Business intelligence pr sentation
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 29

Business Intelligence Présentation PowerPoint PPT Presentation


  • 67 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Business Intelligence Présentation. Sommaire. Le système d’information Décisionnel Les modèles de données Le Data Mining L’offre BI de Microsoft Les nouveautés avec SQL Server 2012. La BI pour qui ? Pourquoi ?. La chaine décisionnelle. Outils BI. Proactif Interactif Passif.

Download Presentation

Business Intelligence Présentation

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Business intelligence pr sentation

Business IntelligencePrésentation


Sommaire

Sommaire

Le système d’information Décisionnel

Les modèles de données

Le Data Mining

L’offre BI de Microsoft

Les nouveautés avec SQL Server 2012


La bi pour qui pourquoi

La BI pour qui ? Pourquoi ?


La chaine d cisionnelle

La chaine décisionnelle

Outils BI

Proactif

Interactif

Passif

Data Mining

OLAP

Reporting Adhoc

Reporting de masse

Rendu

Présentation ExplorationDécouverte


D finitions vocabulaire

Définitions – Vocabulaire

  • Infocentre = Base de données dédiée à l’analyse d’une application

     A l’origine des “copies” de base de production

  • Staging Area : Espace de stockage temporaire des données provenant des différentes sources. C’est un lieu où l’on va pouvoir stocker des données qui arrivent à des moments différents. C’est une zone d’attente, une “salle d’embarquement”.

  • ODS (Operating Data Store)

    • Lieu où vont être effectuées les transformations, les croisements, etc. C’est l’étape juste avant l’alimentation du Datawarehouse et il utilise, comme source la Staging Area.

    • Le modèle de données de l'ODS est un modèle relationnel classique assez proche des modèles de production

    • Ce « sas » assure l'isolation des mondes "opérationnel" et "décisionnel" (performances, exploitabilité...)

  • Datawarehouse = Entrepôt de données, destiné à centraliser, nettoyer, et uniformiser les données de l’entreprise à des fins de reporting et d’analyse. Il stocke l’historique des données avec la granularité la plus fine,

  • Data Mart : Entrepôt de données dédié à un métier particulier. Il est situé en aval du Datawarehouse


Architecture cible

Architecture cible

Modélisation

Source OLTP

Infocentre (Miroir OLTP)

Stockage Multidimensionnel

Staging Area

ODS

DataWarehouse

Data Mart1

Data Mart2

Restitution

OLAP Cubes

Outils Clients

(Excel, Proclarity…)

Reporting Custom

Data Mining


Typologie et p rim tre des projets d cisionnels

Typologie et périmètre des projets décisionnels

  • Un SID (système d’information décisionnel), c’est : « un système permettant aux utilisateurs de l’entreprise de disposer d’informations pertinentes et d’outils d’analyse puissants pour les aider à prendre les bonnes décisions au bon moment » (Bill Inmon)

  • Un projet décisionnel est réussi quand l’utilisateur dit : « J’ai l’information, elle est sûre, je la comprends, donc je l’utilise »


Mod lisation bi

Modélisation BI

  • KIMBALL :

    • Tables de fait , Tables de Dimensions

    • Stockage dénormalisé des données

  • Inmon’s:

    • S ’appuie sur une modélisation en BD relationnelle complexe

    • Les données sont stockées dans la 3éme Forme Normale (3NF)

  • Lequel Choisir?

    • Traditionnellement la modélisation Kimbal est utilisée

    • Kimball permet un Feedback rapide / demandes métier


La pierre angulaire d un syst me d cisionnel

La pierre angulaire d’un système décisionnel

Le modèle de donnée

OLTP(Online Transaction Processing )

Reporting opérationnel

OLAP (Online Analytical Processing )

Pilotage métier et entreprise


Oltp vs olap

OLTP VS OLAP

OLTPOLAP

  • Time-critical

  • In-place data update

  • Current data (‘Snapshot’)

  • Functional transaction focus

  • Store details only

  • Only keeps company internal data

  • Small delays tolerable

  • Append only

  • Historical and current data

  • Reporting (information delivery) focus

  • Store summary + details(e.g. counts and aggregates)

  • Warehouse also keeps external data (e.g. customer demographics)


Les mod le de donn es rolap

Les modèle de données ROLAP

Schéma en flocon

Schéma en étoile


Les technologies multidimensionnelles

Les technologies Multidimensionnelles


Le data mining

Le Data Mining

QU'EST-CE QUE LE DATA MINING ?

C’est l'exploration et l'analyse de grandes quantités de données afin de découvrir des formes et des règles significatives en utilisant des moyens automatiques ou semi-automatiques.

  • Basé sur des méthodes mathématiques +/- complexes :

  • Méthodes de tri : Les algorithmes de Data Mining

  • Technique: Statistique

  • Résultat: Prédiction, estimation, classification


Les algorithmes de data mining

Les Algorithmes de Data Mining

Analyse supervisée (Y=fct(x1,x2…xn))Analyse Non-supervisée (pas de sortie à classer)

-Naive Bayes

-Arbre de décision

-Réseaux de neurones

-Réseaux Bayesiens

-Régression logistique

- Arbre de décision

-Régression linéaire

-Réseaux de neurones

-Régression logistique

  • Clustering

- Time Series

-Règles d’Association

-Arbre de décision

Classification

Estimation

Cluster

Forecast

Association

Sans le savoir, vous utilisez le Data Mining tous les jours!

Eg: MozillaThunderbird et Microsoft Outlook utilisent le classifier Naive Bayes pour filtrer les spam de vos mails.


Exemple de data mining

Exemple de Data Mining:

  • Entreprise : banque

  • Activité : prêts hypothécaires

  • Problème : accepter ou refuser une demande de crédit ?

  • Solution: Analyser les données historiques : solvabilité observée lors des anciens crédits pour prévoir la solvabilité des Nouveaux demandeurs de crédit


Quelques possibilit s d utilisation

Quelques possibilités d'utilisation

  • Marketing

    • Quel profil de client cibler lors d’une campagne marketing ?

    • Quels clients sont susceptibles de réagir à une promotion déterminée ? (CRM)

    • Quels produits offrir à quels clients ? (Eg: Amazone)

  • Finances

    • Quels produits financiers proposer à quels clients ?

    • Comment détecter une faillite prochaine ? (Crise Boursière)

  • Télécommunications

    • Quels clients sont susceptibles de nous quitter ?

    • Quel est le profil des clients très rentables,

    • et des clients pas ou peu rentables ?


L offre bi de microsoft

L’offre BI de Microsoft


Architecture fonctionnelle avec microsoft bi

Architecture fonctionnelle avec Microsoft BI

Data Mining


Sql server management studio

SQL Server Management Studio

SQL Server Management Studio est un environnement intégré qui permet d'avoir accès, de configurer, de gérer, d'administrer et de développer tous les composants de SQL Server.

SQL Server Management Studio associe un groupe d'outils graphiques à des éditeurs de script T-SQL, MDX, …


Sql server integration services

SQL Server Integration Services

  • Au-delà du simple transfert des données d’une source vers une destination, l’ETL sert à :

    • Ordonnancer des taches

    • Nettoyer les données transférées

    • Augmenter la puissance de traitement pour faire face à l’accroissement constant des volumes de données

    • Prendre en charge la totalité de la chaîne de traitement, c’est-à-dire d’être à même de mettre à jour les cubes OLAP construits à partir des entrepôts de données mis à jour

  • À l’aide d’outils de débogage, les développeurs peuvent définir des points d’arrêts sur les packages, les conteneurs, les événements de tâches et les observateurs de données pour surveiller les données pendant leur passage dans le flux.


Sql server reporting services

SQL Server Reporting Services

  • SQL Server Reporting Services est un outil de génération de rapports d’entreprise.

  • Le générateur de rapports, autorise les utilisateurs à :

  • Créer leurs propres rapports : reporting Had-hoc avec ReportBuilder

  • S’abonner à des rapports (Pull/Push)

  • Exporter les rapports en différents formats


Sql server analysis services

SQL Server Analysis Services

  • SQL Server Analysis Services permet de concevoir, de créer et de gérer des structures multidimensionnelles qui contiennent des données agrégées provenant d'autres sources de données


Le data mining avec xls 2010

Le Data Mining avec Xls 2010

il s’agit d’utiliser de manière transparente et naturelle de puissants outils statistiques. Des analyses prédictives rendues possibles directement depuis Excel 2007 grâce à l’add-in nommé « SQL Server 2008 Datamining pour Excel.»


Portail collaboratif sharepoint 2010

Portail Collaboratif (SharePoint 2010)

  • Les technologies SharePoint apportent :

    • Un portail d’entreprise qui intègrent tous les composants de Microsoft Business Intelligence : rapports, analyses, tableaux de bord, Scorecards, feuilles Excel, …

    • La BI collaborative pour agir après l’analyse.

    • Des fonctionnalités clés telles que la recherche, la gestion de contenu, la collaboration, la visualisation de feuilles Excel en mode web.


Microsoft sql server 2012 denali

Microsoft SQL Server 2012 : Denali

  • High Availability

  • Scalability and Performance

  • Business Intelligence

  • Web & Breadth

  • Security & Manageability

  • EDIM

  • User-Defined Server Roles

15 000 partitions/table

  • Windows Server Core Support

  • Unified Semantic Model

  • PHP Driver

Data Lineage

Reliable & Integrated Failover Detection

Column store DataWarehouse

Crescent

  • Impact Analysis

Semantic Platform

SQL Studio

In-memory BI for corporate

Contained Database Authentication

Application Centric Failover

LocalDB

SSIS Server

Fast FileStream

Alerting

  • Multiple Readable Secondaries

Win32 access to database files

Data Quality

Database Replay

UTF-16

Sysprep for AS

Enhanced MDS

  • Paging for result sets

Audit Enhancements

Online Operations

Fast Full Text

PowerPivot Enhancements

HA for StreamInsight

Management Pack for High Availability

FileTable

  • Full Globe Spatial Support

AlwaysOn

Reporting as SharePoint Shared Service

Backup Secondaries

  • DAC Enhancements

  • ODBC for Linux

SSMS Enhancements

  • JDBC 4.0 driver


Merci

Merci …


Unified semantic model

Unified Semantic Model


Business intelligence pr sentation

Projet Crescent : Power View


Business intelligence pr sentation

Projet Crescent : Power View


  • Login