25/05/2012
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Business Intelligence
Prof. Mourad Oubrich
Plan de Présentation
Définition de la BI
Chaine de la valeur de la BI
Marché de la BI
Métiers de la BI
Architecture de la BI
Technologie SAP BI
Les priorités des DSI pour 2012
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Données, Information, Connaissance
Harris (1996) :
Data => is facts, observations, or perceptions
Information => involves manipulation of data
Knowledge => is a combination of information, context,
and experience.
Mack (1995) :
Information = data + humain interpretation
Durand (1992) :
Actes Assimiler
Données Information Connaissance
Exemple d’illustration
C001090824000000001425000
C002071231000000189001250
Code Client
Date de dernière opération
Solde
Données
+
=
Information
Interprétation 2
1
Fouille de donnée
Recherche des comptes Gelés : Tout compte présentant une date de dernière opération qui
dépasse 1 an : Le client C002 est gelé (car sa date de DO : 31-12-2007)
Recherche des causes du gel (historiques des événement),
Génération des messages de relance des clients gelés
3
4
Interprétation / Évaluation / Décision : Connaissance
Domaines d’application de la BI
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%
Finance and Accounting
Sales
Marketing
Forecasting
Budgeting and Planning
Customer Service
Human Resources
Shipping and Logistics
(Gartner Research, 2009)
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Platformes BI
0% 10% 20% 30% 40% 50%
Web Application
Desktop Application
Corporate Portal
E-mail
Operational Application
Mobile Devices
Vendeurs de solution BI
Business Intelligence (BI) ?
BI is a broad category of applications, technologies, and
processes for gathering, storing, accessing, and analyzing
data to help business users make better decisions
(Wikipedia)
BI is a set of technologies and processes that use data to
understand and analyze business performance (Davenport
and Harris, 2007).
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Source Systems
Many possible sources – relational database, ERP, XML,
Excel…
Many platforms – IBM, Oracle
Other issues – which sources to use, granularity, etc.
Data Integration
Traditionally known as extract, transform, and load – ETL
Normally performed using commercial (DataStage,
Informatica…) and Open Source software (SAS Data
Integration Studio, SQL Integration Service, Pentaho Data
Integration, Talend Open Studio…)
The data is transformed following business rules
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Metadata
Is data about the data
Can be sourced from many different tools and systems
Should be managed in a central directory
Table Colonne Type donnée Description
Client Id Client Numeric
Client Nom Client Varchar (20)
Produit Id Produit Numeric
Data Quality
Garbage in Garbage out
Most companies have serious data quality problems
Data profiling is the starting point for understanding
the problems
There are many reasons for “dirty data”
Example Data Quality
1 / 20 100%
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