La Business Intelligence
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LA BUSINESS INTELLIGENCE
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LE SOMMAIRE
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01. Quest ce que la BI ? 02. La BI applique aux Tlcoms 03. Les tapes dun projet BI 04. Les outils et les solutions du
dcisionnel 05. Une nouvelle re pour la BI
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Dans les grandes organisations, 25% des employs utilisent des solutions de Business Intelligence (BI)
Le chiffre d'affaires mondial des logiciels de Business Intelligence est de 13,8 milliards de dollars en 2013, une augmentation de 7% par rapport 2012
Seule une entreprise sur 2 a tendue la BI lensemble de ses activits. Les autres se cantonnent des secteurs spcifiques
Une entreprise sur 5 se sert de la BI pour prvoir son dveloppement futur.
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NOTRE INTRODUCTION
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QUEST CE QUE LA BI ?
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Quest ce que la BI ? Telecoms Les tapes dun projet BI Outils et solutions Une nouvelle re pour la BI
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LHISTOIRE
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1965, cration par Dick Pick dun systme dexploitation comportant un SGBD Premier systme o le logiciel et les donnes sont spares
1976, cration de SAS
1989, Howard Dresner (Gartner), popularise le terme Business Intelligence
2005, Wal-Mart doit grer 460 To de base de donnes, 2 fois plus quInternet
Aujourdhui 90% des donnes dans le monde ont t gnres ces 2 dernires annes
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DEFINITION ET OBJECTIFS
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La BI (ou informatique dcisionnelle) est une solution informatique permettant de collecter, danalyser et de traiter toutes les donnes internes lentreprise selon des critres spcifiques ou externe (utile son mtier).
Les rsultats de cette analyse permettent aux dirigeants dobtenir une vue densemble sur leur activit, une meilleur comprhension du comportement client et une meilleure ractivit face au march.
Objectifs principaux : Accroitre ses parts de march Rduire ses cots / Augmenter ses revenus Mieux comprendre le comportement des clients
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COMMENT A FONCTIONNE ?
Une architecture BI de manire gnrale :
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SID = Systme dInformation Dcisionnel
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PREMIERE PHASE LALIMENTATION
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PREMIERE PHASE ETL
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Les bases de donnes sont souvent htrognes, avec des doublons.
Elles proviennent de diffrentes sources, internes ou externes.
Les donnes sont de diffrents formats, selon des structures diffrentes (strates)
LETL (Extract, Transform and Load), se charge de rcuprer les donnes, de les nettoyer, et enfin de les charger dans le Datawarehouse.
LETL ajoute des informations la donnes tel que le type, la provenance ou encore la date de mise jour de la donne. Ce sont les metadonnes.
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SECONDE PHASE LA MODELISATION : DATAWAREHOUSES
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Cest lentrept, le centre de stockage du systme. Les donnes sont envoyes par lETL.
Il spare la partie oprationnelle (bases de donnes) du systme dcisionnel (outils de reporting). Il y a donc une tanchit des donnes.
But : Centraliser et uniformiser les donnes de lentreprise. Tous les mtiers possdent la mme information, la bonne !
Comporte des mcanismes de redondance, sauvegarde, reprise sur incident.
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SECONDE PHASE LA MODELISATION : DATAWAREHOUSES
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4 PRINCIPES: Non volatile : seule la lecture est autorise, pas de perte de donnes.
Intgration de donnes htrognes : ETL.
Historis : aucune donne nest supprime, tout est conserv et archiv. Cel diffre du modle annule et remplace des SGBD.
Orient mtier : les donnes sont organises et rassembles par thmes et non pas par processus fonctionnels. On passe donc dune vision verticale une vision transverse des donnes. Par exemple les chiffres de ventes et les types de produits vendus sont
regroups pour connatre quel produit sest le mieux vendu.
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SECONDE PHASE LA MODELISATION : DATAWAREHOUSES
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ARCHITECTURE TECHNIQUE SMP : Symetric Multi-Processing
Une seule machine Plusieurs processeurs en parallle, mmoire partage Recommand pour les petits DWH (
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SECONDE PHASE LA MODELISATION : DATAMARTS
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Linformation stocke dans le Datawarehouse est brute, avec des logs, tables dvnements Laccs direct lentrept est donc rserv aux utilisateurs avancs
Un Datamart, ou magasin de donnes, est un sous-ensemble du Datawarehouse destin un secteur particulier de lentreprise. On pourra avoir un Datamart commercial, un autre RH, ou encore un
marketing.
Performances amliores, car seules les donnes utiles au secteur sont prsentes.
Synchronisation avec le Datawarehouse, afin de prserver lintgrit
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SECONDE PHASE LA MODELISATION : CUBES OLAP
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Cubes OLAP (On-Line Analytical Processing) = reprsentation multidimensionnelle dinformations.
Agrge, met en forme les relations entre les donnes.
Tous les agrgats sont pr-calculs. Temps de rponse trs rapides
Dchargement des donnes du Datamart vers un cube Stockage spcifique, non ralisable pour toutes les donnes
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SECONDE PHASE CUBES OLAP : EXEMPLE
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Quelles sont les ventes du magasin de Villejuif, tous mois et catgories confondus ?
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SECONDE PHASE LA MODELISATION : xOLAP
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ROLAP : Relationnel Donnes obtenues partir de jointures entre les tables, cubes virtuels Faible cot mais temps de rponse long Langage SQL (Structured Query Language)
MOLAP : Multidimensionnel Donnes dans un cube propritaire, physique Temps de rponse courts car pr-calculs, cots levs Langage MDX (Multi Dimensional Expressions)
HOLAP : Hybride Donnes la fois dans le cube et dans des tables relationnelles MOLAP=cas normaux, ROLAP=niveau de dtail plus fin
DOLAP : Desktop Tlchargement de petits cubes pour permettre une analyse hors connexion Dcentralisation de donnes vers des postes clients
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SECONDE PHASE QUELS SONT LES MODELES DE DONNEES ?
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Modle en toile : une table de faits entoure de plusieurs axes : les tables de dimension
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SECONDE PHASE
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Modle en flocons : jointures entre les tables de dimension
La performance prime sur la structure
QUELS SONT LES MODELES DE DONNEES ?
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TROISIEME PHASE LE REPORTING
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REPORTING = Restitution des donnes sous forme de rapport 2 type de reporting existent :
Reporting ad hoc Cration dun rapport personnalis Choix des donnes intgrer depuis une interface Les vues prsentes sont adaptes aux besoins de lutilisateur
Reporting de masse Cration automatique de rapports Rpond un besoin rcurrent (ex: rsultats mensuels)
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DERNIERE PHASE LE DATA MINING
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Le DATAMINING est l'utilisation d'outils statistiques ou d'algorithmes mathmatiques sur les donnes afin de prdire, expliquer, ou de classer des informations. Finance
Gestion adapte du risque dans les tablissements financiers avec du scoring des clients
Industrie Optimisation d'une chane de montage Systme de rsolution de panne par la description des symptmes Prvision de pics de consommation d'un rseau (tlphone, nergie
lectrique...) Marketing
Ciblage des offres
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TELECOMS ET BI
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DEPENSES TELECOM ET BI
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Les tlcoms sont le poste de dpense le plus important pour 61% des entreprises de moins de 200 salaris .
Ncessit doptimisation des services tlcoms aux entreprises.
La BI intervient dans les logiciels de TEM (Telecom Expense Management) Importation et contrle des factures Rassemblement des cots mobile, fixe, VOIP, options Ventilation des cots par centre de frais Analyse de la consommation
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TABLEAU DE BORD ET BI
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SWOT DE LA
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Savoir ce qui se passe dans lentreprise et pourquoi
Maximisa6on des performances de lentreprise
Bases de donnes ables et robustes
Capacits danalyse ad-hoc limites
Inves6ssement important Dpendance du Data Warehouse
Business Intelligence 3.0
BI Temps rel
Business Intelligence Mobile
Le BIG Data
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LES ETAPES DUN PROJET BI
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ETAPES 0 LES PRREQUIS
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Engagement de la haute direcFon (budgtaire et poliFque) Lappui de la haute direc6on
permet de faire passer les changements plus facilement
Donnes de qualit et maturit informaFque Une solu6on BI permet de mesurer
ltat de sant de lentreprise (via ses donnes)
Accs des ressources techniques exprimentes dans la mise en place de soluFons BI Courbe dappren6ssage moins
abrupte
Penser GRAND,, commencer PETIT
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ETAPES 1 & 2 METRIQUES & OUTILS INTERNES
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IdenFcaFon des mtriques stratgiques de lentreprise Planica6on dateliers de travail
avec les direntes quipes Recueille maximum des mtriques
de dirents dpartements (HR, Marke6ng, Produc6on, SAV, Finance)
Analyse des ouFls internes Lanalyse des rapports existant
(produits manuellement) Meilleure comprhension des
mtriques Iden6ca6on des sources de donnes
u6lises
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ETAPES 3 & 4 AUDIT & COLLABORATION
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AudiFon des donnes Dtermina6on des sources de donnes
disponibles Pour chaque source, laudit permet
diden6er : Le niveau de qualit La procdure de mise jour Les employs responsables des
modica6ons La frquences des mises jour
ObtenFon de la collaboraFon des ressources cls Ressources cls = employs ayant une
grande comprhension des ac6vits de lentreprise, des SI ou des procdures opra6onnelles
Facilite normment la mise en place de la solu6on BI
But : iden6er ces ressources et avoir leur collabora6on pendant toute la dure du projet
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ETAPES 5 & 6 CONSOLIDER, IDENTIFIER
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ConsolidaFon et organisaFon des besoins idenFs Permet de regrouper de faon logique
les mtriques produire Permet une standardisa6on de tous les
requis IdenFcaFon des sources de donnes
ncessaires Pour chaque mtrique produire :
Do provient la donne pour ce_e mesure ?
Est-elle actuellement disponible dans lentreprise ?
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ETAPES 7 & 8 PROCEDURES & SCOPE DU PROJET
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IdenFcaFon des modicaFons aux procdures opraFonnelles Peut avoir lieu dans certains cas Lister ces modica6ons et valuer
leurs impacts budgtaires (Exemple : ajout dune nouvelle ressource)
DniFon du scope du projet Ralis avec le sponsor du projet Dtermina6on de son envergure et des
ralisa6ons ( par6r de la liste des besoins recueillis)
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ROI DUN PROJET DECISIONNEL
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Il est dicile de calculer le ROI dun projet dcisionnel
Calcul du cot Licences logicielles Cot du matriel Consul6ng Personnel Forma6on
Calcul des bnces Les bnces sont bass sur des
es6ma6ons On peut u6liser le modle ARRCAP
AugmentaFon des Revenues Quel est le revenue annuel de
lorganisa6on ?
Quel est le pourcentage de croissance ralis grce aux ac6ons entreprises suite une meilleure visibilit sur les ventes ?
RducFon des Cots A combien slve les dpenses
annuelles de lorganisa6on ? Quel est le pourcentage dconomies
ralises grce aux ac6ons entreprises suite une meilleure visibilit sur les cots ?
AmlioraFon de la ProducFvit On sintresse ici au temps consomm
la produc6on des rapports de la part des employs.
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LES OUTILS ET LES SOLUTIONS DU DECISIONNEL
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LES LEADERS EN DATA WAREHOUSE
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Gartner Magic Quadrant Spots
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LES LEADERS EN DATA WAREHOUSE
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Est devenu partenaire dHP en Janvier 2013
Propose des appliances (Hardware, sokware et services pr-congurs)
Sokware : Microsok SQL Server 2012 Hardware : HP, Dell, IBM Ore cloud : Windows Azure Virtual
Machine
Entreprise Allemande, connue pour ses ERP
4 grandes ores : Netweaver Business Warehouse Netweaver Business Warehouse
Accelerator HANA Sybase IQ
Hardware : HP, Dell, IBM
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LES LEADERS EN DATA WAREHOUSE
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Bases de donnes : DB2 et Informix Logiciel Data warehouse : Infosphere Systmes Data warehouse : PureData,
solu6ons sur les systmes Z
Appliances : Database 11g, Exadata, Database 12c, Par66oning
Base de donnes : Oracle Plateformes prises en charges : Linux,
Solaris, Windows
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LES LEADERS EN DATA WAREHOUSE
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Leader historique des entrepts de donnes
Connu pour ses serveurs MPP (Massively Parallel Processing)
Le SGBDR Teradata a t conu ds lorigine pour le dcisionnel
OS des machines : Microsok, SUSE (linux)
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LES OUTILS DE REPORTING
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LES OUTILS DE REPORTING
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Logiciel dexplora6on et visualisa6on disposant dun moteur in-memory
Les prix de Spoqire: Cloud work group: 2000$/an Cloud personal : 300$/an
Les prix de Tableau : Desktop professional : 1999$/an Desktop personal : 999$/an
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LES OUTILS DE REPORTING
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Editeur de logiciel spcialis en informa6que dcisionnel
Prix license : Analy6cs Pro : 8700 $/an Visual Data Discovery : 10,170 $/an
Logiciel de Business Intelligence Prix license : 1350$/an
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LES OUTILS DE REPORTING
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Power BI pour Oce 365 Power Pivot Power View Power Query Power Maps
Trois gammes de tarifs : Entreprises de catgorie E3/E5 :
240$/an Op6on de manire autonome :
480$/an Oce 365 ProPlus : 624$/an
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UNE NOUVELLE ERE POUR LA BI
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BIG DATA vs. BI
42 of
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Descriptive Analytics
Diagnostic Analytics
Predictive Analytics
Prescriptive Analytics
Pass Futur
Data Analytics
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BIG DATA vs. BI
43 of
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DISCIPLINE TECHNOLOGIES COMPETENCES FOCUS
BUSINESS INTELLIGENCE
TRADITIONNELLE
Outils ETL / SQL RDMS Reporting Visualisation
Programmation Analyse de donne Modlisation de donnes Rapport de dveloppement Statistiques basiques Technique darchitecture Analyses Business &
Stratgie Prsentation
Dlivrer de linformation/Reporting
Data visualisation Statistique descriptive Intgration et consolidation
de donnes
DATA ANALYSIS
DATA SCIENCE
Logiciel de modlisation de donnes
Logiciel de diagramme Logiciel de documentation SQL Logiciel de profilage de
donnes
Modlisation de donne Analyses Business Manipulation de donnes Statistiques basiques
Rgles Business Dfinition et traabilit des
donnes Relations entre les entits Attributs des donnes Structure des donnes Sources et cibles des donnes Qualit des donnes
Logiciel de statistique Donnes Columnar (format) Map-Reduce NoSQL Langages programmation Logiciel visualisation de
donnes
Statistiques avances Programmation Analyses Business Technologies de data
management modern et architectures associes
Modles prdictif Analyses statistiques
avances Data Mining Gestion de donnes non-
structures Gros volumes de donnes Recherche
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LA BI SELF-SERVICE
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Donner du pouvoir aux u6lisateurs Lu6lisateurs peut accder lui mme
linforma6on sans a_endre des semaines, il est moins dpendant du services IT de lentreprise
Les besoins de la BI Self-Service ncessite plusieurs solu6ons
Inconvnients du Self Service
Lu6lisateur joue avec des donnes sans comprendre leur nature
Les employs ont besoin de comprendre quelles donnes ils peuvent croire et celles dont ils ne peuvent pas.
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LA BI COLLABORATIVE
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Deux ttes valent mieux quune Elle permet de partager de linformation afin de prendre collectivement des dcisions justes et pertinentes.
Ajout, aux traditionnels tableaux de bord, dannotations, de commentaires, dvaluations
Exemple : SharePoint ou Google docs
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LA BI EN TEMPS REEL
46 of
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Connu galement sous le nom de RTBI (Real Time Business Intelligence)
Disposer en temps rel des informa6ons per6nentes et mises jour
Alimenta6on du systme dcisionnel uidie
Rduc6on de limpact de lextrac6on de donn sur le SI
Extrac6on des donnes en hautes disponibilits
Ges6on dimportant volumes de donnes
Alimenta6on des datawarehouses en temps rel provenant de plusieurs sources htrognes.
Loi de Moore sur les prix de la mmoire vive
TEMPS
COT DE LA MEMOIRE / VITESSE
1980 : Mmoire $10,000/MB
2000 : Mmoire $1/MB
2014 : Mmoire $0.004/MB
Les bases de donnes in-memory
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LA BI EN TEMPS REEL
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Les bases de donnes in-memory Stockage des donnes en mmoire vive Gain en rapidit (1000 fois plus rapide
que les accs disque), on passe dheures en minutes ou en secondes mme pour certaines requtes.
Stockage et manipula6on eectus sur la mme base (pas de traduc6on)
Accs concurrents respects
Les grands acteurs du moments
Extreme data performance
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LA BI MOBILE
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AugmentaFon permanente des dbits AugmentaFon des devices mobiles
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LA BI MOBILE
49 of
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68% des organisa6ons jugent le sujet important
Avoir de linforma6on nimporte quel moment, avoir de linforma6on nimporte o
Pose des problmes de scurit comme pour la tendance du BYOD (cest ici que des solu6ons MDM peuvent tre mises en place)
Tout est fait/va tre fait via un device mobile
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LA BI PREDICTIVE
50 of
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LA BI PREDICTIVE
51 of
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7 objecFfs stratgiques que lanalyFcs predicFve aide adeindre tre comp66f La croissance de lentreprise Le renforcement
Data Predic6ve Analy6cs
Marke6ng
Sales
Fraud detec6on
Call Center Core Business Capacity Clients
Entreprise
Predic6ve Models
Business Intelligence Business Units:
Lamliora6on La sa6sfac6on des clients Apprendre Agir
1
6
7 7
2
2
3
2
7
4
5
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LE DATA STORYTELLING
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Permet la mise en scne des donnes Le data storytelling cest :
Visualisa6on Anima6on Interac6vit Ce qui permet de raconter une
histoire
Hans Roslings 200 countries, 200 years, 4 minutes The Joy of Stats BBC Four
http://www.youtube.com/watch?v=jbkSRLYSojo
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LE DATA STORYTELLING
53 of
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4 tapes du schma narra6f : - Situa6on ini6ale - Elment perturbateur (le problme) - Elment de rsolu6on - Situa6on nale (aprs rsolu6on)
Aujourdhui on peut faire vivre les donnes grce une mul6tude dou6ls.
Une histoire est un arbre
Schma narratif
Le contenu
Les illustrations
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LE DATA STORYTELLING
54 of
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LES OUTILS DE BI Tableau, Yellown, Storyboard, SAS visual analy6cs, IBM Cognos Insight, Gapminder, BeGraphic, Microstrategy, Microsok (excel, geoow, powerview), Slice/Juicy Analy6cs, Such.io LES PLATEFORMES DATAVIS Dataseed, Sparkwise, Visualize.rs, DataHero, Quadrigram
LES OUTILS DE PRESENTATION Powerpoint, keynote, Prezi, Meograph, Bunkr, DataPlayer, Swipe, Emaze, Present.me
LES OUTILS WEBDOC Klynt, Floodlight, Atavist, Conductr, Djehou6, Fixmaster, the korsakov System, popcorn Maker, Storyplanet, zeega, 3WDOC
LES OUTILS DE DEVELOPPEMENT HTML5, Javascript + 3D.js, Jquery, Processing, Superconductor, R (Ggplot, GoogleVis, playwith)
LES AUTRES OUTILS Timeline 3D, Mahaya, Lignes de temps, Dipity, TimeRime, Mindmanager, Freemind, MyThoughts, Numbeez, Soundcloud
LouFl idal : Dynamique, mulFmdia, interacFf, connect aux donnes
Quest ce que la BI ? Tlcoms Les tapes dun projet BI Outils et solutions Une nouvelle re pour la BI
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Alexandre BODIN Nicolas FOURNIER
LE DATA STORYTELLING
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Alexandre BODIN Nicolas FOURNIER
Des ores de jobs existent depuis quelques mois pour ce domaine comme Master data storyteller (exemple : datastorytelling manager de Nike)
Le datastorytelling est une relle
tendance du moment et un moyen ecace dexprimer ses ides et de reporter des donnes de manire dynamique, intu i6ve et surtout comprhensible par son audience
Freeform Sketching de Microsok Research
http://www.youtube.com/watch?v=5KSZuHGTcC8
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NOTRE CONCLUSION
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Alexandre BODIN Nicolas FOURNIER
La BI est aujourdhui une ncessit pour toute entreprise
Cest un domaine qui ne cesse dvoluer suivant les direntes volu6ons technologiques et besoins m6ers
Les entreprises daujourdhui nexploitent pas assez le potentiel de leur solution BI
Le Big Data est plus une opportunit quune menace et va pouvoir dvelopper de nouvelles mthodes danalyses an de rpondre au Business
De nombreux ou6ls apparaissent de plus en plus concernant la visualisa6on de donnes
La majorit des acteurs de la BI ore de plus en plus de solu6ons cloud leurs clients
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MERCI DE VOTRE ATTENTION
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Alexandre BODIN Nicolas FOURNIER
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