Master 2 SIGLIS Systèmes d'Information Décisionnels Stéphane Tallard Chapitre 1 – Introduction...

SID - Chapitre 1 Introduction 1

Master 2 SIGLIS

Systèmes d'Information DécisionnelsStéphane Tallard

Chapitre 1 – Introduction

Master 2 SIGLIS

2SID - Chapitre 1 IntroductionMaster 2 SIGLIS

Contributeurs

Stéphane [email protected]

Alexandre [email protected]

d’après Thierry Nodenot et Christian Sallaberrythierry.Nodenot@[email protected]

mailto:[email protected]





Plan des enseignements

• Chapitre 1 : De l’informatique de gestion à l’informatique décisionnelle

• Chapitre 2 : Informatique décisionnelle avec les outils d’analyse multidimensionnelle : conception et mise en œuvre

• Chapitre 3 : Le langage MDX

• Note de contrôle continu (40%)– TD/TP (présence obligatoire)– Note de Projet (rapport écrit+logiciel)

• Examen terminal (60%)

Organisation pédagogique

Horaire

Cours ~ 9h

TD-TP S. Tallard ~ 21 h

TP A. Biphos ~ 9h

Cours


Références Bibliographiques

The Data WareHouse Toolkit Second Edition – The Complete Guide to Dimensionnal Modeling Raph Kimball - Margy Boss

gratuit et disponible sur: http://home.elka.pw.edu.pl/~rbzoma/

Propos sur les SI décisionnelsMichel Bruley

gratuit et disponible sur: http://www.decideo.fr/eBook-Propos-sur-les-Systemes-d-Information-Decisionnels_a4507.html/


Logiciels utilisés

• Microsoft Excel (+VBA) et Microsoft Access

• PALO Server and Excel Addin

• Mondrian Server et Jrubik


Rappels sur les SI: Notion de Système

Un système est un ensemble d’éléments matériels ou

immatériels (hommes, machines, méthodes, recettes,

règles, etc.) unis par des relations qui transforme, par un

processus, des éléments (les entrées) en d’autres

éléments (les sorties).


Exemples de systèmes

SystèmeMatières premières Produits finis

Entrées Sorties

SystèmePièces détachées Automobiles

Entrées Sorties

• Une usine de montage :

• Un atelier de fabrication :


Différents types de systèmes

• Le système correspondant à l’activité de l’entreprise (transformation de flux) est appelé système opérant (SO).

• L’entreprise a aussi besoin d’un système de prise de décision lui permettant de réaliser les objectifs fixés. Ce système est appelé système de pilotage (SP).


Liens entre les différents systèmes

• Le SP procède à la régulation et au contrôle du SO en décidant du comportement de celui-ci.

Système de Pilotage

Système Opérant

Décision sur le SOInformations sur l’état du SO

Flux entrant Flux sortant


Exemple : Allied Irish Bank (AIB) (1)

Vendre davantage de produits

Le besoin

Définir des stratégies de contacts proactives et personnalisées

Une stratégie de contact c'est: un mode de contact (agence, internet, téléphone, courrier, @) propension du client à accepter tel ou tel produit bancaire (assurance,

carte de crédit, préts, service de crédit bail, ...).

Objectif



Comment ?

On partitionne la clientèle en segments définis en tenant compte de toutes les données disponibles: compte, info familiales, agence, région, pays, démographie ...

un entrepôt de données de 3,5 To 2 Millions de clients 4 millions de comptes 3 milliards de transactions 400 utilisateurs

Chaque département de AIB est responsable d'un ou plusieurs segments: entreprise (selon leur taille), secteurs spécifiques (ex. agriculture), ...

A chaque segment correspond une stratégie de contact



Résultat

En agence, les employés utilisent une application qui les guide vers des actions de marketing individuelles pendant chaque contact client


Le système d'information

• Avec l’augmentation en quantité et en complexité des informations échangées entre ces deux systèmes, on a besoin d’avoir un système qui stocke et traite de façon plus efficace ces informations. Ce système est appelé système d’information (SI).

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Modèle d'une organisation idéale selon la théorie des systèmes

Système de Pilotage

Système OpérantEntrée Sortie

Système d’Information


La réalité s'avère différente

• il n'y a pas un seul système d'information • il y a plusieurs systèmes d'information : en général un par service • Ces systèmes d'information manipulent des données communes qui ne sont pas partagées • ex: Nomenclature produit

• On s'évertue à faire communiquer les différents systèmes entre eux.


Les composantes du Système d'Information

• Métier: – Quels sont les processus, les activités, les tâches qui sont supportées par le SI ?

• Ex: supporter le métier de commercial • Fonctionnel:

– Quelles sont les fonctions supportées par le SI ?• Ex: Gestion des contacts client, gestion des commandes, Calculer les tableau de

bords qui rendent compte de l'activité du service • Applicatif:

– Quelles sont les applications qui composent le SI ?• Ex: application X pour la gestion des contacts clients, application Y pour la gestion des

commandes, … • Technique

– Infrastructures techniques : serveurs, salles, machines, équipements réseau, …

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Niveaux d'activité dans les organisations

Objectifs, moyens et politique de l’entreprise Long terme

Gestion stratégique

Contrôle de Gestion

Gestion opérationnelle

Activités courantesCourt terme

Directives en fonction des objectifs stratégiquesAdéquation ressources/objectifsMoyen terme


Niveaux de SI


Les SI sont inter-reliés ...


Les SI sont inter-reliés


Les SI sont inter-reliés

On pourrait obtenir des gains de productivité si on pouvait faire communiquer les systèmes d'information entre eux

Exemples

•Les informations de conception sont utiles au service de documentation (réutilisation des schémas, ... )

• Les commandes permettent de plannifier la production en prévoyant les commandes de matière première

• Le système de gestion de production peut mettre à jour l'état des commandes dans le système de gestion des commandes

• Le système de gestion de stock d'un magasin communique l'état de ses stocks à système de gestion des achats central qui peut faire des commandes en gros


La prise de décision en entreprise

• Une décision est le résultat d’un processus comportant le choix conscient entre plusieurs solutions en vue d’atteindre un objectif

• L’efficacité des services d’une entreprise dépend de la qualité de ses décisions

• Améliorer l’habileté à prendre des décisions, c’est faire usage des ressources dont dispose l’entreprise


Le processus décisionnel

• Cinq étapes– Identifier et définir le problème

– Ne pas confondre les symptômes et le problème

– Rassembler les faits et les données– Les décisions doivent reposer sur des faits probants

– Evaluer et interpréter les faits et les données– Classer les données recueillies (grands volumes) en les regroupant en

catégories selon les points communs

– Etablir plusieurs solutions (scénarios)– Envisager toutes les solutions possibles visant à atteindre les objectifs

– Décider (choisir une solution)– Tenir compte du pour et du contre pour chaque solution, évaluer leurs

avantages et les désavantages


Délais des prises de décision

• La plupart des décisions sont à prendre dans des délais très stricts, donc la décision doit être non seulement bonne mais également rapide.

• La décision nécessite une répartition appropriée du temps total disponible entre les différentes étapes.

• Un décision regrettée peut être une bonne décision mais prise au mauvais moment


Informatique décisionnelle

• La mise en place d’un système informatique décisionnelle a pour objectif d’aider le décideur dans son processus de prise de décision.

• L’informatique permet d’accélérer drastiquement le temps de rassemblement des faits et données et leur interprétation.

• C’est un ensemble d’outils qui ne remplace en aucun cas le décideur.


Les systèmes informatisés d'aide à la décision


Entrepôt de données

• L’ED est une structure informatique dans laquelle est centralisé un volume important de données consolidées à partir des différentes sources de renseignements d’une institution

• Cette structure est conçue de manière que les personnes intéressées aient accès rapidement à l'information stratégique dont elles ont besoin.

• Synonymes : dépôt de données, centrale de données, entrepôt décisionnel, magasin de données.

• Si, dans le passé, l'entrepôt de données servait davantage à l'archivage, aujourd'hui il est devenu une pièce maîtresse de l'informatique décisionnelle ou informatique d'aide à la décision


Entrepôt de données

• Orienté sujet : sur un thème précis (état des stocks par magasin, ...) • Intégrées : elles sont basées sur un référentiel commun (ex: nomenclature

produit, nomenclature client, ...) • non volatiles et historisées : on désire prendre en compte le passé on va

conserver ces données et les repérer dans le temps.

W. H. Inmon (1996): « Le data Warehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées pour le support d’un processus d’aide à la décision »


Les caractéristiques des entrepôts de données (1/4)

• Regroupe les informations des différents métiers • Ne tient pas compte des liens entre les données

Servicecommercial

ServiceFinancier

Servicelivraison

BD prod BD prod BD prod

Clientèle

Orientées sujet


Normalisation des données Définition d’un référentiel unique


Données intégrées

Représentation des constantes (sexe, ...)

Conversion des monnaies et des unités

Gestion des nomenclatures (produits, opérations, ... )


Données non volatiles


on veut pouvoir remonter d'une décision prise aux données qui l'ont justifié On copie les données de production

copie



Les données persistent dans le temps Mise en place d’un référentiel temps

Données datées

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Architecture type


OLAP /OLTP

• OLTP : On Line Transaction Processus : Bases de données transactionnelles.

• OLAP On Line Analytical Processus : Processus d’analyse en ligne de données. En lecture uniquement.

En règle générale, on est en OLTP sur les bases de production et en OLAP sur les bases décisionnelles.


Datamining (1/3)

Exemple de connaissances extraites– analyses (distribution du trafic en fonction de l ’heure)– scores (fidélité d ’un client), – classes de clients (suceptibles d'être interessés par le produit X, .... )– règles (si facture > 10000 alors départ à 70%)

Ensembles de techniques d'exploration de données afin d'en tirer des connaissances sous forme de modèles présentés à l ’utilisateur averti pour examen


Datamining (2/3)

• De plus en plus de domaines– explosion des données historisées– puissance des machines support

• Quelques domaines réputés– Analyse de risque (Assurance)– Marketing– Grande distribution– Médecine, Pharmacie– Analyse financière – Gestion de stocks– Maintenance– Contrôle de qualité


Datamining (3/3)

• Mécanisme de déduction : base des systèmes experts– schéma logique permettant de déduire un théorème à partir

d'axiomes– le résultat est sûr, mais la méthode nécessite la connaissance de règles

• Mécanisme d’Induction : base du data mining– méthode permettant de tirer des conclusions à partir d'une série de

faits– généralisation un peu abusive – indicateurs de confiance permettant la pondération

Non traité dans le cadre de ce cours


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