Analyse décisionnelle : BI (Analyse décisionnelle) intégrée
Les outils d'analyse décisionnelle peuvent bien entendu vous aider à prendre les bonnes décisions pour votre entreprise, mais vous bénéficiez déjà d'une grande puissance d'analyse dans une application familière.
Brien Posey
L'analyse décisionnelle (BI) est l'un de ces mots à la mode dans les entreprises et qui ont un sens différent selon les individus. L'une de ses définitions qui paraît logique est le processus d'organisation et d'analyse des données existantes de façon à permettre la prise de décisions professionnelles plus réfléchies.
En gardant ceci à l'esprit, la véritable BI a longtemps fait figure de chimère. Jusqu'à récemment, il était presque impossible pour l'utilisateur moyen d'extraire des données de différentes sources et de les analyser de façon pertinente. La véritable BI impliquait traditionnellement des applications coûteuses utilisant des requêtes complexes pour afficher les données dans des tableaux de bord élaborés.
Au cours de ces dernières années, toutefois, Microsoft a essayé de rendre la BI plus accessible au grand public. En fait, de nombreuses fonctionnalités BI sont intégrées aux dernières versions de SQL Server, SharePoint et Microsoft Office. Microsoft Excel se trouve sur le poste de travail de presque tous les utilisateurs et constitue l'un des principaux outils que vous pouvez utiliser pour analyser facilement des données.
Une version de la vérité
Si la BI consiste à analyser des données, il est raisonnable de penser que la fiabilité des informations présentées par le logiciel de BI sera seulement à la mesure des données analysées. Malheureusement, de nombreuses entreprises ont des données incohérentes, même si elles ne sont parfois pas conscientes de ce problème.
De nombreuses entreprises utilisent plusieurs bases de données et chacune de celles-ci dispose de sa propre copie des informations de contact client, dont certaines peuvent être obsolètes. Chaque fois que des données redondantes se trouvent à plusieurs emplacements autonomes (non répliqués), il y a de fortes chances pour qu'elles finissent par devenir incohérentes. Il arrive même que ces inexactitudes ne se limitent pas à une seule base de données. Les données inexactes peuvent être disséminées dans l'ensemble des sources de données d'une entreprise.
Alors, comment gérer ce problème ? Avant de pouvoir utiliser la BI de manière fiable, une entreprise doit s'assurer de l'exactitude des données. Avoir « une seule version de la vérité » constitue le meilleur moyen d'atteindre cet objectif. En d'autres termes, il est préférable d'utiliser une source de données faisant autorité pour l'ensemble de vos analyses décisionnelles.
L'une des façons d'y parvenir consiste à utiliser les services de données maîtres de SQL Server 2008 R2. En utilisant ces services, vous pouvez désigner certaines données comme données maîtres. Les données maîtres sont généralement constituées de données relativement statiques précédemment stockées dans plusieurs sources. Au lieu de conserver des copies distinctes de données identiques dans plusieurs bases de données, toutes les applications orientées données extraient les données d'une source maître unique. Par exemple, au lieu d'avoir une copie distincte des informations de contact client dans chaque base de données, les applications utilisant ces informations peuvent être configurées de façon à les extraire de cette source principale faisant autorité.
BI avec Excel
De nombreux utilisateurs professionnels utilisent déjà Excel comme principal outil d'analyse des données. À première vue, cela peut sembler en contradiction avec les efforts entrepris pour assurer la cohérence des données. Après tout, si les données d'une entreprise sont disséminées sur des centaines de feuilles de calcul, cela entraînera très probablement des incohérences.
Il existe cependant des mécanismes permettant l'importation de données d'Excel dans des bases de données SQL. Certaines données existant précédemment dans Excel peuvent alors être traitées comme données maîtres, si nécessaire. Vous pouvez remplir une feuille de calcul Excel avec des données provenant d'un serveur SQL Server, ce qui est tout aussi important. De cette manière, les utilisateurs peuvent analyser des données à jour à partir d'une source unique faisant autorité.
Auparavant, lier une feuille de calcul Excel à une base de données SQL était une tâche difficile. La procédure nécessitait souvent la création d'applications Visual Basic afin d'ouvrir la base de données, d'extraire les données requises et de remplir une feuille de calcul. La page du support Microsoft comporte quelques exemples de ces applications qui sont intéressants. Vous pouvez à présent extraire des données SQL Server dans Excel sans avoir à écrire de code. Excel 2010 dispose d'un mécanisme intégré pour la connexion à une base de données SQL (voir la Figure 1).
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Figure 1 Excel 2010 offre des fonctionnalités natives pour l'importation des données SQL
Pour extraire des données de SQL Server dans Excel 2010, vous devez connaître le nom du serveur SQL Server, ainsi que le nom d'utilisateur et le mot de passe de l'instance SQL Server (le cas échéant). Pour configurer correctement cette connexion, vous devez également connaître le nom de la base de données contenant les données requises, ainsi que les tables spécifiques dans lesquelles les données sont stockées. Une case à cocher spécifique permet de garantir que la feuille de calcul est automatiquement maintenue à jour avec les données SQL les plus récentes. Ceci l'empêche de devenir une copie statique.
En conséquence, vos utilisateurs professionnels ne pourront probablement pas configurer eux-mêmes le lien Excel/SQL Server. Bien qu'ils puissent ne pas posséder les connaissances ou les informations d'identification de sécurité nécessaires pour créer une feuille de calcul interagissant directement avec les données SQL Server, il est important de se rappeler que l'objectif final est de fournir des analyses décisionnelles. Ils auront besoin de ce lien. La ligne de conduite appropriée consiste donc à créer une feuille de calcul ou un modèle de feuille de calcul dont disposeront vos utilisateurs pour l'analyse des données à long terme.
Naturellement, Excel a ses limites dans le domaine de la BI. Il est limité à un million de lignes de données. Or les bases de données en contiennent occasionnellement bien plus. Heureusement, Microsoft offre un module complémentaire pour Excel afin d'améliorer ses fonctionnalités d'analyse décisionnelle. PowerPivot permet à Excel d'analyser des centaines de millions de lignes de données provenant de nombreuses sources de données différentes.
Outils BI d'Excel
Maintenant que vous êtes mieux équipé pour assurer la cohérence des données, examinons quelques-uns des outils Excel permettant l'analyse des données et fournissant une vraie BI :
Graphiques sparkline
Les graphiques sparkline sont l'une des fonctionnalités BI les plus notables d'Excel. Il s'agit pour l'essentiel de graphiques Excel qui s'insèrent dans une seule cellule d'une feuille de calcul. Les graphiques sparkline sont pratiques, car ils transmettent un grand nombre d'informations importantes dans un espace restreint (voir la Figure 2).
La Figure 2 présente une feuille de calcul Excel qui affiche les ventes actuelles dans différentes régions. En tant que tels, ces chiffres de ventes ne fournissent pas vraiment beaucoup d'informations. Cependant, consultez les graphiques sparkline juste à droite des chiffres de ventes. Ils reflètent les tendances des ventes actuelles. Vous pouvez donc instantanément comparer les chiffres de ventes actuels avec ceux des mois précédents.
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Figure 2 Les graphiques sparkline sont des graphiques qui s'insèrent dans une seule cellule
Vous pouvez créer un graphique sparkline en cliquant sur la cellule où vous souhaitez le placer. Allez ensuite dans l'onglet Insertion et cliquez sur le type de graphique sparkline que vous souhaitez créer (Ligne, Colonne ou Positif/Négatif). Après cela, indiquez simplement à Excel la plage de données à utiliser et il créera automatiquement le graphique sparkline.
Segments
Les tableaux croisés dynamiques ont toujours été l'un des principaux mécanismes d'analyse des données Excel. Aussi pratiques qu'ils puissent être, il est indéniable que certains utilisateurs ont un peu de mal à en maîtriser le concept. Heureusement, Microsoft a introduit un nouvel outil BI, appelé segment, qui est conçu pour rendre les données des tableaux croisés dynamiques plus faciles à suivre. Les segments sont essentiellement une interface pointer-cliquer pour tableaux croisés dynamiques.
Il existe plusieurs façons de déterminer qui a vendu quoi à Tailspin Toys, mais aucune n'est aussi simple, ni intéressante que les segments (voir la Figure 3). Voici un tableau croisé dynamique basé sur les données de ventes et deux segments. Les segments ont été créés en sélectionnant le tableau croisé dynamique, puis en choisissant l'option Segments de l'onglet Insertion. L'un des segments est basé sur les données « Customer » et l'autre sur les données « Sold By ».
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Figure 3 Les segments facilitent l'analyse des données de l'entreprise
Le fait de cliquer sur Tailspin Toys dans le segment Customer révèle instantanément que Jane Doe et John Doe ont tous deux réalisé des ventes auprès de Tailspin Toys. Ceux qui n'ont réalisé aucune vente (dans le cas présent, Bob Smith) sont grisés. Le tableau croisé dynamique affiche les ventes de Jane Doe, mais il serait tout aussi facile de consulter les ventes de Jane et de John conjointement en sélectionnant les deux noms.
Vous pouvez également afficher l'ensemble des ventes de Bob en sélectionnant son nom et celui de tous les clients (voir la Figure 4). Dans ce cas, Tailspin Toys est grisé, car Bob n'a effectué aucune vente auprès de ce client.
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Figure 4 Les segments peuvent trier les données en fonction d'un certain nombre de critères
Comme vous pouvez le constater, les segments sont de puissants outils de tri qui fournissent en un coup d'œil d'importantes informations professionnelles. De surcroît, vous n'avez pas besoin de plus de 10 secondes pour définir les segments présentés dans les Figures 3 et 4 ; ils constituent pourtant un moyen facile de manipuler les données de l'entreprise de façon pertinente.
Le fait de disposer de données exactes et cohérentes, et d'analyser correctement ces données est essentiel afin de garantir une analyse décisionnelle efficace. Votre outil BI le plus pratique est peut-être déjà sur votre bureau.
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Brien Posey*, MVP, est un auteur technique indépendant avec des milliers d'articles et des dizaines de livres à son actif. Vous pouvez visiter son site Web à l'adresse brienposey.com.*
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