Master 1 : Commerce - PowerPoint PPT Presentation

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Master 1 : Commerce

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Title: Managed Testing - Proposition - Application Test Services RFI response - English Subject: executive presentation Author: Ludo Ramaekers Last modified by – PowerPoint PPT presentation

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Title: Master 1 : Commerce


1
Master 1 Commerce ÉlectroniqueCours
Business Management SolutionsBI Business
Intelligence
2
Plan du Cours
  • Définition de la BI
  • Objectif de la BI
  • Fonctionnement dune plateforme BI
  • Technologies de la BI
  • Composantes de la BI
  • Les caractéristiques de la BI
  • Les avantages de la BI
  • Les principaux fournisseurs

3
Définition du BI
  • Le business intelligence permet danalyser les
    données de
  • lorganisation et de lenvironnent afin de
    prendre des décisions
  • stratégiques.
  • Le BI est un système dinformation qui permet la
    recherche active et
  • l'exploitation des renseignements stratégiques
    essentiels qu'une
  • entreprise doit posséder pour la prise de
    décision

4
Objectif de la BI
  • Englobe les solutions informatiques apportant une
    aide à la décision
  • Rapports
  • Tableaux de bord
  • Grilles comparatives
  • Rapports annuels
  • But  consolider les informations des bases de
    données

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Fonctionnement dune plateforme BI
  • De la même façon quun être humain
  • Extraction  Aller chercher les informations
  • Consolidation  Les structurer toutes au même
    endroit
  • Traitement  Comparer différentes dimensions
  • Diffusion  Avoir une/des données correspondant
    à des critères
  • Un peu sur le modèle du ETL (Extraction
    Transform Load)

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Technologies de la BI
L'extraction, le transfert et le chargement de
données (ETL) qui permet comme son nom l'indique
de récupérer des informations stockées par
différentes applications de l'entreprise L'entrepô
t (Data Warehouse) qui assure la consolidation
des contenus sous forme de structures destinées à
en faciliter la manipulation par les outils
d'analyses La couche d'analyse en tant que telle
qui s'adosse à des modèles prédictifs
(datamining) et/ou des cubes multidimensionnels
(OLAP) La restitution qui se charge pour finir du
calcul des indicateurs par un recoupement de
différentes requêtes et de leur restitution par
le biais de rapports métier. OLAP On-Line
Analytical Processing
7
Schéma du processus décisionnel
8
Composantes de la BI
9
Composantes de la BI
  • Données de lentreprise
  • Systèmes transactionnels qui enregistre les
    données quotidiennes de lentreprise.
  • Par exemple
  • Données internes
  • Système existants
  • CRM
  • ERP
  • Données externes
  • Clickstream data
  • Données provenant dinternet
  • OLTP

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Composantes de la BI
  • ETL (Extract, transform, load)
  • Récupère les données, quels que soient leurs
    sources.
  • Migration des données
  • Centralise dans une base de données de type
    Datawarehouse ou datamart.
  • Permet de construire, mettre à jour et le
    dictionnaire de métadonnées.
  • Dictionnaire Métadonnées (Meta data management)
  • Avoir une donnée sur une autre donnée.
  • Ex. type de données graphique
  • Nom du fichier.
  • Référence pour système BI.

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Composantes de la BI
  • Entrepôt de données (Data storage)
  • Base de données dédiée à collectée les données
  • recueillis de différentes base de données de
    lentreprise.
  • Caractéristiques
  • Base de données dénormalisée?peut contenir des
    redondances
  • Bâtie le groupe ou sujet pour meilleure
    performance lors
  • des recherches.
  • DataMart
  • DataWarehouse de petite envergure.
  • Selon le département ou les fonctions.
  • Aide à la performance de la génération de
    rapports.

12
Composantes de la BI
  • Applications danalyse décisionnelle (BI
    software)
  • Recueille la requête et produit les rapports
  • Outils de création de rapports
  • Interface pour accéder et naviguer dans les base
    de données et visualiser linformations.
  • OLAP (multidimensionnelle)
  • Modéliser lactivité dune entreprise suivant des
    axes.
  • Chiffres daffaires
  • Catégories de clients
  • Produits
  • Appelé aussi  Cube OLAP 
  • Exemple
  • Représentation du chiffre daffaire par produit
    par région.

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Composantes de la BI
  • Data Mining
  • Technique de sélection, exploration et
    modélisation dun grand volume de données
  • Déterminer des corrélations entre les données
  • Anticiper les comportements, évènements ou
  • conséquences futurs

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Composantes de la BI
  • Outils danalyse (analytical application)
  • Supporte les requêtes et OLAP
  • Données de type
  • Financière
  • Clientèle
  • Statistique
  • Prévision
  • Possibilité dinterface web et sous forme
  • PDF
  • Excel
  • Xml
  • Html

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Caractéristiques de la BI
  • BI permet davoir un seul point daccès aux
    utilisateurs autorises aux données via le
    portail BI
  • Utilisation de BI dans les différents
    départements dune organisation et peut être
    utilisée dans chaque étape de la chaine de valeur
  • Les utilisateurs ont les outils pour trouver
    rapidement et facilement les réponses à leurs
    questions
  • Les clients auront la possibilité de consulter
    lhistorique de leurs commandes pour analyser
    leurs achats et identifier ainsi les opportunités
    déconomiser sur les coûts.

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Les avantages de la BI
  • Collecte de données Clients/ Améliorer la
    connaissance des clients et fournisseurs
    (augmentation du chiffre daffaires)
  • Portail dentreprise (Enterprise Information
    Portals)
  • Information de gestion (Knowledge Management)
  • Système daide à la décision (Decision Support
    Systems)
  • Rapports (Reporting)
  • Analyse de Relation Clients (CRM Analytics)
  • Enregistrement des données de navigation

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Les avantages de la BI
  • Qualité des données
  • Forage de données
  • Permet de mieux piloter l'activité de
    l'entreprise
  • Laccès rapide et simple à une information
    opérationnelle
  • La Business Intelligence résout la question de
    transparence en intégrant linformation en temps
    réel

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Les principaux fournisseurs
19
Exemple Analyse Multidimensionnelle
20
Exemple Indicateurs
Indicateurs Indicateurs
Projets internes et externes - État du portefeuille de projets- Prévision de la demande de projets- Respects des processus internes- Suivi des engagements, en termes de délais, de livrables, de ressources et de coûts- Comparaison budget/réalisé- Suivi des objectifs, dates clés, responsabilités et, le cas échéant, des pénalités- Suivi de la maintenance des applications- Suivi des rapports de projets
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