Quelles sont les étapes clés d’un projet décisionnel ?

Créer une base de données dédiée, le DatawareHouse pour

Accueillir de manière centralisée et transversale les données détaillés des applications sources et construire un référentiel commun
Conserver les données sources supprimées ou purgées pour les analyser si besoin
Garantir flexibilité et évolutivité, pour s’adapter rapidement aux stratégies de l’entreprise
Dater les changements, par exemple, si un produit change de rayon, cet évènement sera daté. On pourra ainsi mesurer l’impact de ce changement sur un résultat des ventes.

Le DatawareHouse peut aussi être décomposé en datamart(s), sous-ensemble(s) offrant une vision centrée autour d’un métier, un processus de l’entreprise.

Charger les données

A l’aide d’un outil nommé ETL (Extract Transform, Load), le datawarehouse est alimenté à une fréquence régulière. L’ETL va permettre de charger rapidement une forte volumétrie d’informations, homogénéiser et transformer les données avant de les déposer dans le DatawareHouse.

Permettre l'analyse des données

...grâce à l'utilisation de l'OLAP(OnLine Analytical Processing). Cette étape consiste à réorganiser les données sous une forme multidimensionnelle. Elles sont dès lors stockées sous forme d’axes d’analyse de l’entreprise, appelés aussi dimensions, (exemple : dimension temps, dimension produit, dimension géographie…) Aux croisements de ces dimensions, on définit des mesures pour constater un résultat, un fait.
Exemple, au croisement de l’axe du temps 2009, produit ordinateur et magasin Paris, j’obtiens la mesure 1 000 K€ de CA réalisé. Le principal avantage d’une solution OLAP, est de pré-agréger les données de les restituer sans pénaliser les temps de réponse… Plus besoin d’attendre 15 min pour afficher un reporting !
Les dimensions étant généralement organisées par hiérarchies, il est possible d’explorer dynamiquement les données, en allant du niveau le plus agrégé vers le plus détaillé (exemple : explorer le CA pour 2009, puis du premier semestre 2009, puis consulter le résultat pour chaque mois du semestre…)

Restituer l’information

sous deux formes : les états pré-formatés tels que les tableaux de bords s ynthétiques, les listes de résultats, les états à sélection multicritères et les états construits dynamiquement par les utilisateurs métiers. Ces outils, simples d’utilisation rendent autonomes les utilisateurs qui n’ont pas besoin de solliciter le service informatique. Ils peuvent aussi créer directement les états à partir de leurs outils bureautiques tels qu’Excel.
Afin de privilégier le travail collaboratif, les états sont regroupés sur un portail, et peuvent être distribués de manière automatique par email. L’utilisateur reçoit uniquement les états à jour correspondant à ces besoins. L’envoi peut aussi être déclenché par une alerte comme la détection d’un incident, un objectif non atteint, un niveau de stock insuffisant…

Au-delà de la business intelligence, le datamining

Grâce à des algorithmes puissants, cette technique va analyser les données stockées dans le DatawareHouse et effectuer des regroupements d’informations, rechercher des associations, exemple : quand un client achète un produit, quel autre produit achète-t-il généralement ? Toujours à partir des données existantes, le datamining permet de mener des analyses prédictives.
On pourra de cette manière définir des tendances, prévoir des ventes à partir de critères comme une saisonnalité, une zone géographique… Et bien plus encore.