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Informatique décisionnelle : solutions et tendances

Giuseppe Berio, IUT Vannes, Dép. STID & IRISA-UBS giuseppe.berio@univ-ubs.fr Vannes, 21 Janvier 2014 Campus de Tohannic. Informatique décisionnelle : solutions et tendances. Le besoin de l’informatique décisionnelle.

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Presentation Transcript


  1. Giuseppe Berio, IUT Vannes, Dép. STID & IRISA-UBS giuseppe.berio@univ-ubs.fr Vannes, 21 Janvier 2014 Campus de Tohannic Informatique décisionnelle : solutions et tendances

  2. Le besoin de l’informatique décisionnelle • Fiabilité et réactivité de la prise de décision, opérationnelle et/ou stratégique • Se basant sur • Un besoin d’une effective capacité accrue de prévision et exploration • Utilisant • Un impressionnant patrimoine de données, éventuellement erronées, partiellement fausses, hétérogènes, éventuellement peu structurées, nécessitant une interprétation et une intégration

  3. Applications connues mais nouveau besoin • Tendances ventes pour des nouvelles stratégies de vente • Analyse de la performance des employés • Analyse de la qualité au niveau des ateliers de production • Optimisation des processus métier • Prévision du budget • Monitorage de la performance de l’organisation à tous les niveaux Réactivité et fiabilité

  4. Rendu visuel pour un utilisateur Source : http://www.microstrategy.com/platforms/analytics/self-service-analytics#dashboard-gallery

  5. Rendu visuel pour un utilisateur Source : https://www.tableausoftware.com/learn/gallery

  6. Composants typiques d’un système informatique décisionnel Couche données Données brutes Composant d’intégration Composant d’entreposage (cubes) Tableaux de bord, scorecards Reporting Exploration Optimisation Prévision Composant ETL (ExtractTransformLoad) Mining Simulation Règles

  7. Exemple Composant d’intégration Données brutes 1, 100a, 54, 01/02/2013; 2, 200, 56, 02/01/2013 Composant d’entreposage

  8. Exemple Reporting Exploration (OLAP)

  9. Points clé d’un projet décisionnel • Choix des composants, des outils et du déploiement/utilisation (SaaS, Cloud) • Audit de la qualité de données • Conception du contenu de chaque composant • Mise en œuvre • Test • Mise à disposition • Evolution • Besoins (indicateurs, processus et indicateurs, secteurs et indicateurs)

  10. Positionnement d’outils/joueurs sur le marché (pas forcement complet) « Magic Quadrant » ; Source Gartner Group @ http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-1DYP0VX&ct=130206&st=sb Point du Magic Quadrant = joueur = plusieurs outils Outil = ensemble de composants (parfois plusieurs fournisseurs) • Licence (s) gratuite(s) possible (s) • (hors utilisation personnelle/éducation) : • Pentaho • SpagoBI • Jaspersoft • Birt (Actuate) • Licence (s) gratuite(s) possible (s) • pour certaines fonctionnalités/composants : • Tableau

  11. Tendances technologiques • In-MEMORY Databases (accès performant aux données) • NO SQL Databases : document, clé-valeur, colonne, vecteur et graphe(accès performant ciblé aux données et scalabilité) • NEW SQL (accès performant ciblé aux données et scalabilité) • Distributed File System in the Cloud, Map-Reduce (scalabilité) • Cloud, SaaS (scalabilité, sous-traitance) • Accès par dispositifs mobiles • Visualisation, analyse et géo localisation de données Réactivité

  12. Conclusions • Les outils d’informatique décisionnelle permettent aujourd’hui une utilisation de plus en plus simple • Les solutions et architectures actuelles permettent une amélioration significative des performances • Mais les données doivent être toujours manipulées avec précaution • Les analyses d’outils se multiplient, par exemple : • http://itadvisor.technologyevaluation.com/%28S%28xw0kwt55e1f33f55pizk2z45%29%29/SurveyFlow.aspx • http://www.datamation.com/open-source/50-open-source-replacements-for-proprietary-business-intelligence-software-4.html(juin 2012)

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