Informatique décisionnelle - Définition

Introduction

L’informatique décisionnelle (en anglais : DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d'entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée.
Ce type d’application utilise en règle générale un entrepôt de données (ou datawarehouse en anglais) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes et fait appel à des traitements par lots pour la collecte de ces informations.

L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information. Néanmoins l'informatique décisionnelle n'est pas un concept concurrent du management du système d'information. Au même titre que le management relève de la sociologie et de l'économie, la gestion par l'informatique est constitutive de deux domaines radicalement différents que sont le management et l'informatique. Afin d'enrichir le concept avec ces deux modes de pensées, il est possible d'envisager un versant orienté ingénierie de l'informatique portant le nom d'informatique décisionnelle, et un autre versant servant plus particulièrement les approches de gestion appelé management du système d'information.

Enjeux de l'informatique décisionnelle

De nos jours, les données applicatives métier sont stockées dans une (ou plusieurs) base(s) de données relationnelle(s) ou non relationnelles.
Ces données sont extraites, transformées et chargées dans un entrepôt de données généralement par un outil de type ETL (Extract-Transform-Load) ou en français ETC (Extraction-Transformation-Chargement).

Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un datawarehouse ou d’un datamart. En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du datawarehouse) sont des sous-ensembles d’informations concernant un métier particulier de l’entreprise (marketing, risque, contrôle de gestion, ...). Le terme comptoir de données ou magasin de données est aussi utilisé pour désigner un datamart.

Les entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question « Que s’est-il passé ? », mais ils peuvent être également conçus pour répondre à la question analytique « Pourquoi est-ce que cela s’est passé ? » et à la question pronostique « Que va-t-il se passer ? ». Dans un contexte opérationnel, ils répondent également à la question « Que se passe-t-il en ce moment ? », voire dans le cas d’une solution d’entrepôt de données actif « Que devrait-il se passer ? ».

Le reporting est probablement l'application la plus utilisée encore aujourd'hui de l’informatique décisionnelle, il permet aux gestionnaires :

• de sélectionner des données relatives à telle période, telle production, tel secteur de clientèle, etc.,
• de trier, regrouper ou répartir ces données selon les critères de leur choix,
• de réaliser divers calculs (totaux, moyennes, écarts, comparatif d'une période à l'autre, ...),
• de présenter les résultats d’une manière synthétique ou détaillée, le plus souvent graphique selon leurs besoins ou les attentes des dirigeants de l’entreprise.

Les programmes utilisés pour le reporting permettent bien sûr de reproduire de période en période les mêmes sélections et les mêmes traitements et de faire varier certains critères pour affiner l’analyse. Mais le reporting n'est pas à proprement parler une application d'aide à la décision. L'avenir appartient plutôt aux instruments de type tableau de bord équipés de fonctions d'analyses multidimensionnelles de type Olap. Fonction OLAP qui peut être obtenue de différentes façons par exemple via une base de données relationnelle R-OLAP,ou multidimensionnelle M-OLAP, voire aussi en H-OLAP.

Les datamart et/ou les datawarehouses peuvent ainsi permettre via l'OLAP l’analyse très approfondie de l’activité de l’entreprise, grâce à des statistiques recoupant des informations relatives à des activités apparemment très différentes ou très éloignées les unes des autres, mais dont l’étude fait souvent apparaître des dysfonctionnements, des corrélations ou des possibilités d’améliorations très sensibles.

L'interopérabilité entre les systèmes d'entrepôt de données, les applications informatiques ou de gestion de contenu, et les systèmes de reporting est réalisée grâce à une gestion des métadonnées.