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COMPARAISON DES DIFFRENTES NOTIONS DE LINFORMATIQUE DCISIONNELLE Ralis par :MayssaFriaa Marwa

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Plan

INTRODUCTIONContexte Problmatique - Solution MTHODOLOGIE DE COMPARAISON

N

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LES NOTIONS DE LINFORMATIQUE DCISIONNELLE COMPARAISON CONCLUSION

N

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INTRODUCTION

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Faciliter les prises de dcision au niveau de lentreprise. Fournir un logiciel interactif qui aide les dcideurs dgager des informations utiles partir de donnes brutes, de documents, de connaissances personnelles et de modles mtier.Pour enfin identifier et rsoudre des incidents et prendre des dcisions. Les systmes daide la dcision (DSS) sont destins :Alors, Plusieurs notions , concepts et technologies ont eu naissance pour atteindre ces objectifs

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L'cosystme des solutions dcisionnelles

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Problmes

Les domaines de ces technologies sont en plein conflit

Les dveloppeurs ont mal prendre le choix technique adquat

Les dcideurs ont mal identifier leurs besoins

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Une comparaison objective base sur des critres pertinents pour identifier les diffrences afin de pouvoir choisir la bonne technologie au bon besoin et au bon momentSolution

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MTHODOLOGIE DE COMPARAISON

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Historique

198019952010198920002015

Pourquoi lanalyse de lhistorique est important ?Comprendre l'ordre de l'apparition.Comprendre le besoin qui a invoqu cette notion.Comprendre le dfit de la cration de chaque notion.

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Connu / Non Connu known knownsknown unknownsunknown unknowns

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The image is from The new reality for Business Intelligence and Big Datahttp://archive.is/8BYNQ#selection-163.0-163.5411

Type de lanalyse

Analyse Ad-HocRequtes simple d'agregation en utilisant le systme de stockage oprationnelle (un seul rsultat)Analyse en BatchAnalyse seffectue sur une grande masse dinformation (plusieurs rsultats)Analyse Temps Rel Lanalyse seffectue sur des flux de donnes Analyse Hybride (Architecture Lambda)Combinaison entre lanalyse en batch et lanalyse temps rel

Taille de donnes

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Niveau de maturit de lanalyse

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The picture from Here http://timoelliott.com/blog/2013/02/gartnerbi-emea-2013-part-1-analytics-moves-to-the-core.html13

LES NOTIONS DE LINFORMATIQUE DCISIONNELLE

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Business Intelligence Elle dsigne : Les moyens, les outils et les mthodes qui permettent de collecter, consolider, modliser et restituer les donnes, matrielles ou immatrielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide la dcision et de permettre un dcideur davoir une vue densemble de lactivit traite.Linformatique dcisionnelle

BI

N

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Big Data Dsignent des ensembles de donnes :volumineux difficiles travailler avec des outils classiques de gestion de base de donnes ou de gestion de l'informationavec nouveaux ordres de grandeur concernent la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des donnes

Donnes massives

BI

BD

N

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Extraction de connaissances partir de donnes. A pour objet lextraction d'un savoir ou d'une connaissance partir de grandes quantits de donnes, par des mthodes automatiques ou semi-automatiques.

Data MiningFouille de donnes

BI

DM

BD

N

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Business Activity Monitoring Le BAM consiste en une solution dentreprise destine fournir en temps rel un rsum de la situation des activits mtiers aux responsables des oprations et la direction.permettre une raction au plus tt grce un systme d'alarmes en cas de drive et, dans le meilleur des cas, pouvoir agir de manire pro-active.Ces donnes sont souvent obtenues dans le contexte dun processus dentreprise modlis par des activits amont de modlisation de procdure d'entreprise (BPM)BAM

BI

BAM

DM

BD

N

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Balanced Scorecard vise mesurer les activits d'une entreprise en quatre perspectives principales : apprentissage, processus, clients et finances.Au pralable, la vision, les valeurs et la mission de l'entit doivent tre explicites, en vue de donner aux managers une comprhension globale de leur organisation. Le systme du management stratgique force les managers se concentrer sur les mtriques qui mnent au succs. Elles quilibrent la perspective financire avec les perspectives du client, du processus, et des employs.

Le tableau de bord prospectif (TBP)

BI

BS

BAM

DM

BD

N

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Machine Learningconcerne la conception, l'analyse, le dveloppement et l'implmentation de mthodes permettant une machine (au sens large) d'voluer par un processus systmatique, et ainsi de remplir des tches difficiles ou impossibles remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.un systme pilot par ordinateur (un robot ventuellement), ou assist par ordinateur, d'adapter ses analyses et ses comportements en rponse, en se fondant sur l'analyse de donnes empiriques provenant d'une base de donnes ou de capteurs.Apprentissage automatique

BI

ML

BS

BAM

DM

BD

N

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COMPARAISON

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Comparaison selon lhistorique

1958

1990

2002

1989

1997

BI

ML

BS

BAM

DM

BD

N

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Des Questions quon ne pose pas Des Questions quon poseDes choses qu'on sait qu'il existeDes choses qu'on ne sait pas qu'il existe

Comparaison selon le Connu et le non Connu

BI

ML

BS

BAM

DM

BD

N

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WHAT HAPPENED?WHY DID IT HAPPEN?WHAT WILL HAPPEN ?HOW WE MAKE IT HAPPEN ?

Hindsight InsightForesight

Comparaison selon le niveau de maturit de lanalyse

BI

ML

BS

BAM

DM

BD

N

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Taille de donnes Type de lanalyseRequte Ad-HocAnalyse en BatchAnalyse en Temps Rel Analyse Hybride

BI

ML

BS

BAM

DM

BD

N

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CONCLUSION

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....Ces technologies sont au service de dcideur pour l'aider prendre les bon choix au bon moment : Mais chacun a sa propre manire et vision qui doit etre prise en considration pour rpondre convenablement aux besoins.

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