L’outil décisionnel pour mieux piloter
Un outil décisionnel exploité sur une base de données relationnelle
L'informatique décisionnelle
La BI permet d’analyser les données plus facilement, en les restituant sous une forme accessible et intuitive. Présentée sous forme de Rapports, de tableaux, de Dashboard, la donnée peut devenir une information qui permet d’améliorer la capacité à prendre des décisions pertinentes dans l’exploitation de vos différentes activités.
Depuis quelques années NGSER déploie des solutions de BI au sein des organisations pour leur permettre de disposer d’outils d’aide à la décision dans leurs environnements critiques ou en tant de gestion de crise.
La BI ou l’informatique décisionnelle pour votre entreprise
Analyse multidimensionnelle
Modéliser des données selon plusieurs axes
L’exemple le plus classique : le calcul du chiffre d’affaires par catégorie de client sur une gamme de produit donnée combine trois axes (le chiffre réalisé, la catégorie de clients et la ligne de produits). De nombreux autres axes supplémentaires peuvent être définis : zone géographique ou équipe commerciale en charge des opérations… Le cube “OLAP” (Online analytical processing) désigne la technologie analytique appliquée à ce modèle de représentation.
Analyse prédictive/Datamining
Prévoir l’évolution d’une activité par des courbes de projection
Cette analyse exploite un ensemble d’événements observés et historisés pour tenter de prévoir l’évolution d’une activité en dessinant des courbes de projection. Cette méthode peut s’appliquer à la gestion de la relation client pour prédire le comportement d’un client. L’objectif est par exemple de déterminer les profils d’individus présentant une probabilité importante d’achat ou encore de prévoir à partir de quel moment un client deviendra infidèle.
Un fonctionnement simplifié
Résultats restitués et diffusés par le biais d’outils de reporting
Les applications analytiques se chargent de recueillir les requêtes de l’utilisateur dans le langage et selon les consignes de ce dernier puis de les communiquer à la base de centralisation de toutes les données de l’entreprise : le datawharehouse (entrepôt de données) où ces informations sont structurées, historisées et organisées dans des référentiels. Le tout avant de produire les indicateurs de performance voulus pour la prise de décision.