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  • : je suis responsable RD Décisionnel /SIG en Géomarketing. Ce blog a pour but de regrouper toutes les infos sur la convergence entre Business Intelligence et cartographie automatisée.
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17 août 2011 3 17 /08 /août /2011 17:21

Quel sens aujourd’hui donner au terme décisionnel quand il est attribué à un système informatique ? Ce sens est il le même lorsque l’on parle de Geo decisionnel ou Geo Intelligence ? Pourquoi ce terme semble aussi répandu ? Que recouvre-t-il exactement ?

 

  1 – Théorie générale des systèmes décisionnels Du côté de l’informatique en général, il n’y a pas d’ambigüité quand on parle de système décisionnel, cela recouvre un ensemble de méthodes et technologies éprouvées et normées. Que l’on parle de Business Intelligence, ou Intelligence d’Affaire ou d’Informatique décisionnelle on accepte le fait que des méthodes particulières sont appliquées aux données qui sont différentes de celle normalement appliquées dans un système traditionnel de Base de Données. En effet, le système décisionnel obéit a un ensemble de définition aussi strict et détaillé que le système relationnel (ou transactionnel).

 

  D’un point de vue technique, le système décisionnel ne s’appuie plus sur des outils de type SGBDR (Système de Gestion Base de Données Relationnelles), mais bien sur des entrepôts de données ou datawarehouse. L’ensemble de ces données n’est plus constitué de tables et de relations, mais de cubes avec des dimensions et des mesures. Les méthodes de conception diffèrent très sensiblement de celles utilisées dans le monde relationnel.

 

   Les bases de données relationnelles sont architecturées autour de la transaction ; on parle alors de systèmes OLTP (On Line Transaction Protocol). Ces systèmes sont pensés pour optimiser la vitesse de transaction tout en garantissant l’intégrité de la base. Ce qui permet, entre autre, d’autoriser un paiement électronique, de créer un compte utilisateur ou de réserver une place dans une salle de spectacle. Par contre, dès lors que l’on utilise OLTP pour faire des requêtes d’ensemble, le système devient beaucoup moins performant. Et, alors qu’il doit continuer à assurer des transactions, il aura de plus en plus de peine à répondre à des besoins de reporting, de bilans et de comparaisons.

 

   C’est à ce moment que l’on pense à un autre type d’architecture de données, basé non plus sur la transaction, mais sur l’analyse. On parlera alors de systèmes OLAP (On Line Analysis Protocol). Ce principe a pour but d’isoler les taches dédiées à la connaissance des données. D’où l’idée de créer un entrepôt qui permet de faire des analyses sur de grandes quantités, sans mettre en péril les transactions du système OLTP. La conception devient dès lors différente lorsque la contrainte de l’intégrité des données n’existe plus, en effet, dans un système OLAP, il n’y plus de concept de mise à jour ou de saisie d’information. Au contraire, le concepteur de cubes OLAP parlera de « dénormalisation » et de duplication de données. Souvent, un concepteur de datawarhouse détricote le travail du concepteur de base de données. Dans le cas d’un système OLAP, le concepteur va baser son travail sur des axes d’analyse, sur des agrégats et sur la granularité des données. Autant de choses qui n’existent pas du côté OLTP.

 

  On comprend donc qu’un système décisionnel n’est pas anodin en termes de technologie. On ne fait pas du décisionnel avec des mots, mais avec des outils dédiés et spécialisés (ETL : transformation de données , OLAP pour faire des cubes, restitution pour les analyse croisée) . D’ailleurs les langages de requêtes eux même sont différents , puisqu’il faut oublier le SQL ! bienvenue au MDX ou DMX pour le Datamining. Les impacts sur l’organisation elle-même sont important en terme de coût, bien sûr , mais aussi de compétences et de culture informatique. Le décisionnel est une technologie lourde, complexe et souvent couteuse.

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