Du point de vue informationnel, l’intelligence d’affaires peut se résumer en l’application de quatre grandes fonctions : l’intégration, la transformation, l’utilisation et la diffusion. Pour optimiser l’environnement informationnel, il faut traiter chacune des quatre fonctions séparément et en ordre. Commençons par définir ce qu’on entend par ces fonctions :

Intégration 

Elle consiste à amener en un seul endroit les informations des différents concepts de l’organisation souvent dispersés dans plusieurs sources. Par exemple, les informations du concept d’employé qui se retrouvent dans les applications RH, gestion des expertises et ressources financières.

Transformation 

Elles appliquent différentes règles d’affaires qui transforment les données brutes en informations plus faciles à consommer. Par exemple, des règles d’affaires plus ou moins compliquées peuvent être utilisées pour classifier/catégoriser différents types de clients.

Utilisation 

Un terme général désignant tous les types d’usages possibles d’informations : rapports, tableaux de bord, interrogations ad hoc, analyses statistiques, etc.

Diffusion 

L’acheminement et la publication des résultats d’utilisations aux bonnes personnes/groupes, avec les bons canaux (portail, courriel, environnement documentaire, etc.) et au bon moment.

Tel qu’illustré à la figure 1, une pratique d’excellence consiste à bien séparer l’exécution de ces quatre fonctions et de les exécuter dans le bon ordre.

fonctions informationnellesFigure 1 – Séparation et ordonnancement des quatre fonctions informationnelles

En premier lieu, les données brutes sont intégrées sans les transformer des différentes sources pour s’affranchir de celles-ci. On se retrouve avec une structure intégrée qui peut être visible (c’est le cas, par exemple, quand une structure Data Vault est utilisée) ou pas (la structure consiste alors en un dépôt intermédiaire constitué de tables de travail d’un ETL).

En deuxième lieu, les données sont transformées en appliquant différentes règles d’affaires. À ce stade, la provenance des données n’est plus une préoccupation. Le résultat des transformations est une structure de données simplifiée prête à consommer (idéalement, une structure dimensionnelle).

Note : pour des usages spécifiques et récurrents, il arrive souvent qu’une étape supplémentaire d’intégration et de transformations soit nécessaire (exemples classiques : pour comparer prédiction et réel, combiner coûts et revenus, agréger mensuellement, etc.).

En troisième lieu, les informations sont utilisées de multiples façons avec un minimum d’intégration et de transformations requises, puisqu’elles ont déjà été appliquées en amont.

En dernier lieu, les résultats de ces différents usages sont acheminés et publiés, afin d’informer les différents intervenants concernés des derniers résultats.

Malheureusement, trop souvent, parce qu’on veut aller trop vite ou par manque de ressources (budget, temps, expertises), la séparation et l’ordonnancement des fonctions ne sont pas respectés. Les conséquences sont souvent très importantes :

  • Les traitements ETL qui mélangent intégration et transformation sont moins modulaires, plus difficiles à maintenir parce que plus complexes et souvent moins performants.
  • Lorsque l’intégration et/ou les transformations sont absentes ou partielles, l’utilisateur doit s’en remettre à lui-même (s’il en est capable) pour compenser. Il devra alors lui-même faire le travail en passant la majorité de son temps à intégrer et à transformer au lieu d’un usage à valeur ajoutée. On tombe alors dans le syndrome des chiffriers Excel monstres…

Ne pas respecter la séparation et l’ordonnancement des quatre fonctions a un coût élevé pour une organisation et peut même aller jusqu’à compromettre à plus ou moins long terme sa viabilité, dans un monde où l’information est de plus en plus valorisée.

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