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L’analyse décisionnelle dans Excel avec PowerPivot

Data - Par Andrew J. Brust - Publié le 20 décembre 2011
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Le nouveau composant de SQL Server 2008 R2 apporte aux utilisateurs l’autonomie indispensable pour configurer la fonctionnalité d’analyse décisionnelle dans Excel sans pour autant déposséder les informaticiens de la maîtrise de ce processus.

Ce dossier est issu de notre publication IT Pro Magazine (03/11). Pour consulter les schémas et illustrations associés, rendez-vous dans le club abonnés.

Nouveau produit d’analyse en libre-service de Microsoft, PowerPivot vise à instaurer la paix entre les informaticiens et les utilisateurs d’Excel. PowerPivot est un composant de SQL Server 2008 R2 qui fonctionne avec Excel 2010 et SharePoint Server 2010. Il a pour but de réaliser ce qui auparavant était impossible : fournir aux utilisateurs avancés de véritables fonctions d’analyse décisionnelle (BI ou Business Intelligence) exploitant les possibilités d’analyse des données d’Excel, sans les risques et problèmes de contrôle habituellement associés.

Dans l’univers informatique, Excel est sans conteste un outil servant à l’analyse de données. Peu importe le nombre d’informaticiens ou spécialistes de l’analyse décisionnelle souhaitant qu’il en soit autrement, la réalité est que ce phénomène ne disparaîtra probablement jamais. Evidemment, la gestion des données dans un tableur comporte sa part d’inefficacité et de risque, mais les utilisateurs se sentent à leur aise avec Excel.

L’autonomie des utilisateurs est une bonne chose, ce qui n’est pas le cas du chaos. La question avec Excel dans de nombreuses structures est de savoir si les utilisateurs peuvent s’en servir comme outil de modélisation et d’analyse, tout en évitant de créer des solutions de type « spreadmart » (autrement dit, des data mart hébergés dans un tableur).

Pour répondre à cette question, passons en revue les problèmes fréquents introduits par les solutions de spreadmart. Cette approche n’a rien d’optimale et elle est parfois carrément dangereuse pour un certain nombre de raisons :

• Une fois les données importées dans des feuilles de calcul, elles ne sont généralement pas rafraîchies ou mises à jour, ce qui aboutit à des rapports et analyses statiques et obsolètes ou à des mises à jour manuelles fastidieuses et génératrices d’erreurs.

• Le « déploiement » de spreadmarts prend habituellement la forme de pièces jointes de courriers électroniques, ce qui est inefficace et risqué.

• Chaque utilisateur possède une copie privée du spreadmart, avec la possibilité de modifier ses données, d’où un risque de publier des résultats incorrects et d’aboutir à des situations préjudiciables.

• Si les requêtes du spreadmart doivent être modifiées au-delà de leur configuration initiale, les performances peuvent en pâtir fortement. Excel est un client de base de données correct, mais il ne s’agit pas d’un moteur de base de données et encore moins d’un moteur OLAP (Online Analytical Processing) ou d’un moteur BI.

• Si quelqu’un dans une unité fonctionnelle conçoit une bonne solution d’analyse basée sur un tableur, celle-ci peut devenir populaire, voire incontournable pour l’entreprise et nécessiter une refonte au moyen d’une technologie BI formelle. Mais si les informaticiens n’ont pas connaissance d’une telle solution, ils ne peuvent pas intervenir pour une implémentation digne de ce nom.
 

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