Capgemini Institut 0144742410
193 rue de Bercy 75012 Paris
Décisionnel : l’état de l’art Paris
Décisionnel : l’état de l’art Paris
Décisionnel : l’état de l’art Paris
Décisionnel : l’état de l’art Paris
Décisionnel : l’état de l’art Paris
DURéE
3 jours
DATES
8-10 décembre 2014
23-25 mars 2015
15-17 juin 2015
28-30 septembre 2015
14-16 décembre 2015
LIEU
Paris
PRIX
2 540 € ht (3 048 € ttc)
Sommaire du séminaire
    Séminaires technique Institut Capgemini

    Décisionnel : l’état de l’art

    >  architectures, modélisation, outils, mise en œuvre pratique




    • Quelle architecture retenir pour le système décisionnel ? Pour quel type d’organisation et de projet ? Quelle est la place du datawarehouse au cœur du système d’information décisionnel ?
    • Quels impacts du Big Data, de la technique In-memory, du décisionnel dans le Cloud, des fonctions analytiques " embarquées " dans les ERP, etc. ?
    • Comment modéliser les données "en étoile" selon une approche BPI (Business Process Intelligence), BEAM (Business Event Analysis and Modeling) et MDM (Master Data Management) ? Comment maîtriser l’ordonnancement des flux de collecte, d’intégration et de restitution des données ?
    • Quels niveaux de décisionnel choisir : pilotage, suivi opérationnel ou analytique temps réel ? Quels sont les points clés de la mise en œuvre d’un système décisionnel ajusté au métier ?
    • Quelle organisation de projet mettre en place ? Quels sont les rôles des différents acteurs de la maîtrise d’ouvrage et de la maîtrise d’œuvre dans un projet de Business Intelligence ?
    • Comment améliorer concrètement le suivi, la prévision et l’optimisation de l’activité des organisations commerciales ou publiques ?

    En trois journées denses, illustrées par de nombreux exemples pratiques, ce séminaire dresse un état de l’art pragmatique et opérationnel du domaine. Pour chacune des phases de construction du système d’information décisionnel, sont mis en évidence les options possibles, les difficultés de mise en œuvre et les enseignements qu’il convient d’en retirer en termes de bonnes pratiques.




    L’architecture du système d’information décisionnel


    • Du reporting à la Business Process Intelligence
    • L’évolution des exigences des utilisateurs.
    • Les complémentarités entre pilotage opérationnel et business intelligence.
    • Comment valoriser les données pour optimiser les processus métier.
    • Comment concrètement intégrer les objectifs stratégiques dans le projet décisionnel.
    • Comment faire évoluer les infocentres et datamarts existants vers un système décisionnel.
    • Les modèles de mise en œuvre
    • Datamarts indépendants ou dépendants, système décisionnel centralisé ?
    • Peut-on construire une architecture couvrant l’ensemble des besoins : reporting, analyse, pilotage ?
    • Les facteurs clés pour garantir la capacité d’évolution : volumes, utilisateurs, périmètres fonctionnels.
    • Datawarehouse, datamarts et applications analytiques : objectifs et rôles respectifs au sein du SID.
    • Rôles et fonctions des modules d’alimentation : réplication, extraction, normalisation, intégration et restitution.
    • Le projet décisionnel : quel impact sur les systèmes informatiques de gestion et sur les référentiels métiers ?
    • Comment évaluer l’impact du Big Data, In-memory, etc. sur l’architecture décisionnelle ?
    • La gestion des flux de données
    • Le système de collecte des données opérationnelles.
    • Les flux de normalisation des données référentielles.
    • Les flux d’intégration des informations décisionnelles.
    • Comment assurer la cohérence des données du datawarehouse.
    • Changed Data Capture : besoins fonctionnels et solutions pratiques.
    • Comment éviter les pièges de la restitution ad hoc tout en préservant l’autonomie des utilisateurs.
    • L’information référentielle, mode d’emploi
    • Quelles sont les conditions pour qu’une information devienne référentielle ?
    • Comment éviter les pièges sémantiques : acronymie, synonymie, polysémie, etc.
    • Dictionnaire dédié ou intégration des métadonnées dans le portail décisionnel ?
    • Le Data Quality Management et le Master Data Management (MDM) en prolongement du projet décisionnel.

    Le portail décisionnel


    • Le décisionnel et le Web
    • Quelles "interfaces" aujourd’hui pour l’information décisionnelle ?
    • Comment profiter de l’ergonomie Web : pour quels types de besoins et d’utilisateurs ?
    • Le Web 2.0, l’ubimedia, les RIA : quels apports ? Réalité des nouvelles interfaces pour le portail décisionnel.
    • Comment choisir le bon compromis entre richesse fonctionnelle et simplicité d’utilisation (interface services).
    • Les composants du portail décisionnel
    • Quelles sont les solutions aujourd’hui opérationnelles ?
    • Quelles sont les contraintes liées à leur mise en œuvre ?
    • Quels sont les apports réels du rich-média pour le décisionnel ?
    • L’intégration du portail décisionnel
    • Les cibles intranet, extranet et externet.
    • Portail décisionnel et portail d’entreprise.
    • Le service d’information (data services) dans une architecture SOA.
    • Comment faire du décisionnel une source de nouveaux services.

    La modélisation des informations d’aide à la décision


    • Les objectifs de la modélisation
    • Comment décrypter l’expression des besoins décisionnels.
    • Comment définir le périmètre du projet décisionnel.
    • Comment déterminer le retour sur investissement.
    • La démarche de modélisation agile BEAM.
    • La modélisation en étoile
    • Faut-il remodéliser les processus métier (BPR) ?
    • Les composants de l’étoile : faits, indicateurs et dimensions.
    • Comment éviter le foisonnement des agrégats et des indicateurs.
    • Pourquoi faut-il éviter la modélisation des données "en flocon" ?
    • Les processus de pilotage
    • Comment réconcilier MOA et MOE (BPI).
    • Comment garantir la fiabilité des indicateurs (DQM).
    • Les référentiels et la stabilité historique du périmètre (MDM).
    • La performance et l’évolutivité
    • Quelles sont les réponses de la modélisation vectorielle ?
    • La modélisation des évolutions dans les référentiels métiers.
    • Comment garantir la cohérence des analyses transversales ou rétroactives.

    La plate-forme datawarehouse


    • Le Système de Gestion de Base de Données
    • Fonctionnalités et positionnement de la base de données dans l’architecture décisionnelle.
    • Comment choisir et faire évoluer la machine et la base de données dédiées au datawarehouse.
    • Pourquoi et comment faire cohabiter bases relationnelles (SGBDR) et multidimensionnelles (SGBDM) ?
    • SGBD In-memory : comment faire profiter les utilisateurs de cette rupture technologique ?
    • Panorama des offres : Oracle, IBM, Teradata, SAP et les nouveaux entrants.
    • Les axes d’évolution d’un datawarehouse vers le Big Data.
    • Les outils d’intégration de données
    • Fonctionnalités attendues d’un logiciel ETL (Extract, Transform, Load).
    • Comment modéliser les flux des données et leur ordonnancement.
    • Positionnement des offres ETL : Informatica, ODI, BODI, SSIS, Talend, etc.
    • Choix d’un outil logiciel ETL : la norme ISO 9126.
    • Query et Reporting, ad hoc analysis, cubes MOLAP, etc. : quels domaines d’application privilégiés ?
    • Quels outils et quelles fonctionnalités pour quelles catégories d’utilisateurs ?
    • Comment éviter le foisonnement des rapports et des flux de restitution.
    • Positionnement des offres : SAP, IBM, MicroStrategy, MicroSoft BI, et les nouveaux entrants.
    • Ergonomie et autonomie de l’utilisateur : comment éviter le rejet de l’interface de restitution.
    • Le datamining
    • À quels besoins fonctionnels répond vraiment le datamining ?
    • Quelle place dans le projet décisionnel pour des applications statistiques ?
    • Positionnement des techniques et des éditeurs : SAS, IBM SPSS etc.

    La mise en œuvre du projet décisionnel


    • L’étude préalable
    • Les facteurs clés du succès d’un système décisionnel.
    • Comment mieux impliquer directions générales et utilisateurs.
    • Quels sont les critères pour le lotissement du projet décisionnel ?
    • Périmètre fonctionnel pilote : quelle définition optimum ?
    • Acteurs, rôles et livrables.
    • Sous-traitance : quoi, quand, comment ?
    • Les responsabilités MOA et MOE.
    • De l’expression des besoins à la modélisation
    • Jusqu’où aller dans l’expression des besoins ? Comment formaliser les besoins fonctionnels.
    • Comment répartir les rôles entre maîtrises d’ouvrage et d’œuvre. Les livrables : objectifs et contenu.
    • Quel type de modélisation relationnelle choisir ou éviter : classique, modèle en étoile, en flocon ?
    • Modélisation vectorielle : quels vrais avantages ? Où sont les difficultés ?
    • L’approche spécifique de la recette
    • Recette du système décisionnel : qui invoquer et comment ?
    • Comment valider le retour sur investissement.
    • Comment évaluer la qualité des données : que faire des données "invalides" ?
    • Comment établir un cycle vertueux d’amélioration de la qualité des informations.
    • Quels liens entre système décisionnel, système référentiel et système informatique de gestion ?
    • Le déploiement au-delà du projet pilote
    • Extensions du projet décisionnel : domaine fonctionnel, historique, usages, données non structurées.
    • Comment garantir la cohérence et la fiabilité des informations décisionnelles dans le temps.
    • Quand et comment faire évoluer le cercle des utilisateurs du système décisionnel ?
    • Comment passer d’une culture du datamart à un système décisionnel partagé.
    • Comment gérer les impacts inévitables sur les systèmes informatiques de gestion.