2014/2015. Rapport 4 REALISE PAR : ISMAIL NAIT ABDELLAH OUALI SOUFIANE HOURRI MOHAMED OUSSAFI ENCADRE PAR : MME L.LAMRINI ANOUAR OUFQIR SMARTSIR

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1 2014/2015 Rapport 4 REALISE PAR : ISMAIL NAIT ABDELLAH OUALI SOUFIANE HOURRI MOHAMED OUSSAFI ENCADRE PAR : ANOUAR OUFQIR MME L.LAMRINI SMARTSIR

2 Table des matières Introduction... 2 Choix de l outil pour l analyse des données... 2 MDX Multidimensional Expressions... 2 Présentation de SAIKU... 3 Présentation... 3 Saiku-Analytics... 3 Saiku-Reporting... 5 Les fonctionnalités de SAIKU... 5 Installation SAIKU Analytics... 7 Traitement Besoins du Client... 9 Q1 : La moyenne des ventes par année, région, catégorie Q2 : Pour chaque année, le total des ventes ainsi que le total des ventes par catégorie Q3 : les totaux de ventes par année selon la dimension catégorie, ainsi que selon la dimension client (nom du client) Q4 : Les moyennes mobiles des ventes à 3 mois pour chaque catégorie de produit Conclusion

3 Introduction Après le choix et l installation de la plateforme PENTAHO pour traiter l analyse des ventes de la société ADEX, le groupe a mettre son cout pour ce projet ainsi son avancement, et dans ce rapport on va présenter notre outils de Reporting (Génération des rapport), l outil Saiku Analytics afin de répondre les besoins du notre client ( ADEX ), puis en terminant notre rapport avec conclusion générale sur la réalisation du projet. Choix de l outil pour l analyse des données Afin de répondre au besoin de la société ADEX, qui demande des rapports détaillés sur l analyse de ses ventes, on est devant un multiples choix d outils de Reporting. Plusieurs applications existent dans ce domaine : CDE DASHBOARD Saiku Analytics Pivot4J Analytics Pentaho Analytics Shell Parmi ces différents choix on a choisie l application Saiku Analytics car la plus récente avec une interface simple à manipuler, riche en documentation et qui offre plusieurs choix au niveau des chartes graphiques. Cette application utilise le langage MDX pour générer les statistiques en format tableau ou en format graphique (charte). MDX Multidimensional Expressions Le MDX est un langage de requête pour les bases de données OLAP, analogue au rôle de SQL pour les bases de données relationnelles. C'est aussi un langage de calcul avec une syntaxe similaire à celle des tableurs. Le langage des expressions multidimensionnelles possède une syntaxe appropriée à l'interrogation et manipulation des données multidimensionnelles mémorisées dans un cube OLAP1. Bien qu'il soit possible de traduire certaines expressions dans le langage SQL traditionnel, cela nécessite une syntaxe SQL souvent maladroite même pour des expressions MDX très simples. MDX a été adopté par une large majorité de fournisseur de la technologie OLAP et est devenu un standard de facto pour les systèmes OLAP. 2

4 Présentation de SAIKU Présentation Saiku Analytics est une solution de navigation multidimensionnelle, de création et de partage de rapports, intégrable au serveur Pentaho BI dès la version communautaire. Elle est composée de deux outils : Saiku Analytics pour l'analyse OLAP, Saiku Reporting pour la création de rapports en ligne (les rapports Ad-Hoc). Développé par Analytical-Labs, Saiku est utilisé par une vaste communauté mondiale en pleine croissance. Son interface, simple et intuitive, est basée sur le glisser-déposer de métadonnées à partir d un dictionnaire en langage naturel. Les résultats de requêtes ou d analyse peuvent être exportés dans les formats PDF, Excel,... Les analyses et rapports conçus peuvent également être enregistrés pour être ré exécutés au besoin. Saiku-Analytics Saiku Analytics propose des fonctionnalités plus riches que celles proposées par l'outil JPivot et constitue un outil d'analyse moderne et flexible sur la plateforme Pentaho. L outil permet de visualiser et analyser les données d un cube OLAP dans un tableau croisé ou un graphique en glisser-déposer à partir du modèle OLAP défini. Figure 1: Intégration de Saiku Analytics dans Pentaho BI Server 3

5 Il est même possible d intégrer des micrographiques au sein du tableau croisé afin d illustrer des tendances. La version de base peut d'ailleurs être enrichie avec un plugin complémentaire, Saiku Chart Plus19, qui ajoute de nouveaux types d'illustration graphiques à Saiku Analytics ainsi que de la cartographie. Figure 2: Exemples de visualisations graphiques de données avec Saiku Analytics 4

6 Saiku-Reporting Saiku Reporting, quant à lui, est une interface de création de rapports en mode Wysiwyg l utilisateur visualise directement le résultat du rapport au fur et à mesure de sa construction. La composition se fait en glisser-déposer des métadonnées en langage naturel comme colonnes, regroupements et filtres. L outil permet également d ajouter facilement des totaux et sous-totaux aux mesures. Saiku-Reporting utilise le même moteur de génération de rapport que la version entreprise de Pentaho. Ces différentes options permettent aux utilisateurs métiers de créer leurs rapports Ad-Hoc avec une totale autonomie et de visionner ainsi rapidement leurs données. Il remplace avantageusement le module WAQR (Web Ad Hoc Query and Reporting-Jpivot) non maintenu par Pentaho. Les fonctionnalités de SAIKU Figure 3: Intégration de Saiku Reporting dans Pentaho BI Server SAIKU, c est avant toute une interface intuitive et ergonomique, très plaisante à utiliser : 5

7 A partir du panneau latéral gauche, vous sélectionnez votre cube puis vous déposez par drag & drop vos différents niveaux d analyse et vos mesures sur l espace de travail. SAIKU propose quasiment toutes les fonctions présentes dans JPivot (il manque encore quelques bricoles comme l affichage des totaux & sous-totaux par exemple) : Positionnement des données sous forme de «Pivot table» avec permutation possible des axes Filtrage des données via une boîte de sélection Exécution automatique ou manuelle de la requête MDX (pratique quand on veut configurer tous les axes avant même de récupérer les données) Affichage/masquage du panneau latéral et de la zone de sélection des colonnes + lignes + filtres Affichage/masquage des lignes vides Affichage de la requête MDX Exports Excel et CSV Moteur de génération de graphiques (dans la v2.2) très sympa, dans lequel on peut activer/désactiver l affichage de certaines séries : idéal pour effectuer des comparaisons 6

8 Installation SAIKU Analytics 1. Tout d abord on doit accéder au Marketplace PENTAHO : 2. Recherche de l outil Saiku puis l installer 7

9 3. Vérification de l installation d outils Après l installation de Saiku Analytics on doit redémarrer le serveur PENTAHO. 4. Création un nouveau projet dans Saiku Analytics 8

10 5. L interface principale Saiku Analytics Traitement Besoins du Client Q1 : La moyenne des ventes par année, région, catégorie. Requête MDX WITH SET [~COLUMNS] AS {[Produits.CATEGORY].[CATEGORY].Members} MEMBER [Measures].[Ventes] AS AVG(Measures.[QTE] * Measures.[PU]) SET [~ROWS] AS {[Temps.Annee].[Annee].Members} SELECT NON EMPTY CrossJoin([~COLUMNS], {[Measures].[Ventes]}) ON COLUMNS, NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS FROM [adex_bd] 9

11 Résultat Charte graphique 10

12 Q2 : Pour chaque année, le total des ventes ainsi que le total des ventes par catégorie Requête MDX WITH SET [~COLUMNS] AS {[Produits.CATEGORY].[CATEGORY].Members} SET [~ROWS] AS {[Temps.Annee].[Annee].Members} SELECT NON EMPTY CrossJoin([~COLUMNS], {[Measures].[QTE]}) ON COLUMNS, NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS FROM [adex] Résultat Charte graphique 11

13 Q3 : les totaux de ventes par année selon la dimension catégorie, ainsi que selon la dimension client (nom du client). 12

14 Requête MDX WITH SET [~ROWS_Produits.CATEGORY] AS {[Produits.CATEGORY].[CATEGORY].Members} SET [~ROWS_Clients.CL NAME] AS {[Clients.CL NAME].[CL NAME].Members} SELECT NON EMPTY {[Measures].[QTE]} ON COLUMNS, NON EMPTY NonEmptyCrossJoin([~ROWS_Produits.CATEGORY], [~ROWS_Clients.CL NAME]) ON ROWS FROM [adex] Charte graphique 13

15 Q4 : Les moyennes mobiles des ventes à 3 mois pour chaque catégorie de produit. Requête MDX WITH SET [~COLUMNS] AS {[Produits.CATEGORY].[CATEGORY].Members} MEMBER [Measures].[Moyenne] AS AVG(Measures.[QTE]) SET [~ROWS] AS {[Temps.Trimestre].[Trimestre].Members} SELECT NON EMPTY CrossJoin([~COLUMNS], {[Measures].[Moyenne]}) ON COLUMNS, NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS FROM [adex] Résultat 14

16 Charte graphique 15

17 Conclusion C est la première fois que nous travaillons en groupe sur un projet avec un but bien défini. De l avis général, nous avons consolidé nos connaissances générales et appris à faire des applications plus attrayantes et plus orientées pour le monde du travail. SAIKU est vraiment un projet open source comme on les aime : bonne conception, fonctionnalités très intéressantes, documentation, forum, serveur d intégration continue Nous sommes globalement satisfaits de ce que nous avons réalisé. Au niveau de la gestion du projet en équipe, nous avons réussi à bien nous répartir les tâches afin de réaliser nos objectifs dans les temps et l'ambiance générale du groupe était très bonne. Une bonne expérience à renouveler! 16