1.4 COMPOSANTS D'UN SYSTEME DECISIONNEL
Un système décisionnel efficace se compose
généralement de plusieurs éléments :
1. Sources de données : Les
données brutes provenant de différentes sources qui alimenteront
le système.
2. Système d'intégration des
données : La manière dont les données sont
collectées, intégrées et nettoyées pour être
utilisées efficacement.
3. Base de données décisionnelle :
Un entrepôt de données (Data Warehouse) qui permet de
stocker et d'organiser les informations historiques et actuelles.
4. Outils d'analyse : Des outils permettant
de traiter et d'analyser les données (ex. : SQL, Python, R, Tableau,
Power BI).
5. Interface utilisateur : La plateforme
où les gestionnaires et responsables RH peuvent accéder aux
informations et visualiser les résultats des analyses (rapports,
graphiques, tableaux de bord).
1.5. LES FONCTIONNALITÉS D'UN SYSTÈME
DÉCISIONNEL
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? Collecte et stockage des données :
Le système recueille des données relatives aux
agents (par exemple, évaluations de performance, absences, formations
suivies).
? Traitement des données :
Il traite les données pour en extraire des informations
pertinentes sur la performance des agents.
? Analyse et visualisation des données :
Le système permet d'effectuer des analyses
statistiques, de générer des rapports et des graphiques
permettant aux responsables RH de mieux comprendre la performance des
agents.
? Prise de décision :
Sur la base des informations analysées, le
système fournit des recommandations ou alertes pour améliorer la
gestion des agents.
1.6 LES DIFFÉRENTS ÉLÉMENTS
CONSTITUTIFS DU SYSTÈME DÉCISIONNEL
1.6.1 Les sources de données :
Les sources de données sont souvent diverses et
variées et le but est de trouver des outils et en fin de les extraire,
de les nettoyer, de les transformer et de les mettre dans l'entrepôt de
données. Ces sources de données peuvent être de fichiers de
type Excel, des bases de données opérationnelles d'une entreprise
ou fichiers plats.
1.6.2 L'entrepôt de données :
Il est le coeur du système décisionnel et
demande une analyse profonde de la part de maitre d'ouvrage.
La conception d'un data Waterhouse diffère de la
conception d'une base de données relationnelles.
En effet, alors que les bases de données relationnelles
tendant le plus souvent à être normalisées, les bases des
données multidimensionnelles, elles sont normalisées en
respectant le modèle en étoile ou en flocon.7
7 Bertino E., Ferrari E., Guerrini G., Merlo I.,
"Extending the ODMG Object Model with Composite Objects", OOPSLA'98,
Vancouver (Canada), 1998, p.56
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