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Les fondements de l'informatique décisionnelle

Comprendre l'aspect fonctionnel

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Initiez-vous à l'aspect fonctionnel de l'informatique décisionnelle en parlant notamment de la meilleure façon de gérer la conduite du projet. Il s'agit de vous assurer que les chiffres correspondent aux calculs existants dans l'entreprise.
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Transcription

Par nature, un système décisionnel se bâtit souvent après coup. Il faut déjà avoir des données opérationnelles, un certain temps d'existence de l'entreprise pour avoir de quoi alimenter une base de données analytique. Je me propose d'apporter quelques précisions à ce sujet, d'une façon plutôt informelle, en mélangeant la théorie de l'informatique décisionnelle et le principe de réalité. Une chose essentielle à comprendre est que la qualité d'un système décisionnel est fortement dépendante de la qualité des données d'origine. Si votre système d'information opérationnel est de bonne qualité, vous aurez évidemment moins d'efforts à faire pour obtenir une base analytique également de bonne qualité. J'ai en mémoire une entreprise dans laquelle je travaillais il y a une dizaine d'années, et qui avait mandaté une société externe pour développer une base analytique sous forme de cube OLAP. Trop contente probablement d'avoir décroché la mission, cette société n'avait pas pris la peine d'analyser les bases de données sources, c'est-à-dire le système OLTP, avant de signer le contrat. Grave erreur ! D'autant plus qu'il s'agissait d'un contrat au forfait, c'est-à-dire que la prestation n'était pas facturée au jour de travail mais il s'agissait d'un montant global. Vous avez compris : les données du système opérationnel étaient assez mal organisées, ce qui rendait leur extraction et la construction d'information analytiques propres particulièrement difficile. Dans ce cas, créer des mesures et des indicateurs fiables demande tout un travail de nettoyage qui s'approche du casse-tête. Si les données sources sont propres, le travail est bien sûr facilité parce que le but d'un système analytique est d'extraire les mesures et les dimensions des bases de données opérationnelles, de leur ajouter la sémantique et les données références nécessaires pour créer toutes les dimensions voulues et d'agréger correctement les mesures pour obtenir les bons chiffres. Il y a parfois toute une gymnastique à faire pour réussir cette classification et ces calculs. Il est très important de tester la validité des résultats par tous les moyens possibles. J'ai des souvenirs de longues heures passées à suivre pas à pas mon code et mes requêtes SQL afin de vérifier chaque détail de mes calculs pour détecter d'où provenaient les différences entre les totaux donnés par mon cube et les informations déjà existantes dans l'entreprise. Lorsque vous créez un système décisionnel, très souvent vous consolidez des calculs qui ont déjà été faits dans les différents services de l'entreprise, tout naturellement pour connaître par exemple les montants des ventes, le nombre des clients, etc. Un data warehouse va simplement regrouper ces différents calculs et en ajouter d'autres pour centraliser toutes ces informations. Très souvent, vous aurez déjà des tableaux récapitulatifs dans Excel, ou dans Access, des rapports générés manuellement, etc. Les utilisateurs ont l'habitude de ces rapports déjà existants. Et vous devrez pour les convaincre obtenir les mêmes chiffres à la virgule près. Imaginez : vous passez trois semaines à importer des données, à reproduire dans votre ETL ou dans des requêtes SQL les mêmes formules de calcul. Vous générez vos cubes et vous mettez le résultat à disposition dans un tableau croisé dynamique dans Excel. Vos utilisateurs témoins comparent alors les chiffres obtenus dans leur système avec les vôtres et s’aperçoivent de différences. Sur un chiffre d'affaire de 15 millions d'euros, vous avez 12 000 euros en moins. Que faire ? Évidemment, vous devez déterminer si c'est eux ou si c'est vous qui avez raison. Et pour cela, il n'y a qu'une seule solution. Vous devez entrer dans le détail des chiffres pour identifier sur quel poste la différence se trouve. Et c'est là toute la difficulté. Vous devez en parallèle vérifier tous les calculs effectués de leur côté à la granularité la plus précise et faire de même de votre côté pour identifier là où se trouvent les différences qui, agrégées, vont aboutir à 12 000 euros. Vous avez compris que c'est du travail et cela va obligatoirement vous arriver. Plus encore que dans les systèmes opérationnels, si vous développez un système analytique vous devez être particulièrement rigoureux et effectuer à chaque étape des tests poussés afin de valider tous vos chiffres. Il est possible que ce soit vous qui ayez raison, mais dans ce cas vous devez pouvoir prouver très précisément pourquoi. Et il est quand même assez courant que les chiffres déjà existants soient plutôt justes, parce qu'ils ont déjà été corrigés auparavant. Alors, bon courage!

Les fondements de l'informatique décisionnelle

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Date de parution :29 sept. 2016

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