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28 juin 2010. Conservatoire National des Arts et Métiers Centre régional de Dijon. Conception d’un entrepôt de données corrélant les effectifs en apprentissage et le suivi financier des centre de formation . Soutenance mémoire ingénieur CNAM en informatique par . Joachim PELLICIOLI. Plan. - PowerPoint PPT Presentation
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CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET MÉTIERS
CENTRE RÉGIONAL DE DIJON
Conception d’un entrepôt de données corrélant les effectifs en apprentissage et le suivi financier des centre de formation
28 juin 2010
Soutenance mémoire ingénieur CNAM en informatique par
Joachim PELLICIOLI
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PLAN Contexte du projet Rappel des concepts L’entrepôt de données pour les Conseils
régionaux ETL Le data mart effectifs Le data mart financier
Bilan et perspectives Point sur le déploiement Evolutions
Période d’échange
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CONTEXTE DU PROJET
4
CONTEXTE DU PROJET
Gestion de la formation et
de l’apprentissag
e RôleGestion des CFA Gestions des effectifs Gestion financière
[…]
5
CONTEXTE DU PROJET Analyse du besoin :
6
CONTEXTE DU PROJET Solution proposée :
Création d’un entrepôt de données pour le service de la formation et de l’apprentissage.
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RAPPEL DES CONCEPTS
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RAPPEL DES CONCEPTS
Entrepôt de données (Bill Inmon)
Orientées sujet Intégrées Non volatiles Historisées Résumées Processus d’aide à la décision
9
RAPPEL DES CONCEPTS
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RAPPEL DES CONCEPTS Le modèle en étoile
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RAPPEL DES CONCEPTS Modèle en flocon de neige
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RAPPEL DES CONCEPTS Modèle en constellation
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RAPPEL DES CONCEPTS
Caractéristiques OLAP OLTP
Orientation Multidimensionnelle Ligne
Utilisateur Base décisionnelle Base de production
Nombre d’utilisateurs Réduit Elevé
Accès Lecture Lecture et écriture
Type d’opération Analyse Mise à jour
Granularité d’analyse Globale Elémentaire
Quantité d’information échangée Importante Faible
Quantité d’information stockée Importante Faible
Longévité des données Historique En cours
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Scoping
RAPPEL DES CONCEPTS Drill Rotate Slicing Scoping
RotateSlicing
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L’ENTREPÔT DE DONNÉES POUR LES CONSEILS RÉGIONAUX
- - - - Analyse - - - -
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ENTREPÔT DE DONNÉESANALYSE
Mars 2009Etude
Avril 2009
Mai 2009
ETLJuin 2009
Juillet 2009
EffectifsAoût 2009
Septembre 2009
Financier
Octobre 2009
Novembre 2009
FinalisationDécembre 2009
Janvier 2010
Février 2010
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
ETL Entrepôt de données
Restitution des données
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
ETL Entrepôt de données
Restitution des données
Programme Ymag SQL Server BO XI
WebIntelligence
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
ETL Entrepôt de données
Restitution des données
Programme Ymag SQL Server BO XI
WebIntelligence
BO Designer
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Entrepôt de données
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Entrepôt de données
Effectifs FinancierDépense théorique
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Entrepôt de données
Effectifs FinancierDépense théorique
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Méthodologie de conception d’un data mart
Gestion des dimensions : axes d’analyses. Gestion des faits : portefeuille
d’indicateurs. Représentation graphique : modélisation.
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Axe d’analyse : Nom de l’axe d’analyse
Description Description détaillée de l’axe d’analyse. Nous le replaçons dans le
contexte et nous précisons le rôle de celui-ci.
Comptage Estimation ou nombre réel d’occurrences chargées dans la dimension.
Attributs
Nom de l’attribut 1 Description : Description de l’attribut, explication métier.
Source de données : Définition de l’emplacement d’origine de cette
information.
Type de données : Type de données de l’attribut (entier, chaine de
caractères, …).
Règle de calcul : Règle de calcul pour créer l’attribut de la
dimension (condition, concaténation, …).
Contrainte : Contrainte imposée au chargement de l’attribut
dans la dimension.
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Indicateur : Nom de l’indicateur
Description Nous décrivons précisément à quoi correspond notre indicateur. Nous donnons
également son contexte et la notion qu’il véhicule, l’échelle de grandeur
utilisée….
Règles de calcul Dans cette partie nous détaillons la formule de calcul qui a permis d’obtenir
notre indicateur (agrégation, prorata, ….).
Type de données Type de données de l’indicateur. En règle générale un fait est un élément
numérique. Nous pourrons préciser si nous travaillons en entier, en réel et avec
quelle précision.
Fonction d’agrégation Fonction utilisée pour restituer notre indicateur (rappel : un indicateur est un
fait additif, nous pourrons par exemple l’indiquer par la commande SQL
« SUM »).
Unité de mesure Quelle est l’unité de mesure de notre indicateur (métrique, monétaire, nombre,
….).
Source de données Indique la provenance de l’information source qui nous a permis de créer
l’indicateur du data warehouse.
Contraintes Contrainte imposée lors du chargement de l’indicateur dans la table des faits.
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Etapes
- Sélection d’une activité à analyser.
- Collecte des informations de dimensions et création des axes d’analyse.
- Recherche des hiérarchies et formalisation.
- Création du portefeuille d’indicateurs.
- Création d’un modèle en étoile mettant en relation les dimensions avec les faits.
- Maquettage (rapports et tableaux de bord)
- Présentation aux clients pour validation.
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L’ENTREPÔT DE DONNÉES POUR LES CONSEILS RÉGIONAUX
- - - - ETL - - - -
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ENTREPÔT DE DONNÉESETL Problématique
ETL à déployer dans X Conseils régionaux Intégration de données SQL Serveur Intégration de données autres
Traitement automatique Suivi des traitements
Modification de la structure de l’entrepôt de données
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ENTREPÔT DE DONNÉESETL
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ENTREPÔT DE DONNÉESETL
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L’ENTREPÔT DE DONNÉES POUR LES CONSEILS RÉGIONAUX
- - - - Effectifs - - - -
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ENTREPÔT DE DONNÉESEFFECTIFS Table des faits sans fait
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ENTREPÔT DE DONNÉESEFFECTIFS
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ENTREPÔT DE DONNÉESEFFECTIFS Exemple de restitution
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ENTREPÔT DE DONNÉESEFFECTIFS Exemples de questions
Obtenir les noms des dix CFA ayant le plus gros pourcentage des effectifs féminins dans les métiers du bois (technicien constructeur bois, charpentier, scieur, …).
Obtenir la répartition des apprentis handicapés par département.
Obtenir la liste des diplômes qui ont subi le plus fort taux de croissance durant trois années consécutives.
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L’ENTREPÔT DE DONNÉES POUR LES CONSEILS RÉGIONAUX
- - - - Financier - - - -
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ENTREPÔT DE DONNÉES ANALYSE
Entrepôt de données
Effectifs Financier
Comptes généraux
Frais de personnel
Taxe d’apprentissag
eDépense théorique
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ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
Information à mettre en valeur
Contrôle de l’évolution des budgets Données agrégées pour analyse Recherche d’anomalies …
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ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
Mise en place
Sur le principe évoqué en analyse Recherche des dimensions et hiérarchies Recherche des indicateurs Création des data marts et maquettes …
+ expérience du data mart effectifs
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ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER Problématique
Toutes les Régions ne travaillent pas avec la même finesse des données.
Solution Intégration des données au plus bas niveau
Données détaillées pour certaines Régions Données automatiquement agrégées pour les autres.
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ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
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ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
Indicateurs
Comptes généraux : débit, crédit, budget, …. Frais de personnel : salaires, charges, ETP, … Taxe d’apprentissage : réalisé, budget Dépense théorique : heures, dépenses,
subventions, ….
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ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
44
ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
45
ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
46
ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
47
ENTREPÔT DE DONNÉESFINANCIER
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BILAN ET PERSPECTIVES
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BILAN ET PERSPECTIVES Points sur les évolutions :
Demande d’évolution / amélioration 24 demandes 15 acceptées 5 en projets 4 refusées
Ajouts : 1 nouvel indicateur 2 nouvelles dimensions 7 nouveaux filtres
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IMPLANTATION FIN 2009
Effectifs : 20 101 Centres : 67 Budget : 89 000 000 €
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IMPLANTATION MI 2010
Effectifs : 77 572 Centres : 191 Budget : 271 000 000 €
52
IMPLANTATION FIN 2010
Effectifs : 229 193 Centres : 649 Budget : 958 000 000 €
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PERSPECTIVES Amélioration de l’existant
Ajout d’indicateurs, de dimensions, de filtres. Ajout de nouveaux data marts
Enquête résultat aux examens …
Ouverture Ajout d’un data mart sur la gestion des primes
aux employeurs (WinCRPrimes).
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PÉRIODE D’ÉCHANGE