Décisionnel : l’état de l’art

• 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 ?
• Comment modéliser les données “en étoile” selon une approche BPM (Business Process Management) et MDM (Master Data Management) ? Comment maîtriser l’ordonnancement des flux d’alimentation et de restitution ?
• Quel niveau de décisionnel choisir : pilotage, analytique ou temps réel BAM (Business Activity Monitoring) ? 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 ?

L’architecture du système d’information décisionnel

• Du reporting à la Business 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 intégrer les infocentres et datamarts existants dans le système décisionnel.
• Les modèles de mise en œuvre
  • Datamarts indépendants ou système décisionnel centralisé ?
  • Peut-on construire une architecture couvrant l’ensemble des besoins ?
  • Les facteurs clés pour garantir la capacité d’évolution : volumes, utilisateurs, métiers.
  • Datawarehouse, datamarts et applications analytiques ?
  • 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 métier ?
• La gestion des flux de données
  • Le système de collecte des données opérationnelles.
  • 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 ?
  • Quelles sont les solutions techniques et fonctionnelles pragmatiques ?
  • Le Master Data Management (MDM) en prolongement du projet décisionnel.

Le portail décisionnel

• Le décisionnel et le Web
  • Quels “clients” aujourd’hui pour l’information décisionnelle ?
  • Comment profiter de l’interface Web : pour quels types de besoins et d’utilisateurs ?
  • Le Web 2.0, l’ubimedia : quels apports ? Réalité des nouvelles interfaces sur Internet.
    
  • Comment choisir le bon compromis entre richesse fonctionnelle et simplicité d’utilisation.
• 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.
  • Le service d’information dans une architecture SOA.
  • Portail décisionnel et portail d’entreprise.
  • Comment faire du décisionnel une source de nouveaux services au client.

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 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.
• Les processus de pilotage
  • Comment réconcilier MOA et MOE (BPM).
  • Comment garantir la fiabilité des indicateurs (MDA).
  • Les référentiels et la stabilité historique du périmètre (MDM).
• La performance et l’évolutivité
  • Quelles sont les réponses de la modélisation vectorielle ?
  • La gestion des évolutions des nomenclatures métier.
  • Comment garantir la cohérence des analyses transversales.

La plate-forme datawarehouse

• La machine serveur et la base de données
  • Comment choisir et faire évoluer la machine et la base de données dédiées au datawarehouse.
  • Pourquoi et comment faire cohabiter bases de données relationnelles et multidimensionnelles ?
• Les outils d’alimentation de données (ETL)
  • Fonctionnalités d’un logiciel ETL.
  • Comment modéliser les flux des données et leur ordonnancement.
  • Panorama des offres ETL : Informatica, DataStage, ODI, Talend, etc.
  • Développement spécifique, ETL et architecture SOA.
  • Choix d’un outil logiciel ETL : la norme ISO 9126.
• Les outils de restitution
  • Reporting, ad hoc query, R-OLAP, cubes, etc. : quels domaines d’application privilégiés ?
  • Quels outils pour quelles catégories d’utilisateurs ?
  • Comment éviter le foisonnement des flux de restitution.
  • Panorama des offres : Business Objects, Cognos, Hyperion, Microstrategy, etc.
• Ergonomie et autonomie de l’utilisateur : comment éviter le rejet de l’interface.
  
• Le datamining
  • À quels besoins fonctionnels répond vraiment le datamining ?
  • Quelle place dans le projet décisionnel pour des applications statistiques ?
  • Panorama et typologie des techniques et des éditeurs.

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 pilote : quelle définition optimum ?
• Le groupe de projet
  • 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 et performance des processus ?
• Le déploiement au-delà du projet pilote
  • Extensions du projet décisionnel : domaine fonctionnel, historique des données, utilisateurs.
  • 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.
  • Comment conduire le changement auprès des équipes internes.