Système d`Information Décisionnel et Datawarehouse

Système d'Information Décisionnel et Datawarehouse
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Système d'Information Décisionnel et Datawarehouse
Introduction
Avec l'apparition et le développement de phénomènes économiques comme la
mondialisation les entreprises évoluent dans un environnement difficile à appréhender. Il en
résulte que la prise de décision stratégique ou politique est de plus en plus complexe
(augmentation du nombre de paramètres à prendre en compte) et, en même temps, doit
intervenir très rapidement pour ne pas laisser le temps aux concurrents de prendre de
l'avance.
Les nouvelles technologies de l'information permettent de concevoir des systèmes
d'information particulièrement performants et novateurs. Avec l'apparition des entrepôts de
données (datawarehouse) et des requêteurs tous les utilisateurs peuvent désormais accéder
à l'information stratégique. Ceci permet à l'entreprise d'être plus réactive mais pose aussi
sans cesse de nouveaux problèmes (problèmes de confidentialité, de compétences pour
l'analyse, etc.)
Comment, dans l'entreprise, s'organise la prise de décision ? Nous répondrons à cette
question en organisant notre réflexion en quatre temps. D'abord nous commencerons par
affiner et préciser la problématique en délimitant le champ de la réflexion. Ensuite, nous
examinerons les concepts du Datawarehouse et des EIS/SIAD. Pour terminer nous
illustrerons nos propos par l'exemple de logiciels proposant des solutions plus ou moins
complètes.
1 Problématique générale
1.1 Le système d'information
Les entreprises sont désormais confrontées à des problèmes complexes comme la
mondialisation ou le passage à l'euro. Ainsi, il ne s'agit plus de découvrir et de se lancer sur
de nouveaux marchés. Encore faut-il bien connaître l'environnement dans lequel l'entreprise
va évoluer. Pour cela, il faut obtenir des informations de nature technique, juridique, fiscale,
politique ou commerciale. L'organisation doit alors être capable d'exploiter efficacement de
grandes quantités d'information.

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Figure : La mondialisation des échanges
Le système d'information de l'entreprise utilise et produit des informations différentes mais
pourtant toujours liées entre elles. Par exemple, les contrôleurs de gestion génèrent des
informations à partir des données de vente et de production. Ils traitent ensuite ces données
pour aider au pilotage de l'entreprise.
Figure : Les différentes données de l'entreprise
La qualité et l'exhaustivité des informations sont primordiales pour la direction générale. En
effet, à ce niveau, les décideurs sont confrontés à des réalités très complexes ou de
nombreux phénomènes se trouvent liés entre eux. Chaque couche du système ci-dessus
produit ses propres indicateurs et prend des décisions. Cependant, plus on se trouve haut

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dans la pyramide plus les informations extérieures à l'entreprise vont rentrer en compte et
prendre de l'importance.
Figure : La prise de décision
L'architecture fonctionnelle que nous venons de décrire doit être accompagnée par le
système d'information de l'entreprise. Il doit donc être fiable et adaptable, ce qui évidemment
est très difficile à obtenir.
1.2 Le décisionnel
Le système d'information décisionnel est un ensemble de données organisées de façon
spécifique, facilement accessible et appropriées à la prise de décision ou encore une
représentation intelligente de ces données au travers d'outils spécialisés. La finalité d'un
système décisionnel est le pilotage de l'entreprise.

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Figure : Le décisionnel
Les systèmes décisionnels sont dédiés au management de l'entreprise pour l'aider au
pilotage de l'activité, et indirectement opérationnels car n'offrant que rarement le moyen
d'appliquer les décisions. Ils constituent une synthèse d'informations opérationnelles,
internes ou externes, choisies pour leur pertinence et leur transversalité fonctionnelles, et
sont basés sur des structures particulières de stockage volumineux (datawarehouse, bases
OLAP). Le principal intérêt d'un système décisionnel est d'offrir au décideur une vision
transversale de l'entreprise intégrant toutes ses dimensions.
Source : La construction du datawarehouse, du datamart au dataweb; Jean-François Goglin;
Nouvelles Technologies Informatiques; Ed. HERMES.
1.3 Le décisionnel au sein du système d'information
On peut parler de décisionnel lorsque les données de production sont valorisées en
informations. Cette valorisation est effective dès que l'on sort du monde de la production.
2 Le Datawarehouse
Le Datawarehouse est dorénavant, non seulement une réalité au sein des grandes
entreprises, mais aussi un marché pour un nombre croissant d'acteurs : intégrateurs,
éditeurs de SGBD ou d'outils spécialisés. Disposer d'une offre dans le domaine décisionnel
devient une condition sine qua non pour les acteurs du monde informatique, notamment
avec la montée en puissance de l'informatique stratégique, enjeu d'actualité. Car, les
sociétés les mieux positionnées sur ce marché bénéficient d'une image forte dans le
domaine des applications critiques de l'entreprise. Au couple infocentre-EIS des années
1980 succède une offre décisionnelle qui s'adapte aux nouvelles règles du jeu de
l'informatique d'entreprise, et qui en révèle les profondes mutations : système départemental

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intégré dans l'architecture globale du système d'information, outil d'interrogation aisément
pris en main par les utilisateurs, baisse des prix...
2.1 Présentation et objectif
Le datawarehouse est un entrepôt de données. Il s'agit d'un stockage intermédiaire des
données issues des applications de production, dans lesquelles les utilisateurs finaux
puisent avec des outils de restitution et d'analyse.
Voici une définition énoncée par Bill Inmon.
«Un datawarehouse est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et
historisées pour la prise de décisions».
Orientées sujet
Le datawarehouse est organisé autour des sujets majeurs et des métiers de l'entreprise. Les
données sont organisées par thème. L'intérêt de cette organisation réside dans le fait qu'il
devient possible de réaliser des analyses sur des sujets transversaux aux structures
fonctionnelles et organisationnelles de l'entreprise. Cette orientation permet également de
faire des analyses par itération, sujet après sujet.
L'intégration dans une structure unique est indispensable pour éviter aux données
concernées par plusieurs sujet d'être dupliqué. Cependant dans la pratique il existe
également des datamarts. Le datawarehouse est fragmenté en plusieurs bases qui
supportent l'orientation sujet.
Données intégrées
Un datawarehouse est un projet d'entreprise. Il concerne les différents services et métiers de
l'entreprise. Avant d'être intégrées dans le datawarehouse, les données doivent êtres mises
en forme et unifiées afin d'avoir un état cohérent. L'intégration nécessite une forte
normalisation, une bonne gestion des référentiels et de la cohérence, une parfaite maîtrise
de la sémantique et des règles de gestion s'appliquant aux données manipulées. C'est ainsi
que l'on pourra donner une bonne vision de l'entreprise via l'utilisation d'indicateurs.
Données historisées
L'historisation est nécessaire pour suivre dans le temps l'évolution des différentes valeurs
des indicateurs à analyser. Ainsi, un référentiel temps doit être associé aux données afin de
permettre l'identification dans la durée de valeurs précises.
Données non volatiles