Informatique décisionnelle

La BI (Business Intelligence ou DSS pour Decision Support System ou plus simplement Informatique Décisionnelle en français) permet d’extraire des données informatisées afin d’aider les décideur à prendre des décisions alimentées par des chiffres. Il s’agit donc d’outils d’aide à la décision qui aggrègent des données hétérogènes, les rend comparables et exploitables et génèrent des tableaux de bord avec graphiques et rapports.

En informatique décisionnelle, on utilise des modèles remplis de données et on fait parler les chiffres : en big data, c’est l’inverse.

Fonctions de l’informatique décisionnelle

Existante depuis la fin des années 1970 sous forme embryonnaire puis s’étant beaucoup développé à partir des années 1990, la BI permet d’avoir une vue d’ensemble sur l’activité d’une entreprise. Ses missions peuvent être regroupées ainsi :

  • Collecte des données : Réalisées à partir de données brutes et d’origines diverses, la collecte est un travail long, minutieux et délicat. On utilise des outils d’ETL afin de mener à bien cette mission de détection, sélection, extraction et de filtrage (dédoublonnage – recodage de la même données présentées différemment).
  • Consolidation (intégration et concentration) : C’est la mise en commun des données collectées au sein d’un même socle informatique nommé entrepôt de données. Le but est ici de simplifier la complexité sous-jacente et de présenter un modèle homogêne facile à interroger. On parle de Datawharehouse.
  • Modélisation (diffusion ou distribution) : Segmentation et présentation des données en fonction du profil du demandeur. Cette étape de simplification et de filtre est indispensable pour ne pas submerger l’utilisateur avec des centaines de chiffres qui ne lui parlent pas. On parle de Datamart (ou magasin de données).
  • Restitution (présentation) : Rendu final et interface avec l’utilisateur. Outil de requête et de visualisation des résultats.

Tableaux, cubes et hypercubes

Pour faire parler les données, on utilise plusieurs dimensions :

  • 2 dimensions : c’est un tableau. Par exemple le CA en fonction du temps et des familles de produits. On peut ainsi générer un tableau ou un graphique.
  • 3 dimension ou plus : c’est un cube. Par exemple, on ajoute la dimension géographique à notre rapport. On peut le présenter sous la forme d’un graphique en 3 dimensions (un cube) ou dans le cadre de tableaux croisés dynamiques dans un outil de type tableur. Avec un nombre de dimension élevé (hypercube), il faut utiliser des fonctionnalités avancées de navigation dans les différentes dimensions du cube. C’est ce que fait la technologie OLAP.

Risques liés à l’informatique décisionnelle

Les écueils sont essentiellement de 2 types :

  • Données de mauvaise qualité (sélection, synchronisation).
  • Filtres multiples consécutifs masquant la complexité et la réalité. Un chiffre précis n’est pas forcément un chiffre juste.