Architecture BI

Comment se doter d’une architecture BI agile et robuste ?
Collectez vos données via ETL
Stockez vos données dans un data warehouse
Distribuez vos données via un portail décisionnel
Analysez rapidement vos données
architecture bi

L’architecture Business intelligence, quel rôle ?

Votre architecture BI est le socle même de votre organisation de données. Cette architecture se doit donc d’être robuste, sécurisée et suffisamment agile pour répondre aux futures évolutions de vos processus décisionnels. Votre système d’information devra être capable d’intégrer de multiples sources de données, de réaliser des calculs rapidement et d’accélérer le déploiement de solution décisionnelle.

Les éléments clés de votre architecture BI

Capacités techniques et volume de stockage
avec un data warehouse adapté
Puissance de calcul et de traitement
avec des ETL et un moteur OLAP pour une analyse multi-dimensionnelle
Hébergement et sécurité de
vos bases de données
Pérennité et évolutivité de votre architecture BI
pour vos analyses décisionnelles

Quels sont les enjeux de votre architecture BI ?

La Business Intelligence repose sur des stratégies et des technologies pour analyser et gérer les données.
Maitrise des couts architecture BI
Maîtriser vos coûts liés à l’informatique décisionnelle
Architecture BI champs application
Pouvoir élargir le champ fonctionnel de la BI
securite donnees
Garantir la sécurité et la confidentialité des données
architecture decisionnelle
Optimiser votre architecture décisionnelle pour plus de puissance

Notre expertise en architecture BI

L’architecture du système d’information décisionnel va permettre à l’ensemble de la chaîne décisionnelle de fonctionner efficacement. Les données vont être collectées, nettoyées et consolidées via un ETL (extract, transform et chargement), puis stockées dans un entrepôt de données. Ces données structurées seront ensuite distribuées via un portail décisionnel puis analysées. Différentes technologies d’analyse de données existent : datamining, analyse multi-dimensionnelle…
audit et conseil bi
Audit et conseil de votre système décisionnel
  •  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)
Architecture BI - decisionnelle
Mise en œuvre de votre infrastructure décisionnelle
  •  Implémentation de votre architecture BI conçue pour être évolutive
  • Mise en place des outils de reportings
  • Accompagnement sur l’ensemble de votre projet décisionnel
Maitrise des couts architecture BI
Maîtrise des coûts
  • 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.

architecture BI data

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.
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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 put 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 donner 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. 

Véritable outil 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 QlikSense et Tableau.