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Etat de l’art du décisionnel en 2013


Rédigé par Joseph Glorieux, Octo Technology le 30 Janvier 2013

Big data, dataviz, NoSQL, virtualisation de données, agile, appliance, selfservice BI… Finalement, cela en fait des buzzword associés à la Business Intelligence et à nos architectures décisionnelles. Je comprends bien aujourd’hui la difficulté de se positionner dans cet environnement en tant que responsable du décisionnel dans une entreprise, et la politique de l’autruche ne me semble pas être le meilleur pari.



Joseph Glorieux, Directeur Octo Technology Suisse
Joseph Glorieux, Directeur Octo Technology Suisse
Je vous propose aujourd’hui un état de l’art avec un prisme d’écriture personnel issu de mes expériences dans de nombreuses entreprises sur les problématiques décisionnelles. Attention, certaines prises de position pourraient paraître partisanes et elles le sont peut-être au fond, d’autres affirmations sont sûrement inexactes ou du moins discutables, mais c’est en toute humilité que j’ai essayé d’agréger un maximum de sujets (pour être honnête, il n’y a pas de fin à ce travail) en relation avec la Business Intelligence. Je vous propose donc de considérer ça comme une V0 et c’est à chaque contributeur qui le souhaite de rajouter sa pierre à l’édifice.

Après ces quelques précautions d’usage, rentrons dans le cœur du sujet : que recèle cet état de l’art et comment a-t’il été construit ?

Voici le sommaire que je propose :

1. Contexte 2013 :
Quel est le contexte dans lequel évolue la Business intelligence aujourd’hui ? Qu’est qui a changé ? Qu’est-ce qui fait que la situation n’est plus tenable ?

2. Les architectures décisionnelles en 2013 :
Quels choix avons-nous ? Qu’en est-il des architectures décisionnelles traditionnelles ?

3. Le système de collecte et d’intégration :
Où en sommes-nous au niveau du stockage et de l’intégration ? Quelles sont les alternatives ? Les bases NoSQL sont-elles la nouvelle panacée ?

4. Le système de diffusion et de présentation :
Pourquoi BusinessObjects est-il leader ? Qui va gagner entre SAS et R ? Dataviz est-il le dernier buzzword à la mode ?

5. Open space Business Intelligence :
Je propose de finir par un petit condensé des questions que mes clients me posent le plus souvent. On y parlera agile, MDM, DQM, BICC, cloud…

Sur le mode de construction, je dirais que c’est un mélange de vécu, de veille, de discussions à bâton rompu, d’intuition, de présentation éditeur, de conférence, de lecture et bien sûr des immanquables Magic Quadrant du Gartner.

Je vous souhaite une très bonne lecture et que les débats, j’espère nombreux, soient ouverts.
C’est ici que ça se passe : http://fr.slideshare.net/neotrinity2048/etat-de-lart-business-intelligence




Commentaires

1.Posté par Francois Nguyen le 30/01/2013 22:37

Bonsoir,

Merci de partager cette présentation : très complète. Elle montre bien combien ce domaine est devenu riche et complexe.

Pour moi le sujet le plus problématique, c'est ce qui tourne autour de la data governance / data management et vous avez raison de souligner que (malheureusement) les acteurs du MDM ou du DQM sont les mêmes que ceux des plateforme d'intégration. Le sujet est tout sauf... un problème d'intégration !

Il ne devient plus possible dans un contexte d'augmentation du périmètre et de nature de données de gérer à "la main " les métadata, les définitions métiers, les référentiels, la qualité de données d'un point de vue métier (et non doublons, valeur nulle), le profiling, la sécurité, etc... et que rien ne soit "intégré" ensemble.

Le big data risque de tourner au big bazar... qu'on verra encore mieux avec des outils de dataviz... et où on pourra s'interroger sur d'étranges corrélations faites par le datamining :-)





2.Posté par Abed Ajraou le 31/01/2013 00:22
Bonsoir François,
Je suis d’accords sur le fait que la problématique de la gouvernance des données doit être surtout pris sous l’angle organisationnel autour de la donnée et non que d’un point vu technique. En effet, l’outil MDM ne va pas aligner les métiers sur une unification des référentiels qu’ils utilisent, même s’il s’agit techniquement du même référentiel et que cela pose des problèmes dans le DWH lorsqu’il faut croiser les données.
Pour des problématiques de qualités de données, il y a des leviers qu’il serait bon d’explorer, sur les deux problématiques souvent rencontrées, à savoir des problèmes de qualités fonctionnelles et techniques :
1. Sur la non-qualité technique, en règle générale, cela provient des données sources et donc il faut bien s’assurer d’un contrat de service avec les systèmes opérationnels afin qu’ils envoient les données au format attendu ou qu’ils préviennent l’entité BI des changements de formats, renommage …
2. Sur la non-qualité fonctionnelle, là il faut se faire accompagner par les métiers afin de bien définir des règles de rejets fonctionnelles et des règles de recyclage des données quand c’est nécessaire
Cette partie est inhérente à un projet BI (et cela devrait même faire l’objet d’un projet spécifique et transverse dans un SI) et malheureusement si cela n’est pas contrôlé, au final, il devient compliqué de justifier les indicateurs produits …

3.Posté par menichetti le 14/02/2013 23:38
Bonjour

Est il possible que vous m envoyez la presentation ?

Elle est vraiment excellente

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