samedi, octobre 20, 2012

Organiser votre système d’information

Un système d’information efficace a deux missions :

1-faciliter la production de données
2-favoriser l’analyse des informations.


1- Le système d’information opérationnel
Les applications permettent aux utilisateurs de saisir au quotidien toutes les informations pour gérer l’activité de votre société (instruire des dossiers, saisir la production, suivre le workflow, etc.). Pour être efficaces, elles doivent être des outils au service des utilisateurs et non une contrainte. Conviviales, elles sont parfaitement adaptées à l’organisation et à la culture d’entreprise. Progiciels, ERP ou encore logiciels développés spécifiquement mettent en œuvre une vision opérationnelle de votre activité.

2- Le système d’information décisionnel
L’analyse et la réflexion nécessitent du recul par rapport à l’opérationnel. L’organisation du système d’information opérationnel n’est pas forcément adaptée à l’analyse et à la prise de décision. L’information saisie au quotidien est trop détaillée pour prendre du sens au niveau de l’entreprise et être facilement accessible. Comparer les chiffres ou mesurer leur évolution sur plusieurs mois dans un système d’information opérationnel implique des transformations complexes. Pour mener l’analyse et prendre les décisions, le management a besoin d’informations plus élaborées :

Les indicateurs sont des informations dont la définition est stable dans le temps et qui sont porteuses de sens au niveau de l'entreprise. (chiffre d’affaires, volume de production, marge, taux d’efficacité, coût de main d’œuvre…).

Suivre l’évolution des indicateurs ou les comparer sur des périodes différentes suivant des axes d’analyse adaptés nourrit la réflexion, augmente la réactivité et favorise les décisions. Les indicateurs et les axes d’analyses constituent le système d’information décisionnel.
Un coup d’œil sur mon CV

Chef de projet et Expert technique en informatique décisionnelle Mise en place d'architectures de type "Business Inteligence" basée sur une forte expérience technique.

Dans les secteurs d'activités suivants:
Industrie , Transport, Administration

Domaines de compétences:
Conseil - Formation - Business objects, ETL, SGBDR, Architecture décisionnelle

Types d'interventions:
Expertise, formation, conseil, Encadrement de projets, Réalisation de système d'information décisionnel

Quelques exemples de mission :

Reporting groupe :
Comment faire face à la prolifération des demandes de reporting

Rendre l'information stratégique de l'entreprise accessible au plus grand nombre (direction générale, managers opérationnels, etc.) et en fonction des besoins et des habilitations de chacun, tel est l'objet de ma mission.

Transport :
Concevoir les outils d’aide à la décision, destiné aux services financiers, commerciaux , Ressources Humaines et Achats. Encadrer et gérer des projets internes et internationaux, dans le cadre de la mise en place d'un projet ERP (SAP) au niveau du groupe Deutsche Post. (interview, mapping, procédures, suivi des intervenants extérieurs, gestion de la sécurité, publication des rapports, rédaction des guides utilisateurs et formation) Mise en production CRM & outils SFA

Permet aujourd'hui à plus de 60 agences de piloter son activité au jour le jour au travers d'incateurs sur : les volumes transportés, le personnel, les véhicules, la sous traitance et ainsi d'avoir une réactivité immédiate en cas de dérapage.
Cette réalisation est développée ci-dessus

Industrie :
Mise en place d’outils de reporting pour le suivi des stocks, l’analyse des performances, les écarts de production ainsi que les bases de données du reporting groupe.



Formations animées: aux utilisateurs du système décisionnel
(construire et choisir les indicateurs nécessaires au pilotage de son activitée)

Directions concernées par les interventions:
Direction informatique,Direction Technique, Direction Ressources Humaines, Direction du Marketing et commerciale

Outils informatiques maîtrisés:

Outils Décisionnels : Business Objects, Cognos, ETL Genio.
Bases de données : Microsoft SQL, TERADATA, ORACLE 10g, Microsoft Access.
Méthodologie : MERISE, Microsoft Project, , UML, Prototypage.


Localisation géographique:
Marseille 13 France


Langues:
travail dans un environnement anglo-saxon,

Quelques références:
SELLES (41) groupe SPHINX (NL) Industrie du sanitaire
DHL Express Marseille (13) groupe Deutsche Post World Net
Chargé de formation Greta de Vendôme (41) et Education Nationale Académie de Versailles

Formations suivies:
2005 Formation de formateurs
2006 PRINCE 2
2007 ITIL

Etudes:
2005 Licence Management des Organisations (Aix en Provence)
Option: Gestion de l'entreprise et réseaux de communication
2001 DEST CNAM Système d’information (Nîmes)
1999 Diplome Universitaire Ingénierie de Réseaux (Nîmes)
1983 DUT Maintenance Industrielle
Choix de l’outil d’extraction « ETL »

Dans le cadre d’une approche de type entrepôt de données, comme la solution proposée ci-dessus, un automate d’alimentation évolué permet de gérer de façon automatique et simple les flux d’information depuis les différents systèmes opérationnels vers l’entrepôt de données :
extraction
filtrage/nettoyage
transformations
chargement
gestion d’un référentiel
suivi d’exploitation

Cet automate permet de :
référencer les structures de données sources et/ou cibles
centraliser les règles de gestion
modéliser l’ensemble des agrégats
définir toutes les règles de transformation
programmer les processus d’alimentation
maintenir les développements

Il permet également de :
planifier les exécutions de chaque processus d’alimentation
ordonnancer les processus d’exploitation
répartir, paralléliser et synchroniser les exécutions.

Choix de la base de données SGBDR

La base de données choisie est Oracle sous Unix. A la vue de la première estimation du volume de la base de données décisionnelle qui est calculée, ce choix me paraît tout à fait approprié et adapté à l’outil décisionnel à mettre en place.

J’émets donc une expression de besoin, pour que le centre de compétences des serveurs centralisé, me dédit un espace disque sur un serveur de production dédié pour la conception du Datawarehouse.


Choix de l’outil de restitution

Parmi les outils d'analyse et de restitution, certains s'adressent à un petit nombre d'utilisateurs, qui sont des décideurs à haut niveau. Leur besoin se tourne vers une analyse poussée, qu'il est possible d'affiner en reformulant différemment la requête. Ces logiciels, qui constituent la spécialité d'éditeurs comme Business Objects, sont regroupés derrière le vocable "applications analytiques". A l'inverse, ceux qui permettent de diffuser les indicateurs vers un périmètre très large d'utilisateurs dans l'entreprise entrent dans le cadre du reporting de masse. Le plus souvent, les requêtes sont pré-paramétrées et ne peuvent pas être affinées, l'objectif étant de réduire au maximum la charge des machines et des réseaux informatiques.
Après plusieurs années passées au sein de plusieurs entreprises, j'ai géré de nombreux projets, participé à de nombreuses formations techniques, entrepris des fonctions diverses et je me suis adapté aux nouvelles technologies en prenant une part active dans l'évolution des Directions Informatiques, ce qui m'a permis d'évoluer dans ma carrière. Mon poste actuel d’ingénieur chef de projet en Business Intelligence dans un grand groupe européen me permet de définir l’architecture technique, la conception et la réalisation des systèmes d’information d’aide à la décision, dans des domaines aussi variés que la gestion et la production. Ce sont mes expériences autour de la Business Intelligence que j'espère vous faire découvrir dans ce Blog.
Les outils de la Business Intelligence

Dans un système de Business Intelligence, la problématique est triple. D'une part, il s'agit d'extraire et de nettoyer les données d'un système opérationnel ou d'une base de données, d'autre part, d'organiser et consolider ces données dans une structure adaptée (datamart métier ou datawarehouse) et enfin, de fournir aux utilisateurs concernés des outils d'interrogation, de restitution et d'analyse. A chacune de ces problématiques correspond en fait une gamme de logiciels.

On retrouve :

1 - les outils ETL (Extraction, Transformation, Loading) d'extraction de données. « Ces outils sont essentiels dès lors qu'il convient de gérer de très fortes volumétries de données, comme c'est souvent le cas dans des départements marketing et vente »

2 - Les BDD multidimensionnelles OLAP, comme Microsoft SQL Server 2000, Oracle 9i ou IBM DB2, sont également essentielles dès lors que l'on souhaite réaliser des analyses très rapides sur de gros volumes de données. « Ce sera, par exemple, le cas dans le secteur de la grande distribution pour déduire des comportements d'achat de consommateurs»

3 - Les outils de restitution de l'information dont l’originalité du langage tient à plusieurs points :
L’utilisateur ne manipule pas des noms de tables ou de colonnes, mais des noms d’objets correspondant à la vision de son métier. Il n’a pas à définir les liens à établir entre les différentes relations (jointures), ni les critères de groupement.
Les objets agrégés sont sémantiquement dynamiques : par exemple, le chiffre d’affaires, objet préalablement défini par un administrateur, prendra un sens par rapport au contexte de l’utilisateur qui définira des requêtes en associant les "objets du métier" (chiffre d’affaires par client, par produit).
Cas pratique de Business Inteligence

Suite au rachat de plusieurs entités de transport en France, mon groupe souhaite un rassemblement sous une marque unique afin de faire bénéficier aux clients d’une gamme complète d’offres de transport et de logistique au niveau national et international.

Au cœur de l'entreprise se situe le système d'information qui, pour rester performant ou améliorer ses services, doit nécessairement progresser au rythme du développement de l'entreprise et de l'évolution de sa stratégie, de son organisation interne et de ses métiers.
Cela permet également de mieux distribuer l'information et de la rendre plus facile d'accès.
Les adaptations d'un système d'information doivent donc se poursuivre de manière permanente pour assurer à l'entreprise toute la réactivité nécessaire.

Pour que chaque utilisateur du système d’information puisse avoir le même niveau de données, une centralisation de l’information se situe dans les bases de la « Business Intelligence », structure transversale sur laquelle viendront s’appuyer les utilisateurs pour produire des analyses et des statistiques.

La problématique du service commercial

En attendant, la mise en place du futur système opérationnel intégré et les fusions des entités, il est impératif pour les analyses du service commercial d'avoir une base de données regroupant les clients et leurs chiffres d ‘affaires commune aux trois sociétés.

Pour le service commercial et marketing l'objectif est donc de créer une base de données unique. Celle-ci sera utilisée pour créer les reporting clients, analyser les chiffres d'affaires afférents, afin de valider la pertinence des conditions de ventes (analyse de marge), et calculer les bonus de rémunérations pour la force de ventes (400 personnes qui sont basées sur le CA réalisé ou sur l’augmentation de la marge par client).

La comparaison deviendra possible entre clients, secteur commercial, agent commercial…

En s’appuyant sur ces données, la direction commerciale et des ventes pourra décider de sa politique tarifaire clients par clients et en déduire les actions a mener en terme plus général.

Ce reporting sera également l’outil de l’agent commercial désigné comme interlocuteur unique du client quelque soit son entité de référence. A celui-ci, cette base de donnée commune permettra également d’appliquer l’harmonisation client en cours (tarif, délais, conditions de règlement, taux de services…) au plus petit niveau.

La responsabilité de mettre en place cette solution de reporting centralisée, m’a été attribuée en qualité de chef de projet.

L’ensemble de ma responsabilité sera donc de :

Mettre en œuvre le projet
Analyser les demandes d’information sur les points fonctionnels ou techniques
Analyser les demandes de travaux ayant un impact sur la charge ou le délai
Reporter au comité de direction projet sur l’avancement des travaux et des risques
Apporter un soutien méthodologique opérationnel aux intervenants du projet
Valider les choix fonctionnels définis après les interviews utilisateurs. (rapports analyses…)
Être vecteur de communication du projet
en m’appuyant sur mon équipe mise en place pour ce projet

Selon moi les étapes logiques à planifier sont :

Installation du serveur de bases de données dans son ensemble
Constructions des bases de données du DataWarehouse
Mapping des informations à extraires
Connexions aux systèmes opérationnels
Développement des processus de récupération
Récupérations des données historiques
Validation des données chargées par un processus de recettage
Restitutions des données aux utilisateursMise en production, pour la récupération des données


Le périmètre fonctionnel du projet

La classification des besoins énumérés ci-dessous fait apparaître les domaines suivants :

o L’exploitation : agence , région, pays

o Le commercial : force commerciale, client, produit

o Le financier : résultats comptables et analytiques par client

o La qualité du transport effectué pour le client

Les services utilisateurs

Les différents pôles d’utilisateurs peuvent se résumer en :

o Direction Commercial et Marketing :

contrôle de gestion commerciale
pôle produit (chef de produit)
pôle client (force commerciale)


o Direction administrative et financière :

comptabilité : analyse des comptes clients
contrôle de gestion interne et groupe, pour l’analyse des marges et étude de la politique commerciale.
administration des ventes : facturation (politiques tarifaires)

o Opérationnel, réseau de transport :

Analyse du résultat commercial par agence
Analyse du résultat commercial par région : Directeur régional

o Service Qualité :

Analyse du taux de service qualité apporté aux clients (exemple : respect des dates et heures de livraisons
Mise en Œuvre

Définition des besoins en terme décisionnel
(choix des outils)

Les trois grandes étapes de la chaîne, ou du processus décisionnel sont :

Etape 1 : extraction des données. Pour produire les indicateurs voulus, il convient d'aller chercher les données où elles se trouvent. Connecté aux différentes applications et bases de données, l'outil d'ETL se charge de récupérer ces données et de les centraliser dans une base de données particulière, l'entrepôt de données.

Etape 2 : consolidation. Les données sont centralisées , celles-ci doivent être structurées au sein de l'entrepôt de données. Il s'agit d'un pré-traitement permettant aux outils de restitution d'y accéder plus facilement, sachant que ces entrepôts ne sont pas nourris à la main.

Etape 3 : restitution. Egalement appelée reporting, cette étape se charge de diffuser et de présenter les informations à valeur ajoutée, de telle sorte qu'elles apparaissent de la façon la plus lisible possible pour le décideur.

En résumé, pour réaliser la chaîne décisionnelle dans sa totalité, j’ai donc trois outils à choisir :

- L’ETL pour automatiser la récupération des données.
- Le moteur de la base de la base de donnée SGBDR
- L’outil de restitution, pour construire les repoting utilisateurs