Système d'Information Décisionnel - Le blog de Michel Bruley

La théorie veut que l’exploitation des données historiques consiste à les transformer en informations, puis en connaissances et enfin en sagesse. Ainsi l’utilisation des données historiques dans les entreprises ne doit pas être limitée à produire des tableaux de bord ou des indicateurs. Il y a un intérêt limité à mettre en œuvre un entrepôt de données uniquement pour faire le point de la situation présente sans se préoccuper par exemple de la dynamique historique ou de se projeter dans le futur.

Un entrepôt de données peut être exploité selon quatre angles. En premier l’évaluation des performances permet d’appréhender ce qui s’est passé. En second l’analyse du pourquoi cela s’est-il passé, conduit à établir des connaissances qui sont l’une des sources des avantages concurrentiels de l’entreprise. En troisième l’application de modèles analytiques qui synthétisent des connaissances aide à la prise de décisions. Enfin le support au fonctionnement opérationnel grâce à des alertes et des mises en œuvre automatiques de consignes qui suppose une maîtrise suffisante des processus pour « industrialiser de l’intelligence », apporte à l’entreprise une capacité de réaction temps réel qui est nécessaire au rythme accéléré des affaires d’aujourd’hui.

Les données historiques doivent permettre d’optimiser les processus de l’entreprise et en particulier ceux des cinq fonctions stratégiques : conception, production, marketing-vente, finance et ressources humaines. Mais elles doivent aussi être utilisées en particulier pour appréhender deux domaines clés de la vie de l’entreprise, celui des marchés & des produits et celui des techniques qui fondent la création de valeur de l’entreprise. Si au niveau de l’analyse des processus les données extraites des systèmes opérationnels de type PGI sont suffisantes, même si des données de benchmarking sont indéniablement un plus, pour l’analyse des marchés, il faut d’autres sources qui permettent d’englober ce que font les clients en dehors de la relation avec l’entreprise et en particulier ce qu’ils font avec les concurrents. Les entrepôts de données ont donc pour vocation d’accueillir toutes les données historiques internes ainsi que des données externes à l’entreprise, ponctuellement dans le cas de benchmarking ou d’études occasionnelles, ou régulièrement dans le cas de statistiques de la profession ou d’études régulières. Le rapprochement de données internes et externes est un exercice difficile qui a peu de chance d’aboutir si l’on ne dispose pas de données historiques détaillées.

Quel que soit le domaine de gestion, l’entrepôt de données est un des moyens qui permettent de piloter l’entreprise et de l’adapter à son environnement. Si l’entreprise arrête d’évoluer, elle se condamne. L’entreprise doit régulièrement revoir son portefeuille d’activité et son rôle dans la chaîne de valeur en partant du point de vue du client. Elle doit constamment chercher à développer, élargir, spécialiser, adapter ses lignes de produits à ses marchés et à des marchés nouveaux. Elle doit en permanence revoir l’organisation de ses processus et de ses compétences (intégration amont/aval, outsourcing). Enfin elle doit maîtriser la mise en œuvre et l’intégration des nouveautés technologiques de toutes natures relatives à son activité et en particulier les nouvelles technologies de l’information et des communications.

Malheureusement les entrepôts de données aujourd’hui disponibles dans les entreprises françaises n’ont la plupart du temps pas été conçus comme des supports à la stratégie et à la dynamique de l’entreprise, ni par les données retenues, ni par leur niveau de granularité, ni par leur fréquence de mise à jour, ni par leur organisation le plus souvent en gisements cloisonnés par fonction. Dès lors le plus souvent les réflexions sont fondées sur des approches trop synthétiques, à partir de données trop agrégées, analysées selon des schémas prédéfinis et tout cela conduit à de pauvres résultats. L’analyse doit précéder la synthèse. Une solide base d’informations détaillées ne contraint en aucun cas l’analyste, au contraire elle lui permet de s’exprimer librement et d’enrichir progressivement sa façon de poser son problème. Les idées créatrices naissent d’une interpellation des faits et l’analyste a besoin de vérifier ses intuitions et extrapolations par des retours aux faits.

Lors de la construction d’un entrepôt de données, on ne doit donc pas mettre en tête des préoccupations des aspects techniques ni chercher d’emblée une optimisation de sous fonctionnalités spécifiques à quelques individus. Il convient de prendre en considération l’ensemble de l’organisation concernée, son activité, sa stratégie et de bâtir une solution d’entreprise robuste fondée sur un gisement détaillé qui doit permettre d’affronter les aléas de la vie des affaires et éviter d’être obsolète peu après son lancement. Obsolète, car la stratégie évolue, l’organisation change et les indicateurs se révèlent rapidement inadéquats après quelque temps d’usage.

Enfin il convient de noter que les experts indépendants recommandent de mettre Hadoop au cœur de son système d’information décisionnel. Pour plus de précision sur cette recommandation on peut utilement consulter le lien suivant : cliquez ici