Business Intelligence Data Mining
Qu’est ce qu’une solution Type Décisionnelle? : On qualifie de solution décisionnelle, (ou solution de Business intelligence en anglais), tout système informatique permettant l'exploitation des données de l'entreprise, ou des collectivités locales, dans le but de fournir des indicateurs pertinents aux décideurs.
Grâce à un système informatique pareil, les décideurs peuvent avoir une compréhension du fonctionnement réel et actuel de l’entreprise, tout en se dotant des moyens d'anticipation pour un pilotage optimal.
Que peut faire ABIMAC pour vous ?
Après identification des besoins des décideurs territoriaux et des managers d’entreprises, ABIMAC peut mettre en place, tout ou partie de l’environnement décisionnel, ouvert ou Propriétaire. A savoir :
- L’identification et la synchronisation des différentes bases de données liées aux progiciels métiers que les entreprises ou collectivités utilisent. L’approche fonctionnelle est privilégié pour l’identification des sources : Finance, Comptabilité, Gestion, CRM, Ressources Humaines, Action Sociale…
- La Mise en place des mécanismes d'extraction périodique, et d’alimentation des données par le biais d’un ETL (ou Extract, Transform and Load en Anglais). La procédure se déroule en deux phases :
Phase 1 : Les données seront extraites dans différentes source (Excel, Csv, Xml, Access, SqlServer, Db2, As400…Etc). Etant donné le caractère hétérogène des données, une transformation et une agrégation des informations extraites s’imposent. L'assemblage des différentes données, sont entreposées dans un « entrepôt de données » (en anglais Data-Warehouse). Ce grand entrepôt de donnée, est un lieu unique, constituant le référentiel central sur lequel s'appuieront les traitements décisionnels en aval. Les données sont :
- Epurées, rationalisées et normalisées
- Organisées par Métiers et donc triées par Thème
- Datées, ce qui veut dire Historisées
- Non volatiles, donc non supprimables
Phase 2 : Les données sont réorientées vers des Datamart (littéralement magasin de données) qui constituent un sous-ensemble du Data-Warehouse. A ce niveau, les données du Data-Warehouse sont organisées et stockées par secteur particulier de l'entreprise (département, direction, service, gamme de produit, etc.). On parle ainsi par exemple de DataMart Marketing, DataMart Commercial, etc.
- L’interrogation des données et restitution des informations qui s’opère par le biais de moyen dédiés. Cette Interrogation peut se faire selon deux procédés : OLAP ou Data Mining.
Procédé OLAP : ou (On-Line Analytical Processingen anglais) quant à lui, permet une analyse multidimensionnelle sur des bases de données volumineuses. L’objectif final consiste à mettre en évidence une analyse particulière des données avec création des représentations multidimensionnelles (appelées hypercubes ou "cubes OLAP").
Procédé Data Mining : ou (littéralement "forage de données"), qui contrairement à l'analyse multidimensionnelle (OLAP), a pour but de mettre en évidence des corrélations, des règles invisibles, au travers de grands volumes de données, afin de dégager des tendances. Le procédé en question s'étaye sur des techniques d'intelligence artificielle (réseaux de neurones) pour mettre en évidence des liens cachés entre les données.
- Les outils types EIS (Executive Information System en anglais), dédiés à l’organisation, la mise en forme des indicateurs, la publication et la diffusion des tableaux de bord, en vue de leur exploitation en mode "client léger" en Intranet (publication interne) ou en Extranet (publication externe réglementée).