Les fondements de l'informatique décisionnelle

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Découvrez le vocabulaire courant de l'informatique décisionnelle. Il s'agit notamment des concepts de datawarehouse et de datamart.
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Transcription

Revenons d'abord sur les termes que nous avons déjà utilisé pour les préciser. Nous avons parlé des termes OLAP et OLTP. Ils ne représentent pas des technologies mais des façons différentes de travailler avec les données. Il s'agit plus ici d'une approche conceptuelle du développement logiciel que d'outils à proprement parler. L'informatique opérationnelle ou transactionnelle manipule de petits volumes de données à la fois. On interroge peut-être les informations d'un client spécifique. On créé une facture. On modifie le nombre de produits dans un stock. On a une vision très fragmentée des données, focalisée sur un élément. Le traitement analytique des données, au contraire, repose principalement sur une lecture globale et massive des données historiques, de façon à en tirer comme nous l'avons dit des informations décisionnelles. Les modèles de données utilisés pour l'un et l'autre ne sont pas les mêmes. Les besoins en termes de puissance machine également ne sont pas les mêmes. Habituellement, le rafraichissement des données dans un système OLAP ne se fait pas en temps réel. Le système opérationnel doit, lui, toujours travailler avec les données les plus récentes, naturellement, puisque c'est lui qui les produit. Mais le système décisionnel importe ensuite ces données à une fréquence définie par les besoins des décideurs. Une fois par jour, pendant la nuit par exemple, c'est une bonne fréquence. C'est une chose nécessaire parce que le traitement massif des données dans un data warehouse impose de les préparer au requêtage pour obtenir de bonnes performances. Interroger massivement des données impose des défis supplémentaires aux performances d'un système informatique. Ces données sont intégrées dans un data mart, un entrepôt qui va en conserver l'évolution historique et qui va servir de source à l'informatique décisionnelle. On parle en général de data mart pour un entrepôt physique particulier et de data warehouse pour le système lui-même ou pour un entrepôt global de toutes les données agrégées de l'entreprise. Parfois, on utilise aussi le terme data mart pour décrire différents entrepôts plus petits dédiés à des besoins décisionnels spécifiques, pour un service ou un type d'information. Et on parle de data warehouse là où l'intégralité des données analytiques de l'entreprise se trouve conservé. Les termes ne sont pas toujours utilisés de la même façon. On peut aujourd'hui faire la distinction entre un modèle OLAP et un modèle big data de l'analytique. Dans le modèle OLAP, on parle en général d'analyse multidimensionnelle et de cube, voire d'hypercube. On parle d'analyse multidimensionnelle parce que les données chiffrées de l'entreprise - pour prendre un exemple très simple, les ventes - doivent s'analyser selon plusieurs axes de travail pour fournir des informations intéressantes. Par exemple, le décideur sera intéressé de connaître le montant des ventes par zone géographique, par la catégorie socio-professionnelle des acheteurs, par la catégorie des produits ou la période dans l'année où la vente est effectuée. Ce sont des exemples d'axes d'analyse, et cette analyse devient encore plus utile lorsqu'il est possible de croiser ces axes. Combien a-t-on vendu de produits culturels au deuxième trimestre dans la région PACA à des ménagères de moins de 50 ans ? Vous connaissez certainement ce genre de questions. Les données chiffrées sont appelées des faits ou des mesures. C'est le montant des ventes et le prix des produits. Les axes d'analyse sont appelés des dimensions et on parle donc de cube pour signifier qu'on peut trouver des valeurs en croisant plusieurs dimensions. On peut également parler d'hypercube parce que bien entendu nous ne sommes pas tous dans un espace géométrique tridimensionnel, mais nous pouvons multiplier les dimensions en les croisant. Le cube est analysé avec un outil de navigation qui permet aux décideurs de profiter de toutes les richesses du multidimensionnel. Notamment parce que les dimensions sont en général représentées sous forme de hiérarchie. On peut par exemple afficher les données de vente pour l'année toute entière mais entrer petit à petit dans les détails en sélectionnant le semestre, le trimestre, le mois, etc. Naviguer à un niveau hiérarchique d'une dimension implique d'obtenir des résultats de mesure agrégés. L'agrégation de la mesure se fait selon une règle de calcul, la somme par exemple. Mais pas toujours la somme. Cela pourrait être par exemple le calcul d'une remise moyenne sur une catégorie de produits. On peut aussi afficher les données synthétiques dans des tableaux de bord qui montrent de façon très graphique un ensemble de rapports, de façon à faire sortir clairement les informations essentielles. Ces tableaux de bord comportent donc des graphiques de données et également des indicateurs clés de performances, qu'on appelle en anglais KPI pour Key Performance Indicator. Ce sont des indicateurs chiffrés, bien choisis, qui indiquent des tendances et qui sont en général couplés à des icônes qui montrent l'évolution par rapport à une période antérieure. Par exemple, flèche verte vers le haut lorsque les ventes augmentent, et flèche rouge vers le bas lorsque les ventes diminuent. Voilà donc quelques éléments pour planter le décor. Voyons maintenant la focalisation qu'on porte sur les utilisateurs en informatique décisionnelle.

Les fondements de l'informatique décisionnelle

Abordez les principes fondamentaux de l’informatique décisionnelle. Explorez la gestion des données et leur traitement, les méthodologies et les technologies utilisées, etc.

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Date de parution :29 sept. 2016

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