Modèle Logique de Données ou comment fonder ses connaissances sans jargon, par Michel Bruley, directeur marketing de Teradata France

mardi 12 février 2008

20080212_19 Les analyses n'ont jamais tenu un rôle aussi vital dans les entreprises, les pressions sur les coûts et les revenus, ainsi que le risques accrus lié aux affaires, rendent incontournable une vision intégrée de la performance des activités. De plus, les fusions et les acquisitions, l'essor de nouvelles technologies et, plus important encore, les changements au niveau des besoins et des attentes de la clientèle donnent naissance à un marché où le savoir, et principalement les connaissances sur les clients, procurent un avantage incontestable sur la concurrence.

La connaissance des clients est au cœur même de toute activité. Il s'agit de l'élément fondamental permettant d'identifier, d'acquérir, de fidéliser et de développer des clients à haute valeur qui soutiendront la croissance et la rentabilité. Il s'agit par exemple de savoir qui sont les clients les plus ou les moins rentables, qui doit être ciblé pour un nouveau produit ou un nouveau service, quelle est la tendance au niveau du nombre de comptes avec des factures impayées ou contestées, comment mesurer et analyser les activités à haut risque potentiel.

Pour répondre à ces questions clés que les sociétés qui réussissent se posent chaque jour, les entreprises bâtissent des entrepôts de données pour supporter leurs analyses.

Mais la construction de n'importe quelle structure, qu'il s'agisse d'une maison ou d'une activité commerciale, requiert un plan. Il en va de même pour la construction d'un entrepôt de données : il faut débuter par un plan pour poser les fondations d'analyses pertinentes. Le plan en question ici, c'est le modèle logique de données, qui définit l'organisation des données au sein de l'entrepôt de données. Il fournit une structure de stockage des données représentatives des activités de l'entreprise et il permet des analyses pour répondre aux questions clés évoquées plus haut, pour gérer les clients avec plus de précision, pour optimiser les opérations et pour anticiper les risques.

Le concept d'infocentre, ancêtre de l'entrepôt de données d'aujourd'hui, ayant maintenant près de 30 ans, différentes société ont tirés parti de leurs expériences pour proposer des modèles de données qui contiennent des structures souples, pour aborder l'ensemble des domaines de gestion d'une entreprise. Ces modèles logiques de données apportent bien plus qu'une feuille de route, ce sont des modèles de planification d'entreprise qui définissent les données à capturer dans l'entrepôt pour répondre aux questions sur les activité et produire les indicateurs en fonction des exigences du pilotage des opérations. Ces modèles prêts à l'emploi, peuvent faire gagner des semaines ou des mois dans le développement d'un entrepôt de données et épargner des ressources humaines et financières.

Un modèle logique de données doit regrouper par exemple, les informations capitales relatives au client, depuis tous les événements et les concepts relatifs aux comptes jusqu'à l'utilisation de produits, générer une compréhension globale de chaque client pour toutes les fonctions de l'entreprise. Il peut être conçu comme le dictionnaire de l'entreprise, une collection de termes et de références clairement définis pour chaque membre de l'organisation. Ainsi est obtenu un vocabulaire commun pour toute l'entreprise, ainsi est évité l'impasse des jargons métiers ou départementaux.

Grâce à un modèle logique de données, il est possible de construire plus vite et plus intelligemment, d'économiser des heures de développement, sans parler des euros, tout en réduisant le risque associé à la mise en œuvre d'un entrepôt de données. Et dans la mesure où le modèle adopte la troisième forme normale (3NF), il ne faut saisir les données qu'une seule fois. Cela réduit considérablement la redondance des données et signifie qu'il n'est pas nécessaire de réorganiser tout le modèle chaque fois qu'une nouvelle question importante pour l'activité doit être abordée.

Il convient d'utiliser le modèle logique de données comme un cadre pour la business intelligence, comme une première étape dans la pose des fondations d'un entrepôt de données robuste et flexible, fondations qui aideront à : fournir des données et des relations entre les données indispensables pour prendre de meilleures décisions, plus vite ; éviter de coûteuses modifications ; apporter discipline et structure à la tâche complexe que représente la mise en œuvre d'un entrepôt de données ; faciliter la communication entre les utilisateurs et les analystes informatiques.

Un modèle logique de données offre toute une série d'avantages parmi lesquels : une source unique d'informations qui repose sur des données détaillées pour des analyses approfondies ; la possibilité de décisions plus rapides et plus judicieuses sur la base d'analyses détaillées des performances à tous les niveaux de votre entreprise ; une représentation holistique des données de gestion qui contribuent à l'amélioration des pratiques et qui dégage des réserves pour les opportunités d'optimisation des activités ; une amélioration des capacités d'analyse et de la conformité aux réglementations ; une amélioration de la modélisation des données en garantissant d'avoir envisagé tous les domaines nécessaires avant de déployer l'entrepôt de données ; une perspective sur les activités dans plusieurs canaux.

Un modèle logique de données montre comment les mêmes données peuvent être utilisées pour exploiter différentes opportunités d'amélioration de l'activité dans divers secteurs de l'entreprise. Grâce au modèle logique de données il est possible d'identifier rapidement les données relatives à une opportunité d'amélioration particulière et de voir également dans quelle mesure l'entrepôt de données apporte de la valeur à l'activité via la fixation d'objectifs spécifiques, des analyses requises, des actions nécessaires et grâce aux résultats correspondants de chaque opportunité d'amélioration potentielle, depuis la réduction des coûts jusqu'à l'augmentation de la satisfaction de la clientèle.

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