Méthodologie D’Intelligence D’Affaires
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Méthodologie D’Intelligence D’Affaires

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Description d'une méthodologie d'intelligence d'affaires

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Méthodologie D’Intelligence D’Affaires Méthodologie D’Intelligence D’Affaires Presentation Transcript

  • Méthodologie d’Intelligence d’Affaires”Business Intelligence Roadmap”développé parLarissa T. Moss and Shaku Atre
    Presented by:
    Alain Charpentier
  • Table des matières
    Origine de la méthodologie
    Définitions
    Présentation de la méthodologie
    Résumé
    Critiques et bénéfices
    Questions
  • Business Intelligence Roadmap est un guide visuel de développement pour l’intelligence d'affaires efficace (BI). Ce livre décrit une méthodologie qui tient compte la complexité du développement d'applications dans un environnement intégré.
    Les auteurs décrivent chaque étapes du processus - de la planification stratégique, la sélection de nouvelles technologies jusqu’à l'évaluation finals.
    Ce livre est également une source unique sur les meilleures pratiques de projet de BI.
    Origine de la méthodologie
  • Definitions
    Intelligence d’affaires
    « La collecte et l'analyse d'informations provenant de sources humaines et de sources informationnels sur les réalisations et les tendances qui permettent d'identification précoce de risques et d'opportunités.» 
    Solution d’intelligence d’affaires
    Gestion de la performance
    Gestion de la relation client (CRM)
    Ventes et marketing
    Gestion financière
  • Definitions
    BI vs. Système traditional
    Besoins d’affaires => Opportunités d’affaires
    Développement multi-diciplinaire
    Des besoins opérationnel au besoins stratégique
    Systèmes informationnels =>Système transactionnels
    Développement incremental plutôt que le “big bang”
  • Présentation du modèle
    1. Justification
    6. Mise en oeuvre
    2. Plannification
    5. Construction
    3. Analyse
    4. Conception
  • 1 - Justification
    ”Évaluation des besoins d’affaires qui justifient le démarrage d’un nouveau projet”
    Analyse préliminaire (Business Cases)
    Définitions des problèmes et des opportunitiés
  • 2 - Planification
    Évaluation des infrastructures
    Infrastructures techniques
    Infrastructure organisationnels
    Planification du projet
    Planification détaillé
  • 3 – Analyse
    “Analyse détaillé de la problématique d’affaires et des opportunités ce qui permet de développer une bonne connaissance des besoins d’affaires”.
    Définition des besoins
    Functionels, informationnel, historique, sécurité et performance
    Analyse des données
    Source de données, qualité des données, épuration (cleansing)
    Prototype
    Objectifs, étendus, liverables, participation, outils
    Analyse du référenciel des Meta-Data
    Utilisation, sécurité, capture, accèss, ressources
  • 4 - Conception
    ”Conception d’un produit qui addresse la problématique d’affaires et qui génère de nouvelles opportunités”
    Conception de la base de données
    Raports, modèle de données, performance, resources
    Conception des transformations (ETL)
    Outils, processus de transformation ETL, performance, réconciliation
    Conception du référenciel de Meta-Data
    Utilisation de l’existant, acquisition de produits, interfaces, resources
  • 5 - Construction
    ”Construire un produit qui fournira un retour sur l’investissement à l’intérieur d’un calendrier prédéfinie”
    Développement des transformations ETL
    Extraction de données, outils ETL, processus ETL, dépendences, test, considérations techniques
    Développement applicatifs
    Résultat du prototype, outils d’accès et d’analyse, compétance et formation, étendue et gestion des besoins, internet et considérations techniques.
    Forage de données
    Marché, données, outils de forage, ressources
    Développement des Meta-Data
    Produit pour les Méta-Data, ressources
  • 6 – Mise en oeuvre
    Mise en production
    Mise en production du nouveau système
    Formation
    Evaluation
    ”Leçon aprise”
  • Résumé du modèle
    4. Conception
    5. Construction
    3. Analyse
    ETLDesign
    ETLDevelop
    DataAnalysis
    1. Justification
    2. Plannification
    6. Mise en oeuvre
    DBDesign
    ApplDevelop
    Produc-
    tion
    Evalua-tion
    Business Case
    Infra-structure
    Planning
    Require-ments
    Proto-type
    DataMining
    MDR
    Design
    Meta-Data
    MDR
    Develop
  • Gestion du risques
    Marché
    Industrie
    Clients
    Strategies
    et actions
    Du BI à la compétitivité
  • Critiques:
    Un livre “Bullet point”
    Pour le praticien, peu d’explication des concepts de base
    Pas de détail sur l’utilisation de l’information
    Pas orienté outils, les outils BI sont complexes et dificile d’utilisation
    Critiques et bénéfices
    Bénéfices:
    Accessible
    Basé sur les meilleurs pratiques
    Influence le comportement des utilisateurs
    Très directe, orienté collaboration
    “La clé du succès en intelligence d’affaires et de fournir des outils au utilisateurs dans un mode qui entraine une meilleur collaboration entre l’informatique et la communauté d’affaires”
  • Questions
    ?