Intelligence Economique - Business Intelligence

Intelligence Economique - Business
Intelligence
Notion de Business Intelligence
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Dès qu'il y a une entreprise, il y a implicitement
intelligence économique (tout comme il y a du
marketing) : quelle produit me rapporte le plus ? Où
est ce que je peux vendre le plus cher ? Mais pendant
longtemps, cela n'a pas fait l'objet d'une organisation,
d'une reflexion
Apparition de la notion, prise en compte théorique
dans les courants du management : comptabilité de
gestion par exemple... Processus d'automatisation et
de formalisation dans les années 50s
Une toute nouvelle ampleur avec les technologies du
numérique : augmentation des possibilités en
interaction avec l'évolution des corpus théoriques.
Notion de Business Intelligence (2)
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Le terme apparaît en 1958 (cf article de en.wikipedia.org qui
renvoie vers l'article initial).
Quelques traits de la "Business Intelligence" :
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Le but est d'améliorer l'information dans l'entreprise
–
Se poser la question de l'organisation de sa rationalité, de sa
rationalisation. Question de la rationalité des organisations.
–
Cf "Intelligence" au sens anglais qui renvoie à la fois à intelligence, mais
aussi à l'espionnage etc...
–
Comment être au courant d'une nouvelle évolution technologique
fondamentale pour mon activité ?
–
La décision : PERCEPTION - ETABLISSEMENT DES ALTERNATIVES CHOIX. La Business Intelligence intervient à tous les niveaux.
Notion de Business Intelligence (3)
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"BI describes a set of concepts and methods to
improve business decision making by using factbased support systems. BI is sometimes used
interchangeably with briefing books, report and query
tools and executive information systems. Business
Intelligence systems are data-driven DSS." DSS :
Decision Support Syst
Notion de Business Intelligence (4)
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L'introduction de l'informatique est suceptible de beaucoup
modifier les processus de decision :
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modification des algorithmes de planification
–
modification de l'information qu'on peut retirer des masses
d'informations
–
possibilité de capturer de l'information
–
possibilité de recouper l'information
–
synthèse des informations et outils d'analyse globaux
–
Possibilité de simulations.
=> Amélioration des alternatives créées, des choix
+ rajout des informations pouvant être capturées avec ecommerce : amélioration information
Déclinons le terme de BI
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Scorecarding : tableau de bord
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Business activity monitoring,
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Business Performance Management and Performance
Measurement,
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Business Planning,
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Business Process Re-engineering,
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Competitive Analysis,
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User/End-user Query and Reporting,
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Enterprise Management systems,
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Executive Information Systems (EIS),
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Supply Chain Management/Demand Chain Management,
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Finance and Budgeting tools.
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Consumer relationship management
Outils du monde libre et outils
commerciaux
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Pour une liste complète :
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http://en.wikipedia.org/wiki/Business_intelligence_tools
Les problématiques
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Connaître son organisation : cela ne peut se
faire sans une démarche volontaire d'analyse
au delà d'une certaine taille
Comparaison avec la concurrence
Calcul et suivi d'élements stratégiques : taux de
marges etc... => on peut nourrir la stratégie
entrepreunariale.
Schéma général pour toute
démarche de BI
Schéma général (2)
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Le schéma général décrit un processus
moderne de BI,
Processus qui reprend la forme de la rationalité
–
capture d'information
–
intégration
–
analyse
Notion d'ETL
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Extract transform load
Extract : extraction des informations depuis les
sources diverses.
–
Recupération depuis les bases de données
relationnelles
–
Recupération depuis des fichiers CSV
–
Recupération depuis d'autres formats
Transform : exploitation des données des différentes
sources pour renseigner le dataWarehouse.
Manipulation pour rendre compatible au format du
dataWarehouse. Standardisation là aussi.
Load : introduction des données dans le data
warehouse
Problématiques de l'ETL
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Standardisation :
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Rôles des formats XML
–
Standardisation avec ERPs
Organisation du temps de la récupération,
cohérence du stockage central des données
par rapport aux données locales.
DataWarehouse / Datamart (1)
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DataWarehouse : données de l'ensemble des
informations historiques et actuelles pour une
organisations.
–
L'organisation doit permettre des récuperation
massives de données, de l'apprentissage.
–
Arbitrage entre la capacité de stockage et la
possibilités des usages souples pour décisions.
–
Voir Inmon and Kimball pour la conception /
définition
DataWarehouse / Datamart (2)
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DataMart : forme d'extrait d'un datawarehouse
qui est orienté selon un métier ou un sujet
donné. Par exemple, récupération de
l'ensemble des données commerciales d'un
datawarehouse. Mais la notion peut être
abordée différemment.
L'informatique décisionnelle peut porter aussi
bien sur les dataWarehouse que sur les
dataMart.
Stockage : les bases de données
relationnelles
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D'autres solutions sont possibles (stockages via
des fichiers de données semi-structurées,
stockage CSV, base de données objets etc...)
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MS solution qui s'impose majoritairement.
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Interaction avec les SGBD.
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Principe du relationnel :
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Décrire une réalité en minimisant la taille du stockage
–
Quelques principes (forme normale) guident la construction.
–
voir : http://rdorat.free.fr/Enseignement/SQL/ElementsSQL.php (début
de la page et fin de la page)
OLAP
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On Line Analytical Process
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On pourrait parler d'organisation pour l'analyse
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Définition d'un schéma étoile autour de la
donnée pour ensuite avoir des visions de la
donnée.
La page suivante fournit un exemple :
Exemples de démarches OLAP
M
M
OLAP - Schéma Etoile
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Dans le schéma précédent,
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un certain nombre de dimensions : consumer,
produit, time, promotion, magasin
–
un certain nombre de mesures.
Cette vision correspond à une vision
multidimensionnelle avec chaque "point" auquel
on peut associer une valeur pour chaque
mesure.
Datamining (1)
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Réseaux de neurones
Datamining (2)
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Regression linéaire
Datamaning(3)
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Arbres de décisions
Tableau de bord
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Cf Norton et Kaplan initialement
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Notion de contrôle de gestion,
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L'exploitation du principe est largement facilitée
par les outils informatiques nouveaux
Démarche :
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DEFINITION D'INDICATEURS DE
PERFORMANCE POUR TOUTE ACTIVITE
–
objectif, atteint, précédent pour chaque indice.
–
AGREGATION
Reporting
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Suivi régulier de l'activité d'une organisation
Présentation de rapports qui permettent de
suivre cette activité
Automatisable par les techniques du BI :
récuperation éventuellement quotidienne de
données et présentation d'un rapport quotidien.