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Description d'une méthodologie d'intelligence d'affaires
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Méthodologie d’Intelligence d’Affaires
”Business Intelligence Roadmap”développé par
Larissa T. Moss and Shaku Atre
Presented by:
Alain Charpentier
Table des matières Origine de la méthodologie Définitions Présentation de la méthodologie Résumé Critiques et bénéfices Questions
Business Intelligence Roadmap est un guide visuel de développement pour l’intelligence d'affaires efficace (BI). Ce livre décrit une méthodologie qui tient compte la complexité du développement d'applications dans un environnement intégré. Les auteurs décrivent chaque étapes du processus - de la planification stratégique, la sélection de nouvelles technologies jusqu’à l'évaluation finals. Ce livre est également une source unique sur les meilleures pratiques de projet de BI.
Origine de la méthodologie
Definitions Intelligence d’affaires
« La collecte et l'analyse d'informations provenant de sources humaines et de sources informationnels sur les réalisations et les tendances qui permettent d'identification précoce de risques et d'opportunités.»
Solution d’intelligence d’affaires◦ Gestion de la performance◦ Gestion de la relation client (CRM)◦ Ventes et marketing◦ Gestion financière
Definitions
BI vs. Système traditional◦ Besoins d’affaires => Opportunités d’affaires◦ Développement multi-diciplinaire◦ Des besoins opérationnel au besoins stratégique◦ Systèmes informationnels =>Système
transactionnels◦ Développement incremental plutôt que le “big
bang”
Présentation du modèle1. Justification
2. Plannification
3. Analyse
4. Conception
5. Construction
6. Mise en oeuvre
1 - Justification
”Évaluation des besoins d’affaires qui justifient le démarrage d’un nouveau
projet”
Analyse préliminaire (Business Cases)◦ Définitions des problèmes et des
opportunitiés
2 - Planification
Évaluation des infrastructures◦ Infrastructures techniques◦ Infrastructure organisationnels
Planification du projet◦ Planification détaillé
3 – Analyse
“Analyse détaillé de la problématique d’affaires et des opportunités ce qui permet de développer une
bonne connaissance des besoins d’affaires”.
Définition des besoins ◦ Functionels, informationnel, historique, sécurité et
performance Analyse des données
◦ Source de données, qualité des données, épuration (cleansing)
Prototype◦ Objectifs, étendus, liverables, participation, outils
Analyse du référenciel des Meta-Data◦ Utilisation, sécurité, capture, accèss, ressources
4 - Conception
”Conception d’un produit qui addresse la problématique d’affaires et qui génère de
nouvelles opportunités”
Conception de la base de données◦ Raports, modèle de données, performance, resources
Conception des transformations (ETL)◦ Outils, processus de transformation ETL, performance,
réconciliation Conception du référenciel de Meta-Data
◦ Utilisation de l’existant, acquisition de produits, interfaces, resources
5 - Construction
”Construire un produit qui fournira un retour sur l’investissement à l’intérieur d’un calendrier prédéfinie”
Développement des transformations ETL◦ Extraction de données, outils ETL, processus ETL,
dépendences, test, considérations techniques Développement applicatifs
◦ Résultat du prototype, outils d’accès et d’analyse, compétance et formation, étendue et gestion des besoins, internet et considérations techniques.
Forage de données◦ Marché, données, outils de forage, ressources
Développement des Meta-Data◦ Produit pour les Méta-Data, ressources
6 – Mise en oeuvre
Mise en production◦ Mise en production du nouveau système◦ Formation
Evaluation◦ ”Leçon aprise”
Résumé du modèle
Business Case
Infra-structure
PlanningRequire-ments
DataAnalysis
Proto-type
Meta-Data
DBDesign
ETLDesign
MDRDesign
ETLDevelop
ApplDevelop
DataMining
MDRDevelop
Produc-tion
Evalua-tion
1. Justification 2. Plannification
3. Analyse4. Conception 5. Construction
6. Mise en oeuvre
Strategieset actionsM
arc
hé
Ind
ust
rie
Clie
nts
Gestion du risques
Du BI à la compétitivité
Critiques: Un livre “Bullet point” Pour le praticien, peu
d’explication des concepts de base
Pas de détail sur l’utilisation de l’information
Pas orienté outils, les outils BI sont complexes et dificile d’utilisation
Critiques et bénéfices
Bénéfices: Accessible Basé sur les meilleurs
pratiques Influence le
comportement des utilisateurs
Très directe, orienté collaboration
“La clé du succès en intelligence d’affaires et de fournir des outils au utilisateurs dans un mode qui entraine une meilleur collaboration entre l’informatique et la communauté d’affaires”
Questions
?