Identifier les besoins pour réussir la création d’un data warehouse

Un data warehouse apporte un avantage compétitif certain “, affirme avec enthousiasme Didier Cartraud, directeur des études et du développement informatique au laboratoire Janssen-Cilag. “L’installation d’un data warehouse se gère différemment de celle d’un progiciel intégré, pour lequel une vue d’ensemble de la gestion est nécessaire. Dans le premier cas, les utilisateurs ont du mal à définir leurs besoins de façon abstraite. Nous avons trouvé la seule solution pour raccourcir les délais du projet : nous avons commencé petit, monté une première solution et nous l’avons agrandie au fur et à mesure des desiderata. ” Janssen-Cilag doit exploiter un grand nombre de données externes. Le data warehouse devait donc rassembler des informations de différentes provenances (progiciel R/3 de SAP, fichiers externes, logiciel de ressources humaines, etc. ).Même son de cloche chez Seliance, une start-up parisienne où l’usage du data warehouse est destiné aussi bien à l’entreprise qu’à ses clients. “Pour accélérer la mise en place d’un data warehouse, il n’y a pas de recette miracle, reconnaît Éric Richard, directeur informatique de Seliance. La difficulté majeure consiste à identifier les besoins des différentes cibles chez les acheteurs et chez les fournisseurs, puis à définir des indicateurs en conséquence. Mais c’est aussi l’étape principale.”Cette filiale du Crédit Lyon-nais fournit une place de marché où les entreprises peuvent acheter des fournitures de bureau, mais aussi disposer de services à valeur ajoutée, tels que le paiement unique ou l’accès au data warehouse pour les clients et les fournisseurs. Des visualisations différenciées par produit des commandes et des ventes sur plusieurs périodes sont autant de services proposés en ligne. Chez Janssen-Cilag, la mise en place a débuté au début 2000. En trois mois, l’équipe de Didier Cartraud a cerné les besoins des utilisateurs, étudié l’offre des éditeurs et choisi ses produits. L’entreprise a retenu Power-Center d’Informatica, chargé d’alimenter le data warehouse depuis R/3 et les fichiers externes, vers Essbase, le SGBD multidimensionnel d’Hype-rion. La première ma-quette de ce système décisionnel, livrée en avril 2000, comprenait des tableaux de vente sur un produit. Dès juillet dernier, 200 personnes pouvaient consulter l’état des ventes.

Dans l’ensemble, les résultats sont très satisfaisants

Seliance, pour sa part, a choisi l’outil d’alimentation DataStage d’Ascential, qui alimente une base Oracle8i conçue à partir d’un modèle en étoile. C’est Webi de Business Objects qui est l’outil de restitution des données. “Nous avons réduit les risques en prenant des produits qui s’interconnectent parfaitement “, précise Éric Richard. Six mois se sont écoulés entre les études préliminaires et l’ouverture de la place de marché. Loin d’avoir rencontré des problèmes, Éric Richard a connu une bonne surprise :“Les éditeurs disent vrai : leurs produits fonctionnent très bien et respectent les standards d’Internet, ce qui était indispensable à une réelle intégration dans le site.” Même remarque chez Janssen-Cilag : “ Nous avons eu quelques problèmes de prise en main, mais nous avons évité les principaux pièges qui consistaient à partir sur un grand nombre d’indicateurs qui risquaient d’être inutilisés. Nous en avons pris une vingtaine, le chiffre d’affaires, les parts de marché, le nombre d’unités vendues, et tout s’est bien passé “, conclut-il.

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