News information : Guide rapide de mise en œuvre de la Business Intelligence, de l'entreposage de données et du BPM

Définitions et résumés

La gestion des performances commerciales (BPM) établit un cadre pour améliorer les performances commerciales en mesurant les principales caractéristiques commerciales, qui peuvent être utilisées pour impressionner le processus de décision et guider les opérations dans le but d'améliorer les performances stratégiques. organisation. D'autres conditions connues pour cela incluent; Enterprise Prime (EPM), Corporate Prime (CPM) Enterprise Information Systems (EIS), Decision Support Systems (DSS), Management Information Systems (MIS).

BPM: Cycle de définition des objectifs, suivi des performances et retour de nouveaux objectifs.

La Business Intelligence (BI) peut être définie comme un ensemble d'outils qui permet aux utilisateurs finaux d'accéder facilement aux informations pertinentes et à la possibilité de les analyser pour prendre des décisions. Plus largement & # 39; intelligence & # 39; est l'aperçu dérivé de cette analyse (par exemple les tendances et les liens).

BI: outils de saisie et d'analyse des données

Les indicateurs de performance clés (KPI) sont des mesures institutionnelles stratégiquement alignées utilisées pour surveiller, prévoir et prévoir la performance de l'organisation. Ils constituent la base de toute solution BPM et dans un monde idéal, il devrait être possible d'associer des KPI stratégiques à des performances opérationnelles réelles au sein de l'application BI.

Les KPI fournissent une indication rapide de la santé de l'organisation et du leadership de gestion dans les domaines opérationnels qui affectent la performance.

Dans de nombreuses entreprises, l'analyse des données est compliquée par le fait que les données sont fragmentées au sein de l'entreprise. Cela entraîne des problèmes de duplication, des définitions incohérentes, des incohérences, des inexactitudes et des efforts inutiles.

Silos de données: magasins fragmentés, départements de données, souvent liés à des domaines d'activité spécifiques.

L'entreposage de données (DWH) est souvent la première étape vers la BI. Un entrepôt de données est un ensemble de données centralisé structuré pour faciliter l'accès et l'analyse.

DWH: magasin de données centralisé / consolidé

DWH sera alimenté à partir de différentes sources (hétérogènes) à l'aide d'un outil ETL (Extract, Transform & Load) ou d'un outil d'intégration de données. Cette mise à jour peut être effectuée par lots périodiques réguliers, tels qu'un chargement instantané, ou même synchronisée avec les données source (en temps réel).

ETL: Processus d'extraction de données d'un système source, de conversion (ou de validation) et de téléchargement dans une base de données structurée.

Une couche de rapports (ou BI) peut ensuite être utilisée pour analyser les données consolidées et créer des tableaux de bord et des rapports définis par l'utilisateur. Une couche de modélisation peut être utilisée pour intégrer les budgets et les prévisions.

À mesure que ces solutions deviennent plus complexes, les définitions des systèmes et ce qu'ils font deviennent plus importantes. C'est ce qu'on appelle des métadonnées et représente les données qui définissent les données réelles et leur manipulation. Chaque partie du système a ses propres métadonnées qui définissent ce qu'il fait. Une bonne gestion et utilisation des métadonnées réduit le temps de développement, maintient une maintenance continue et fournit aux utilisateurs des informations sur la source des données, augmentant ainsi leur confiance et leur compréhension.

Métadonnées: données sur les données, décrivant comment et où elles sont utilisées, d'où elles proviennent et quelles modifications y ont été apportées.

Raisons commerciales

Il existe une justification commerciale claire pour améliorer la qualité des informations utilisées pour la prise de décision. Une étude menée par IDC a révélé que les frais moyens de mise en œuvre de la BI étaient de 1,6 an et que 54% des entreprises avaient un ROI sur 5 ans> 101% et 20% avaient un ROI> 1000%.

ROI en BI> 1000% sur 20% des organisations

Maintenant, il y a aussi des exigences réglementaires à considérer. Sarbanes-Oxley exige des sociétés cotées aux États-Unis qu'elles divulguent et surveillent les principaux risques et les indicateurs de performance connexes – tant financiers que non financiers dans leurs rapports annuels. Une solide infrastructure de reporting est essentielle pour y parvenir.

SarbOx exige la divulgation des KPI financiers et non financiers

La mauvaise qualité des données est un obstacle courant à des rapports précis et à une prise de décision éclairée. Une bonne stratégie de qualité des données, impliquant des problèmes non liés au système tels que la formation des utilisateurs et les procédures, peut avoir un impact énorme. La consolidation des données dans un DWH peut aider à assurer la cohérence et à corriger les données médiocres, mais elle fournit également une mesure précise de la qualité des données leur permettant d'être gérées plus activement.

La qualité des données est essentielle et une stratégie formelle de qualité des données est essentielle pour les gérer et les améliorer en permanence.

Des recherches récentes (PMP Research) ont demandé à un large éventail d'organisations leur avis sur la qualité de leurs données avant et après la mise en œuvre d'un DWH.

– Les réponses "Ne sais pas" sont passées de 17% à 7%

– "Mauvais" ou "Très mauvais" est passé de 40% à 9%

– Satisfaisant (ou mieux) augmenté de 43% à 84%

Les implémentations DWH améliorent la qualité des données.

Aperçu du marché des actifs

Actuellement, la BI est considérée comme un domaine important de la croissance informatique et en tant que telle, elle tente de pénétrer la bande passante BI:

Les outils ERP ont des solutions de BI par exemple SAP BW, Oracle Apps

Les outils CRM le font: Siebel Analytics,

Les fournisseurs ETL ajoutent des capacités BI: Informatica

Les fournisseurs de BI ajoutent des outils ETL: Business Data Integrator (BO) Data (DI), Cogno Decision Flow

Les fournisseurs de bases de données étendent leurs outils BI et ETL:

Oracle: Oracle Warehouse Builder, EPM

Microsoft: SQL 2005, Integration Services, Reporting Services, Analytical Services

Outils améliorés

Comme tous les marchés à maturité, la consolidation a eu lieu où moins de fournisseurs couvrent désormais plus de fonctionnalités. Ceci est bon pour les clients, car plus de standardisation, une meilleure utilisation des métadonnées et des fonctionnalités améliorées sont désormais facilement disponibles. Les outils de BI peuvent aujourd'hui répondre aux exigences des clients les plus exigeantes en matière d'informations.

La réflexion et les outils ont évolué – nous pouvons désormais créer des solutions rapides et centrées sur l'entreprise en petits morceaux – permettant aux entreprises de voir les données, de stocker des connaissances, d'apprendre de nouvelles capacités d'outils et d'affiner leurs applications pendant le projet! Il est révolu le temps de l'énorme projet de stockage de données, qui était obsolète avant qu'il ne soit terminé.

Un projet DWH typique devrait fournir des résultats utilisables dans un délai de 3 à 6 mois.

Conseils et meilleures pratiques

Phase initiale

Les projets BI réussis ne se termineront jamais. Elle doit constamment évoluer pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise. Alors & # 39; victoires & # 39; le premier doit venir rapidement et les outils et techniques doivent être flexibles, rapides à déployer et rapides à déployer.

L'expérience est essentielle

Nous sommes souvent amenés à corriger des projets qui ont échoué et il est intimidant de voir combien d'erreurs de base sont commises par manque d'expérience. Un entrepôt de données est fondamentalement différent de vos systèmes d'exploitation, et l'obtention d'une conception et d'une infrastructure initiales précises est essentielle pour répondre aux besoins de l'entreprise.

Gardez le contrôle interne

Nous pensons que la BI est très proche des affaires et évolue rapidement vers des sources externes. Une expertise de démarrage est nécessaire pour s'assurer qu'il existe une infrastructure solide (et l'utilisation des meilleurs outils et méthodes.) Si une expérience suffisante n'est pas disponible, des ressources externes peuvent être utiles dans les premières étapes, mais cela DOIT impliquer le transfert de compétences vers les ressources internes. DWH peut ensuite se développer et évoluer (en interne) pour répondre aux besoins changeants de l'entreprise.

Assurer la gestion et l'acquisition des utilisateurs à l'intérieur

Cela peut sembler évident, mais la reconnaissance et le soutien internes sont essentiels au succès d'un DWH, cependant & # 39; Reporting & # 39; il est souvent donné une faible priorité et peut facilement être ignoré s'il ne repose pas sur un niveau d'activité élevé. Il est courant de constater que la connaissance des besoins des utilisateurs est limitée. Il est également vrai que les exigences changeront au fil du temps, à la fois en réponse à l'évolution des besoins de l'entreprise et aux résultats / résultats de la mise en œuvre de la DWH et de l'utilisation de nouveaux outils.

Une solide gestion de projet

La nature complexe et itérative d'un projet d'entrepôt de données nécessite une solide gestion de projet. Le risque relativement incommensurable lié à la qualité des données doit être géré avec l'évolution des besoins des utilisateurs. Planifiez les changements et prévoyez un budget supplémentaire pour les imprévus. L'utilisation de techniques de développement rapide d'applications (RAD) atténue certains des risques en les exposant tôt au projet avec l'utilisation de types de prototypes.

Éducation des utilisateurs finaux

N'appréciez pas l'importance de la formation lors de la mise en œuvre d'une nouvelle solution BI / DWH. Les utilisateurs formés réussissent 60% mieux à réaliser les avantages de la BI que les utilisateurs non formés. Mais cette formation doit prendre en compte des techniques spécifiques d'analyse des données ainsi que la façon d'utiliser les outils BI. Pour reprendre les termes de Gartner, "il est essentiel de permettre aux utilisateurs d'analyser les données". Gartner poursuit en disant "… que se concentrer uniquement sur la formation à l'outil BI peut tripler la charge de travail du service d'assistance informatique et entraîner la frustration de l'utilisateur. Un utilisateur qui est formé à l'outil BI mais ne sait pas l'utiliser dans le cadre de son environnement BI / DWH ne pourra pas obtenir les résultats analytiques dont il a besoin … ". Par conséquent, la formation des utilisateurs interdits sur votre système de BI et vos données est essentielle.

Une planification minutieuse des besoins de formation et une meilleure utilisation des différents supports de formation maintenant disponibles peuvent surmonter ce problème. Recherchez des opportunités de formation telles que: Structured Classroom (sur site ou sur site), e-learning online (CBT), formation en cours d'emploi et transfert de compétences, certaines formations sur votre solution et vos données.

Présentation technique

Portail d'information: Il permet aux utilisateurs de gérer et d'accéder aux rapports et autres informations via un portail d'entreprise en ligne. À mesure que les utilisateurs créent et recherchent davantage de rapports, la capacité de les trouver, les gérer et les distribuer facilement devient de plus en plus importante.

coopération: L'occasion pour le portail d'information de soutenir la communication entre les personnes concernées, centrée sur les informations du portail. Cela peut être le sujet de discussion attaché aux rapports ou workflows sur la performance des objectifs stratégiques.

Analyse guidée: Le système guide les utilisateurs où regarder ensuite lors de l'analyse des données. Obtenir des connaissances de la tête des gens et les mettre dans le système BI.

sécurité: L'accès aux fonctionnalités et aux données du système (lignes et colonnes) peut être contrôlé au niveau de l'utilisateur et en fonction du logo de votre réseau.

Cartes de résultats et cartes:

Fournir à la direction une vue de ses graphiques haute performance (KPI) au niveau de l'entreprise avec une facilitation détaillée dans les détails opérationnels de base.

Rapports ad hoc et analyse des données: Les utilisateurs finaux peuvent facilement extraire des données, les analyser (religions, dés et exercices) et les présenter officiellement dans des rapports et les diffuser.

Rapports formatés / standard: Rapports prédéfinis, parfaits pour les pixels, souvent complexes créés par l'informatique. La puissance des outils de création de rapports et de stockage de données pour les utilisateurs finaux rend désormais ce type de rapport moins technique à rédiger et plus axé sur les activités.

Intégration étroite de MS Office: Plus d'utilisateurs dépendent du logiciel MS Office, l'outil BI doit donc être connecté de manière transparente à ces outils.

Ecrivez encore: Le portail BI doit permettre d'accéder à la réécriture dans la base de données pour stocker: données de référence, objectifs, projections, workflow.

Modélisation / alerte d'entreprise: sur les données gérées de manière centralisée avec des règles métier prédéfinies, stockées par l'utilisateur final.

Temps réel: Lorsque les données source changent, elles sont immédiatement transmises à l'utilisateur. Souvent via des files d'attente de messages.

Presque en temps réel: Les modifications des données à la source sont collectées et envoyées dans un court laps de temps, disons toutes les quelques minutes – cela nécessite des techniques ETL spéciales.

Traitement de groupe: Les données source sont en grande partie capturées, par exemple la nuit, alors que le système de BI est hors ligne.

Base de données relationnelle Vs OLAP (cubes, tranches et dés, contreplaqué)

C'est un argument complexe, mais simplement mettre beaucoup de choses accomplies dans un cube OLAP peut être réalisé dans le monde relationnel, mais il peut être plus lent à exécuter et à développer. En règle générale, si vous travaillez déjà dans un environnement de base de données relationnelle, OLAP ne devrait être nécessaire que lorsque les performances d'analyse sont un problème ou que vous avez besoin de fonctionnalités spécialisées, telles que la budgétisation, les prévisions ou la modélisation «et si». Les principaux outils de BI fournissent un accès transparent aux données sous forme relationnelle ou OLAP, ce qui en fait une décision principalement technologique plutôt que commerciale.

Approche descendante ou ascendante?

L'approche descendante se concentre sur les objectifs stratégiques et les processus opérationnels et la structure organisationnelle pour les soutenir. Cela peut produire des processus d'entreprise idéaux, mais il est peu probable que les systèmes existants les prennent en charge ou fournissent les données nécessaires pour les mesurer. Cela peut conduire à une stratégie qui n'est jamais adoptée car il n'y a pas de distribution physique et les objectifs stratégiques ne peuvent pas être mesurés.

L'approche ascendante prend les systèmes et les données existants et présente l'entreprise à mesurer et à analyser. Cela peut ne pas produire les meilleures informations stratégiques en raison du peu de données disponibles et de la qualité des données.

Nous recommandons un compromis des deux approches: construire une solution pragmatique ascendante comme moyen de prendre des mesures commerciales précises et une meilleure compréhension des processus actuels, tout en effectuant une analyse descendante pour comprendre quelle entreprise a un besoin stratégique. L'analyse des lacunes de ce qui peut être réalisé aujourd'hui et de ce qui est stratégiquement souhaité fournira alors l'orientation future de la solution et si la solution est conçue avec un changement d'esprit, cela devrait être relativement simple, en s'appuyant sur les fondations de système déjà en place.

Intelligence d'affaires avancée

Les éléments suivants décrivent certaines exigences avancées en matière de BI que certaines organisations peuvent vouloir prendre en compte: Fourniture d'une solution BPM intégrée qui a des règles métier et des workflows conçus pour permettre au système de guider rapidement les décideurs en matière d'information concerné.

Collaboration et analyse dirigées pour aider à gérer l'action requise à la suite des informations reçues.

Plus d'utilisateurs de données pour l'utilisation des données et l'analyse prédictive, où le système trouve des corrélations entre des ensembles de données non liés afin de trouver la pierre d'or de l'information.

Plus d'intégration des informations BI dans les systèmes de front office, par exemple un client classé or reçoit un traitement VIP lorsqu'il appelle, profilant les données pour suggérer que ce client peut être fragile, alors offrez-lui une incitation à rester.

Utilisation accrue de Données en temps réel.

De bout en bout Ligne de données est automatiquement capturé par les outils. Une meilleure gestion des métadonnées des systèmes signifie que les utilisateurs peuvent facilement voir d'où proviennent les données et quelles transformations elles ont subies, améliorant ainsi la confiance dans les données et les rapports. Les systèmes s'auto-documenteront également en fournissant aux utilisateurs plus d'informations d'aide et en simplifiant la maintenance continue.

Intégré, en temps réel Gestion de la qualité des données comme moyen de mesurer la précision des performances des processus opérationnels. Cela garantira une évaluation intersystèmes et vérifiera les performances des processus métier en surveillant la précision des données, conduisant à une modélisation des processus meilleure et plus dynamique, à une réingénierie des processus métier et donc efficacité.

Applications analytiques packagées comme les systèmes financiers des années 80 et les progiciels ERP (Enterprise Requirements Planning) des années 90. L'emballage BI peut devenir la norme pour cette décennie. Pourquoi créer votre propre entrepôt de données et un groupe de rapports et de tableaux de bord à partir de zéro lorsque votre entreprise est similaire à de nombreuses autres? Achetez des articles emballés et utilisez des modèles et des outils de déploiement rapide pour les configurer en fonction de vos besoins précis. Cette capacité de déploiement rapide vous accompagne dans l'évolution de votre entreprise.



BI pour les mesures:
À mesure que les informations deviennent plus essentielles à la gestion de l'efficacité opérationnelle, de plus en plus de personnes ont besoin d'accéder à ces informations. Désormais, les outils de BI peuvent techniquement et à moindre coût fournir à plus de personnes un accès à l'information, la BI pour les masses est désormais une réalité et peut apporter une amélioration significative pour une entreprise. La présence accrue de Microsoft dans l'espace BI augmentera également l'utilisation de la BI et la rendra plus attrayante. L'acquisition par Crystal de BusinessObjects et de la dernière version XI s'étendra également à la BI pour plus de personnes, à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation – tout le monde peut désormais bénéficier d'un accès sécurisé aux informations!

conclusion

Les avantages potentiels d'une implémentation BI / DWH sont importants, mais de nombreuses entreprises ne parviennent pas à le faire: manque d'expérience, mauvaise conception, mauvais choix et utilisation des outils, mauvaise gestion de la qualité. données, mauvaise ou pas de gestion de projet, compréhension limitée de l'importance des métadonnées, pas de sens que si elles réussissent, elles évolueront et se développeront inévitablement, conscience limitée de l'importance de la formation ….. avec tout cela les domaines à considérer en faisant appel à un cabinet de conseil spécialisé tel que l'informatique accomplie ont un sens considérable.