Architecture BI
L’architecture Business intelligence, quel rôle ?
Les éléments clés de votre architecture BI
Quels sont les enjeux de votre architecture BI ?
Notre expertise en architecture BI
- Audit, si existante, de votre architecture BI (état des lieux sur la collecte des données, la gestion des données et les fonctionnalités analytiques)
- Si absence d’architecture BI, analyse de vos processus décisionnels
- Recommandations d’une architecture BI optimale (ETL, entreposage de données, outils d’analyses et outil de business intelligence)
- Implémentation de votre architecture BI conçue pour être évolutive
- Mise en place des outils de reportings
- Accompagnement sur l’ensemble de votre projet décisionnel
- Rationalisation des coûts liés à vos systèmes décisionnels
- Recommandations entre une architecture BI on-premise ou une architecture BI cloud
- Dimensionnement de vos éventuelles solutions Big Data
Architecture BI & cloud : quel intérêt ?
Le cloud apporte toute sa souplesse à votre infrastructure décisionnelle :
- capacité de traitement évolutive pour faire face à des charges importantes occasionnelles,
- facturation à l’usage en fonction de votre consommation réelle,
- moyen rapide de faire des tests (sandbox) pour des besoins analytiques exceptionnels…
- Le tout dans un environnement sécurisé, notamment grâce à une gestion des identités et une couche d’authentification.
Enfin, allié à une solution logicielle BI cloud, les utilisateurs peuvent accéder à leur outil décisionnel directement depuis un navigateur web, et ce, en tout lieu et sur tout support.
Vous souhaitez revoir votre architecture Business Intelligence ?
Contactez nos consultants décisionnels pour
- échanger sur votre projet décisionnel,
- évaluer vos besoins en traitement analytique
- et répondre à toutes vos interrogations.
Foire aux questions
L’architecture BI va permettre de :
- Collecter les données via un ETL (Extract, Transform and Load, autrement dit Extraction, Transformation et Chargement des données).
- Stocker les données dans un data warehouse ou datamart
- Distribuer les données via un portail décisionnel
- Analyser les données via des technologies d’analyse de données
Afin de consolider vos données dans un entrepôt de données, plusieurs sources de données doivent être extraites et copiées dans le data warehouse.
On parle alors d’ETL. L’ETL va extraire les données, de quelques kilo-octets à plusieurs giga-octets.
Les données seront ensuite nettoyées, assemblées et validées. On parlera alors de qualité des données.
Le processus ETL chargera ensuite ces données dans une base de données ou un data warehouse.
Un data warehouse ou entrepôt de données est une base de données relationnelles hébergée sur un serveur ou dans le cloud.
Il stockera des sources de données hétérogènes afin de faciliter l’analyse des données et le processus de prise de décision.
On parle souvent de data warehouse et de datamart. Un datamart est un composant d’un data warehouse. Il est spécialisé sur un thème et stocke des données spécifiques. Il peut s’agir d’un data mart commercial par exemple.
OLAP (Online Analytical Processing) est une technologie de traitement et d’analyse des données. Elle a pour but de consulter et d’extraire facilement les données pour les comparer de différentes façons. Les données OLAP sont stockées sur une base multidimensionnelle, aussi dénommée cubes de données OLAP.
In fine, les données collectées et analysées sont restituées dans une solution de Business Intelligence. Les tableaux de bord seront pré-paramétrés. Des fonctionnalités de datavisualisation permettront d’avoir des rapports visuels et interactifs.
Véritables outils d’aide à la décision, les outils décisionnels permettent de dépasser les limites d’Excel ou les requêtes Business Object.
Voici les leaders du marché : MyReport de Report One, Power BI de Microsoft ou encore Qlik Sense de Qlik et le logiciel Tableau.