Passez en mode BI

Début des années 70. L'informatique reste un « petit joujou » que les patrons précurseurs s'offrent. Pas à cause de la rentabilité du produit ou son efficacité, mais parce que ça amuse, ça fait penser au futur… Le besoin en information, à cette époque, commençait à apparaître, car la concurrence commence à faire rage. On commence à comprendre : celui qui détient l'information détient le marché. Toute la gestion des entreprises se faisait à la main, jusqu'au jour où on entendit parler d'une machine nommée ordinateur et qui pouvait faire des calculs automatiques et les sauvegarder dans leur mémoire. Le boom commence, les entreprises s'informatisent et le besoin en information est assouvi. Les patrons peuvent connaître les résultats de leur activité journalière, et même mensuelle dans certains cas.

Nous sommes maintenant dans les années 80, les entreprises continuent à s'informatiser, mais les plus malignes commencent à accumuler beaucoup de données. Les Data Centers naissent. Des départements informatiques gérant des années et des années de données de production. Mais plus l'entreprise accumule des données, plus les analystes et les patrons veulent faire des analyses dessus. C'est normal, car c'est en fouillant dans les données qu'on peut savoir ce qui peut être amélioré dans l'entreprise. Manque de technologie et de maturité oblige, seul le service informatique peut créer des rapports à partir des sources de données. Un ballet incessant entre la direction et le département informatique commence. En effet, le processus de recherche d'information implique fatalement un processus de type question - réponse - question. Chaque réponse entraîne un processus de réflexion qui, à son tour, amène une nouvelle question, et puisqu'a cette époque une question implique une demande de rapport. Nos pauvres informaticiens se retrouvent très rapidement surchargés. Et les systèmes de production aussi.

Devant le constat que la demande en information ne pourra jamais être pleinement satisfaite si le département informatique est tout le temps sollicité. Les informaticiens ont pensé des logiciels de génération de rapports. Ces logiciels (principalement à base de menus) contiendraient des rapports paramétrables que les utilisateurs pourront interroger à leur guise. La solution semble régler le problème, mais deux effets de bord vont apparaître suite à la naissance des systèmes de reporting :

• la demande en information ne cessant de croître, les systèmes se retrouvent surchargés : après l'apparition des outils de reporting, les utilisateurs se sont sentis plus indépendants. Ils commencèrent à interroger la base de production sur une base régulière, ce qui entraînât une forte charge de travail sur les serveurs, qui, rappelons-le, ne sont pas faits pour créer des rapports complexes, mais pour faire des opérations élémentaires dans la vie d'une entreprise (ajouter un client, une facture, consulter les dernières commandes d'un client, etc.). Cette surcharge fut réparée par des mises à jour matérielles sur les serveurs, mais cela revenait à traiter l'effet et non la cause ;
• la demande en information du marché rendait les décideurs insatisfaits des systèmes de reporting : en effet, au début des années 90, l'insatisfaction à l'égard des informaticiens était grande. Car ces derniers étaient censés, avec les technologies de l'époque, pouvoir assouvir la soif de connaissance de l'entreprise. Mais les systèmes de reporting donnaient des rapports trop « grand public », cela ne faisait que titiller encore plus leur curiosité.

Devant l'état actuel (rappelons que nous sommes dans les années 90). Chercheurs en informatique et professionnels se sont penchés sur cette question clé qui est : comment aider les décideurs à prendre des décisions ? Il fallait un environnement, et non un système, car la seule façon d'assouvir leur soif d'information est de leur permettre de fouiller eux même dans les données pour trouver ce qu'ils cherchent. Car la plupart du temps, les analystes ne savent pas ce qu'ils cherchent, leur travail est d'analyser l'entreprise pour l'améliorer, ils peuvent avoir des pistes, des doutes, des points de départ, mais jamais rien de concret. Un processus de input - output ne serait donc pas pertinent pour eux. OK, il faut un environnement, mais que doit avoir cet environnement pour aider les décideurs à décider :

• simple : les décideurs ne sont pas des gourous en informatique. L'environnement doit donc être assez simple et intuitif pour être manipulé par des non-informaticiens ;
• rapide : le temps de nos décideurs est précieux. Pas question d'avoir une réponse des jours après l'avoir posé ;
• gros volume de données : la prise de décision au niveau des analystes et des patrons se fait à un très haut niveau d'abstraction. On analyse la tendance des ventes sur les trois dernières années pour déterminer des actions à entreprendre. L'environnement doit pouvoir gérer de très gros volumes de données ;
• indépendant du système de production : plus question de faire planter le système de production à cause d'une requête faite par un analyste ;
• pour un membre restreint d'utilisateurs : en effet, la prise de décision n'est la responsabilité que de quelques personnes dans l'entreprise. Le sommet de la pyramide ;
• fiable et hétérogène : l'environnement doit pouvoir compiler toutes les sources de données que possède l'entreprise. La conséquence est qu'un risque d'erreur dans les données peut se produire. Il s'agit de minimiser ce risque. La non-fiabilité impliquera forcément le manque de confiance.

À partir de ces caractéristiques, des concepts, outils, logiciels se sont formés et articulés autour de ce nouveau domaine qui est l'informatique décisionnelle. Une nouvelle façon de concevoir les choses était née. On veut maintenant séparer le décisionnel du transactionnel. On a compris que les systèmes d'opération sont faits pour opérer et non pour prendre des décisions stratégiques. Le BI est né.

Ce sont les tâches, quotidiennes, répétitives et atomiques qui sont effectuées par les employés de l'entreprise pour lui permettre d'avoir une activité et donc de survivre. Le traitement d'une commande, l'édition d'une facture, l'emballage d'un produit, le suivi d'un colis ou la consignation d'une réclamation sont des taches nécessaires à la vie d'une entreprise. On parle d'opération quand on parle de ce type d'actions. Les systèmes informatiques opérationnels (OLTP pour OnLine Transactional Processing) sont faits pour assister les opérations d'une entreprise, ce sont des systèmes de gestion ou de production qui relatent la vie de l'entreprise (les opérations) dans un environnement informatique, plus restreint, mieux gérable et plus flexible. Les caractéristiques des systèmes opérationnels sont :

• Grand public : les OLTP sont des aides à l'opération, ils sont donc destinés à toute personne participant à la vie quotidienne de l'entreprise. Donc tous les employés de l'entreprise. Les décideurs sont exclus du groupe, car ils participent à un niveau plus élevé que la gestion quotidienne ;
• Données atomiques : on entre un produit, une ligne de commande, une facture. Ce sont des éléments avec un grain très fin ;
• Extrêmement rapides : dans un système de gestion de pannes d'une centrale nucléaire, il ne faudrait pas que le système nous annonce une panne critique 30 minutes après qu'elle s'est produite… ;
• Fermés : on ne laisse pas la place à l'improvisation dans les OLTP, les choix sont restreints, les utilisateurs sont guidés dans le processus ;
• Petite volumétrie des données : les systèmes de gestion ne gèrent pas des Téra Octets de données. Ces systèmes s'intéressent à ce qui se passe maintenant ;
• Transactionnels : les OLTP fonctionnent en utilisant le principe de transaction ;
• Lecture, écriture et modification des données : dans un OLTP on peut ajouter de l'information, en supprimer si elle n'est pas utile pour la production et la modifier s'il existe des erreurs ;
• Projets comportant peu de risques : les projets de systèmes OLTP sont maintenant bien rodés, les fonctionnalités et les besoins évidents, il y'a moins de risque d'échecs ;
• Fragmentés : on entend par ici décentralisés. Sauf dans le cas des ERP, on trouvera des systèmes pour la gestion des ressources humaines, des systèmes pour la production, des CRM, des systèmes de facturation, etc. ;
• Hétérogènes : les systèmes OLTP sont souvent des systèmes disparates en termes de technologie utilisée. Il n'est pas rare d'avoir dans la même entreprise un système de gestion avec une base de données MySQL et développé en Java et un système de production avec une BD MSSQL et développé en .NET.

Il peut paraître évident de dire que le monde décisionnel est le contraire du monde opérationnel. Je préfère dire que l'un chapeaute l'autre. Tandis que les OLTP font rouler l'entreprise, l'informatique décisionnelle voit rouler l'entreprise et agit en fonction de ce qu'elle voit. L'informatique décisionnelle est l'ensemble des méthodes, moyens et outils informatiques utilisés pour piloter une entreprise et aider à la décision. On parle aussi de systèmes d'aide à la décision et de Business Intelligence. Tandis que les systèmes opérationnels s'intéressent à ce qui se passe tout de suite, les environnements d'aide à la décision s'intéressent aux tendances, aux moyennes, aux écarts types des principaux indicateurs de bonne santé de l'entreprise, et ce, à travers les mois ou les années (car une tendance se dégage avec le temps). Le monde décisionnel analyse, prédit, conseille, regarde de haut les données de l'entreprise pour mieux apprécier l'ensemble de l'activité. Les caractéristiques suivantes, et qui sont communes à tout produit décisionnel, se dégagent d'elles-mêmes :

• Petit nombre d'utilisateurs : l'aide à la décision stratégique est le lot de quelques personnes dans l'entreprise (décideurs, patrons) ;
• Données générales et détaillées : on s'intéresse ici aux chiffres par mois, par année, par groupe de produit, etc. Les décideurs n'ont pas intérêt à voir la commande de tel ou tel client. Ils veulent voir l'ensemble de l'activité. Par contre, les analystes ont tout intérêt à pouvoir creuser dans les données pour trouver des fraudeurs par exemple ;
• Rapidité suggérée : il est clair que plus c'est rapide et mieux c'est ! Mais dans la prise de décision stratégique, on ne calcule pas à la seconde. Un décideur peut bien attendre quelques heures pour avoir une information très complexe à créer. Mais dans la plupart des cas, les temps de réponse doivent être calculés en secondes ;
• Ouverts : contrairement au monde opérationnel, on laisse libre cours à la curiosité des utilisateurs, les environnements de BI doivent permettre d'accéder le plus simplement possible aux données et d'en faire tout ce qu'on veut ! ;
• Gros volumes de données : les environnements de BI doivent regrouper toutes les données de l'entreprise. De la ligne de commande au chiffre d'affaires annuel. Des années et des années d'accumulation de données génèrent des Gigas Octets qui doivent être gérés par les environnements de BI ;
• Non transactionnels : pas de processus rigide ici. L'utilisateur doit pouvoir commencer une analyse, revenir en arrière, démarrer une autre analyse en parallèle, envoyer un résultat à un collègue pour qu'il puisse creuser une autre piste… ;
• Données en lecture seule : pas de perte de données dans le monde décisionnel. On ne supprime jamais des données, on archive. Si le prix d'un produit change, on veut garder trace de cela ;
• Projets très risqués : et c'est la le hic. En 2002, 40 % des projets de BI ont échoué. La principale raison est le manque d'engagements de la part de la direction et le manque de connaissances dans le domaine. Il y'aura un article à ce sujet ;
• Centralisés : toutes les données sont regroupées en un seul point. Une même source pour tout le monde.

L'intelligence d'affaires se base sur un concept clé qui est l'entrepôt de données ou le Data Warehouse. En résumé, c'est une architecture de données (comme une base de données relationnelle classique) qui permet, de par sa simplicité, de représenter et de rendre disponible un gros volume de données. Pour plus de renseignements sur ce qu'est un entrepôt de données, suivez le lienDW. C'est donc autour de cette grosse masse de données organisée très simplement (en étoile ou en flocon) que viennent graviter les différents composants d'une architecture décisionnelle.

Une architecture de BI est un ensemble de concepts, outils, méthodes, et technologies (logicielles et matérielles) qui, une fois mis en relation, permettent de créer de la connaissance et répondre aux besoins stratégiques de l'entreprise (dans le meilleur de cas :)). Une architecture de BI peut être comparée à la structure d'une maison, c'est l'ensemble des poutres, murs, tuyauterie, etc. qui permettront à une famille de vivre ou à une école de fonctionner. Il est important de comprendre ce concept d'architecture et de savoir le différentier des autres termes tels que environnement, système, logiciel, etc. Pour une meilleure communication dans vos futurs projets :)

Nous entrons dans le vif du sujet. Qu'est-ce qui fait une architecture décisionnelle. Énonçons cela point par point.

V-C-1. Entrepôt de données▲

V-C-2. ETL▲

V-C-3. Serveur d'analyse▲

V-C-4. Outils « end-user »▲