tags: informatique décisionnelle, business intelligence, data warehouse, data mining, data mart

Informatique décisionnelle ou Business Intelligence

L’informatique décisionnelle ou encore BI pour Business Intelligence désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise  en vue d'offrir une aide à la décision et permettre aux responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée.

Entrepôt de données ou Data Warehouse

Le terme entrepôt de données (ou data warehouse) désigne une base de données utilisée pour collecter et stocker de manière définitive l'ensemble des données utilisées dans le cadre de la prise de décision et de l'analyse décisionnelle. Chaque information collectée se voit affecter une date, ou un numéro de version pour permettre de suivre l'évolution de cette information au cours du temps. L'entrepôt est alimenté en données depuis les bases de production grâce notamment aux outils d'ETL Extract Transform Load.

Exploration de données ou Data Mining

L’exploration de données ou fouille de données, forage de données, (data mining) a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Son application s'étend aux problématiques diverses et variées comme la gestion de la relation client, la maintenance présentive ou la détection des fraudes. Il permet de mieux comprendre des phenomènes en apparence distincts et d'anticiper des tendances encore peu discernables.

 Exemples d'applications

• Analyser les comportements des consommateurs : ventes croisées (voir l’anecdote de Wal-Mart ci-après), similarités de comportements, cartes de fidélité, …
• Prédire le taux de réponse à un publipostage (mailing) ou à une opération de marketing direct (par exemple pour en optimiser les coûts)
• Prédire l’attrition des clients : quels sont les indices de comportement permettant de détecter la probabilité qu’un client a de quitter son fournisseur (sa banque, son opérateur de téléphonie mobile, …)
• Détecter des comportements anormaux ou frauduleux (transactions financières, escroquerie aux assurances, distribution d’énergie, …)
• Rechercher des critères qui permettront d’établir ensuite une évaluation pour repérer les « bons » clients sans facteur de risque (Évaluation des risques-clients) et leur proposer peut-être une tarification adaptée (par exemple pour une banque ou une compagnie d’assurance).
• Suggérer lors de la sollicitation d’un centre d'appel, en temps réel, une réponse de l’opérateur qui soit adaptée

DataMart

Définition d'Inmon* : Le DataMart est issu d’un flux de données provenant du DataWarehouse. Contrairement à ce dernier qui présente le détail des données pour toute l’entreprise, il a vocation à présenter la donnée de manière spécialisée, agrégée et regroupée fonctionnellement.

Définition de Kimball* : Le DataMart est un sous-ensemble du DataWarehouse, constitué de tables au niveau détail et à des niveaux plus agrégés, permettant de restituer tout le spectre d’une activité métier. L’ensemble des DataMarts de l’entreprise constitue le DataWarehouse.

D'une manière générale, le DataMart peut être vu comme un ensemble de données ciblées, organisées, regroupées et agrégées pour répondre à un besoin spécifique à un métier ou un domaine donné. In peut être également vu comme une version allégée d'un Data Warehouse.

* Inmon et Kimball sont les théoriciens de l'informatique décisionnelle.

Reporting ou conception de rapports

C'est l'opération qui consiste pour une entreprise à faire la synthèse de son activité. C'est également un document qui analyse le fonctionnement et l'activité d'une entreprise dans un ou plusieurs domaines pendant une certaine période.

Plus généralement, c'est un compte rendu périodique destiné à informer tous ceux qui sont concernés par les activités ou résultats de l'entité.

Certains types de rapports répondent à la question : "Que s'est-il passé " ou "Que se passe-t-il en ce moment". D'autres types de rapports répondent à la question analytique: "Pourquoi cela s'est passé". D'autres encore à la question pronostique : "Que va-t-il se passer ?"

Tous ces types de rapports sont produits généralement à partir d'un entrepôt de données et présentés sous une forme humainement lisible à l'aide d'outils de reporting