Déterminer l’étendue de l’analyse décisionnelle

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Mise à jour : 2009-02-26

Dans cet article :

  • À propos de l’étendue de la planification décisionnelle

  • Principes du décisionnel

  • Exemples de décisionnel

À propos de l’étendue de la planification décisionnelle

Le Décisionnel est le processus qui consiste à recueillir, stocker, analyser et accéder aux données métiers au sein d’une organisation. Microsoft SQL Server 2005 fournit une base de stockage et de gestion des données métiers et un ensemble d’outils de création de rapports et d’analyse. Microsoft Office SharePoint Server 2007 offre un contrôle d’accès aux données métiers et l’analyse de ces dernières, et la capacité de tirer parti des données pour améliorer la prise des décisions pour l’entreprise. Office SharePoint Server 2007 prend en charge les flux de travail, la gestion des documents, la recherche, l’intégration des données, l’analyse des données et le rendu des données. Il permet de conserver l’intégrité des données et de gérer de manière centralisée des ressources partagées pouvant inclure rapports, formulaires, documents, feuilles de calcul et connexions de données.

La pile Microsoft BI est une solution de bout en bout reposant sur les applications clientes Microsoft SQL Server 2005, Office SharePoint Server 2007, Microsoft Office System 2007 et les produits de gestion des performances fournis par le groupe d’applications Office Business.

SQL Server 2005 représente la base de données de stockage et d’analyse des données de la pile Microsoft BI. SQL Server 2005 offre le stockage de données SGBDR (système de gestion de base de données relationnelle) et un ensemble d’outils de gestion, notamment :

  • SQL Server 2005 Analysis Services

  • SQL Server 2005 Integration Services

  • SQL Server 2005 Reporting Services

  • SQL Server 2005 Business Intelligence Development Studio

Principes du décisionnel

Les principes du décisionnel dans Office SharePoint Server 2007 sont les suivants :

  • Recueil des données   Intégration des données de diverses sources et de sources non structurées.

  • Stockage des données   Fourniture d’un référentiel de données sécurisé, géré de façon centralisée.

  • Analyse des données   Création d’affichages hiérarchiques permettant d’améliorer la découverte des données et le rendu des données présentés dans des termes propres à l’entreprise.

  • Accès aux données   Amélioration de la qualité des données et garantie de l’intégrité des données en fournissant un accès sécurisé aux ressources de données partagées dans un espace de travail de collaboration.

  • Nettoyage des données   Garantie que les données provenant de la source présentent de l’intérêt, ne sont pas dupliquées et ne contiennent pas de valeurs NULL.

  • Extraction, transformation et chargement (ETL)   Extraction des données provenant des bases de données sources, transformation des données dans les structures utilisées dans les bases de données cibles et chargement des données dans les bases de données cibles.

Exemples de décisionnel

Voici quelques exemples de solutions décisionnelles :

  • Analyse prédictive   Détermination du résultat probable d’un événement ou de la probabilité de l’état d’une base de données à l’aide des informations extrapolées d’un ensemble de données connu.

  • Extraction de données   Tri dans des données pour identifier des modèles et établir des relations de cause à effet.

  • Prévision de ventes   Révision de l’état actuel d’un compte ou des caractéristiques actuelles d’un client et ajustements à l’aide des données actives.

  • Approbation de bon de commande   Vérification de l’état actuel du budget et d’autres données avant d’approuver un bon de commande généré par un flux de travail.

  • Analyse en boucle fermée   Suivi et amélioration en continu de la qualité et des performances des produits et des processus en fonction des commentaires reçus. L’analyse en boucle fermée permet d’aligner les opérations quotidiennes d’une organisation sur une stratégie d’entreprise à long terme. L’utilisation de l’analyse en boucle fermée permet de rendre les données plus détectables et exploitables.

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