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Les sept changements indispensables pour sauver votre SI décisionnel

Le décisionnel et les idées reçues font bon ménage. Joseph Glorieux, directeur général d’Octo Technology Suisse, explique comment faire et par quoi commencer, notamment pour la qualité des données, les cas d'usage, les tests, le datawarehouse, les approches liées au Big Data ou le reporting.

« Aujourd’hui les projets décisionnels et big data restent des sujets très importants pour les DSI, d’autant plus qu’ils représentent souvent une part importante de leur budget », observe Joseph Glorieux. « Malgré cela, il reste très difficile d’obtenir des preuves de retour sur investissement sur ces architectures. Par ailleurs, la satisfaction des utilisateurs demeure un peu un mythe. » Une fois ce constat posé, la nécessité de changer relève de l’évidence. Néanmoins, cela implique d’affronter un certain nombre d’a priori et d’idées reçues.

S’adapter ou mourir

Selon Joseph Glorieux, « les fondements des architectures utilisées aujourd’hui ont vingt ans. » Pourtant, alors que le mainframe s’est adapté pour survivre, les systèmes décisionnels restent, pour la plupart, basés sur des concepts devenus obsolètes. Ainsi, les entreprises se retrouvent face à un mille-feuille décisionnel qui mêle couches physiques, datawarehouses, datamarts, ETL (Extract Transform Load), ODS (Operating Data Store), staging areas, systèmes d’archivage, etc. On ne sait plus ce qui reste pertinent ou pas.

L’archivage, par exemple, date d’une époque où le stockage coûtait trop cher pour garder toutes les données en ligne, alors même que, dans le domaine décisionnel, les utilisateurs souhaitent mener des analyses sur les plus grosses bases possibles. De la même façon, les datamarts ont été imaginés pour répondre à des problèmes de performance et de présentation des données, en proposant une vue plus « métier ». Cependant, les contraintes qui ont présidé à leur apparition sont en train de disparaître avec les approches actuelles.

Un autre parti pris courant concerne la fraîcheur des données. Souvent, les systèmes décisionnels accèdent au mieux à celles de la veille, d’une part pour ne pas surcharger les systèmes opérationnels et, d’autre part, car ils doivent attendre que les données soient réconciliées. Or, aujourd’hui, les systèmes d’information sont de plus en plus orientés services et savent transmettre des événements en temps réel, ce qui peut être utilisé dans certains cas où les données doivent être les plus fraîches possibles.

Par où commencer ?
  • Envisager les approches de type « commodity storage », souvent associées aux projets Hadoop, permettant d’avoir un espace de stockage moins onéreux et en ligne.
  • Tester les solutions in memory, qui changent considérablement le point de vue sur les performances.
  • Attaquer directement les systèmes de production en s’appuyant sur une approche de virtualisation complète.
  • S’appuyer sur des middlewares pour permettre au système décisionnel de consommer des services et ’actualiser certaines données au fil de l’eau.

 

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Aurélie Chandèze

Aurélie Chandèze

Titulaire de deux masters en informatique et en sciences de l’information, Aurélie Chandèze a débuté en tant que journaliste IT. Après avoir été analyste chez Yphise puis consultante chez Acadys, elle a rejoint Best Practices fin 2009.

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