exemple de mémoire

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S O F T - T E C H

I N T E R N A T I O N A L

Ecole Nationale Supérieure Polytechnique SOFT-TECH INTERNATIONAL

Membres :Dr. Augustin YEKEL

Dr. Guillaume KOUM DISSAKE

Pr. Michel EBOUEYA

Ing. Raoul Martial TSAMO

Président :

Dr. Claude TANGHA

REPUBLIQUE DU CAMEROUNPaix – Travail – Patrie

UNIVERSITE DE YAOUNDE I

REPUBLIC OF CAMEROONPeace – Work – Fatherland

UNIVERSITY OF YAOUNDE I

Mémoire de fin d’étude présenté et soutenu par

Zafack Takadong Thibaut

En vue de l’obtention du

DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION EN INFORMATIQUE,(Année Académique 2004 / 2005)

Sous la direction de :

Dr. Augustin YEKEL

Dr.

Guillaume

KOUM

DISSAKE

Ing. Raoul Martial TSAMO

Système Interactif d'Aide à la Décision (SIAD)

Invité :

Mr. TAM SANGBONG , C.E.O. of SOFT‐TECH INT. INC.



iMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique

Zafack Takadong Thibaut ENSP 2005

DEDICACES

Je dédie ce mémoire à :

Au seigneur Dieu qui m’a permis d’arriver au niveau académique actuel

Mon père, Mr Zafack Martin.

Ma mère, Mme Zafack Née Kana Berthe.

Mes frères et sœurs : Zafack Armelle Félicité, Zafack Nguetsop Joseline,

Zafack Donfouet Florine Laure, Zafack Guilaine, Zafack Billy Ruffin

Martin et Zafack Cliff Michel.

Mes oncles et tantes : Mr et Mme Tsafack, Mr et Mme Ntsamo, Mr Tonlieu

Jean et sa défunte épouse et Mme Azébazé Jeannette et son défunt époux.

J’en suis là grâce à vos efforts conjugués et votre soutien perpétuel.



iiMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


REMERCIEMENTS

"Le résultat d’un travail n’est que l’aboutissement de nombreux efforts et de beaucoup de

persévérance". Chaque réussite cache derrière elle une pléthore de personnes qui se sontillustrées par leurs aides et conseils. Qu’il me soit permis d’adresser de sincères remerciements

aux personnes qui ont contribué à l'aboutissement de ce travail, notamment :

Dr Augustin YEKEL et Dr Guillaume KOUM DISSAKE, pour m’avoir encadré

durant mon stage de fin d’études.

Mr TAM SANGBONG, C.E.O. de SOFT-TECH INTERNATIONAL INC. Pour avoir

accepté de m’encadrer au sein de son entreprise et pour la formation à la vie en entreprise

qu'il ne fait que nous dispenser.

Ing. TSAMO Raoul, mon encadreur en entreprise, pour avoir toujours su me remettre

dans le droit chemin.

Dr TANGHA Claude, pour avoir accepté de sacrifier un peu de son temps pour

apprécier ce travail.

Ing. Ignatius TANTOH, René MANCHO, Frédéric YANZE, Dalvin ITUTU pour

leur accueil et la bonne atmosphère de travail au sein de l’entreprise SOFT-TECH.

Ing. Tampolla Serge, Ing. Tchapi Achille, Ing. Kouam Ghislain, Ingénieurs travaillant

à SOFT-TECH et grands frères pour m'avoir toujours prodigué de bons conseils.

Tous mes enseignants de l’Ecole Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé pour

les conseils et enseignements qu’ils m’ont dispensés.

Bouloumegue Donald, Embe Michel, Etoundi Aboua et Mbassi Cyrille, mes

camarades de classe qui ont effectué leur stage avec moi au sein de SOFT-TECH

International, ainsi que tous mes camarades de la promotion 2005.

Que tous ceux qui de près ou de loin m'ont assisté et dont les noms n’ont pas été cités,

trouvent ici l'expression de ma profonde gratitude !



iiiMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


RESUME

La mondialisation des échanges, la globalisation des marchés, l'innovation technologique

constituent des facteurs de multiplication des risques qui rendent la position des entreprises de

plus en plus difficile à une échelle économique mondiale. On assiste aujourd'hui au passaged'une économie de production à une économie d'environnement et à une économie de marché

(création et développement d'alliances, fusions/acquisitions etc.…) [NCL 95].

Cette problématique, dans un univers où la quantité d'information et son accessibilité

augmentent et se complexifient, nécessite d'adopter une attitude "anticipatrice" par une

exploitation permanente des informations vitales pour l'entreprise : c'est ce que permettent de

faire les Systèmes Int eractifs d'Aide à la Décision (SIAD) .

Mettre sur pied un SIAD n'est pas chose aisée. En effet, l'organisation par processus

fonctionnels des Systèmes de Gestion de Base de Données (SGBD) conventionnels1 ne convient

pas aux SIAD. Il faut revoir les principes de stockage de l'information et même la structure de la

base de connaissances; un nouveau type de SGBD a été conçu dans ce but : l'entrepôt de

données ou Data W arehouse . Cette restructuration de la base de connaissances engendre

aussi de grandes modifications lors de l'exploitation de cette dernière.

Ce document présente en détail et de façon pratique les techniques intervenant lors de

la mise sur pied d'un SIAD. La partie pratique est basée sur SQL Server 2000 et son nouveau

complément logiciel, Microsoft SQL Reporting Service.

Mots clés : SIAD, entrepôt de données/Data Warehouse, SQL Server 2000

1 Base de données de production



ivMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


ABSTRACT

The internationalization of exchanges, the globalization of markets, the technological

innovation constitute factors of multiplication of risks that make the position of enterprises more

and more difficult at a world economic scale. Today, the production economy is replaced by aneconomy of environment and by an economy of market (creation and development of alliances,

mergings/acquisitions etc.…) [NCL 95].

This problematic, in an universe where the quantity of information and its accessibility

are increasing and becoming more and more complex, require to adopt an "anticipating"

attitude by a permanent exploitation of the enterprise's vital information: that's what Business

Intelligence (BI) aims at.

Building BI software is not an easy task. Indeed, the organization by functional

processes of the conventional2 Database Management Systems (DBMS) doesn't fit to BI. The

storage principles of information and even the structure of the DBMS have to be review; a new

type of DBMS has been conceived in this goal: the Data Warehouse . This restructuring of the

database makes its exploitation more challenging than with conventional DBMS.

The present document gives in details and practically the techniques used when building

a BI application. The implementation part is based on SQL Server 2000 and its new add-on,

Microsoft SQL Reporting Service.

Keywords: Data Warehouse, Business intelligence, SQL Server 2000, Reporting Services

2 Production database



vMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


SOMMAIRE

Dédicaces .......................................................................................................................................i

remerciements............................................................................................................................. ii

Résumé ........................................................................................................................................ iii

Abstract.........................................................................................................................................iv

Sommaire ......................................................................................................................................v

Table des illustrations............................................................................................................. vii

1ère Partie Introduction générale .......................................................................................... 1

2èm e Partie Data warehouse, data mining et tableau de bord..........................................5

Chapitre 1: Système Interactif d'Aide à la Décision .............................6

I. Quelques Définitions .......................... .............................. ............................. .............................. ........... 6 II. Système Interactif d'Aide à la Décision .......................... .............................. ............................. ... 8 III. Typologie des Systèmes d'aide à la décision ............................. .............................. ................ 9 IV. SIAD et Système d'Information (SI)...............................................................................................12 V. Dimension technique du SIAD stratégique...............................................................................13 VI. Architecture du SIAD ............................................................................................................................14

VII. Apports et limites du SIAD ................................................................................................................19 VIII. Positionnement des outils d’aide à la décision......................................................................21 IX. Le Cercle Vertueux ................................................................................................................................26

Chapitre 2: Dashboard - Dashboard manager .....................................28

I. Le tableau de bord .................................................................................................................................28 II. Dashboard manager..............................................................................................................................34

3èm e Partie Plateforme Microsoft pour les Systèmes décisionnels............................... 36

Chapitre 3: SIAD sous SQL Server 2000 ............................................37

I. Plateforme Microsoft pour les Systèmes décisionnels......................................................37 II. Construction d'un entrepôt de donnée sous SQL Server 2000 .....................................42

Chapitre 4: Reporting Services..........................................................48

I. Présentation ..............................................................................................................................................48 II. Vue d'ensemble de RS .........................................................................................................................51

4èm e partie Mise en œuvre dʹun prototype ........................................................................ 58

Chapitre 5: Architecture du prototype ..............................................59

I. Architecture du prototype..................................................................................................................59

II. Mise sur pied de l'entrepôt de données .....................................................................................61 III. Constructions des interfaces utilisateur....................................................................................63



viMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


Chapitre 6: Implémentation du prototype .........................................64

I. Outils et langages de développement.........................................................................................64 II. Interface de définition des Paramètres de connexion ........................................................64 III. Interface de construction de tableau de données.................................................................65 IV. Interface de présentation de comptes-rendus........................................................................66

5èm e

partie Conclusion générale.......................................................................................... 67

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ................................................................................. 69

Glossaire...................................................................................................................................... 70

Annexes ....................................................................................................................................... 71

Annexe A. Interface de connexion à l'application.............................71

Annexe B. Interface de définition des paramètres de connexion ......72

Annexe C. Interface de construction de tableau de données.............74

Annexe D. Interface de présentation de comptes-rendus..................79



viiMémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


TABLE DES ILLUSTRATIONS

Figure 1 : Les secteurs institutionnels...................................................................................... 6

Figure 2 : Le modèle Intelligence Design Choice (IDC)......................................................... 8 Figure 3 : Architecture d'un SIAD stratégique ..................................................................... 15

Figure 4 : Architecture du Data Warehouse.......................................................................... 20

Figure 5 : Structure de la machine.........................................................................................22

Figure 6 : Positionnement du datawarehouse ....................................................................... 23

Figure 7 : Positionnement de l’analyse multidimensionnelle ............................................... 24

Figure 8 : Positionnement du data mining ............................................................................ 25

Figure 9 : Cercle Vertueux ..................................................................................................... 26

Figure 10 : Jauges dans une voiture...................................................................................... 28

Figure 11 : Voyants lumineux dans une voiture.................................................................... 29

Figure 12 : Barre groupées.....................................................................................................31

Figure 13 : Diagramme Camembert....................................................................................... 32

Figure 14 : Jauge .................................................................................................................... 32

Figure 15 : Jauge paramétrée.................................................................................................33

Figure 16 : Plateforme décisionnelle de Microsoft................................................................ 37

Figure 17 : Composants du Système décisionnel de Microsoft ............................................. 38

Figure 18 : Les étapes du processus ETL .............................................................................. 45

Figure 19 : Comment RS vient à bout de certains problèmes de gestion de rapports .......... 49

Figure 20 : Types de rapports du RS ......................................................................................50

Figure 21 : Exemple de rapport matriciel .............................................................................. 52

Figure 22 : Architecture globale du RS ................................................................................. 57

Figure 23 : Architecture du prototype .................................................................................... 59

Figure 24 : Architecture d'un SIAD stratégique ................................................................... 60

Figure 25 : Modèle logique du Data Warehouse................................................................... 62

Figure 26 : Interface de définition des Paramètres de connexion ........................................64

Figure 27 : Interface de construction de requêtes.................................................................65

Figure 28 : Interface de présentation de rapports .................................................................66



1Mémoire d’ingénieur de conception en génie informatique


1ère Partie

Introduction générale






Le fonctionnement quotidien de toute entreprise est jalonné par la production

d'une masse assez impressionnante de données. Ces données peuvent être internes

(produites par l'entreprise), externes (fournies par une tierce entité) ou achetées. Les

raisons qui justifient la collecte et la sauvegarde de ces informations sont nombreuses.

Parmi ces raisons, on peut citer:

L'obligation légale qu'ont les entreprises de conserver toute pièce

comptable ou tout autre document pouvant justifier les produits et charges

générés;

Les divers contrôles effectués afin de détecter les fraudes éventuelles :

Ces contrôles sont basés sur les informations détenues par l'entreprise qui

constituent donc un élément de sécurité que l'entreprise détient par devers

elle; Pour le suivi de l'évolution de leurs clients, de leurs fournisseurs, bref de

tous leurs partenaires, ainsi que de leurs activités intérieures et

extérieures, les entreprises ont besoin de ces données d’où leur indéniable

importance.

Toutefois, la collecte et le stockage de ces informations se révèlent fort coûteux et

peu d'entreprises parviennent à tirer profit de la base de connaissances ainsi formée. Pour

exploiter ces informations, une solution assez répandue en entreprise consiste à produire

un résumé progressif de l'information de façon ascendante dans la hiérarchie de décision

de l'entreprise. Prenons le cas d'une entreprise dont la structure de décision est composée

en ordre ascendant des contremaîtres, des chefs d'ateliers et du directeur général. Le

contremaître reçoit un bilan du travail de ses hommes; pour chaque atelier le chef

d'atelier reçoit un bilan du travail mené par les groupes de travail de ses contremaîtres; le

directeur général reçoit lui un bilan du travail effectué par chaque atelier. Pour chaque

niveau on produit un bilan des bilans du niveau précédent s'il existe.

Mais ce résumé progressif fait intervenir un grand nombre de personnes et est très

coûteux en temps et en argent; d’où la nécessité d'un outil permettant d'avoir rapidement

une vue globale et synthétique de l'entreprise. Entre autres outils poursuivant ce but,

nous avons les Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision (SIAD) . Les SIAD ont été

élaborés pour fournir rapidement aux décideurs de l'entreprise les informations

pertinentes qui leur permettront de prendre les meilleures décisions. Ils y parviennent en

fournissant constamment l'état des indicateurs clés de l'entreprise. Les SIAD permettent

de transformer la base de connaissances généralement inutilisée en un "atout majeur" pour l'entreprise.






Il existe une multitude de SIAD sur le marché, mais le tableau de bord

(dashboard en anglais) représente l'idéal en la matière : Il a une interface utilisateur

simple et l'apprentissage de son utilisation est facile. Avec un tableau de bord, la base de

connaissances est présentée sous forme de graphes et diagrammes facilement

interprétables et régulièrement mis à jour. L'interface utilisateur étant graphique, le

tableau de bord est convivial et réduit les efforts à fournir pour son apprentissage et son

interprétation. Chaque schéma est une vue sur un indicateur clé de l'état de

l'entreprise . Cependant, le nombre de vues est limité au nombre de schémas qui eux

ont été fixés par le concepteur. Ce qui ne donne pas la possibilité d'avoir des états dont la

nécessité se fait sentir pendant la consultation du tableau de bord.

Le gestionnaire de tableaux de bord (dashboard manager en anglais)

apporte une solution élégante à ce problème : Il permet de construire en temps réel, lorsde la consultation, de nouveaux tableaux de bord pour répondre aux questions imprévues.

Il rend possible la construction, le paramétrage et l'exploitation de tableau de bord en

"temps réel".

Cependant, la conception et l'implémentation d'un gestionnaire de tableaux de

bord n'est pas aisée et cela à plusieurs niveaux:

Un tableau de bord, pour être bénéfique au décideur de l'entreprise, doit

fournir des "informations actuelles " à tout instant. Pour cela, il se doit

de mettre à jour régulièrement ses schémas car les données représentées

changent avec le temps.

Dans un gestionnaire de tableau de bord, la construction de tableau de

bord en temps réel implique l'exploration de la base de connaissances, la

définition et la mise en œuvre de paramètres de schémas (type, fréquence

de rafraîchissement,…) en temps réel.

Les SIAD reposent pour la plupart sur un nouvel outil de gestion de données :

l'entrepôt de données ou Data Warehouse . L'ensemble Data Warehouse et

dashboard manager est connu sous le nom de SIAD stratégique . Il prend en charge la

collecte , le stockage et la restitution de l'information au sein de l'entreprise.

Le travail réalisé dans le cadre de notre mémoire de fin d’études d’ingénieur dans

la société SOFT-TECH International INC vise à mettre sur pied un SIAD stratégique. Il sera

basé sur la plateforme décisionnelle de Microsoft et SQL Server 2000.

Ce document présente les recherches et travaux effectués afin de mettre sur pied

un SIAD stratégique. La première partie présente les différents concepts intervenant dansla construction de SIAD en général et positionne de façon précise le tableau de bord parmi






les SIAD. La deuxième partie est consacrée à la présentation de la plateforme de

Microsoft pour la construction de systèmes d'aide à la décision. Nous présentons ensuite

une démarche pour la réalisation d'un SIAD grâce à la plateforme décisionnelle de

Microsoft. Enfin la dernière partie établit le bilan du travail effectué et en donne les

perspectives.

L'anglais étant la langue de l'informatique et des Technologies de l'Information

(IT), la quasi-totalité des ouvrages et de la documentation utilisée est en anglais. De ce

fait, beaucoup de projets sont “pensés” en anglais. Ainsi, la présence de termes

techniques, de sigles, d'acronymes et de schémas annotés en anglais devient tout à fait

naturelle. C’est le cas dans ce document.





2èm e Partie

Data warehouse, data mining et tableau

de bord



Système Interactif d'Aide à la Décision



Chapitre 1: Système Interactif d'Aide àla Décision

Ce chapitre présente la notion de Système Interactif d'Aide à la Décision (SIAD).

Cette notion est au centre de nos investigations, nous voulons ici définir et expliquer le

concept, puis présenter et situer les technologies associées.

I. Quelques Définitions

1. Entreprise

Par souci d’exhaustivité, nous nous appuyons sur le schéma des secteurs

institutionnels données par la Figure 1.

Figure 1 : Les secteurs institutionnels [DWDM 98 ]

Nous désignons sous le terme “ Entreprise ” toute organisation humaine devant

gérer sa raison d’être et/ou sa pérennité au travers des objectifs cités ci-après : sécurité,

développement, rentabilité. Pour atteindre l'un de ses buts, il faut nécessairement prendre

des décisions concernant la vie de l'entreprise. Par voie de conséquence, cette

organisation humaine est dotée d’un centre de décision.






2. Décideur

Dans l’organisation ainsi définie, le décideur peut être le responsable de cette

organisation ou le responsable d’une fonction de cette organisation. Nous associons leterme “Décideur ” et la responsabilité vis à vis de la pérennité de l’organisation.

3. Décision

Soit l’axiome suivant: entre les deux issues mutuellement exclusives d'une

alternative, l'individu X qui choisit une issue à la suite d'un processus mental, appelé

réflexion, aurait pu tout aussi bien choisir l'autre.

Nous appelons ce choix : “décision ” ou plus précisément “ prise de décision ”.Nous considérons toujours qu'il y a correspondance biunivoque non ambiguë entre

une prise de décision et un problème que l'on cherche à résoudre.

3.1 Les phases de la décision

H.A. Simon [MSHA 57] distingue quatre phases dans le processus de décision :

l ' information ou le renseignement : le décideur se met en quête

d'informations relatives aux questions qui le préoccupent : Quelles sont lessolutions possibles ? Que font les concurrents ? Quelle est la pratique dans

les entreprises qui ont un métier voisin ?... Comment se segmente la

clientèle ? etc.

la conception : Dans un deuxième temps, le décideur construit des

solutions, imagine des scénarios, ce qui peut l'amener à rechercher de

l'information supplémentaire.

le choix : Ensuite, le décideur choisit entre les différentes actions qu'il a

été capable de construire et d'identifier pendant la phase de conception.

l 'évaluation des choix précédents : Après le choix, et dans la mesure

où la décision s'intègre dans un processus dynamique ; Une rétroaction

(feed-back) intelligente permet de corriger bien des erreurs sur le

déroulement d'un processus décisionnel.

Ce modèle de décision est connu sous le nom de modèle IDC (Intelligence Design

Choice), voir figure ci-dessous.






Figure 2 : Le modèle Intelligence Design Choice (IDC) [GMM 99]

Remarques : Les étapes décrites par Simon ne se déroulent pas forcément suivant un

processus purement séquentiel, il peut y avoir des retours en arrière. Assez fréquemmentl'information et la conception contiennent déjà le choix dans la mesure où le décideur

privilégie assez vite une seule action parmi celles possibles. Celle-ci est ensuite la seule

documentée et construite.

II. Système Interactif d'Aide à la Décision

La mondialisation des échanges, la globalisation des marchés, l'innovation

technologique constituent des facteurs de multiplication des risques qui rendent la

position des entreprises de plus en plus difficile à une échelle économique mondiale. Cette

problématique, dans un univers où la quantité d'information et son accessibilité

augmentent et se complexifient, nécessite d'adopter une attitude "anticipatrice" par une

exploitation permanente des informations vitales pour l'entreprise : c'est ce que

permettent de faire les Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision (SIAD).

1. Définition

Le concept de Système Interactif d’Aide à la Décision (SIAD) est extrêmement

vaste et sa définition dépend bien souvent du point de vue de l’auteur. Nous prendrons ici

comme convention qu’un SIAD est “un système informatique procurant une aide dans le

processus de la prise de décision” [AGPH 03].

Cette définition peut être précisée de la manière suivante : un SIAD est “un

système d’information interactif, flexible et adaptable, développé spécialement pour aider

à la solution de problèmes de management peu ou non structurés. Il utilise des données,






fournit une interface simple et autorise le manipulateur à exprimer ses propres opinions”

[AGPH 03].

1.1 Interactif

Interactif avait un sens fort dans les années 70, car il s’opposait à “saisie par

cartes perforées”, “traitement par lot”. Aujourd’hui, les accès à la machine sont des

transactions interactives Homme-Machine. Toutefois, le sens “Interactif” des années 70

n’a pas changé. Le SIAD est interactif parce qu’il laisse le contrôle à l’Homme pour choisir

ou décider du modèle à appliquer lors de l’étape suivante.

En effet, les objets valués, correspondant à un état, étant définis, un certain

nombre de “computations”, effectuées par un processeur d'état, fournissent, suivant unprogramme informatique non interactif, des extrants (des données de sortie), ce sont ces

dernières valeurs qui vont être appréciées par l'utilisateur pour décider de la suite de la

recherche heuristique.

2. SIAD et Aide à la décision

“Aide à la décision ” s'oppose à “prise de décision automatique” et par conséquent

à “processus à sens unique”. La notion “d'aide à la décision” s'interprète comme une aide à la recherche des solutions satisfaisantes en utilisant un système de recherche

heuristique . D’où le fait qu'un SIAD est un système qui augmente la qualité des processus

de décision plutôt que leur productivité .

Il faut, lors de la modélisation, utiliser certains modèles normatifs et élargir les

connaissances et les capacités du décideur; par exemple, introduire la décision multicritère

alors qu'elle était monocritère, introduire du qualitatif quand le décideur n'utilisait que des

raisonnements numériques, etc.

III. Typologie des Systèmes d'aide à la décision

De la même manière que les définitions varient en fonction des auteurs, il n’existe

pas d’architecture standard pour un SIAD. Chaque auteur reprend sous le terme de SIAD

un ensemble plus ou moins étendu de composants. Nous ferons donc ici plutôt ressortir

les différences entre types de SIAD que leur structure propre.

Nous allons ici présenter deux classifications des SIAD : une classification fonction

du niveau de la décision impliqué et une autre fonction de l'envergure de décision.






1. Classement en fonction du niveau de décision

Lorsqu'on ne prend en compte que le niveau de décision impliqué par un SIAD, on

distingue quatre types de SIAD :

EIS : Executive Information System;

ESS : Executive Support System;

DSS : Decision Support System;

PSS : Planning Support System.

1.1 Executive Information System (EIS)

Ce sont des applications de type tableau de bord3 destinées à mettre à la

disposition des décideurs tout ou une partie de l'information dont ils ont besoin pour

mener à bien leur mission.

TURBAN définit l'EIS comme "un outil fournissant au décideur l'information utile

qui lui permet de se focaliser sur les données critiques et d'avoir une bonne appréciation

de l'organisation" [TE 93].

MAWHINNEY et MILLET considèrent l'EIS comme un "système qui intègre des

informations en provenance de sources internes et externes permettant aux dirigeants decontrôler et de demander des informations d'importances vitales pour eux et présentées

de façon personnalisée" [MCHMI 92].

1.2 Executive Support System (ESS)

L'ESS va au-delà de l'EIS car il inclut des outils de communications, d'analyse et

d'intelligence.

Afin de mieux distinguer les deux systèmes, nous dirons que l'EIS est un outil

permettant au décideur de se focaliser sur des données critiques pour obtenir une

appréciation de l'organisation. L'ESS doit permettre l'analyse de ces données pour donner

une appréciation du futur de l'organisation grâce aux modèles d'analyse. Le passage de

l'information à l'intelligence implique de pouvoir affecter le futur (axe temporel et

visualisation des liens).

3 Conf. 1.Chapitre 2:Dashboard - Dashboard manager






1.3 Decision Support System (DSS)

C'est un système interactif qui aide le décideur à exploiter les données et les

modèles pour trouver une solution à un problème non structuré4 et analyser l'effet

d'éventuels changements de l'environnement sur l'organisation.

Le but du DSS est d'aider la décision et non de remplacer le décideur. Toutefois, il

doit permettre de faire de la planification stratégique, ainsi que de la budgétisation à long

terme.

1.4 Planning Support System (PSS)

Il permet une analyse de la faisabilité des procédures ou décisions retenues (c'est-

à-dire lui fournir une assistance intelligente).

Si nous revenons au modèle IDC (Figure 2), la phase d'intelligence correspond à

l'EIS et l'ESS: le premier permet au décideur de se focaliser sur des données critiques (par

exemple la chute des actions en bourse durant une certaine période) et le deuxième de

faire une analyse pour une appréciation future de l'organisation. Les autres étapes du

modèle IDC de SIMON peuvent être assurées selon TURBAN [TE 93] par le DSS qui peutfaire de la planification stratégique et offre la possibilité d'analyser les effets d'éventuels

changements sur l'organisation (en effectuant des simulations).

2. Classement en fonction de l'envergure de la décision

Lorsqu'on ne prend en compte que l'envergure de la décision de SIAD, ils peuvent

être classés en trois catégories:

Le SIAD opérationnel : Il évite la surcharge mentale de l’opérateur en lui

proposant des solutions permettant de faire face rapidement à des

situations complexes (exemple : le SIAD du " quart opération " d’un

transporteur aérien qui propose, en cas d’incident, des solutions pour le

"reroutage" ou le remplacement des avions et des équipages). Cet

automate, qui relève des systèmes experts, n’équipe que ceux des

4 Cf. Glossaire "Décision peu ou mal structurées"






opérateurs qui peuvent avoir à résoudre des problèmes très difficiles sous

la contrainte de l’urgence.

Le SIAD de gestion : Il présente aux responsables opérationnels les

indicateurs et alarmes quotidiens utiles au pilotage du travail des

opérateurs (respect des normes de qualité, charge de travail des

ressources). Un SIAD de gestion équipe, ou devrait équiper chacun des

processus de production.

Le SIAD stratégique : Il présente aux dirigeants des séries chronologiques

périodiques éclairant l’efficacité et le positionnement de l’entreprise

(résultat, part de marché, tendances). Il fournit au comité de direction une

évaluation partagée et précoce des indicateurs essentiels.

Par la suite, sauf mention contraire, nous ne parlerons que du SIAD stratégique,

que nous appellerons SIAD tout court.

IV. SIAD et Système d'Information (SI)

Le SIAD occupe, dans le système d’information (SI), une place très particulière. Il

est pour le SI un point d’aboutissement. Le SI soutient et alimente le SIAD, mais celui-cine soutient rien d’autre que l’interface qui permet aux utilisateurs de le consulter. Il a

pour fonction de faire rayonner le SI. Sa place, dans l’architecture du SI, est ainsi

semblable à celle du coq à la pointe d’un clocher : porté par les fondations et les piliers de

l’architecture, il est visible et c’est là tout son rôle.

Pour rendre visible un SI, on doit être guidé par un critère de pertinence : cela

suppose que l’on ait défini l’action qu’il s’agit d’éclairer et que l’on ait fait passer, à travers

la masse des données que brasse le système d’information, le scalpel d’une sélectivité

exigeante. Mais pour le SIAD stratégique il ne suffit pas de sélectionner les données, il

faut aussi les transformer. Les bases de données opérationnelles contiennent les dossiers

en cours de traitement, mais non les séries chronologiques qui seules sont utiles au

stratège. Par ailleurs, même si la qualité des données suffit aux tâches opérationnelles, la

mise en perspective chronologique nécessite l’intervention du statisticien qui évalue les

données manquantes, redresse les pondérations, corrige les codages. Pour que l’on puisse

définir l’action que l’on veut éclairer, il faut bien sûr que l’entreprise sache ce qu’elle veut

être et ce qu’elle veut faire. Or la définition des priorités est entre ses directions (directionfinancière, direction de la production, direction commerciale, direction de la






communication, etc.), l'enjeu d’un conflit auquel seul l’arbitrage du directeur général peut

mettre un terme.

A ces difficultés techniques et "politiques" s’ajoute enfin une difficulté intellectuelle.

Personne ne conteste, par exemple, que la sobriété ne soit l’une des premières qualités

d’un tableau de bord. Cependant elle suppose une sélectivité qui semble contraire au

réalisme, ce que l’on sélectionne étant découpé dans la masse dont on fait abstraction. Or

la hardiesse que réclame la pratique de l’abstraction est peu répandue. Par ailleurs les

conventions comptables, souvent étrangères au raisonnement économique, exercent sur

le traitement des données une dictature dont il est difficile de s’affranchir.

V. Dimension technique du SIAD stratégique

Le SIAD est un outil d’observation qui vise, à partir de données de gestion et/ou de

statistiques, à donner aux managers d’une entreprise les moyens d’identifier des alertes

de gestion, de suivre l’évolution de l’activité et de disposer d’outils d’investigation de

sujets ou phénomènes particuliers. Il ne fournit pas les explications ni les commentaires

qui relèvent d’une phase de travail postérieure à l’observation.

Le SIAD tire parti de l’ensemble des données produites ou acquises par

l’entreprise, ensemble dont il fournit une présentation synthétique. Cela suppose : que le SIAD soit alimenté potentiellement par toutes les applications de

l’entreprise,

qu’il résolve les problèmes de comparabilité et de redressement des

données qui se posent lorsque l’on utilise des sources diverses.

Le SIAD vise à présenter des informations utiles. Ceci implique qu’il soit construit

selon des critères de sélectivité en choisissant, parmi les statistiques qu’il est possible de

produire, celles qui peuvent servir à telle ou telle catégorie d’utilisateurs. Sa construction

suppose donc une analyse des besoins, elle même fondée sur une segmentation des

utilisateurs en sous populations homogènes en ce qui concerne les missions à remplir et

les besoins correspondants.

Le SIAD vise à fournir aux utilisateurs un outil de consultation commode, d’une

ergonomie aisée, de façon à minimiser les tâches de recherche de l’information et de

présentation des résultats.

Produire des statistiques en adressant au coup par coup des requêtes à une

application opérationnelle est coûteux en traitement. Le SIAD protège donc les bases de






données opérationnelles en s’intercalant comme un tampon entre elles et les utilisateurs

et en préparant la plupart des statistiques dont ces derniers ont besoin.

Les outils fournis par le SIAD pour remplir ces divers objectifs sont :

des tableaux de bord comportant des alertes ;

des tableaux préformatés contenant l’essentiel de la statistique d’activité et

d’environnement ;

des tableaux et graphiques restituant des résultats synthétiques en utilisant

la technologie "hypercubes5" ;

la publication d’analyses sophistiquées à la demande (analyse de

corrélation, simulation etc.) utilisant les outils de "datamining".

La technologie "hypercubes" permet à l’utilisateur de construire, à partir de

tableaux multidimensionnels intermédiaires, les séries chronologiques ou tableaux croisésdont il a besoin. Le contenu des hypercubes doit être défini à priori , à partir de l’analyse

des besoins, de sorte qu’ils satisfassent au mieux les besoins.

Etant sélectif, le SIAD ne peut pas répondre à toutes les questions imaginables,

mais seulement à la plupart des questions. Il peut arriver qu’un utilisateur recherche une

information que le SIAD ne fournit pas. Il faut pourtant que l’on puisse lui répondre. Ce

sera la tâche d’une équipe d’analystes habilités à interroger la base de données

intermédiaire. Toutefois le délai de réponse sera plus long (quelques heures ou quelques jours) que celui de la consultation des hypercubes (quelques secondes).

L’évolution des hypercubes, comme celle du dispositif dans son ensemble, est

assurée par une cellule d’administration centrale en relation avec les analystes.

VI. Architecture du SIAD

Un SIAD peut être présenté selon trois couches :

L’alimentation par les applications opérationnelles ; Le stockage historisé6, l’agrégation et la constitution des hypercubes ;

La publication sous forme d’alarmes, tableaux préformatés, tableaux croisés

et graphiques.

5 Cf. Glossaire6 On associe au données un référentiel temporel






Figure 3 : Architecture d'un SIAD stratégique [M V 04]

Seuls les hypercubes sont consultables par les utilisateurs, qui peuvent ainsi

construire une grande diversité de tableaux croisés.

La base de données du SIAD est exploitée par l’équipe d’analystes :

pour produire les hypercubes,

pour répondre à des demandes complexes formulées par les utilisateurs.

La constitution de la base de données du SIAD à partir des applications qui

l’alimentent nécessite :

une procédure permettant d’extraire périodiquement de chaque application

les données nécessaires. Ces données sont rangées dans une base de

données appelée "silo d’échange " dont la responsabilité appartient à

l’application source, un traitement réalisé par le SIAD pour vérifier et redresser les données

avant de les intégrer à la base de données du SIAD.

La structuration de l’entrepôt de données fait l’objet d’une modélisation formelle

qui précise :

les "axes ", variables qualitatives dont le croisement définit les tableaux que

le SIAD pourra produire (exemple : mois, région, secteur d’établissement,

etc.) ;






les "attributs ", variables qui seront ventilées dans les cases des tableaux

(exemple : nombre de personnes, montants en francs, nombre d’entretiens,

etc.).

Les hypercubes sont produits, à partir de la base de données du SIAD, par

agrégation de données individuelles (nous utilisons ici le mot "individu" au sens qu’il a en

statistique pour désigner une unité particulière au sein d’une "population" qui peut être un

ensemble d’établissements, de clients, de fournisseurs, de francs de dépense etc.). Ainsi,

si le SIAD contient les données détaillées sur les clients, les hypercubes permettront de

construire des tableaux croisés décrivant la population des clients.

1. Base de données du SIAD

La base de données du SIAD est détaillée : lorsque l’application source contient

des enregistrements individuels, la base de données du SIAD est elle-même individuelle.

Cependant, alors que la base de données opérationnelle est "vivante ", qu’elle subit des

modifications par mises à jour continues, le SIAD est une base "morte " enregistrant des

situations passées dont elle doit permettre de reconstituer l’enchaînement chronologique.

Considérons par exemple la base de données des clients. A chaque client

correspondent un identifiant fixe et des variables qui évoluent dans le temps. Seule une

sélection parmi ces variables intéresse le SIAD ; celui-ci est donc à la fois exhaustif (en ce

qui concerne la population étudiée) et sélectif (en ce qui concerne les variables

observées).

Il est à priori possible d’utiliser deux méthodes différentes pour constituer la base

de données du SIAD : prendre une suite périodique de " photographies " instantanées de la

base vivante, ou considérer les événements qui modifient cette base (on appelle

"événement " une modification datée d’un enregistrement individuel, affectant l’une des

variables sélectionnées pour le SIAD).1 - Supposons le SIAD alimenté par une " photographie " périodique de la base

vivante (par exemple on copie dans le silo d’échange, chaque vendredi à 20h00, des

enregistrements fournissant, pour chaque client, les valeurs des variables sélectionnées).

La dimension historique du SIAD sera alors obtenue en considérant la succession de ces

enregistrements hebdomadaires. Le volume de la base de données du SIAD croîtra

progressivement, par empilement de fichiers hebdomadaires, ce qui peut poser à terme

un problème de volumétrie.






2 - Utiliser les "événements " pour nourrir la base du SIAD, et non des

"photographies" périodiques, apporte deux améliorations :

le volume de la base de données est plus faible, puisque les

enregistrements qui n’ont pas été modifiés ne sont pas recopiés,

le fait que les événements soient datés permet de construire, lors des

exploitations, un découpage chronologique quelconque (par semaine, mois

etc.), alors que le calcul exact de données mensuelles à partir de données

hebdomadaires n’est pas possible.

Soulignons, pour écarter un risque de malentendu, que l’on entend par

"événement" la modification d’une variable interne au dossier considéré, qu’elle soit

calculée ou obtenue par observation. Ainsi le SIAD n’a pas à reproduire les traitements

réalisés au sein de l’application source, mais à recueillir leurs résultats.Si l'on choisit d’utiliser les "événements ", la base de données du SIAD comporte :

une photo initiale de la base source, constituée par la liste exhaustive des

enregistrements individuels identifiés dans la base opérationnelle et, pour

chaque enregistrement, la liste sélective des variables observées,

des enregistrements individuels datés correspondant à chaque événement,

de telle sorte que le traitement de la base permette de reconstruire

l’évolution historique de chaque individu.Pour simplifier, et par abus de langage, on appelle souvent "événement" tout court

chacun de ces enregistrements.

NB : pour limiter la volumétrie on distingue, parmi les variables observées, celles dont on

souhaite suivre l’historique et celles dont on souhaite seulement connaître l’état actuel.

Les événements concernant les variables dont on souhaite suivre l’historique sont

conservés en mémoire ; pour les autres variables, seul l’événement le plus récent est

conservé et il "écrase" les événements antérieurs. Cette distinction se fait à l’intérieur de

la base du SIAD : elle ne concerne pas le silo d’échange qui doit contenir temporairement

tous les événements.

2. Silo d’échange

A partir de ce qui précède, il est aisé de concevoir le silo d’échange que chaque

application doit constituer. Au démarrage du SIAD, l’application construit la base de

données initiale, qui indique pour chaque individu la valeur des variables sélectionnées par

le SIAD. Cette base de données servira ensuite à amorcer la base de données du SIAD.






Le "silo d’échange" est une base de données qui stocke selon la technique que l’on

a retenue soit les événements, soit les photographies, au fur et à mesure de leur

occurrence. Si l’on a choisi de recueillir les événements il faut prévoir, à l’intérieur de

l’application, un mécanisme qui détectera les événements et enverra les enregistrements

correspondants vers le silo d’échange.

Le moteur d’alimentation du SIAD consulte périodiquement le silo, recopie ses

éléments vers une base temporaire nommée "sas" ou base tampon (ils seront ensuite

traités pour alimenter la base du SIAD), puis le purge.

Le "silo d’échange" est de taille modeste, son volume se limitant à celui de la

dernière photographie ou à celui des "événements" survenus entre deux consultations par

le SIAD. Il peut contenir des indications techniques visant à garantir la qualité de

l’alimentation du SIAD ; il faut en effet s’assurer périodiquement (et ce n’est pas facile) : que l’image figurant dans le SIAD ne diverge pas de la réalité par suite d’un

cumul d’erreurs dans la collecte des événements ;

que les opérations visant à "nettoyer" l’application ("purge"

d’enregistrements désuets, corrections des codages et identifiants) ne

suscitent pas des erreurs en provoquant des événements artificiels ;

que les modifications des classifications et nomenclatures utilisées dans

l’application sont correctement répercutées dans le SIAD.

3. Commande adressée par le SIAD à une application

On voit maintenant ce que doit contenir la commande adressée par le SIAD à une

application :

définition des "individus" qui seront observés : à priori , tous les "individus"

gérés par l’application intéressent le SIAD (clients et commandes,

fournisseurs et offres) ; liste des variables qui seront observées par le SIAD sur chacun de ces

individus ;

indications techniques visant à garantir la qualité de l’alimentation du SIAD.

Les responsables de l’application devront, à partir de cette commande, faire

développer l’outil qui alimentera le silo conformément à la méthode décrite ci-dessus. Il

n’est pas indispensable que le SIAD indique dès la passation de sa commande la liste

exacte des variables qu’il voudra observer : une fois l’alimentation du silo d’échange en

place, cette liste peut être modifiée car elle constitue un paramètre de ce mécanisme.






4. Traitements réalisés par le SIAD

Les données brutes issues d’une application opérationnelle ne se prêtent jamais

telles quelles à une exploitation statistique comme celle que réalise le SIAD : il fautcorriger les erreurs, estimer les données manquantes, etc. Entre le silo d’échange et la

base de données du SIAD s’intercale donc un traitement des données. Ce traitement peut

poser problème lors de l’utilisation : lorsque l’on remplace une donnée manquante par une

estimation, cela peut donner une information utilisable au niveau national et même

mondial, mais fausser les proportions au niveau d’une commune ou d’une région. Il faudra

donc lors de l’utilisation des données disposer de contrôles garantissant leur

représentativité.

Le traitement comporte deux étapes : la première apporte des corrections

purement techniques visant à garantir la valeur statistique des données. L’autre apporte

des transcodages visant à assurer la compatibilité des données avec les définitions

réglementaires et comptables.

VII. Apports et limites du SIAD

Le SIAD a pour but de fournir des observations qui alimenteront, après

recoupement avec d’autres sources (économiques, démographiques, marketing etc.) la

compréhension du marché et permettront de suivre l’activité, d’analyser son efficacité,

d’optimiser les moyens, le tout en vue de faciliter l’orientation de l’action.

Le SIAD n’a, par contre, pas vocation à fournir des indicateurs pour un pilotage

opérationnel au jour le jour ou pour le suivi de dossiers individuels : il faut que chaque

processus de production fournisse les indicateurs et alarmes qui permettent aux

responsables opérationnels de piloter les travaux au plus près de leur réalisation.Cependant le SIAD peut conforter la gestion : un responsable peut trouver, dans les

hypercubes produits par le SIAD, telle série chronologique qu’il confrontera avec des

données de gestion pour évaluer l’efficacité du travail de son unité.






1. Apport du SIAD stratégique à l’analyse

Certains représentent l’architecture du SIAD (que l'on nomme souvent "Data

Warehouse") par une pyramide. Sa base est constituée des applications qui l’alimentent,

son sommet par les hypercubes et autres outils d’observations synthétiques :

Figure 4 : Architecture du Data W arehouse [MV 04]

Mais le SIAD est bâti à partir des données d’observation, et il faut distinguer

l’observation de l’explication : il faut, pour comprendre ce qui se passe, associer

l’observation à la connaissance des théories concernant l’objet observé (un microscope

permet de voir des bactéries, mais ne les explique pas). C’est en complétant le SIAD par

des outils d’analyse des données et d’économétrie, et en le confrontant à des modèles

explicatifs, que l’on pourra comprendre ce qui se passe sur un marché. Or si le SIAD

alimente ces outils, il ne les comporte pas.

Il est donc utile de compléter le schéma ci-dessus en représentant les opérations

éditoriales qui s’appuient sur le SIAD ; utilisant les données d’observation synthétiques et

les confrontant à des modèles explicatifs, elles produisent des résultats interprétés et

commentés destinés à diverses populations d’utilisateurs (responsables régionaux,

responsables de ligne de produit etc.)La représentation n’a plus alors la forme d’une pyramide mais celle d’un diabolo :






S’il est souvent nécessaire pour ces interprétations d’utiliser les méthodes de

l’analyse des données ou de l’économétrie il est recommandé de ne rien laisser paraître de

ces démarches techniques dans la publication, qui ne doit en accueillir que les résultats : ilne convient pas en effet de laisser les échafaudages en place après la construction d’un

immeuble.

Le SIAD est un puissant outil d’observation ; il appelle un dépassement vers

l’explication et le commentaire. Ce dépassement implique, pour servir les diverses

populations d’utilisateurs concernées, la diversification éditoriale que représente la partie

haute du diabolo.

VIII. Positionnement des outils d’aide à la décision

Nous proposons de situer les outils et les techniques d’aide à la décision que sont:

le Data Warehouse ou entrepôt de données,

l’analyse multidimensionnelle,

le Data Mining,

le Système Expert,

le tableau de Bord,

et l’E.I.S.

Pour cela nous nous baserons sur la structure suivante de la machine:






Ensemble des Théories, Méthodes, Modèles des Représentations

Mentales

Ensemble des Méthodes et Modèles reconnus par la machine

Machine Décideur

Systèmes Experts : Base

de Connaissances

TABLEUR ( Dialogue )

SGBD

Mémoires / Processeurs

Figure 5 : Structure de la machine [DWDM 98 ]

NB : Dans cette partie nous utilisons le terme SIAD au sens large du terme et plus

comme synonyme de SIAD stratégique.

1. Data Warehouse

Le Data Warehouse, "l’Entrepôt de données" remplit la fonction du Système de

Gestion de Base de Données. Il en est de même, des bases de données de production qui

font ce premier travail de sélectionner les “bons événements”, les “bonnes données”

utiles au fonctionnement de l’organisation.

A l’échelle de notre représentation ci-dessus, les bases de productions et le Data

Warehouse jouent ce rôle de filtre; le Data Warehouse affinant le filtrage.






Ensemble des Méthodes et Modèles de SGBD

Machine Décideur

( Dialogue )

SGBD : Data Warehouse


Data Warehouse

Figure 6 : Positionnement du dataw arehouse [DMDW 98]

2. Autres Outils décisionnels

Tous les autres outils d’aide à la décision exploitent des données du SGBD. Si

l’organisation n’a pas de Data Warehouse, alors l’outil d’aide à la décision qu’elle utilise,

intègre une fonction SGBD avec les qualités du Data Warehouse.

3. Tableur et Modèles

Un SGBD est constitué à la base de "tables" de “bonnes données”. Aussi, dans un

transfert du SGBD vers le Tableur, c’est d’abord une opération miroir qui se passe : il y a

transfert d’une population d’individus.

Ainsi un premier ensemble de modèles porte sur ceux qui pourront s’appliquer sur

le tableur; ce sont les modèles d’analyse de population (classification, évaluation, .....).Le second ensemble de modèles est fait de modèles à base de fonctions

mathématiques (financières, recherche opérationnelle, etc.).

4. Positionnement de l’analyse multidimensionnelle

L’Analyse multidimensionnelle est un hyper tableur capable de projeter sur le

plan de l’écran ou de la feuille de papier un plan intéressant choisi par l’utilisateur parmi

les plans de l’hypercube.






Ce tableur permet de nombreux niveaux d’agrégation par dimension. Cet outil

permet de quantifier.

Les règles OLAP caractérisent le système décisionnel multidimensionnel et

énoncent des recommandations sur le modèle de SGBD. C’est pourquoi nous avons fait

référence dans la figure ci-dessous au SGBD.


Ensemble des Méthodes et Modèles de TABLEURS

Fonctions

Mathématiques,

Financières, etc..

Analyse de Population

Machine Décideur




Analyse Multidimensionnelle

Figure 7 : Positionnement de l’analyse multidimensionnelle [DWDM 98 ]

5. Positionnement du Data Mining

Comme les outils précédents, le data mining, “exploitation d'une Mine de Données ”

va travailler à partir de données extraites du Data Warehouse et les ranger dans untableur.

Le Data Mining travaillera de préférence sur des tableurs de “Populations” et

permettra d’appliquer un ensemble de méthodes pour répondre aux tâches de

Classification, Estimation, Prédiction, etc.

Cet outil permet de rechercher les causes des résultats donnés par l’analyse

multidimensionnelle, de vérifier des hypothèses, et de découvrir des corrélations entre les

données.

Le positionnement de cet outil d’aide à la décision se fait en 2 temps :






par rapport au tableur : il permet l’emploi de toutes les méthodes et modèles

réservés aux analyses de population et l’emploi de tous les autres modèles

mathématiques.

par rapport au Système Expert : Il peut alimenter un système expert des

connaissances émergentes.

Selon les éditeurs de logiciels, cet outil peut avoir un comportement superposable

au fonctionnement d’un système Expert. Il permet de pratiquer le chaînage avant,

arrière, de tracer l’arbre des décisions, etc.


Ensemble des Méthodes et Modèles de TABLEURSFonctions

Mathématiques,

Financières, etc..

Analyse de Population

Ensemble des Méthodes et Modèles de Systèmes

Experts

Machine Décideur

Système Expert




AnalyseMultidimensio

n-nelle

DATA MINING

Figure 8 : Positionnement du data mining [DW DM 98]






6. Positionnement du Système Expert

Le Système Expert travaille sur une base de connaissances. A ce titre, il peut se

trouver enrichi des résultats de l’analyse multidimensionnelle, du Data Mining et destableaux de Bord.

7. Positionnement du tableau de Bord

Comme son nom l’indique, c’est un tableur. A ce titre, il peut se trouver en sortie

du SGBD (data warehouse) ou en sortie d’une autre outil d’aide à la décision. Sa finalité

organisationnelle est de suivre un “Indicateur ”.

8. Positionnement des E.I.S (Executive InformationSystem)

Destinés au comité de Direction, ces EIS ou tableaux de Bord ont intégré au cours

de leur évolution des accès à de nombreuses bases pour permettre des indicateurs de

synthèse, l’analyse multidimensionnelle et bien sûr la fonction de tableaux de Bord.

IX. Le Cercle Vertueux

Quels que soient l'emballage verbal et le contexte professionnel, un SIAD se

définit très bien par ce qu'on appelle le "cycle du renseignement " ou "cercle

vertueux " et que résume le schéma ci-dessous :

Figure 9 : Cercle Vertueux [DWDM 98]






Nous sommes dans une démarche itérative en quatre étapes : expression de

besoins informationnels, collecte des données, traitement de ces données en vue de les

transformer en informations pertinentes et exploitables, puis diffusion aux destinataires

selon le contexte et les contraintes d'utilisation de chacun.

Il est aisé de repartir chacun des outils et des techniques présentées

précédemment dans ce cycle, nous ne nous y attarderons pas.



Dashboard - Dashboard manager



Chapitre 2: Dashboard - Dashboard manager

Dans ce chapitre, nous allons présenter le tableau de bord et le gestionnaire de tableau de bord en anglais respectivement dashboard et dashboard manager.

I. Le tableau de bord

1. Présentation

1.1 Dans une voiture

De nos jours, il est courant de rencontrer des tableaux de bord dans les véhicules.

La Figure 10 et la Figure 11 ci-dessous nous donnent quelques exemples de tels tableaux

de bord:

Figure 10 : Jauges dans une voiture






Figure 11 : Voyants lumineux dans une voiture

Les tableaux de bord de voitures sont constitués principalement de jauges et de

voyants lumineux. Ils permettent de connaître l'état d'un ou plusieurs éléments du

véhicule à tout instant. Nous avons par exemple:

une jauge de vitesse qui donne la vitesse du véhicule;

une jauge d'essence qui donne le niveau d'essence;

un voyant lumineux qui est allumé lorsqu'une portière est ouverte;

un voyant lumineux qui est allumé lorsqu'une la batterie est presque à plat;

etc.

Ainsi, le tableau de bord permet au conducteur d'un coup d'oeil de connaître l'état

des éléments clés du véhicule. A tout instant il est renseigné sur le niveau d'essence, la

vitesse actuelle du véhicule, le niveau de la batterie, …

1.2 En entreprise

Le tableau de bord en entreprise joue le même rôle : Il permet au décideur d'un

coup d'oeil de connaître l'état d'un/plusieurs domaine(s) clé de l'entreprise. Il élimine les

efforts à fournir pour avoir les informations pertinentes pour la prise de décision. Le

prochain paragraphe présente de façon plus détaillée le tableau de bord en entreprise.






2. Tableau de bord en entreprise

2.1 Définition

Un tableau de bord donne une vue sur un indicateur clé . Dans une entreprise, il

permet d'avoir l'état d'un secteur de l'entreprise sous forme de schéma(s) de façon

actuelle dans le temps.

Il porte sur un secteur de l'entreprise, ce secteur peut-être la comptabilité, les

ressources humaines ou tout autre. La division en secteurs de l'entreprise est faite par les

dirigeants de l'entreprise, par le constructeur du tableau de bord ou par toute autre

personne compétente en la matière.

La vue présentée à l'utilisateur doit être actuelle dans le temps; c'est à dire qu'elle

doit refléter l'état du secteur concerné au moment ou l'utilisateur la regarde. Pour rendre

cela possible, il faut mettre à jour régulièrement les schémas fournis en sortie. Cette mise

à jour peut être manuelle (initiée par l'utilisateur) ou automatique (l'application le fait

périodiquement).

2.2 Pourquoi

Aujourd'hui plus que jamais, avec la montée du capitalisme, "Le temps c'est de

l'argent". Cela est encore plus vrai en entreprise où généralement on veut produire le plus

de bénéfices possibles. Le tableau de bord permet de réaliser d'importants gains de

temps:

L'accès à l'information est aisé car la sortie est graphique et est

constamment disponible pour consultation;

L'interprétation des schémas de sortie est facile et rapide;

Il élimine les temps de fouille de données, de recherche de donnéespertinentes car il les fournit directement;

Avec un tableau de bord, il n'y a pas d'intermédiaire supplémentaire entre

la base de connaissances et l'utilisateur.






2.3 Entrées-sorties

Un tableau de bord prend en entrée une série ou une suite de nombres. Un

ensemble de telles séries forme un tableau de deux dimensions.Un tableau donne en sortie un ou plusieurs diagrammes/graphes. Comme graphe,

on peut avoir des barres groupées, des barres cumulées, un diagramme en bâtons, un

diagramme camembert, etc. Chaque schéma a une fonction particulière. Par exemple:

Des barres groupées permettent de comparer les valeurs de séries entre-

elles. Prenons le cas de barres groupées représentant les quantités

quotidiennes vendues de deux produits A et B pendant une semaine. Grâce

à ce schéma, on peut comparer pour chaque jour de cette semaine la

quantité de A vendue et la quantité de B vendue. Voir la Figure 12 pour un

exemple de barres groupées.

Le diagramme camembert permet de comparer pour une série de valeurs,

l'apport de chacune de ces dernières à leur total. Considérons une

représentation camembert de sommes rapportées par les produits A, B et

C. Ce diagramme permet de voir quelle est la contribution de chaque

produit par rapport à la somme totale rapportée par les produits A, B et C.

La Figure 13 donne un exemple de diagramme Camembert.

Figure 12 : Barre groupées






Figure 13 : Diagramme Camembert

Figure 14 : Jauge

2.4 Composition

Il ressort de sa définition que le tableau de bord a deux composants principaux:

Le schéma fourni en sortie qui est l'outil de communication avec

l'utilisateur, le canal de transmission de l'information. Pour de mêmes

données, deux schémas différents donnent des informations différentes.

Les données disponibles sur le secteur concerné car sans bonnes données

on ne peut avoir de bons schémas.

Il y a un autre aspect important du tableau de bord, le rafraîchissement des

schémas car les données du secteur concerné peuvent changer et dans ce cas, il faut

mettre à jour les schémas. De plus les données utiles pour la prise de "bonnes" décisions

sont les données actuelles.

2.5 Inconvénients

Le tableau de bord de véhicule ne fournit qu'un nombre fixe de vues et toujours

les mêmes : celles définies par le constructeur. Si le constructeur n'a prévu que la jauge






de vitesse, le conducteur ne peut avoir la jauge d'essence. Il faut pour satisfaire ce

besoin, soit acheter un nouveau véhicule ayant la jauge de vitesse et la jauge d'essence,

soit l'envoyer chez le constructeur pour qu'il effectue cet ajout.

On rencontre le même problème avec le tableau de bord en entreprise : le

décideur ne dispose que de schémas et donc de vues prévues initialement par le

concepteur du tableau de bord: il est dit "statique ". Le décideur ne peut avoir lors de la

consultation les schémas qui seraient utiles mais qui n'ont pas été prévus lors de la

conception. Pour fournir ces nouvelles vues au décideur, il faut faire intervenir un

développeur qui fera l'ajout.

Pour rendre le tableau de bord dynamique, on a construit des tableaux de bord

paramétrés. Un tableau de bord paramétré est un tableau de bord dans lequel l'usager

peut modifier la valeur d'un ou plusieurs paramètres. Prenons le cas de la jaugeparamétrée présentée dans la figure suivante:

Figure 15 : Jauge paramétrée

Ce schéma présente les ventes d'un service. Le point rouge à gauche représente le

niveau de tolérance minimum, celui à droite le maximum et l'aiguille au centre donne leniveau actuel des ventes. On peut modifier la période représentée et l'unité de la période

de temps représentée. Ainsi, on peut avoir la représentation des ventes pour les mois de

Janvier, Février, Mars (…) 2003 ceci en modifiant la période représentée. On peut aussi

l'avoir pour le premier, le deux (…) de Janvier 2003 ceci en modifiant l'unité de période.






D'autres tableaux de bord paramétrés permettent de changer le type de schéma

utilisé et beaucoup plus encore. Avec de tels tableaux de bord, chaque graphe ne fournit

plus une vue au décideur, mais un groupe de vues. Ce nouveau type de tableaux de bord

améliore les précédents les rendant plus interactifs, mais il ne résout pas pour autant le

problème posé. Nous présenterons plus loin une solution à ce problème, le "Dashboard

Manager ".

Il est difficile de construire un tableau de bord. Un tableau de bord, pour être

efficace, ne doit fournir aux dirigeants que les indicateurs qui leur sont utiles : un tableau

de bord lourd n’est pas lu. Mais pour sélectionner les indicateurs utiles il faut entrer dans

le raisonnement stratégique, compétence rare.

Il faut aussi traiter les données, les corriger, les interpréter pour en extrairel’information : cela suppose des compétences en statistique et en économie qui sont elles

aussi rares.

La démarche la plus fréquente consiste à produire des tableaux de bord lourds et à

laisser au lecteur le soin de s’y retrouver. L’ambition est de décrire "complètement" la

réalité de l’entreprise, but que l’on croit approcher en publiant beaucoup d’indicateurs.

Enfin, on suppose que l’"objectivité" consiste à transcrire les données comptables en

s’abstenant de toute rectification, alors qu'elles comportent des défauts évidents.

II. Dashboard manager

Le Dashboard Manager apporte une solution au "statisme" des tableaux de bord.

Outre cela, il donne au décideur une vue hiérarchique des données, permet la navigation

dans les données et est interactif.

1. Définition

Le gestionnaire de tableau de bord comme son nom l'indique permet d'administrer,

de superviser des tableaux de bord. Il permet de prendre en main le cycle de vie d'un

tableau de bord.

Le cycle de vie d'un tableau de bord comprend:

sa création : définition de sa source de données et du/des schémas de

sortie;

sa mise à la disposition de l'utilisateur et son interaction avec ce dernier.






2. Composition

Le gestionnaire de tableau de bord a deux parties :

Gestionnaire de source de données ou data manager: il assurel'administration de source de données du tableau de bord;

Gestionnaire d'interface utilisateur ou display manager : il assure

l'administration des schémas du tableau de bord.

Le rafraîchissement du tableau de bord intervient aussi bien au niveau du

gestionnaire de source de données que du gestionnaire d'interface utilisateur et vu son

importance, il pourrait être considéré comme troisième composant du tableau de bord.

2.1 Display manager

Le gestionnaire de données doit permettre de créer une nouvelle source de

données et de conserver les paramètres des sources de données existantes. Sources de

données existantes car ayant plusieurs tableaux de bords, on a à priori plusieurs sources

de données.

2.2 Data manager

Le gestionnaire d'interface utilisateur doit permettre l'affichage de schémas du

tableau de bord et la modification de leurs propriétés en temps réel.





3èm e Partie

Plateforme Microsoft pour les Systèmes

décisionnels



SIAD sous SQL Server 2000



Chapitre 3: SIAD sous SQL Server 2000

I. Plateforme Microsoft pour les Systèmes décisionnels

1. Présentation

La plateforme décisionnelle de Microsoft consiste en de nombreux

compléments/accessoires de SQL Server 2000 jouant chacun un rôle dans la gestion de

données ou de comptes-rendus. Elle a été conçue pour apporter une réponse efficace aux

difficultés rencontrées dans ces domaines telles: l'analyse de grand volume de données, la

détection de menaces, l'administration de donnée, la création et l'administration de

comptes-rendus pertinents.

La Figure 16 donne la structure de la plateforme décisionnelle de Microsoft.

Figure 16 : Plateforme décisionnelle de Microsoft. [TL 04]

Le tableau de la figure ci-dessous donne les fonctionnalités de chacun de ces

composants:






Composant But

Microsoft SQL Server Base de donnée relationnelle pour stocker les données

Analysis Services Moteur de traitement analytique en ligne et de data mining

Data Transformation

Services

Outils pour l'extraction, la transformation et le chargement

de donnéesReporting Services Plateforme pour la création, la gestion et la déploiement de

compte-rendu orientée serveur

Replication Services Fait une copie de données vers des sources de données

hétérogènes

Microsoft Office Application de bureau pour l'analyse et la production de

compte-rendu

SharePoint Portal

Server

Collaboration de systèmes d'aide à la décision

Visual Studio .NET Outil de développement pour créer des applications .Net,

ainsi que des solutions d'analyse et de compte-renduFigure 17 : Composants du Système décisionnel de Microsoft [TL 04]

Nous reviendrons sur les principaux composants par la suite.

2. Data warehouse

SQL Server est à la base de la plateforme décisionnelle de Microsoft. Sous SQL

Server 2000, le Data warehouse est composé de plusieurs éléments physiques etfonctionnels:

de Data marts;

d'une base de données relationnelle;

de sources de données;

d'une zone de préparation de données;

2.1 Data Mart

Un Data Mart (magasin de données) peut être considéré, soit comme un Data

Warehouse miniature; soit comme une section du Data Warehouse. Les Data Marts sont

souvent utilisés pour fournir des informations aux segments fonctionnels de l'organisation.

Des exemples classiques de Data Marts sont ceux associés au service commercial, au

service des stocks et des expéditions, au service financier, à la direction générale, etc. Les

Data Marts permettent également de segmenter les données du Data Warehouse afin de

refléter les pôles régionaux et relativement autonomes de l'activité d'une entreprise. Par

exemple, une organisation de services étendue peut traiter les centres d'exploitation






régionaux comme autant d'entités individuelles de l'entreprise, dont chacune possède son

propre Data Mart contribuant au Data Warehouse principal.

Un Data Mart est parfois conçu comme un Data Warehouse individuel à part

entière et contribue également à l'organisation globale en tant que membre d'un Data

Warehouse distribué. D'autres conceptions font que les Data Marts reçoivent des données

d'un Data Warehouse principal par le biais de mises à jour régulières, auquel cas leur

fonctionnalité se limite aux services de présentation aux clients.

Quelle que soit leur fonctionnalité ou construction propre, les Data Marts doivent

être conçus en tant que composants du Data Warehouse. Ceci permet de garantir la

cohérence des informations et permet leur utilisation sur l'ensemble de l'organisation.

Si les données de Data Warehouse sont administrées au sein d'un Data Warehouse

central, elles sont préparées et chargées dans le Data Warehouse sur le site central, puisdistribuées aux Data Marts locaux.

L'Agent SQL Server [ALM 04] et les DTS (Data Transformation Services ) peuvent

être utilisés pour planifier et exécuter des transferts de données, notamment dans le

cadre du filtrage des données appropriées pour le Data Mart et de la mise à jour des

tables adéquates du Data Mart. Des lots DTS peuvent également être créés et planifiés

pour mettre à jour des cubes OLAP dans le Data Mart, après la réception de nouvelles

données du Data Warehouse central.

Dans certains scénarios de distribution de données de Data Warehouse, il est

également possible d'utiliser la réplication (cf "Replication Service" [ALM 04]) pour

coordonner et administrer les données des Data Marts.

2.2 Base de données relationnelles

Sous SQL Server 2000 le Data warehouse repose sur une base de données

relationnelle, qui contient les informations de l'entrepôt de données. Cette base de

données relationnelle contient des données extraites des sources de production et

transformées afin de respecter le schéma et les contraintes du Data Warehouse. Il

faudrait voir le paragraphe "Alimentation de l’entrepôt" pour plus de détails sur son

utilisation.






2.3 Source de données

Les Data Warehouses fournissent des informations qui vont aiguiller les

"décideurs". Pour ce faire, ils doivent rassembler et consolider les données émanant de

nombreuses sources de l'organisation en un ensemble de données cohérent qui reflète

fidèlement les activités et l'historique de l'entreprise.

Les entreprises disposent souvent de plusieurs systèmes de traitement

transactionnel en ligne (OLTP, OnLine Transaction Processing) pour la capture des

opérations quotidiennes. Ces systèmes OLTP sont rarement conçus au même moment que

des Data Warehouses. Ils peuvent même être conçus par différentes entreprises, ce qui

est souvent le cas lorsque celles-ci prennent de l'ampleur à la suite d'acquisitions ou de

fusions. Les schémas de base de données et les clés d'identification des éléments dedonnées varient d'une base de données à l'autre. Par exemple, la table des clients du

système OLTP d'une entreprise acquise par une autre peut contenir de nombreux clients

et produits également présents dans l'autre entreprise, tout en utilisant un système

d'identification différent. Les données extraites de ces systèmes OLTP doivent être

transformées afin d'élaborer une représentation commune.

Les anciens systèmes, utilisés depuis de nombreuses années, présentent souvent

des données dénormalisées, des modèles d'identification de données inhabituels et peu desouplesse à l'interrogation.

Les données essentielles à l'analyse de l'activité peuvent même résider sur

différents ordinateurs de bureau, sous la forme de bases de données et de feuilles de

calcul personnelles, notamment dans les entreprises qui se sont développées sans

administration centralisée du système d'informations. De telles données doivent

également être capturées et placées dans le Data Warehouse.

Il faut identifier les sources de données à utiliser dans le Data Warehouse et

mettre au point les techniques devant servir à extraire des données de ces sources. Les

DTS (Data Transformation Services) [ALM 04, SQLDTS] sont des outils puissants pour

l'extraction et la transformation de données provenant de différentes sources.

2.4 Zone de préparation de données ou base tampon

Les données à utiliser dans le Data Warehouse doivent être extraites des sources

de données, nettoyées et mises en forme de façon cohérente puis transformées en

fonction du schéma du Data Warehouse. La zone de préparation des données, parfoisappelée zone de transfert des données ou base tampon, est une base de données






relationnelle dans laquelle les données sont extraites des sources de données, converties

en des formats courants, testées du point de vue de la cohérence et de l'intégrité

référentielle, puis préparées en vue de leur chargement dans la base de données du Data

Warehouse.

Nous reviendrons sur sa fonction dans la partie Alimentation de l’entrepôt.

3. Analysis Services

Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services est un serveur de niveau intermédiaire

pour le traitement analytique en ligne (OLAP, OnLine Analytical Processing ) et le Data

Mining. Le système Analysis Services inclut un serveur qui gère des cubes

multidimensionnels de données à analyser et offre un accès client rapide aux informations

des cubes. Analysis Services organise les données d'un data warehouse en cubes

contenant des données d'agrégation précalculées, afin de fournir des réponses rapides à

des requêtes analytiques complexes. Analysis Services permet aussi de créer des modèles

de Mining à partir de sources de données multidimensionnelles (OLAP) et relationnelles.

On peut appliquer des modèles de Data Mining aux deux types de données. Le service

PivotTable, le fournisseur compatible OLE DB inclus, est utilisé par Microsoft Excel et des

applications de tiers pour récupérer des données du serveur et les présenter à l'utilisateur

ou pour créer des cubes de données locaux en vue de leur analyse hors connexion. Pourplus de détails voir l'aide en ligne de Microsoft.

3.1 Data Mining

Des algorithmes de Data mining sont intégrés dans Analysis Services: Microsoft

Decision Trees et Microsoft Clustering; soient respectivement les arbres de décision et les

clusters de Microsoft [ALM 04]. L'algorithme des arbres de décision est basé sur la

classification7. Celui des clusters utilise la notion d'expectation (maximisation pour

regrouper les enregistrements en clusters/segments qui présentent des caractéristiques

similaires). La mise en œuvre de ses algorithmes se fait grâce à PivotTable Services [ALM

04] et Decision Support Objects (DSO) [ALM 04] qui viennent avec SQL Server 2000.

7 Cf. Glossaire






II. Construction d'un entrepôt de donnée sous SQL

Server 2000

1. Conception

La première étape pour la mise sur pied d'un Data Warehouse est la définition de

ses objectifs. Il faut fixer le rôle qu'il est appelé à jouer, ce qu'on attend de cette base de

connaissances, l'usage qu'on en fera. Pour cela il faut déterminer le contenu du Data

Warehouse et son organisation. Ceci doit se faire avec la participation des futurs

utilisateurs du Data Warehouse. Il faut aussi évaluer le coût de déploiement et les

bénéfices attendus afin que le projet ne se révèle pas par la suite être un véritabledésastre.

Une fois les buts à atteindre définis, il faut en collaboration avec les

administrateurs de la base de données de production spécifier les modèles conceptuel et

logique du Data Warehouse. Ils traduisent de manière formelle les objectifs.

1.1 Modèle conceptuel

Le modèle conceptuel traduit la division en sujet du Data Warehouse. L'utilisation

de cube8 la rend facilement compréhensible par tout utilisateur car les termes et noms

utilisés lui sont familiers. Pour chaque cube, on définit les faits et les dimensions : Les

faits sont ce sur quoi on s'interroge; les dimensions sont les axes suivant lesquels on

s'interroge. Par exemple on peut avoir comme faits les ventes et comme dimensions pour

les clients, les magasins, les produits, … : Les clients répondent a la question "Qui" (Qui

achètent?); les magasins à la question " Où?" (Où la vente se passe-t-elle?) Et les produits

à la question "Quoi?" (On vend quoi?).

8 Synonyme de "hypercubes"






1.2 Modèle logique

L'unité de base est la table, comme dans le modèle relationnel. Ici on définit pour

chaque cube le schéma retenu. C'est soit le schéma en étoile, soit le schéma en flocon.

Une fois les modèles du Data Warehouse définis, il faut construire les modules

d'alimentation et d'interrogation du Data Warehouse. Nous présentons dans les deux

prochains paragraphes leur procédure de mise en œuvre.

2. Alimentation de l’entrepôt

Pour remplir un entrepôt de données, il faut :

une étape d’extraction (des données pertinentes des bases de production);

une étape de transformation (nettoyage, formatage, premières agrégations

et reconnaissance des membres) ;

et une étape de chargement (des données "propres" dans la base

décisionnelle).

En anglais on parle de phase ETL : Extraction, Transformation and Loading.

Certains experts de Data Warehouse ajoutent un M optionnel à cette phase qui devientalors phase ETLM. Le M signifie Management ou Meta données.

L'alimentation du Data Warehouse est périodique contrairement à celui d'un

système de production qui est continue, réalisable à tout moment.

La fréquence à laquelle les phases ETL sont opérées doit être cohérente avec le

grain de la dimension temporelle et doit permettre d’historiser les données avant qu’elles

ne soient purgées des bases de production.

Le remplissage initial des données à la création de l’entrepôt est généralementfacile. C’est "historiser" périodiquement et automatiquement les données qui pose

problème.

En effet, les sources de données sont généralement multiples et gérées par

différents systèmes (géographiquement répartis dans différents sites), ce qui rend la

phase ETL bien souvent très problématique.

Chaque situation rencontrée est très spécifique et l’architecture ETL mise en place

est souvent dédiée à l’entreprise.






Sous SQL Server la phase ETL est réalisée grâce à Data Transformation Service

(DTS).

2.1 Data Transformation Services (DTS)

DTS est un outil fourni avec SQL Server. Il peut se connecter en lecture et en

écriture:

Aux logiciels Microsoft, évidemment : SQL Server, Access, Excel et Visual

FoxPro ;

à d’autres SGBD : Corel Paradox, dBase, Oracle et même IBM DB2 ;

à des fichiers textes ou des fichiers HTML.

DTS peut donc transférer les données non seulement d’une base SQL Server vers

une base SQL Server, mais aussi d’une base DB2 vers une base Oracle, par exemple.Cet outil permet non seulement de transférer les données, les nettoyer, les

transformer, les fusionner et/ou les séparer. On entend par transformation tout calcul

numérique ou toute opération sur une chaîne de caractères par exemple. Ces

transformations peuvent être programmées dans des scripts SQL, Visual Basic, Java ou

Perl et donc être extrêmement complexes.

Une action DTS s’appelle un lot. Un lot DTS peut être exécuté régulièrement et

automatiquement (en collaboration avec un autre service, SQL Server Agent, qui permet

de planifier les opérations sur SQL Server).

Un lot peut comporter plusieurs tâches que l’on peut enchaîner (sur succès ou sur

échec de la tâche précédente) et dont on peut détecter et gérer les erreurs.

Pour nous, il s’agit d’utiliser DTS comme outil d’extraction périodique de données

depuis les bases de production vers la base décisionnelle. Parmi les tâches disponibles,

nous intéressent plus particulièrement :

les connexions aux données en lecture et en écriture ;

l’exécution de scripts paramétrés (essentiellement en SQL) ; l’exécution de sous-lots (ce qui permet de décomposer le lot ETL très

complexe en lots extraction, transformation, chargement et traitement, plus

simples) ;

le traitement des cubes.

DTS offre également la possibilité d’utiliser des variables globales visibles par

toutes les taches. Pour l’ETL, deux variables globales sont indispensables : la date de

début et la date de fin qui délimite la période de temps à laquelle l’ETL s’applique.






Typiquement, la date de début est la date de fin de la précédente exécution du lot

et la date de fin est la date courante.

Pour un approfondissement de cet outil, l'on pourrait consulter [SQLDTS] et[CMKBRT 00].

2.2 Base tampon

Etant donné qu’elle a lieu pendant les plages horaires peu occupées (la nuit), l’ETL

des données OLTP (OnLine Transaction Processing) pour le système OLAP entre en

concurrence avec les sauvegardes des bases de production. Il faut donc que cette phase

perturbe le moins longtemps possible les systèmes OLTP. Pour cela, il faut que :

l’extraction prenne le moins de temps possible ;

les transformations n’aient pas lieu en même temps que l’extraction et pas

sur le même serveur que les systèmes OLTP ;

Bref, les données extraites doivent atterrir sur une autre base, appelée base

tampon (staging area).

Une fois l’étape d’extraction terminée, les transformations nécessaires peuvent être

effectuées tranquillement dans la base tampon.

Il faut également que le système OLAP ne soit pas perturbé par la phase ETL (en

particulier, par l’étape de transformation). Autrement dit, cette base tampon ne doit pas

être la base décisionnelle et doit être gérée par un serveur dédié à l’ETL (cf. figuresuivante).

Figure 18 : Les étapes du processus ETL [AD&SI 05]






3. Interrogation des cubes

Avant de découvrir comment consulter un cube, rappelons quelques opérations de

navigation dans un cube :

le dépliage (drilldown) qui consiste à passer à un niveau inférieur dans unedimension ;

le pliage (drillup ou rollup) qui consiste à passer à un niveau supérieur dans

une dimension ;

le tranchage ou découpage (slice) qui consiste à ne garder qu’une tranche

du cube (une tranche étant une coupe du cube selon un membre) ;

le cubage (dice) qui s’intéresse à plusieurs tranches à la fois ;

et la rotation qui consiste à choisir les dimensions que l’on veut en colonnes

et en lignes.

Avec ces cinq opérations, on peut naviguer dans les données (i.e. pratiquer le data

surfing). Il faut y ajouter une sixième opération : le drillthrough (traduit maladroitement

par extraction dans Analysis Services, le terme de désagrégration étant préférable) qui

permet de retrouver les données qui ont permis de calculer un agrégat.

3.1 MDX

MDX, acronyme de M ulti D imensional E x pressions , est une syntaxe qui prend en

charge la définition et la manipulation de données et d'objets multidimensionnels. MDX

offre une syntaxe assez similaire à celle de SQL (Structured Query Language ), mais il ne

s'agit pas d'une extension du langage SQL ; en fait, certaines des fonctionnalités prises en

charge par MDX peuvent être fournies, avec certes moins d'efficacité ou de facilité, par

SQL.

À l'instar d'une requête SQL, chaque requête MDX nécessite une demande de

données (la clause SELECT), un point de départ (la clause FROM) et un filtre (la clause

WHERE). Ces mots-clés, ainsi que d'autres, fournissent les outils nécessaires à l'extraction

de portions de données spécifiques d'un cube en vue d'une analyse. MDX fournit

également un jeu robuste de fonctions pour la manipulation des données extraites, ainsi

que la possibilité d'enrichir MDX avec des fonctions définies par l'utilisateur.

MDX, à l'instar de SQL, fournit un langage de définition de données, DDL (Data

Definition Language), pour la gestion des structures de données. Certaines commandes

de MDX permettent de créer (et de supprimer) des cubes, des dimensions, des mesures,ainsi que les objets qui leur sont subordonnés.






3.2 Requêtes MDX

La syntaxe pour rédiger une requête MDX est la suivante :

WITH certaines notationsSELECT les colonnes, les lignes et les autres axes

FROM le cube

WHERE les dimensions tranchées et leur tranche (au singulier)

CELL PROPERTIES les informations contextuelles voulues pour les cellules

Le résultat d’une telle requête est un tableau multidimensionnel dont les cellules

ne contiennent qu’une valeur (contrairement aux cubes) et dans lequel on peut navigueravec les opérations décrites précédemment.

Parmi les dimensions du cube initial, certaines servent d’axes (un axe contient les

membres issus d’un dépliage et/ou d’un cubage) pour le résultat (clause SELECT) et

d’autres de tranchage (clause WHERE) mais pas les deux à la fois .

Pour MDX, les mesures constituent une dimension, et peuvent donc faire l’objet

d’un axe ou d’un tranchage.

Affichons par exemple, le montant des ventes, avec en colonne l’année 2002 et en

ligne la région PACA :

SELECT {temps.annee.[2002]} ON COLUMNS,{geographie.region.PACA} ON ROWSFROM ventesWHERE (measures.montant)

Le résultat de cette requête est le suivant :



Reporting Services



Chapitre 4: Reporting Services

Dans le domaine des Technologies de l'Information (IT), les travailleurs actuels

passent 80% de leur temps à rassembler des informations et rien que 20% de temps à les

analyser et à prendre des décisions [TL 04]. De plus, le tableur Excel, est l'outil de

compte-rendu le plus répandu et la saisie manuelle, mode d'entrée de données le plus

utilisé, est la principale source de données inexactes et donc de mauvaises décisions.

Conscient de ceci, Microsoft a lancé le projet "Microsoft SQL Server 2000 Reporting

Services " au début du nouveau millénaire, afin de permettre dans l'entreprise aux

employés de prendre de meilleures décisions grâce à un système décisionnel. Ce chapitre

donne un bref aperçu du Reporting Service (RS). Nous allons voir : Pourquoi RS est l'outil de gestion de rapports à adopter en entreprise;

Les principaux composants de l'architecture de RS;

Le processus de génération de compte-rendu et son cycle de vie.

I. Présentation

La finalité de tout système décisionnel, quels que soient les termes utilisés pour ledécrire, est de "sortir" ce qui est "entrer". Ainsi, le système de gestion de comptes-

rendus/rapports, organe de "sortie" de l'information, est la dernière couche de tout SIAD.

De ce fait, il est l'élément clé de tout SIAD. Avec la technologie Microsoft, l'outil de gestion

de comptes-rendus est Reporting Service.

Il existe de multiples problèmes quotidiens de l'entreprise dont RS est la solution.

Prenons le cas d'une organisation ayant construit un portail de commande en ligne.

L'énorme succès de ce portail auprès de sa clientèle fait naître le besoin de construire un

module de comptes-rendus présentant le bilan des achats de clients, de produits, … Une

personnalisation de RS permet la mise sur pied de ce module.

Tout au long de cette partie, nous désignerons par "compte-rendu" ou "rapport" la

version Web du rapport papier. Par exemple, une organisation peut souhaiter fournir à ses

membres des rapports sur le Web et leur permettre d'en créer eux-mêmes en ligne. Plus

difficile encore, elle peut vouloir rendre ses rapports disponibles sous plusieurs formats.

RS apporte une solution à ces deux problèmes. Premièrement, RS est orienté Web : la

consultation et la conception de rapport se fait à travers une interface Web.



Reporting Services



Deuxièmement RS prend en charge l'exportation de ses rapports sous les formats les plus

utilisés.

1. Pourquoi RS

Ironiquement, en dépit de l'importance de rapports en entreprise, la conception et

la distribution de rapports se sont toujours avérées difficiles et laborieuses. Pour

comprendre pourquoi analysons les problèmes rencontrés.

Le tableau ci-dessous récapitule quelques problèmes majeurs rencontrés dans la

gestion de comptes-rendus et la réponse que RS y apporte.

Besoins de compte-rendu Solution apportée par RS

La création de comptes-rendus peut-

être laborieuse

A l'aide du concepteur de rapport, la création de

rapport est aussi facile qu'avec Microsoft Access

L'administration et la gestion de

comptes-rendus doivent être centralisée

RS permet de sauvegarder les rapports dans un

répertoire unique

Les destinations finales de comptes-

rendus sont variées

RS permet les souscriptions à la demande et

concernant un compte-rendu

Les comptes-rendus ont souvent besoin

d'être exportés/convertis vers d'autres

formats

RS prend en charge l'exportation vers les formats

les plus utilisés

La nature propriétaire des outils de

comptes-rendus ne permet pas d'étendre

leurs fonctionnalités

RS a une architecture flexible qui permet d'étendre

ses fonctionnalités aisément par code

La gestion de comptes-rendus doit être

sécurisée

RS offre un modèle de sécurité compréhensible

dont l'administrateur peut gérer les niveaux de

sécurité existant ou si cela ne suffit pas remplacer

ou ajouter par code son propre système de sécurité

La gestion de comptes-rendus en

entreprise peut être très coûteuse.

Pour minimiser le coût de RS, il fait partie de SQL

Server. Il peut être installé sur un poste ayant une

licence de SQL Server sans frais supplémentaire.

Figure 19 : Comment RS vient à bout de certains problèmes de gestion de rapports

[TL 04]

Tout au long de ce chapitre, nous détaillerons ces différentes caractéristiques du

RS.

La complexité des rapports attendus est très variée. Supposons qu'on ait un très

grand rapport à produire, il est normal de prévoir une zone de navigation pour parcourir le

rapport. RS permet ceci; il permet la conception d'une grande variété de rapports. Le

tableau ci-dessous liste les différents types de rapports réalisables sous RS



Reporting Services



Compte-rendu Type Exemple de but/d'objectif aatteindre

Tabulaire Affiche le formulaire sous forme

tabulaire avec un nombre fixe de

lignes et de colonnes

Compte-rendu du type Excel

Arbitraire Les représentations sont

positionnées de façon arbitraire sur

la page par l'auteur

Détails de facture

Diagramme Présente les données sous forme

graphique

Graphique de performance par

employé

Matriciel Les données sont présentées de

façon à faire apparaître les lignes de

données comme des colonnes

Un compte rendu qui présente

les produits en lignes et le temps

en colonne

De Drilldown

(navigationverticale)

Comprend des parties extensibles Une matrice de performance de

compagnie ou les produits sontréunis par catégorie

De

Drillthrough

(navigation

horizontale)

Généré en cliquant sur un lien L'historique d'achat des achats

de clients avec des liens vers des

informations complémentaires

sur les achats

Interactif Comprend une arborescence de

document, hyperliens, sections

visibles à la demande, …

Document PDF avec

arborescence a gauche.

Figure 20 : Types de rapports du RS [TL 04]

De nombreux outils de comptes-rendus supportent les types de rapport présentés

dans le tableau précédent. Mais, la construction de comptes-rendus avec RS, est aussi

facile qu'avec le gestionnaire de rapport de Microsoft Access. Par exemple, la conception

de comptes-rendus se fait à l'aide de la méthode du "Drag’n’drop"9 ("Tirer et Laisser

tomber").

Après avoir introduit RS, nous allons maintenant donner un aperçu de son

fonctionnement.

9 Cf. Glossaire



Reporting Services



II. Vue d'ensemble de RS

Bien que nous ne disposions pour le moment que de la première version de RS, ilexiste de nombreux problèmes d'entreprise auxquels RS apporte une solution. Entre

autre:

Les employés du domaine de l'information peuvent personnaliser RS pour

produire des rapports standard ou paramétrables. Ici "standard" désigne

les rapports présentant des données statiques. Un aspect intéressant de RS

est que notre rapport peut inclure une variété de dispositifs qui fournissent

une certaine interactivité aux utilisateurs. Par exemple, l'utilisateur final

peut rendre visible ou caché des éléments du rapport et des liens lui

permettent d'ouvrir d'autres comptes-rendus ou pages Web.

Des vendeurs/personnes tiers peuvent incorporer RS dans leur application

comme package de gestion de rapport. Par exemple, si le client a RS

installé sur son poste, le logiciel du vendeur peut charger ou publier des

rapports sur le serveur de rapport (Report Server) de RS. Nous y

reviendrons par la suite. Il faut noter que les prochaines versions de RS

prévoient des rapports autonomes qui seront générés de fichiers de rapportdirectement et n'exigeant plus la présence du serveur de rapport.

Les organisations peuvent se servir de RS pour fournir dans leur

applications business-to-business (B2B) or business-to- consumer (B2C)

des rapports. Par exemple, une organisation peut présenter à ses

partenaires un choix de ses données sous forme de rapport d'affaire.

Nous allons à présent détailler certaines fonctionnalistes clés de RS.

1. Conception

Ici, nous vous présenterons juste le concepteur de rapport de RS, Report Designer.

Pour plus de détails sur les choix disponibles lors de la conception d'un rapport, il faudrait

voir l'aide en ligne de Reporting Services.



Reporting Services



1.1 Report Designer

Avec l'environnement graphique de Report Designer, l'on pourrait créer des

rapports de plusieurs types, telles des matrices (cf. Figure 21). RS ne restreint pas les

rapports qu'à des rapports statiques, au contraire l'on pourrait faire des rapports plus

conviviaux et d'usage facile en ajoutant des dispositifs interactifs tels des sections

escamotables, des hyperliens10 et des dispositifs de navigations dans le rapport. La

parfaite intégration du Report Designer avec l'IDE (Integrated Development Environment)

de Visual Studio .Net, donne accès à tous les utilitaires de conception de rapports et aussi

aux utilitaires de développement en équipe telle la gestion du code source.

1.2 Report Definition Language

L'on se demande à quoi les fichiers de rapports de RS ressemblent, comment ils

sont gérés. RS sauvegarde les rapports comme des fichiers XML (eXtensible Markup

Language) qui contiennent leur description sous forme de schéma Report Definition

language .

Figure 21 : Exemple de rapport m atriciel [TL 04]

10 Liens vers des pages web



Reporting Services



Définition : Un report definition (définition/description de rapport) contient les

informations de récupération de données de la source de données et celles donnant la

disposition des éléments. La définition d'un rapport est décrite dans un schéma XML

appelé Report Definition Language (RDL) [TL 04, ALM 04].

Sauvegarder les rapports comme des fichiers XML présente deux principaux

avantages:

Le format de rapport est ouvert et extensible. L'usage du format RDL basé

sur XML assure l'interopérabilité entre applications et vendeurs. Microsoft

en collaboration avec d'autres leaders du marché souhaite faire de RDL un

standard pour la définition de rapports. Consulter le site officiel de

Microsoft pour la liste de leaders concernés.

Les rapports sont portables. Par exemple, l'on pourait sauvegarder unfichier et le charger sur un autre serveur de rapport.

Si vous concevez vos rapports avec Report Designer, sa description est générée

pour vous. Toutefois, de même que vous n'êtes pas obligé d'utiliser Visual Studio .NET

pour écrire vos applications .Net, vous pouvez écrire la description de votre rapport avec

un quelconque éditeur de votre choix ou vous pouvez le générer à l'aide d'un programme.

L'utilisation du Report Designer facilite la conception de rapport. Les outils tiers fourniront

certainement des éditeurs alternatifs.

2. Administration

RS facilite l'administration en stockant les rapports et éléments relatifs dans un

catalogue central de rapport. Pour déployer/publier et gérer un rapport, vous devez le

charger dans le catalogue de rapport. Une fois ceci fait, il devient administré.

Définition : Tout au long de ce chapitre, nous allons utiliser de façon

interchangeable les termes catalogue de rapports et répertoire de rapports pour faireréférence a la base de donnée de configuration11 (Report Configuration Database) de RS.

Un rapport administré est un rapport chargé dans le catalogue de rapports.

Vous devez vous demander ce qui se passe lorsque un rapport est chargé dans le

catalogue de rapports. Lors de la publication/chargement, le serveur de rapport interprète

la description du rapport (RDL), génère un projet .Net et le sauvegarde dans la base de

donnée de configuration. Le fichier RDL n'est plus utilisé par la suite. Lorsqu'on traite le

rapport, le projet est chargé et exécuté par le serveur de rapports.

11 Pour plus d'informations voir l'aide en ligne de Reporting Services ou [TL 04]



Reporting Services



Un rapport peut contenir d'autres éléments : des images, des sources de données

et autres information relatives. Ses éléments relatifs sont aussi stockés dans le catalogue

de rapport. Le catalogue de rapport contient un autre type d'information, appelé méta

données et associé aux rapports. De la même façon que vous organisez les fichiers

physiques en dossiers, RS vous permet d'organiser les rapports en fichiers.

Définition : Les méta-données contiennent des informations de configuration

additionnelles relatives au rapport, tels que les droits de sécurité, les dossiers parents, etc.

RS a une administration centralisée de rapports que les administrateurs sauront

apprécier. Pour simplifier l'administration de catalogue de rapports, RS est fourni avec un

outil appelé Report Manager (gestionnaire de rapport mot a mot). Le gestionnaire de

rapport est une application Web qui de ce fait est aisément accessible. Cet outil vous

permet de gérer presque tout aspect du répertoire de rapports, y compris : Les informations sur un rapport et les méta données, telle la structure de

fichiers et les propriétés du rapport.

Les sources de données d’où le rapport tire ses données.

Les paramètres du rapport (pour ceux qui en ont)

La sécurité.

3. Distribution

Les rapports du RS peuvent être distribués grâce à la technique de distribution "sur

demande" ("tirer" ou "pulled") ou par souscription. Le scénario le plus utilisé est la

distribution "sur demande" où l'utilisateur demande explicitement le rapport. En tant que

concepteur de rapport, on n'a rien à faire pour mettre notre rapport en ligne car RS le fait

pour nous lorsqu'il le charge dans le catalogue de rapport.

La mise en œuvre de la distribution par "souscription" ("pushed" delevery method)

à elle seule justifie l'implémentation de RS. Cette option permet aux utilisateurs des'inscrire, s'enregistrer pour un rapport, afin que celui-ci leur soit envoyé lorsqu'un certain

événement à lieu. Cet envoi peut-être périodique par exemple. Une institution financière

peut par exemple permettre à ces clients de s'inscrire à des rapports, tel leur état

bancaire mensuel. Alors, à la fin de chaque mois, l'état bancaire est généré et envoyée

par mail.



Reporting Services



4. Extensibilité

L'une des caractéristiques les plus importantes de produits orientés entreprise tel

RS est qu'il est facilement extensible. De façon simple, l'extensibilité est la capacité du

système à s'accommoder aux changements effectués. Les dispositifs d'extension sont

inclus du fait de l'architecture ouverte et flexible. Les développeurs peuvent facilement

étendre RS en écrivant du code .Net dans leur langage préféré. Spécifiquement, vous

pouvez étendre RS dans les domaines suivants :

Code .Net : les développeurs .Net peuvent améliorer les rapports par

programme. (Cf. chapitre 6 de [TL 04] : exemple d'ajout d'un module de

prévision). Extensions des traitements de données. Par défaut, RS peut se connecter à

toute source de données ayant un fournisseur ODBC ou OLE DB. En plus,

nous pouvons écrire notre propre code afin d'intégrer d'autres structures de

données. (cf. chapitre 15 [TL 04])

Extensions de livraison. Par défaut, les rapports peuvent être distribués par

mail ou sous formes de fichiers. Tour développeur peut écrire sa propre

extension de distribution de rapports, sous forme de Web services par

exemple. (cf. chapitre 15 [TL 04])

Extension de sécurité. Par défaut, RS utilise le modèle de sécurité basé sur

Windows pour appliquer les restrictions d'accès au catalogue de rapports.

Si ce modèle de sécurité ne vous plait pas, vous pouvez le remplacer par

un modèle personnalisé. (cf. chapitre 15 [TL 04])

Extension des dispositifs de présentation. La génération de rapport sous

des formats autres que ceux intégrés par défaut peut être effectuée en

écrivant du code.

5. Adaptabilité

Une application adaptable supporte les montées de charge. RS peut s'adapter aux

grandes variations du trafic de rapports des grandes organisations. Dès la base, il est

conçu pour gérer de manière efficace les rapports. Pour ce faire, il intègre par exemple

des options de mise en cache de rapport, de capture d'écran et de session de rapport. (cf.

Chapitre 7 [TL 04]).



Reporting Services



La version entreprise de RS fournit un déploiement en cluster dont on peut se

servir pour synchroniser le chargement sur plusieurs serveurs sur de multiples machines.

Ceci permet aux organisations ayant de grandes exigences adaptatives d'avoir un bon

seuil de tolérance. (Cf. Chapitre 16 [TL 04]).

6. Sécurité

Dès la base, RS a été conçu pour fournir un environnement sécurisé. Il offre un

modèle de sécurité compréhensif qui prend en charge l'authentification Windows. Ce

modèle établit une correspondance entre le compte d'utilisateur ou du groupe d'utilisateur

et un rôle ; ce rôle définit quelles permissions l'utilisateur a lors de l'accès au catalogue de

rapports. L'administrateur de rapport peut donner à un utilisateur un rôle ou en définir denouveaux. Une fois de plus, si le modèle de sécurité basé sur Windows n'est pas

satisfaisant, on peut le remplacer. (Cf. Chapitre 8 [TL 04]).

7. Déploiement

Parce qu'il est orienté serveur, RS n'a aucune exigence de déploiement pour

prendre en charge une application cliente. Pour cette raison, tout type d'application cliente

peut se connecter à RS, pas seulement les applications .Net. Comme on peut avoir accèsà RS grâce aux protocoles Web les plus utilisés, HTTP-GET et Simple Object Access

Protocol (SOAP), toute application Web peut être intégrée à RS, quels que soient la

plateforme cible et le langage de développement.

Définition : Le protocole HTTP (Hypertext Transfer Protocol), sur lequel est basé

Internet existe sous deux formes : HTTP-GET et HTTP-POST. Tandis que HTTP-GET

envoie des requêtes comme faisant partie de l'URL, HTTP-POST les envoie sous forme de

paires nom/valeur dans le message.

Simple Object Access Protocol (SOAP) est un protocole d'échange de message

basé sur XML. Il est devenu aujourd'hui le protocole standard de communication avec des

Web services en entreprise.

La Figure 22 nous donne un récapitulatif de l'architecture de RS.





Figure 22 : Architecture globale du R S [TL 04]





4èm e partie

Mise en œuvre d'un prototype



Architecture du prototype



Chapitre 5: Architecture du prototype

I. Architecture du prototype

Notre prototype a été construit comme un SIAD stratégique, mais il a une

architecture légèrement différente de celle des SIAD (Cf. Figure 23). Nous rappelons à la

Figure 24 la structure d'un SIAD stratégique.

Figure 23 : Architecture du prototype






Figure 24 : Architecture d'un SIAD stratégique

Notre prototype est la combinaison d'un Data Warehouse et d'un Dashboard

Manager centralisé, de ce fait, il a plus de fonctionnalités qu'un SIAD stratégique :

Les tableaux (de bord) se construisent à partir des hypercubes. Ceci est

une grande amélioration : les données des hypercubes sont utilisées pour

produire des diagrammes, des graphes (voir Figure 20 : Types de rapports

du RS) et non plus uniquement des tableaux croisés. Ces données sont

déjà traitées pour refléter l'état de l'entreprise12. Bien entendu, on peut

toujours produire des tableaux à partir de la base décisionnelle mais ceci

devient inutile, c'est pour cela que nous ne l'avons pas représenté.

L'utilisateur final peut construire de nouveaux tableaux sans l'intervention

de techniciens. Ainsi il peut construire en temps réel les tableaux répondant

aux questions émergeantes qui n'étaient pas prévues lors de la conceptionmais dont le besoin se fait sentir lors de l'utilisation du tableau de bord.

12 Car se trouvant dans des hypercubes






II. Mise sur pied de l'entrepôt de données

Notre entrepôt de données est appelé à être utilisé par une compagnie d'assurancefictive, Assurance Int. Nous allons présenter dans les prochains paragraphes les grandes

lignes de son fonctionnement, ensuite nous allons expliquer les différents choix effectués

pendant la modélisation du Data Warehouse.

1. Fonctionnement

Assurance Int a des agents qui prospectent dans différentes régions auprès de

clients potentiels . Pour ce faire, ils remplissent des formulaires /applications renfermant des informations sur les potentiels clients et les polices auxquelles ils

souscriront peut-être par la suite. Une application ne concerne qu'une possible assurance.

Lors du premier versement concernant une assurance, l'application correspondante

devient une police . Celui effectuant les versements est le client de Assurance Int, tandis

que celui sur qui porte l'assurance, celui qui court le risque est l'assuré . Il faut noter ici

que l'assuré et le client ne sont pas nécessairement le même individu. Un client peut

souscrire à plusieurs polices et plusieurs polices peuvent concerner un assuré.

Les versements pour une police se font avec une périodicité fixée dans le contrat

d'assurance. Lorsque le client n'effectue pas l'un des versements à la date prévue, la

police devient due jusqu'au versement effectif. Lorsqu'une police arrive à terme (durée de

contrat atteinte et tous les versements effectués), la police est à maturité .

2. Modèles conceptuel et logique

Après étude du fonctionnement de Assurance Int, il ressort que notre DataWarehouse aura deux cubes. Pour définir un cube, il suffit de donner la table de faits et

les tables de dimensions. Nous ne détaillerons pas ici le modèle conceptuel car il est

facilement déductible du modèle logique.






Le tableau suivant donne la liste des tables intervenant et pour chacune d'elle son

rôle:

Nom de la table Rôle

T_Policy Contient les données relatives à une police

T_Customer Contient les données concernant un client

T_Application Contient les données relatives à une application

T_Agent Contient les données concernant un agent

T_Insured_Person Contient les données concernant un assuré

T_Time_by_Day Contient les données relatives à une date

Le modèle logique de notre Data Warehouse est fourni par la figure suivante:

Figure 25 : Modèle logique du Data Warehouse

Les tables de police et d'application sont nos tables de faits. Il est aisé de constaterque chacune de ces deux tables se trouve au centre d'un diagramme en étoile. La table

de date n'est directement liée à aucune table de fait parce que la dimension temporelle

des différents cubes ne sera ajoutée que sous Analysis Services. De plus, elle contient les

dates pour les polices et les applications qui ne sont pas identiques; donc une relation

avec une table de fait serait invalide car une date peut être associée à une police et n'être

associée à aucune application ou vice versa.






3. Cubes attendus

Nous avons deux cubes à réaliser sous Analysis Services13: les cubes de police et

d'application.

III. Constructions des interfaces utilisateur

Il nous faut des interfaces utilisateur pour :

la définition des paramètres de connexion au serveur OLAP de Analysis

Services;

la construction de la requête d'interrogation; la visualisation des comptes-rendus.

13 Cf. le Didacticiel de Analysis Services pour des exemples de construction de cubes



Implémentation du prototype



Chapitre 6: Implémentation du prototype

I. Outils et langages de développement

Pour réaliser notre application, nous nous somme servi de :

Microsoft SQL Server 2000 comme serveur de données avec ses

compléments pour la mise sur pied d'un système décisionnel;

Microsoft IIS 6 comme Serveur Web;

l’environnement de développement Microsoft Visual Studio.NET sur la

plateforme Microsoft .NET Framework,

le langage utilisé pour les objets métiers est Visual C#.NET et ASP.NET

pour les pages Web

Notre application est une application Web donc on s'est beaucoup plus servis de

ASP .Net. Nous avons choisit une application web pour minimiser le coût et les efforts à

fournir lors du déploiement de l'application.

Les utilisateurs qui accèdent à l’application à partir d’un PC tapent simplement

l’adresse du site Web dans Microsoft Internet Explorer ou tout autre browser.

II. Interface de définition des Paramètres de connexion 14

La figure suivante donne un aperçu de la fenêtre à partir de laquelle on fixe les

paramètres de la connexion au Data Warehouse.

Figure 26 : Interface de définition des Param ètres de connexion

14 Voir annexe pour une présentation détaillée du mode d'utilisation






III. Interface de construction de tableau de données15

Nous avons réalisé notre interface de construction de requête avec les composantsWeb de Microsoft Office (Office Web Components, OWC) version 10.

Nous avons combiné OWC et PivotTable Services (le service d'accès en

interrogation ou exploration au serveur OLAP de Analysis Services). Le résultat est une

interface intuitive, conviviale, d'usage aisé et intégrant la technique de "drag and drop"

pour la construction de requêtes. La figure suivante en donne un aperçu:

Figure 27 : Interface de construction de requêtes







IV. Interface de présentation de comptes-rendus16

Nous avons mis sur pied une interface de présentation de comptes-rendus (figure 28).

Figure 28 : Interface de présentation de rapports






5èm e partie

Conclusion générale



Conclusion



Un SIAD stratégique fournissant directement au décideur de l'entreprise les

informations pertinentes pour la prise de décision est un apport précieux à ce dernier.

Malgré les difficultés rencontrées dans leur mise en œuvre, les gains de temps et d'argent

qu'il engendre et sa possible amélioration au quotidien en font un outil à avoir dans

l'entreprise. Microsoft a innové dans le domaine de la gestion de comptes-rendus avec la

sortie en fin 2004 de Reporting Services (RS) : gestionnaire de comptes-rendus centralisé,

entièrement personnalisable et intégrant un service d'envoi de rapports par mail.

Dans ce document, nous avons :

Présenté le concept de Data Warehouse et sa mise en œuvre sous SQL

Server 2000;

Présenté Reporting Services;

Présenté le concept de Système Interactif d'Aide à la Décision;

Présenté les étapes de mise en œuvre d'un gestionnaire de tableau de

bord.

Le prototype réalisé était juste une preuve de concept et non une application

grand public : il répond aux besoins d'une entreprise fictive. Mais il peut être réalisé pour

une entreprise quelconque. Il est la preuve qu'un SIAD efficace peut-être réalisé sur la

base de la plateforme décisionnelle de Microsoft.

Dans notre prototype, nous n'avons pas inclus un module intelligent prenant

l'initiative lors de la recherche d'information. Cet ajout rendrait la construction de rapports

beaucoup plus aisée pour l’utilisateur. Nous ne l'avons pas fait car le temps du stage (4

mois), ne nous l'a pas permis. Cependant, nous prévoyons d'intégrer English Query afin

de permettre une construction du tableau de données avec des questions formulées en

langage naturel plutôt qu'en MDX.

Dans une économie où la quantité d'information et son accessibilité augmentent et

se complexifient les SIAD sont l'unique solution viable à long terme. On prévoit unecroissance énorme de l'intégration de SIAD dans les entreprises. Il faudrait donc

commencer à l'adopter et à s'y adapter pour être compétitif sur le marché.



Références



REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

[AD&SI 05]La place de l’aide à la décision dans le système d’information

Michel Volle , [email protected]

[AGPH 03] A. Gachet, P. Haettenschwiler, A Jini-based software framework fordeveloping distributed cooperative decision support systems. Soft.Pract. Exper. 33 (2003) 221–258

[ALM 04] Aide en ligne de Microsoft SQL Server 2000 "version 2004"

[CMKBRT 00]Chaffin, Mark, Knight, Brian et Robinson, Todd. Professional SQLServer 2000 DTS. Wrox, 2000.

[DWDM 98]Data warehouse et data mining Conservatoire National des Arts etMétiers de Lille Version 1.1 du 15 Juin 1998

[GHJ 03] A. Gachet, P. Haettenschwiler, A Jini-based Software framework fordeveloping distributed cooperative decision support systems. Soft.Pract. Exper. 33 (2003) 221–258

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sociologiques", March J. G. & Simon H. A., Dunod, 1957.

[MCHMI 92]MAWHINNEY C.H. & MILLET I "Executive Information Systems : a

critical perspective", in Information and Management, 1992

[MV 04]Michel Volle, Fonctionnement d’un Système Informatique d’Aide àla Décision (SIAD), Extraction et gestion des connaissances (EGC

2004), CEPAD 2004

[MVS 05] Michel Volle, site www.volle.com

[NCL 95]NDIAYE, CISSE, LINK-PEZET "Systèmes d'Information stratégique etmanagement : approches et concepts", Ndiaye S., Cisse A. & Link-Pezet

J., in Colloque Systèmes d'information élaborée, Ile Rousse, juin 1995.

[SIAD 90]

Systèmes interactifs d’aide à la décision et systèmes experts, Editions

Hermès 1990 de Pierre Lévine et Jean Charles Pomerol.

[SPMDX 01] Spofford George. MDX Solutions. Wiley, 2001

[SQLDTS] sqldts.com

[TE 93] TURBAN E. "Decision Support and Expert Systems", MacmillanPublishing Company,1993

[TL 04] Teo Lachev: Microsoft Reporting Services in Action Publisher Manning Publications Co ;Published: July 2004



Glossaire



GLOSSAIRE

Arbre dedécision

Technique visuelle permettant de diviser des données en groupes basés surles valeurs des variables. Elle permet de déterminer les variablessignificatives pour une variable donnée.

Décision peuou malstructurée

Problème qui va nécessiter un gros effort pour être formalisé. Il estprobable que la stratégie du décideur sera une stratégie progressive avec desretours arrière. Dans cette classe de décision, l'homme prend l'avantage surla machine contrairement aux problèmes structurés.

Décisionstructurée

Une décision est bien structurée quand un processus connu et explicitableexiste permettant de traiter les informations dans le système. Ellecorrespond à un programme immuable et fixe.

Drag’n’drop

'Tirer et Laisser tomber'. Dans un environnement graphique, consiste à'prendre' un objet en cliquant dessus en maintenant le bouton enfoncé, puisà le déplacer (Drag) avec la souris jusqu'à un autre endroit où, en relâchantle bouton, on dépose (Drop) l'objet transporté.

Drill acrossMécanisme de navigation dans une structure multidimensionnelle. Il permetd’analyser une même métrique sur des axes d’analyse différents.

FaitDonnée numérique servant de base à la définition des indicateurs dans unmodèle multidimensionnel. Attention, ce terme est parfois utilisé dans lalittérature pour décrire plus généralement tout indicateur.

HypercubeCube à n dimensions. Structure sur laquelle repose la plupart des outilsmultidimensionnels

IndicateurInformation permettant de mesurer la performance de telle ou telle activitéde l’entreprise (ventes, gestion des stocks...). La plupart du temps, cetteinformation est numérique (ex : chiffre d’affaires, quantité en stock...).

Méta-données “ Donnée décrivant une donnée ”.

MétriqueIndicateur. Parmi les indicateurs pertinents, certains distinguent les faits,stockés physiquement dans la base décisionnelle, des métriques, dérivées deces faits.

Requête Demande envoyée au gestionnaire de Base de Données serveur.

RequêteurOutil permettant à un utilisateur de générer des requêtes SQL et de lesenvoyer à un serveur de données relationnel.



Annexes



ANNEXES

ANNEXE A. Interface de connexion à l'application

Avant toute utilisation, il faut nous connecter à l'application en entrant un login et unmot de passe. Ceci se fait au niveau de l'interface de connexion à l'application (figure 29).

Figure 29 : Fenêtre de connexion à l'application



Annexes



ANNEXE B. Interface de définition des paramètres de connexion

Pour définir une source de données à partir de laquelle on construira nos tableaux de

données, il nous faut définir les paramètres de connexion à cette source de données. Cecise fait en plusieurs étapes :

D'abord, il nous faut aller à la fenêtre de gestion de source de données

(figure 30). On y accède en cliquant sur l'un des liens intitulés

"Datasource" des fenêtres de l'application. Dans cette fenêtre, nous avons

la liste des sources de données préalablement définies et sauvegardées

(ci-dessous Figure 31).

Figure 30 : Fenêtre de gestion de source de données

Figure 31: Fenêtre de gestion de source de données (Bis)

On sélectionne comme source de données "New" (nouvelle) et on valide

en cliquant sur le bouton "New" :



Annexes



On a ensuite la fenêtre de définition proprement dite des paramètres de

connexion à la source de donnée.

Figure 32 : Fenêtre de définition des paramètres de connexion

Cette fenêtre a deux onglets:l'un permettant de se connecter à une base de données

relationnelle (base de données conventionnelle sur laquelle on ne s'attardera pas) et

l'autre permettant de se connecter à une base de données de "Analysis Services"

(entrepôt de données).

Pour définir une nouvelle source de données, il nous faut définir :

- Le provider, fournisseur ou pilote. Le prototype n'a été testé pour le

moment qu'avec MSOLAP et MSOLAP.2. D'autres providers ne seront pris

en charge que si ADO .Net les supporte.

- Le Data Source qui est en fait le serveur OLAP qui est installé et

configuré lors de l'installation de Analysis Services.

- L'initial Catalog qui est la base de données au niveau du serveur OLAP

(ou Analysis Services).

Une fois ses différentes valeurs fixées, on peut les sauvegarder pour un usageultérieur. Pour cela, il nous faut entrer le nom de la nouvelle source de données et cliquer

sur le bouton "Validate".

Une fois les paramètres de connexion fixés, on peut construire le tableau de

données qui sera utilisée dans le(s) compte(s)-rendu(s). Ceci est décrit dans la prochaine

annexe.



Annexes



ANNEXE C. Interface de construction de tableau de données

La fenêtre de la figure Figure 33 permet de construire le tableau de données qui

sera utilisé pour construire les rapports.

Figure 33 : Fenêtre de construction du tableau de donnees

Lorsqu'on se trouve à cette fenêtre, il faut premièrement initialiser la connexion

(Figure 34).

Après, il faut comme on y est invité placer les champs de filtre, de colonne, de

ligne, de détails et les totaux. C'est tout ceci qui permet de définir le tableau de données.Donnons la signification de chacun de ces différents types de champ :

- les champs de colonnes sont ceux qui se trouvent en colonne dans le

tableau de données;

- idem pour les champs de ligne qui se trouvent en ligne dans le tableau de

données;

- les champs de filtre sont ceux utilisés pour filtrer les données du tableau

de données, ils limitent le contenu à ceux dont la valeur du champ defiltre fait partie d'un ensemble défini;



Annexes



- Les champs de totaux sont les mesures disponibles dans le cube en cours

de traitement.

Figure 34 : Après initialisation de la connexion

Pour affecter des valeurs aux différents champs, il faut tout d'abord faire

apparaître la liste des champs en cliquant sur le bouton dans la barre d'outils. Nous

avons alors une fenêtre donnant la liste des champs disponibles dans notre source de

données, voir figure suivante :



Annexes



Figure 35 : Liste des champs

Il nous faut à présent définir les différents champs. Pour cela, nous avons le choix

entre deux techniques :

- la technique de "drag and drop" : on choisit l'un des champs dans la liste

de champs, on clique dessus, on le traîne jusqu'à l'une des zone de dépôt

disponibles et on l'y lâche, il fait ensuite partie de la liste des champs de

cette zone.

- On sélectionne un champ et en se servant des contrôles en bas de la liste

des champs, on l'affecte à l'une des zones de dépôt.



Annexes



Avec ces deux techniques, on construit aisément un tableau de données tels quecelui de la figure suivante :

Figure 36 : Exemple de tableau de données

L'onglet d'aide de la barre d'outils, , permet d'avoir de plus amples informations

sur chacun des boutons et fonctionnalités disponibles.

Une fois le tableau de données défini, on peut à l'aide des boutons se trouvant sur la

gauche effectuer de multiples actions :



Annexes



- "Draw Chart" permet d'avoir une représentation graphique du tableau de

données.

- "Save Report" permet de sauvegarder le tableau de données et son

éventuelle représentation graphique.- "Load Saved Report" permet de charger un tableau de données

préalablement sauvegardé.

- Le panneau "Event log" permet de suivre l'exécution des différentes

tâches de la fenêtre : Elle signale l'exécution avec succès d'une action.

- "Build Query " permet de construire la requête MDX permettant d'avoir le

tableau de données dans le panneau se trouve en dessous.

- "Query in new window" a le même rôle que "Build Query " à la difference

que, la requête est fournie dans une nouvelle fenêtre. Elle est constituée

de plusieurs requêtes si on a des champs filtres qui représenteront alors

des paramètres dans le compte-rendu final.

Figure 37 : Fenêtre donnant les requêtes MDX



Annexes



ANNEXE D. Interface de présentation de comptes-rendus

C'est de loin l'interface la plus utilisée car elle permet l'administration de comptes-

rendus publiés. Elle est présentée à la figure suivante :

Figure 38 : Fenêtre de gestion de comptes-rendus

Cette fenêtre a trois principales parties :

- La partie "Quick Launch" qui contient les raccourcis vers les comptes-

rendus les plus utilisés. Lorsqu'on clique sur l'un des liens, le compte-

rendu concerné est fourni; ceci est possible sous de multiples formats.

- La partie "Company reports" qui gère l'accès aux comptes-rendus

actuellement publiés.

- La partie "Subscription to a report" qui prend en charge l'envoi par mail

d'un compte-rendu.

Les comptes-rendus publiés au niveau du serveur de rapports sont classés par

dossier. Pour avoir accès à un compte-rendu, il nous faut donc sélectionner un dossier

parmi ceux actuellement disponibles (voir Figure 39).



Annexes



Figure 39 : Selection d'un dossier de comptes-rendus

Une fois ceci fait, on a la liste des comptes-rendus du dossier choisi:

Figure 40 : Après le choix d'un dossier de comptes-rendus

On peut parcourir les comptes-rendus (le champ "Report description" est mis à

jour en conséquence). On peut avoir un aperçu du compte-rendu actuellement sélectionné

en cliquant sur le bouton "Preview":



Annexes



Figure 41 : Aperçu de compte-rendu

Dans cet aperçu, on peut fixer la valeur de paramètres (pour un compte-rendu

paramétré), exporter le compte-rendu sous l'un des formats les plus utilisé (Excel, PDF,

…), … Si on souhaite recevoir par mail et périodiquement le compte-rendu actuellementsélectionné, on peut fixer les paramètres d'envoi dans la partie "Subscription to a report"

et on valide en cliquant sur "Go".



Annexes



Figure 42 : Envoi par mail de compte-rendu



Annexes


par mail de compte-rendu

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