PROPOSITION DE FORMATION DE GREGOIRE DE LASSENCE A VERSION 1.0
1. Table des matières 1. Table des matières... 2 2. Préambule... 2 3. Objectif global... 3 4. Thème... 4 5. Méthodes pédagogiques utilisées... 4 6. Organisation... 5 7. Bibliographie... 5 8. Site Web... 5 9. Intervenant... 6 2. Préambule Le monde dans lequel nous vivons est de plus en plus complexe. Les nouvelles technologies de l information nous apportent une multitude de données, comme nous n en avons encore connu. Le problème n est donc plus tant d acquérir une masse de données, mais de collecter de l information de qualité, de la trier, de la filtrer, de la classer, de l agréger, afin de comprendre la situation et de prendre la bonne décision au bon moment pour rester compétitif. Dans ce but, il est nécessaire de mettre en place un système d information particulier, appelé système d information décisionnel. Ce système doit permettre de présenter de manière simple les chiffres recueillis pour mettre en lumière la conjoncture actuelle et indiquer implicitement la voie à suivre. Un système décisionnel ne remplace pas les systèmes opérationnels qui font fonctionner l entreprise, mais il vient s y intégrer, en y extrayant des données afin d en diffuser la connaissance, de la manière la plus facilement exploitable par les personnes concernées. Le système opérationnel n est pas, a priori, modifié par la mise en place du système décisionnel, ce dernier vient le compléter par une exploitation avancée de l information. Il est donc nécessaire d ajouter aux systèmes opérationnels qui permettent très bien de gérer l entreprise au quotidien, un système offrant la capacité d analyser le passé, le présent et de simuler l avenir pour anticiper les changements constants de notre société. Un système décisionnel doit notamment permettre de passer de la simple réactivité à l anticipation et à la pro-activité. La mise en place d un système décisionnel permet d apporter des réponses efficaces à tous les niveaux de l entreprise ; cet aspect décisionnel est présent dans les entreprises depuis de nombreuses années, il revêt l apparence de rapports et de tableaux de bord. Cependant, beaucoup d entre elles s aperçoivent que ces simples outils de reporting ne satisfont pas entièrement leurs attentes. Elles se rendent compte que la mise en place d un entrepôt de données global, transversal et cohérent, lié à des outils d analyse, est nécessaire. La Business Intelligence est devenue une priorité, pour ne pas dire la priorité, des directions informatiques. Si globalement les projets informatiques ne sont plus en forte croissance après leur explosion de la fin des années 90 et du début des années 2000, les projets d informatique décisionnelle ont actuellement le vent en poupe avec notamment deux axes majeurs : premièrement la gestion de la relation client et deuxièmement la chasse aux coûts par une meilleure compréhension des mécanismes de création de valeur. En effet, l objectif d une société privée est de gagner de l argent, c est le nerf de la guerre. Pour augmenter la marge, les deux principaux leviers sont d augmenter le chiffre d affaires et de réduire les coûts. Nous nous intéresserons donc aux solutions permettant de mieux comprendre, le client pour lui vendre plus l utilisation de l argent dépensé pour découvrir les économies potentielles. De plus, cette croissance de l informatique décisionnelle est aussi particulièrement forte dans le secteur public où des organisations gigantesques doivent fournir des rapports précis sur notamment la manière dont elles utilisent l argent du contribuable. Par exemple en France, la LOLF, Loi Organique sur la Loi de Finance, impose quasiment de gérer les établissements publics, comme ceux du privé, 2/7 GRD
avec des objectifs de performance. C est une révolution qui impose de passer d une logique de moyens à une logique de résultats, ce qui nécessite des changements gigantesques et notamment en termes de rapports et d analyses. Les projets d informatique décisionnelle sont donc des projets actuels mais surtout d avenir. Ce qu il faut retenir : L informatique décisionnelle a pour objectif de transformer les données déjà présentes dans et à l extérieur de l entreprise, en connaissance, afin de permettre la judicieuse prise de décision au bon moment, en connaissance de cause. Le défi majeur de l informatique décisionnelle, bien au-delà de la technologie, est humain. En effet, ce processus de transformation de la donnée en connaissance nécessite de nombreuses compétences qui doivent s allier pour travailler vers un objectif commun. L objectif ici sera de montrer aux différentes parties prenantes, l ensemble du processus décisionnel, afin que chacun puisse mieux y participer. L informatique décisionnelle permet donc un partage et une communication de l information et des connaissances. En appliquant la méthodologie du Balanced ScoreCard, on peut donc décliner la stratégie en objectif, que l on doit mesurer avec des indicateurs de performance et gérer selon des initiatives. Une plateforme décisionnelle est donc l élément clé pour l analyse, la simulation et l optimisation des performances de l entreprise. Nous nous adressons donc à un profil d étudiants ayant de solide connaissance en informatique et souhaitant les compléter pour prétendre à des fonctions de chef de projets, d architectes et/ou administrateurs de système décisionnel. Ils y trouveront une vision globale de la plateforme décisionnelle SAS afin d en conceptualiser la structure, les tenants et les aboutissants. Parmi les discussions importantes qui seront soulevées, notons la gestion du projet et du changement induit, l administration, la sécurité, les différentes architectures techniques et fonctionnelles envisageables et l intégration d une telle plateforme dans les systèmes informatiques. 3. Objectif global Dans le monde dans lequel nous vivons, les décisions ne peuvent plus être prises uniquement sur des coûts de génie. Pour bien gérer une organisation, il est nécessaire de s appuyer sur des informations de qualité. Les managers d aujourd hui et surtout de demain, ont besoin d analyse pour comprendre le présent et simuler l avenir. Les objectifs de conceptualisation d un projet décisionnel peuvent donc être présentés selon trois axes majeurs : 1. L axe technique : l objectif est de montrer à des informaticiens comment mettre en place un Data Warehouse, d aborder la nécessité d intégration de l analyse pour ne pas se limiter à un simple projet de reporting, et d aborder des problématiques fonctionnelles. 2. L axe analytique : l objectif est d exploiter au maximum la base de données du Data Warehouse par des analyses statistiques et Data Mining avancé, et d appréhender l intégration technique. 3. L axe fonctionnel : l objectif est de conceptualiser l apport d un système décisionnel intégrant des analyses statistiques et du Data Mining, pour répondre à des problématiques métiers. Nous nous intéresserons particulièrement à la gestion de la relation client. Le but de l informatique décisionnelle est de transformer les données de l entreprise en Intelligence. Il est important de préciser que le mot intelligence est à prendre dans son acceptation anglo-saxonne, c'est à dire connaissance de l entreprise ; connaissance de son fonctionnement, de ses partenaires : clients fournisseurs, de sa structure : groupe filiale, de ses produits, de ses processus, de son organisation, de ses ressources humaines, de son histoire, de son présent mais aussi de son futur probable. 3/7 GRD
Des transformations importantes ont perpétuellement lieu dans les entreprises. Les enjeux des différents secteurs économiques ont en général, comme points communs, des clients de plus en plus exigeants, des changements de plus en plus rapides et une concurrence de plus en plus forte. Pour faire face à ces enjeux, la simple réactivité ne suffit plus : il faut anticiper. Cette anticipation ne peut être efficace qu'en s'appuyant sur des informations pertinentes. Mais, dans leurs organisations actuelles, les données sont surabondantes, non organisées pour la prise de décision, et souvent éparpillées dans de multiples systèmes hétérogènes. Il devient donc capital de rassembler et d'homogénéiser les données afin de permettre l'analyse des indicateurs nécessaires aux prises de décisions. L objectif de la formation est donc de comprendre l ensemble de la chaine de création de valeur de l informatique décisionnelle pour en gérer la mise en place. Les étudiants devront être capables de planifier, de gérer l intégration et les évolutions d un système décisionnel, et d argumenter sur ses éléments créateurs de valeur. Ils devront pour cela conceptualiser comment piloter un système d information décisionnel depuis l administration, l ETL, le stockage de l information, la diffusion de la connaissance, l analyse, la prévision jusqu à l optimisation. Le but de ce programme est de faire des spécialistes sur l ensemble du décisionnel mais il n a pas la prétention de former des spécialistes de chaque élément constitutif. 4. Thème Présentation Planning prévisionnel objectifs Définition de l informatique décisionnelle Présentation du cas Orion (le fil conducteur de la formation) - objectifs La plateforme SAS : Architecture technique, logique et fonctionnelle Le marché de la BI ETL : Méthodologie de mise en place du Data Warehouse, connexion aux bases de données sources, définition des structures cibles, création de processus ETL : Planification et organisation des tâches avec SAS ETL Studio Administration de développement ETL concurrent Gestion de la qualité des données Création de cube multidimensionnel (OLAP) Création d Informations Maps Mise à jour d Informations Maps avec des filtres, des classeurs, et de nouvelles données. Information Maps et cubes OLAP Web Report Studio (reporting de masse) Introduction à Enterprise Guide (reporting ad hoc : rapport «complexe» à la demande) Procédures stockées - Portail Web Administration de la plateforme SAS 5. Méthodes pédagogiques utilisées présentation orale des concepts de base discussions de groupes, partage d expériences personnelles, analyse critique de cas concrets démonstration de produit travail sur logiciels et outils en salle informatique Le cas Orion sera le fil rouge de la formation. Nous aborderons l ensemble du décisionnel sur ce cas. Aux exercices dirigés pour la prise en main de la plateforme, s ajoute des exercices permettant une appropriation plus importante. 4/7 GRD
6. Organisation La formation se déroulera au centre de formation, à Vincennes les 29 et 30 avril 2008. Centre de formation SAS : 8, avenue des Minimes - 94300 Vincennes Tél. : 01 41 93 83 05 A 5 minutes de la station Bérault, Métro ligne 1 A 10 minutes de la station Vincennes, RER A Horaires : 9h30 12h45 // 14h 17h30 Les repas de midi sont inclus. 7. Bibliographie 1. Le Data Warehouse : Guide de conduite de projet, Ralph Kimball, Editions Eyrolles 2. Data mining et Scoring, Stéphane TUFFERY, Editions Technip 3. SAS : Maîtriser les langages SAS Base et SAS Macro, Hélène Kontchou, Editions Dunod 4. Comment utiliser le tableau de bord prospectif / NORTON & KAPLAN, Editions d organisation 8. Site Web www.sas.com www.support.sas.com www.bettermanagement.com 5/7 GRD
9. Intervenant Grégoire de Lassence gregoire.delassence@fra.sas.com + 33 (0) 1 60 62 12 19 Fonction Diplôme Expertise Responsable Pédagogie et Recherche, SAS DESS SIAD Systèmes d Information et d Aide à la Décision (Informatique de base, Data Mining, Informatique décisionnelle). Plateforme Informatique décisionnelle et Data Mining: Technique : Paramétrage, administration, déploiement, ETL, Stockage, HOLAP, concept métier (SAS Information Maps), Reporting de masse et Ad hoc (Web Report Studio), Data Mining, SAS Enterprise Miner, SAS Enterprise Guide, SAS Web Analytics, Portail. Fonctionnelle : CRM (CRM analytique, marketing direct, analyse Web), RH, CPM, SCM, management de projet. Publications - conférences - Grégoire de Lassence, Sorin Moga, Philippe Lenca (EGC 07 - Namur (Belgique) - atelier DMBAF (Data Mining en Banque, Assurance, Finance)) Apport du Text Mining pour prédire le potentiel d accident d un véhicule en assurance. - Grégoire de Lassence - (INCOM'06 - Ecole des Mines de Saint Etiennes - "Models For Competence And Knowledge Management", Session [WED-2] - " Competence modelling for Decision Suport Systems") Human Capital Management. -Grégoire de Lassence, Web Intelligence with SAS(5th Atlantic Web Intelligence Conference 2007 June 25-27, 2007 - Fontainebleau, France) - Grégoire de Lassence, Text Miner permet l'intégration de données textuelles aux analyses de Data Mining (XXXVèmes Journées de la Statistique Lyon - 2003) - Grégoire de Lassence - Une architecture décisionnelle intégrée (Entrepôt de données et décisionnel Rennes 06/10/05) Expérience Société SAS, département Académique Depuis septembre 2002 Intervenant en Mastère Spécialisé, Sup. de Co, Licence, Master, plus de 100 jours par an, soit plus de 620 heures. Prestation de cours, TP, conférence et séminaire, notamment dans les établissements : Ecole Centrale Paris ; CNAM ; EDHEC ; EFREI ; EISTI (Ms ID & 3 Année cycle ingénieur) ; ENSAI ; ENST Bretagne (Ms IADBA) ; EM Lyon ; ; ESC Amiens (Sup. de Co) ; ESC Lille (Ms Marketing Direct & Commerce Electronique, Ms Management de Projet Programme, Ms Management Logistique et Achat, Marketing, Ms Management Supply chain & Management par la Qualité) ; ESC Saint Etienne ; ESCA Casablanca ; ESCI ; ESIEA ; ESSEC ; IAE d Aix en Provence, IMI ; INSA de Lyon ; INSEAD ; INSEEC ; ISUP ; IUT de Vannes ; Grenoble EM (Ms MPD, MBA & Sup. de Co) ; HEC ; Reims Management School ; Université de Bretagne SUD, Université de Clermont 2 ; Université de Lille 1(DESS SIAD) ; Université du Littoral ; Université de Lyon 1 (MIAG) ; Université de Lyon 2 ; Université de Montpellier 1 ; Mines Saint-Etienne ; Université de Nancy ; Université de Nice ; Université de Pau ; Université de Paris 1, 2, 6, 9 & 12 ; Université 6/7 GRD
de Rennes 1& 2 ; Université de Toulouse 1; Université Technologique de Compiègne. Consultant intégration système d information décisionnel, Avant vente, Suivi de projet, Suivi de stage, Support client, Formateur. Projet entreprise : LittleWoods (Manchester UK). 7/7 GRD