présent et le futur. a. Passé La BI est souvent utilisée pour analyser le passé, par exemple, on va comparer les ventes d un produit sur plusieurs années ou sur une année afin de voir l évolution : Prenons l exemple d un produit : grâce à ce type d indicateur, nous savons où et quand il s est le mieux vendu, qui l achète et qui le vend. Le croisement de ces informations peut par exemple aider une entreprise à prévoir ses stocks. 9

11 b. Présent La BI est également utilisée dans le reporting afin d avoir une vue en temps réel d une activité. Cela permet de savoir à tout moment où nous en sommes : Généralement, on rend également ce type d information visible de n importe où avec la BI Mobile : c. Futur Enfin, grâce à des techniques scientifiques et l aide de l informatique, il est possible d obtenir des prévisions sur le futur. Par exemple les ventes de l année prochaine : 10

12 IV. Les ETL Pour résumer, nous venons de voir que la BI permet de transformer des données en information et l information en savoir, afin de générer des indicateurs très utiles. Mais comment ça fonctionne? Pour analyser les données, il est indispensable de les rassembler en un seul endroit. Or, les données d une entreprise se trouvent dans de multiples endroits et, souvent, elles ne sont pas cohérentes. Afin de rassembler et de nettoyer les données, nous utilisons un logiciel de type ETL. 1. Définition Un outil appelé ETL (Extract, Transform and Load) extrait, nettoie et importe les données dans différentes sources et les charge dans un entrepôt de données (data warehouse). 2. Fonctionnement Un ETL prend en charge différentes sources de données, en entrée et en sortie. Les principales : - SGBD relationnels, - les flux XML, - fichiers à formats fixes ou avec séparateurs (CSV). 11

13 Une fois la création d un flux d extraction-transformation-chargement terminée, celui-ci peut être déclenché régulièrement à l aide d un outil de planification de tâches, ou d ordonnancement. Il est nécessaire de nettoyer et transformer les données pour : - les homogénéiser : ceci permet de définir un format commun pour les données ; prenons l exemple des dates : si certains utilisent le format français 12/01/2012 et d autres le format us 01/12/2012, on risque une confusion de l information. - C est également l occasion de nettoyer les données et de supprimer les données anciennes ou incohérentes : par exemple, des produits sans nom ni prix a) Quelques ETL : Open Source Propriétaire Apatar IBM InfoSphere DataStage CloverETL Informatica PowerCenter Pentaho Data Integration Oxio Data Intelligence solution ETL Scriptella OpenText Genio Talend Open Studio BusinessObjects Data Integrato Cognos DecisionStream (Data Manager) Oracle / Warehouse Builde SSIS Microsoft 12

14 V. Le Data Warehouse Pour résumer, nous sommes partis de données brutes que nous avons nettoyées et transformées, mais où et comment les stocker? Nous allons stocker ces données dans une base de données particulière, appelée Data Warehouse. 1. Définition : a. Data Warehouse Un entrepôt de données (Data Warehouse en anglais) est un type de base de données utilisé pour collecter et stocker des informations provenant d autres sources de données. Toute information collectée se verra affecter une date, ou un numéro de version, afin d éviter l écrasement d une information déjà présente dans l entrepôt de données et également permettre un suivi de l évolution au cours du temps. Les informations collectées peuvent provenir de plusieurs bases de données. Parfois, les informations des différentes bases de données d une entreprise sont collectées dans un 13

15 seul data warehouse, ou alors il existe différents data warehouses en fonction du sujet ou du métier en rapport avec chaque information (datamarts). b. DataMart Un magasin de données (DataMart en anglais) est un sous-ensemble d une base de données relationnelle en informatique décisionnelle. Il est généralement exploité pour restituer des informations d un métier spécifique, constituant pour ce dernier un ensemble d indicateurs à vocation de pilotage de l activité et d aide à la décision. Un DataMart, est issu ou fait partie d un Data Warehouse, et en reprend par conséquent la plupart des caractéristiques. 2. Les principes a. L objectif : L objectif d un entrepôt de données est de stocker l information de manière détaillée, afin de permettre la prise de décisions autour des activités majeures de l entreprise. Dans un data warehouse, les données sont ainsi structurées par thèmes contrairement à celles, dans les systèmes de production, qui sont organisées par processus fonctionnel. L intérêt de cette organisation est de centraliser les informations utiles sur un sujet le plus souvent transversal aux structures organisationnelles et fonctionnelles d une 14

16 entreprise. On peut ainsi passer d une vision verticale de l entreprise à une vision transversale beaucoup plus riche en informations. Un entrepôt de données est orienté «métier», en réponse aux différents métiers de l entreprise. b. Les différents axes d analyse : Un entrepôt de données est présenté selon différents axes d analyse ou «dimensions» (exemple : temps ou population de clients, type de produits etc.). L entrepôt de données est fait pour stocker les données selon les besoins actuels et futurs de l entreprise, et répondre à tous les utilisateurs. Par conséquent, nous ne trouverons pas de règle puriste dans le stockage, ni de modélisation unique : l entrepôt de données peut contenir certaines informations plus ou moins détaillées, provenant des sources de production, nécessaires à un besoin de management, tout comme des tables de faits. c. Stables? L entrepôt de données est stable et non modifiable. Ce qui permet de conserver l évolution des informations et la traçabilité de la prise de décision. Une des règles à ne pas rater dans la conception et dans la mise à jour d un data warehouse, c est que les informations ne doivent jamais disparaître. Ainsi, la même requête exécutée à des moments différents (séparée par plusieurs mois par exemple) doit obligatoirement retrouver le même résultat. Ainsi, les données d un data warehouse ne sont jamais supprimées ni mises à jour. Eventuellement un système de purge peut être mis en place pour des données obsolètes. d. Homogénéité : L intégration d un entrepôt de données est effectuée depuis des sources d origines diverses (fichiers externes, etc). Dans un monde parfait, les données provenant d un système d information sont homogènes et l entreprise possède les compétences nécessaires à son exploitation. Mais dans notre monde, les données sont issues de diverses sources et d applications de production. Il faut alors homogénéiser les données afin d en garantir la qualité et fournir un vocabulaire commun pour les utilisateurs. 15

17 C est ici que cela se complique : afin d obtenir la transversalité recherchée, il faut que le système d information soit bien intégré. Cela n est possible qu au prix d une forte normalisation et à la gestion des référentiels de données. Tout ceci concerne les données internes mais aussi les données externes, car leur codification ainsi que leur niveau de détails, sont différents par rapport aux données internes. Il est indispensable que l intégration d un data warehouse soit réussie afin d obtenir une vision homogène de l entreprise. Pour arriver à cela, le système d information se doit d être bien structuré et, bien sûr, maîtrisé. Sans cela, l intégration est vouée à l échec car on ne peut garantir la qualité des données. e. Archivage : Le Data warehouse est archivé et donc daté, avec une conservation de l historique et de son évolution pour permettre les analyses comparatives (par exemple, d une année sur l autre, etc.). La non-volatilité permet l historisation. D un point de vue fonctionnel, cette propriété permet de suivre dans le temps l évolution des différentes valeurs des indicateurs à analyser. De fait, dans un data warehouse, un référentiel de temps est nécessaire. 3. La conservation des données 2 solutions pour conserver les données dans un data warehouse : - sous forme élémentaire et détaillée (exemple : Pour une banque : conserver chaque opération sur chaque compte client, ) si la volumétrie le permet, - sous forme agrégée, selon les axes ou dimensions d analyse prévus (mais ces agrégations sont plus souvent réalisées dans les datamarts que dans les entrepôts de données). a. Avantages et inconvénients : Données sous forme élémentaire : Les Avantages : - Un plus grand niveau de détails dans les données - Plusieurs axes d analyse - Possibilité de revenir en arrière (dans le passé) Les Inconvénients : - Nécessite plus de mémoire de stockage 16

18 Données sous forme agrégée : Les Avantages : - Les données sont rapides d accès - Nécessite moins de mémoire de stockage que la forme élémentaire - L analyse des données sera plus rapide et plus facile par rapport à la forme élémentaire Les Inconvénients : - Perte de détails dans les données b. Différence entre les données opérationnelles et décisionnelles Données opérationnelles Orientées application, détaillées, précises au moment de l accès Mise à jour interactive possible de la part des utilisateurs Accédées de façon unitaire par une personne à la fois Haute disponibilité en continu Uniques (pas de redondance en théorie) Petite quantité de données utilisées par un traitement Réalisation des opérations au jour le jour Forte probabilité d accès Utilisées de façon répétitive Données décisionnelles Orientées activité (thème, sujet), condensées, représentent des données historiques Pas de mise à jour interactive de la part des utilisateurs Utilisées par l ensemble des analystes, gérées par sous-ensembles Exigence différente, haute disponibilité ponctuelle Peuvent être redondantes Grande quantité de données utilisées par les traitements Cycle de vie différent Faible probabilité d accès Utilisée de façon aléatoire 17

19 4. La Construction Un entrepôt de données possède un modèle de données particulier : il comporte 3 types de tables : - Des tables de dimension - Des tables de faits - Des tables d agrégats Table de Dimension Table de faits Table de faits : Chaque entrepôt de données inclut une ou plusieurs tables de faits. Centrale par rapport à un schéma en étoile ou en flocons, une table de faits capture les données qui mesurent les opérations de l'équipe. Les tables de faits contiennent habituellement de grands nombres de lignes, en particulier lorsqu'elles contiennent une ou plusieurs années d'historique pour un grand projet d'équipe. 18

20 Une caractéristique clé d'une table de faits est qu'elle contient des données numériques (faits) qui peuvent être résumées pour fournir des informations sur l'historique des opérations de la société. Chaque table de faits inclut également un index multipart qui contient, comme clés étrangères, les clés primaires de tables de dimension connexes qui contiennent elles-mêmes les attributs des enregistrements de faits. Les tables de faits ne doivent pas contenir d'informations descriptives ni de données autres que les champs de mesures numériques et les champs d'index qui relient les faits aux entrées correspondantes dans les tables de dimension. Table de dimension : Les tables de dimension contiennent les données brutes non calculées. Elles contiennent des attributs sous forme de descriptions textuelles permettant de qualifier l activité. Par exemple, on peut imaginer des tables de dimensions, catégorie de produit, temps et géographie et une table de faits vente, qui est le croisement des 3 tables de dimension. 19

21 Agrégat : D'une manière générale, le mot agrégat désigne l'action d'agréger, de regrouper des éléments. En BI les Agrégats sont les résultats calculés des données contenues dans une table de faits. Exemple simple : Dans cet exemple, l agrégat «VenteGeoMoi»s contient les données agrégées des ventes (table de faits vente) en fonction de la localisation (dimension géographie) et du mois (dimension temps) 20

22 5. En conclusion En informatique décisionnelle, on traite d immenses volumes de données stockées dans des entrepôts de données qui sont des bases de données multi relationnelles dont le but est de conserver l information de la manière la plus détaillée possible. L information se voit donc attribuer un numéro de version permettant donc le retour dans le temps et le suivi de l évolution de l information. Cette base de données ne peut donc pas suivre un scénario de modélisation Merise d autant plus que le but futur de ce stockage est la recherche d information. On stocke les données de manière agrégée ou élémentaire. Le choix se fait au cas par cas. Si l on a de la place et que l on a besoin d un maximum de détails, la forme élémentaire est conseillée. Si, ce qui nous intéresse c est l économie de place dans le stockage afin de fournir des recherches rapides peu détaillées, la forme agrégée est toute indiquée. 21

23 VI. Les Outils de mesures L informatique décisionnelle permet de mesurer des indicateurs aussi appelés mesures, faits ou métriques, qui sont sur plusieurs axes d analyse, aussi appelés dimensions. 1. Le tableau Par exemple : le chiffre d'affaire, les ventes, les taxes, selon l'axe temps : par année, mois etc selon l'axe produit : famille, gamme et référence produit. On obtient donc un tableau à deux entrées : en lignes : les produits sur 3 niveaux (famille, gamme, référence), en colonnes : les années Les tableaux croisés des principaux tableurs permettent de construire ce type de tableau de bord depuis une base de données. 2. Tableau de bord Un tableau de bord est un outil constitué d indicateurs permettant d évaluer les performances d une entreprise (ou organisation) à des moments donnés ou sur une certaine période par rapport à des valeurs de référence. Certains tableaux de bord permettent de visualiser l état d une activité en temps réel. 22

24 Un indicateur est l association de plusieurs paramètres représentant l évolution d une activité (ventes, etc...). Un indicateur est toujours choisi en fonction des objectifs futurs de l entreprise. 3. Le cube Si l on travaille avec un indicateur de type tableau et que l on exprime le besoin d ajouter un axe d analyse supplémentaire, on devra alors travailler sur un cube qui possède une dimension de plus qu un simple tableau. Le champ page et les tableaux dynamiques du logiciel Excel permettent ce type de représentation 23

25 Un cube peut être représenté sous la forme d un tableau N sur N qui permet un accès direct à l information. De plus, le principe est simple à comprendre avec la forme géométrique de cet outil d analyse. Au niveau du stockage, le cube permet de stocker les données de manière agrégée avec plus ou moins de détails et offre un accès rapide à celles-ci grâce au moyen de navigation qu il propose. 4. L'hyper cube En partant du cube, si l on souhaite travailler sur un axe d analyse supplémentaire on travaillera alors sur un hyper cube. Un hyper cube est un cube qui possède plus de 3 dimensions. Un hyper cube permet d organiser un jeu de cube détaillé. Généralement on se sert d un hyper cube afin de générer tous les cas d analyses possibles, l information est alors directement accessible. Bien sûr, il est possible de naviguer dans cet hyper cube et de zoomer sur un cube ou une série de cubes. L'ensemble de ces caractéristiques définit le concept OLAP (On Line Analytical Processes). 24

26 5. OLAP c. Définition En informatique décisionnelle l OLAP (online analytical processing ) est une suite de logiciels utilisés pour l analyse sur les champs d informations selon plusieurs axes depuis 1993, le but de cette suite de logiciels étant de générer des rapports d analyse (par exemple les rapports d analyse financière) Ainsi, on peut conclure qu OLAP en informatique décisionnelle apporte une analyse précise des données dans le but de fournir une aide à la décision au manager d une entreprise ainsi qu une meilleure vision de l entreprise et de ses activités. d. Plusieurs solutions OLAP possède plusieurs déclinaisons permettant de stocker différemment les données selon les besoins de l utilisateur : R-OLAP (Relational OLAP) D-OLAP (Dynamic ou Desktop OLAP) M-OLAP (Multidimensional OLAP) H-OLAP (Hybrid OLAP) 25

27 a) R-OLAP Business Intelligence En informatique décisionnelle, R-OLAP (R pour relationnel dans la technologie OLAP) est une technologie permettant le stockage et la modélisation des données sur une structure relationnelle. Cette technologie a l avantage d utiliser les ressources déjà existantes sur une machine : il n est pas utile d investir dans une nouvelle base de données multidimensionnelles. Table de Dimension Table de faits Exemple de moteurs R-OLAP : Microsoft Analysis Services, Oracle 10g, MetaCube d'informix et DSS Agent de MicroStrategy. Dans une base R-OLAP, on ne stocke pas le cube en tant qu objet, mais plus comme un modèle en étoile comme sur l image ci-dessus. Les Avantages : possibilité de redescendre à la table de faits. peu de redondance. Inconvénient : très lent pour des requêtes non optimisées 26

28 a) Le M-OLAP: Multidimensional OLAP En M-OLAP, on travaille avec un hypercube multidimensionnel c'est-à-dire à n dimensions. Mais on agrège les données car le but de cette représentation est la rapidité d accès aux données et donc d analyse. Techniquement, on stocke dans un seul fichier tous les agrégats. Avantage : rapidité d analyse Inconvénients : niveau de détail limité car on ne stocke pas toutes les cardinalités. redondance d information b) H-OLAP: Hybrid OLAP Le H-OLAP regroupe les 2 technologies vues précédemment (en effet H pour hybrid), c'est-à-dire que l on essaye de concilier rapidité d exécution et détail des données. Techniquement, selon les données, le système utilisera l une des deux technologies. Avantage : accès rapide et détaillé Inconvénient : beaucoup de redondance. 27

29 VII. Le data mining 1. Définition Le data mining est un ensemble de techniques tirées des mathématiques et de l informatique permettant le «forage de données» c'est-à-dire la recherche d informations dans de grands volumes de données. On parle également de «fouilles» car ces recherches permettent de découvrir de l information cachée. 2. But et utilisation du data mining Le data mining traite des données hétérogènes d'un volume gigantesque. Le data mining est surtout employé dans le marketing pour : prévoir les ventes, l état des stocks, etc cibler les opérations de marketing, fidéliser les clients, cibler des niches de marché, définir des comportements de population, suivre les indicateurs de production, contrôler la qualité et détecter des défaillances, veille technologique. 3. Principe Trois étapes théoriques sont suivies : exploration, définition d'une structure, validation de cette structure. Afin d obtenir un modèle fiable, on répète le processus plusieurs fois. 28

30 4. Algorithmes Le data mining utilise et combine des méthodes statistiques et adaptatives (machine learning). Les modèles à la mode sont le bagging (voir Glossaire), qui utilise une stratégie aléatoire en réalisant une famille de modèles qui sont ensuite agrégés et le boosting, qui privilégie une stratégie adaptative (voir Glossaire). a. Exemple de modèle utilisé : Le Réseau de neurones L un des principaux modèles utilisés par le data mining est le réseau de neurones qui permet l exploration des données. Un neurone est une unité de calcul élémentaire dont le modèle est issu de certains principes de fonctionnement du neurone biologique. b. Explication du calcul : L'unité de calcul combine des entrées réelles x 1,...,x n en une sortie réelle o. Les entrées n'ont pas toutes la même importance et à chaque entrée x i est associé un poids (ou coefficient synaptique) w i. L'unité calcule d'abord l'activité d'entrée. En règle générale, pour le neurone formel, l'activité en entrée est mesurée par la somme pondérée des entrées S i w i x i. 29

31 VIII. Enjeux de l'informatique décisionnelle Nous avons vu l extraction des données depuis une base de données à l aide d un ETL puis leur insertion dans un data warehouse voire même dans des datamarts. Ces entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question «Que s est-il passé?», mais ils peuvent également être conçus pour répondre à la question «Pourquoi est-ce que cela s est passé?» et à la question «Que va-t-il se passer?». Dans un contexte d analyse en temps réel, ils répondent également à la question «Que se passe-t-il en ce moment?», voire dans le cas d une solution d entrepôt de données actives, «Que devrait-il se passer?». 1. Le reporting Le reporting est l ensemble des comptes rendus permettant à une entreprise de suivre son activité. Cela permet à l entreprise de s évaluer grâce à la création périodique de rapports et de bilans analytiques sur son activité. Ces rapports sont souvent destinés au manager ou au corps exécutif. Le but de ces rapports et bilans réguliers est de faire un point ponctuel sur la stratégie de l entreprise et ainsi permettre d évaluer les moyens mis en œuvre. Mais ils fournissent également une aide à la décision pour les choix stratégiques et économiques de l entreprise. Le reporting est l'application la plus utilisée de l informatique décisionnelle, il permet au corps exécutif : de sélectionner des données sur une certaine période (production, secteur, etc...), de trier, regrouper ou répartir ces données selon les critères de leur choix, de réaliser divers calculs (totaux, moyennes, écarts, comparatifs en diverses périodes, etc...), fournir une représentation des résultats, synthétique ou détaillée, selon leurs besoins ou les attentes des dirigeants de l entreprise. Le reporting n est pas comme la suite de logiciels OLAP, un logiciel d aide à la décision, mais plutôt un logiciel d évaluation pour l entreprise. 30

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