L'accès et le partage d’information démultiplié, les réseaux sociaux, les outils collaboratifs disponibles sur Internet ont fait évoluer les besoins des utilisateurs vis-à-vis de leurs données tout en démocratisant l'utilisation des outils informatiques.

Qu'en est-il des outils décisionnels ? Les utilisateurs veulent que leurs outils professionnels fonctionnent de la même façon que leurs outils personnels, avec la même facilité et les mêmes disponibilités.

Mais ces besoins utilisateurs en évolution constante doivent tout de même être contrôlés et validés par les équipes responsables du système d'information de l'entreprise.

C'est sur ce constat que Microsoft a bâti sa vision des systèmes d’information décisionnels et propose désormais des outils Self-Service de Business Intelligence (Self-Service BI).

 

Problématique

  • Gestion de grandes quantités de données aux formats hétérogènes
  • Contextualisation de l'information
  • Multiplication des outils
  • Besoins évolutifs 

 

 

Cas récurrent rencontré chez nos clients

Afin de réaliser des rapports présentant les données consolidées de différentes origines la démarche suivante est souvent mise en place :

  1. Etape 1 : Extraction manuelle des données par chaque équipe

  2. Etape 2 : 1ère consolidation intermédiaire manuelle de ces données au niveau de l’équipe locale

  3. Etape 3 : Envoi manuel des données à l'équipe en charge de la consolidation "globale"

  4. Etape 4 : 2nde consolidation manuelle de l'ensemble des données fournies par les équipes locales réalisée par l'équipe "globale"

  5. Etape 5 : Réalisation du rapport consolidé

  6. Etape 6 : Diffusion du rapport aux décideurs métiers

 

 

Inconvénients et risques de cette démarche

Cette démarche présente des inconvénients majeurs :

  • A chaque étape des erreurs peuvent se glisser, par exemple :

    • Etape 1 : Extraction incomplète, Données non à jour, Données non corrigées

    • Etape 2 : Règle de consolidation incorrecte ou non homogène entre les équipes

    • Etape 3 : Réception des données en retard, Perte des données (envoyées par mail)

    • Etape 4 : Formats des données non homogènes obligeant le consolidateur à les transformer => erreurs dans la transformation

  • Hétérogénéité des sources de données (Divisions, équipes, applications) et de leurs formats (fichiers texte, Excel, bases de données, sites collaboratifs, sites internet, rapports pré formatés)

  • Consommation de ressources : Les étapes 1 à 3 consomment autant de ressources que d'équipes, les étapes 4 et 5 nécessitent l'intervention d'une personne à temps complet pour réaliser cette consolidation

  • Obsolescence des données : Entre l'extraction des données et la réalisation du rapport plusieurs jours peuvent s'être écoulés

  • Coordination indispensable des équipes, Pas d'administration centralisée, Pas d'archivage des données

  • Si le besoin évolue, toutes les étapes doivent être adaptées et tous les intervenants doivent changer leurs méthodes de travail en conséquence

 

 

Nouvelle démarche proposée et bénéfices

Une démarche plus automatisée permet de pallier à ces inconvénients grâce aux fonctionnalités suivantes :

  • Extraction planifiée et automatisée des données depuis diverses origines

  • Génération automatique des rapports pour consultation et envoi à divers destinataires

Mais cette démarche offre aussi d'autres fonctionnalités complémentaires :

  • Système d'alertes sur les données des rapports

  • Tableaux de bords et rapports dynamiques

  • Administration centralisée des connexions de données, des rapports

  • Sécurité de l'accès aux données et aux rapports

  • Industrialisation de la création des rapports

 

 

Description des solutions

L’ensemble des étapes manuelles précédemment évoquées peuvent être remplacées par des solutions automatisées permettant une meilleure planification, maintenance ainsi qu’une garantie de qualité attendue par les destinataires des rapports. Les différentes solutions présentées ci-dessous ont des objectifs différents, l’une se basant sur les systèmes d’informations décisionnels classiques et l’autre profitant de l’intérêt accru des utilisateurs pour les outils self-services.

L’informatique décisionnelle classique se base sur les principes suivants :

  • Consolidation et connexion à des sources de données existantes

  • Stockage de ces données pour en extraire des rapports et des analyses

  • Et enfin fournir ceux-ci aux utilisateurs via des rapports, des tableaux de bords et des cubes

    Chaque utilisateur peut ainsi consommer une restitution de l’information préalablement conçue, préparée et gérée par les équipes IT de l’entreprise.

 

Les principes de l’informatique décisionnelle Self-Service sont plus orientées utilisateurs :

  • Concentrés sur les objectifs métiers, les besoins des outils décisionnels varient en fonction du niveau d’organisation :

    • Un utilisateur individuel souhaite une information disponible immédiatement, détaillée et directement exploitable

    • Une équipe a besoin de tendances journalières ou hebdomadaires, synthétisées, car elle gère principalement les exceptions,

    • Une organisation plus complexe nécessite de l’information sur le long terme avec mise en avant des objectifs haut-niveaux et de leurs jalons

  • Les outils en self-service doivent être intuitifs et familiers pour les utilisateurs

  • Les autres applications de l’entreprise doivent pouvoir intégrer ses outils

 

Microsoft Excel et la solution Power BI ont toutes les fonctionnalités permettant d’appliquer ces principes de Self-service et donc de répondre aux besoins métiers en constante évolution.

En effet les étapes 1 à 4, consistant à l’extraction des données, à leur transformation et à leur chargement dans un modèle ayant pour but de les analyser dans des rapports, peuvent être remplacée par une extraction automatisée et planifiée grâce à des solutions d’ETL (Extract-Transform-Load). Microsoft propose ainsi 2 solutions permettant d'effectuer des synchronisations d'information d'une source de données vers une autre :

  • SSIS : Utilisé dans les systèmes d’informations décisionnels dits classiques, Microsoft SQL Server Integration Services permet de créer des solutions de transformation de données et d'intégration de données au niveau de l'entreprise. Integration Services permet ainsi de résoudre des problèmes professionnels complexes en copiant ou en téléchargeant des fichiers, en envoyant des messages électroniques en réponse à des événements, en mettant à jour des entrepôts de données, en nettoyant et en explorant des données et en gérant des données et des objets SQL Server. Les packages peuvent fonctionner en mode autonome ou de concert avec d'autres packages en réponse à des besoins professionnels complexes. Integration Services peut extraire et transformer des données à partir d'un large éventail de sources, par exemple des fichiers de données XML, des fichiers plats, des fichiers Excel et des sources de données relationnelles, puis charger les données dans une ou plusieurs destinations.

  • Power Query : Destiné aux utilisateurs souhaitant consommer par eux-mêmes les données de leur entreprise mais aussi des données externes, Microsoft Power Query pour Excel offre des fonctionnalités de découverte, de transformation et d’enrichissement des données. En effet, cette solution améliore le décisionnel libre-service pour Excel grâce à une expérience intuitive et cohérente pour la découverte, la combinaison et l’affinage des données au sein de diverses sources (relationnelles, structurées et semi-structurées, OData, Web, Hadoop, Azure Marketplace, etc.). Power Query permet également de rechercher des données publiques provenant de sources telles que Wikipédia.

Power Query - Source de donnée

 

Power Query - Construction de requêtes

 

Le modèle décisionnel qui permettra aux rapports d’analyse de consommer les données peut ensuite être modélisé grâce à 2 solutions distinctes :

  • SSAS : Dans une démarche décisionnelle classique, Microsoft SQL Server Analysis Services fournit des fonctions OLAP (Online Analytical Processing) et d'exploration de données pour les applications décisionnelles. Analysis Services prend en charge OLAP en permettant de concevoir, de créer et de gérer des structures multidimensionnelles ou tabulaires qui contiennent des données agrégées provenant d'autres sources de données, telles que des bases de données relationnelles. Pour les applications d'exploration de données, Analysis Services permet de concevoir, de créer et de visualiser des modèles d'exploration de données créés à partir d'autres sources de données en utilisant un large éventail d'algorithmes d'exploration de données standard.

  • Power Pivot : Microsoft PowerPivot pour Microsoft Excel est un outil d'analyse de données offrant une puissance informatique inégalée à partir d’un logiciel que les utilisateurs connaissent : Microsoft Excel. Vous pouvez rapidement transformer de vastes volumes de données en informations significatives pour trouver les réponses recherchées en quelques secondes. Vous pouvez ensuite facilement partager vos résultats.

 

Power Pivot - Exemple de Modélisation

 

Enfin, les étapes 5 et 6 permettant la génération, la diffusion et la consultation des rapports sont automatisables grâce à l’outil SQL Server Reporting Services. Avec Reporting Services, vous pouvez créer des rapports de type interactif, tabulaire, graphique ou libre à partir de sources de données XML, relationnelles et multidimensionnelles. Les rapports peuvent inclure une visualisation complète des données, y compris des graphiques, des cartes et des graphiques sparkline. Vous pouvez publier des rapports, planifier leur traitement ou y accéder à la demande. Vous pouvez sélectionner divers formats d’affichage, exporter des rapports vers d'autres applications comme Microsoft Excel et vous abonner à des rapports publiés. Les rapports que vous créez peuvent être consultés par le biais d'une connexion Internet ou en tant qu'application Microsoft Windows ou site SharePoint. Vous pouvez également créer des alertes de données sur des rapports publiés sur un site SharePoint et recevoir des emails lorsque les données du rapport sont modifiées.

Si par contre vous souhaitez que vos utilisateurs puissent réaliser leur rapport directement à partir du modèle décisionnel mis en place sous SSAS ou Power Pivot, ces derniers peuvent utiliser Excel afin de construire des Tableaux et Graphiques Croisés Dynamiques ainsi que des rapports dynamiques Power View. Power View constitue une expérience d’exploration, de visualisation et de présentation interactives des données qui encourage la génération intuitive de rapports ad hoc.

Power View - Exemple de visualisation

 

En associant ces différents outils, il est ainsi possible de construire un système d’information décisionnel complet :

  • Classique avec SQL Server Integration Services, Analysis Services et Reporting Services

  • Self-Service avec Power Query, Power Pivot et Power View.

Le choix de chaque solution devra être réalisé en fonction de divers besoins :

  • Les besoins utilisateurs,

  • La connaissance des utilisateurs du modèle de données,

  • L’autonomie des utilisateurs vis-à-vis des outils,

  • Le type de rapports à générer (statique, dynamique, de masse),

  • La sécurité à appliquer aux données et aux rapports,

  • L’automatisation et la planification.

N’hésitez pas à consulter l’article suivant, SQL Server chez les clients – Enrichir le décisionnel d’entreprise avec la BI Self-Service par Marc Minéo, pour découvrir le fonctionnement de la solution Self-Service BI de Microsoft.

 

 

L’expertise Microsoft Consulting Services au service de ses clients

Microsoft Consulting Services vous accompagne depuis la conception de vos applications décisionnelles jusqu’à l’adaptation de vos stratégies de performances, tout en vous aidant à mieux appréhender les différents scénarios adaptés à votre métier ainsi que les best practices à adopter.

Les différentes solutions présentées dans cet article ont été implémentées sur de nombreux secteurs d’activités par Microsoft Consulting Services :

  • Distribution

  • Finance/Assurance

  • Télécommunication

 

Pour plus d’informations sur les offres packagées Microsoft Consulting Services, rendez-vous sur http://www.microsoft.com/france/services

Plus d’informations sur les blogs « SQL Server chez les clients ».

 

Jérôme Coquidé, Consultant Data Insights et CRM, Microsoft Consulting Services

Tout d’abord consultant CRM et désormais consultant Data Insight au sein de la division Services de Microsoft j’interviens principalement sur les thématiques Business Intelligence et Reporting ainsi que l’intégration de données (Qualité de données, Gestion des données référentielles) sans oublier la Gestion de la Relation Client.