La gestion de projet autour du décisionnel

1. La gestion de projet autour du décisionnel Mercredi 22 Janvier 2014 Intervenant : Cécile LECLERCQ

2. Sommaire • Introduction (5mn) • Qui suis-je ? • Déroulement de l’intervention • La Genèse du décisionnel (30mn) • Dans la vraie Vie … (45mn) • Qui est SwissLife & ses enjeux • Le décisionnel chez SwissLife • Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé • Pour aller plus loin -- • Autres Applications du décisionnel selon le secteur d’activité (10mn) • Gestion de projet décisionnel – ce qui diffère de la gestion de projet ‘classique’ (10mn) • Echanges (15 mn)

3. Introduction • Qui suis-je ? • Déroulement de l’intervention • Interactif – ne pas attendre la fin pour poser des questions. 3

4. Avant le Décisionnel … Sys. d’Info. Développeur Utilisateur Les cartes perforées ont été utilisées jusque dans les années 80’s…. La compilation de programme 4

5. Puis vient l’infocentre 70’s – 80’s …. • Définition : Un infocentre consistait à dupliquer simplement la base de données de l’ordinateur Central (MainFrame). Les Utilisateurs ont accès via des terminaux passifs aux informations tout en disposant de la puissance du Terminal Central. 5

6. L’Entrepôt de Données (ou Datawarehouse) – 90’s (1) • En quelques mots : • C’est l’ensemble des moyens, outils et méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer des données matérielles ou immatérielles, d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d’entreprise d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée. • Ce type d’application utilise en règle générale un entrepôt de données pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes (SIO) et fait appel à des traitements par lots pour la collecte de ces informations. 6

7. Data Warehouse DWH Base de Collecte DWT Base de données. Base d’extraction ODS Prestation Contrat Intégration des informations Normalisation des données Passerelle (VM Linux) Apporteur OrdonnancementpourautomatisationdesTRT Analyses Restitution L’Entrepôt de Données (ou Datawarehouse) – 90’s (2) Zoom sur l’alimentation XRDJ CFT Traitement Traitement Traitement Traitement Traitement Traitement Traitement DTM SANTE CFT DTM VIE LALDT001 CFT … SSTDT001 Restitution des informations Personne LGLDT001 DTM Transverses Staging Garantie LGLDT001 DTM …. 7

8. L’Entrepôt de Données (ou Datawarehouse) – 90’s (3) Zoom sur l’alimentation 8

9. L’Entrepôt de Données (ou Datawarehouse) Zoom sur l’utilisation – On suit le passé Cockpit Décisionnel : Permet d’avoir une vision synthétique sur un sujet Entreprise a un instant T. • Etat des Lieux • Détection d’anomalies • Comparatif • Vérification projections • …. 9

10. L’Entrepôt de Données (ou Datawarehouse) Zoom sur l’utilisation – On apprend du passé Datamining (ou Connaissance Client) : a pour objet l’extraction d'un savoirou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Exemple de Datamining dans l’assurance des personnes : Etude autour de la Santé du Client permet d’adapter l’offre de Mutuelle (contrat / garanties). Ensemble de données Personnelles & environnementales : - Région - Âge - Antécédents Familiaux - CSP - Activités Physiques - Contexte économiques - Qualité de soin des hôpitaux… …. 10

11. L’Entrepôt de Données (ou Datawarehouse) Zoom sur l’utilisation – On prédit l’avenir Analyse prédictive : englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des évènements futurs.  Détection des Risques & opportunités (autrement dit Risque Client) Utilisation : - Service Financier (Actuariat / Assurance/ Banque / Organisme Financiers) - Tourisme - Industrie Pharmaceutique - Bourse - …. On sait pour vous vos envies futures !  Création du Besoin Model de Régression Linéaire. 11

12. & demain … c’est aujourd’hui : Big Data Big Data : des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information. Le Big Data s'accompagne du développement d'applications à visée analytique, qui traitent les données pour en tirer du sens. Ces analyses sont appelées Big Analytics . Elles portent sur des données quantitatives complexes avec des méthodes de calcul distribué. La Qualité de la Donnée ? & l’étique dans tout cela ? 12

13. Dans la vraie Vie … SwissLife : Spécialiste en assurance des personnes. Swiss Life est un des acteurs majeurs sur les marchés de l’assurance patrimoniale en vie et retraite et de l’assurance santé et prévoyance. En parallèle SwissLife a développé une Banque Privée pour ces Clients Premium Stratégie : 13

14. Décisionnel chez SwissLife … RoadMap DB2 Stockage Restitutions Utilisateurs Appliance Harry - Requêteur Portefeuille JDBC CFT Experts SAS Env.20 utilisateurs DB2 / VSAM XRDJ Copie des Fichiers Plats DB2 DTM MKT DTM VIE Requêtes ADHOC Access – Gestion Fichiers Plats Staging Harry - Client Lourd Experts Harry Env. 200 utilisateurs Traitements COBOL Traitements COBOL/TELON DB2 Informationnel Incentives GesCial DB2 informationnel Infocentre Harry BDD Heads Fichiers Plats Fichiers Plats CFT Env. 500 Agents Env. 350 Apporteurs salariés Traitements COBOL/TELON Administratifs Espace Client

15. Schéma du Cycle de vie Dimensionnel (R.kimball)… Gestion d’un projet décisionnel chez SwissLife : Définition des besoins de l’entreprise Définition de l’architecture technique Installation & sélection des produits Modélisation dimensionnelle Conception du Modèle physique Conception & développement de la zone de préparation des données Déploiement Maintenance & croissance Planif. du projet Spécification de l’application utilisateur Développement de l’application utilisateur (20%) Mais la Recette dans tout cela ??? 40 % du temps d’un projet décisionnel Gestion du Projet (15%) 15

16. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Planif. du projet Principales difficultés : Interlocuteurs Multiples ayant des objectifs différents. Qui fait quoi ? Les applications métiers ou DaTaMart (si c’est le but du projet) Les chantiers transverses 16 16

17. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Planif. du projet 17

18. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Définition des besoins de l’entreprise • Lors de l’Etude d’Opportunité du Projet : • SLPS est assureur (ou réassureur) d’une large gamme de produits individuels et collectifs en Prévoyance et en Santé. Ces produits sont : • gérés soit en propre soit en délégation ; • distribués soit en propre via des réseaux d’agents ou des réseaux captifs soit par des courtiers et des courtiers grossistesen Santé. • Gestion de multitude de sources de données pour la plupart non homogènes. • Absence de centralisation des informations dans un référentiel unique • Impossibilité d’obtenir simplement une vision consolidée et transverse des activités Prévoyance et Santé. • Enjeux : • Réaliser un état des lieux de la direction de la Santé • Proposer un entrepôt de données UNIFIE permettant de réaliser des analyses du portefeuille Client Santé Individuel et Collective quelque soit l’origine de la donnée. • Reprise / Suppression à Moyen/Long Terme des Applications maintenues par la MOA au profit de l’entrepôt. • Enjeux suite à l’ANI du 11 janvier 2013. • Concentrer l’assurance santé individuelle sur les cibles TNS, Seniors et Prévoyance (SLPI) • Prendre des parts de marché sur l’assurance santé collective • Concevoir des extensions d’offres pour le salarié (sur-complémentaire) et sa famille (couverture des ayants-droits) • Développer la cible TPE/PME avec la Multirisque pour les Professionnels et le dommage • Poursuivre le développement de SwissLife en Assurance vie en se concentrant sur les cibles TPE/PME, TNS et Seniors 18 18

19. De la 1ère Itération à la 42ème… & c’est pas fini Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Modélisation dimensionnelle Conception du Modèle physique Principales difficultés : Pour quoi faire aujourd’hui ? Demain ? Pour qui ? Sous quel angle ?

20. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Définition de l’architecture technique Installation & sélection des produits Principale difficulté : ‘tailler’ une architecture pour l’avenir & évolutive

21. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Mais la Recette dans tout cela ??? 40 % du temps d’un projet décisionnel Principales difficultés : Retrouver les petits du départ (SIO SID) Robustesse de la Solution Cinématique & Tests doivent être préparés le lus en amont possible Montée Charge 21

22. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Conception & développement de la zone de préparation des données Déploiement Principales difficultés MOE : Thésaurus – Uniformisation des données Ordonnancement / articulation entre chaque système 22

23. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Conception & développement de la zone de préparation des données Déploiement Principales difficultés MOE: Thésaurus – Uniformisation des données Ordonnancement / articulation entre chaque système Gestion des alertes …. 23

24. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Conception & développement de la zone de préparation des données Déploiement Principales difficultés MOA : Formation / Adhérence à l’outil La conduite du changement est souvent mésestimée lors des déploiements alors qu’elle est primordiale pour sa réussite en termes d’appropriation de l’ENT d’une part, et de fort développement des usages d’autre part. • Les personnes en phase de déni ou de résistance vis-à-vis du changement induit par l’ENT ne peuvent que difficilement contribuer efficacement à la mise en œuvre du projet. 24

25. Exemple de la mise en œuvre d’un entrepôt décisionnel : DWH  DTM Santé Maintenance & croissance Principales difficultés : Indicateurs de Performances Comment intégrer des nouveaux Métiers sans dégrader le système actuel Respect du PAC élaboré en début de projet. 25

26. Pour aller plus loin --- DWH vs DTM .

27. Autres Applications du décisionnel selon le secteur d’activité • Système Bancaire : • Croisement entre la nature des dépenses de CB & les informations personnelles du client • possibilité de proposer des placements en fonction des tranches de vie • Grande distribution : • croisement des stocks & des tickets de caisses  optimisation des rayons. • croisement vente & placement des marchandises sur étalage • location du niveau du rayon au m² • Industrie : • croisement SIRH (accident du travail) & SIPrévention (calcul des ‘presque’ accidents) • mise en place de normes & règles dans les équipes. • Internet : • historique des sites visitées • proposition de pop’up Publicités en relation avec vos dernières recherches • Réseau Sociaux : • Reconstitution de votre Vie & Environnement 27

28. Gestion de projet décisionnel vs Gestion de projet ‘classique’ • Nombre d’acteurs important ayant un langage propre à leur métier • Complexité de l’architecture Aspect beaucoup plus important que dans un applicatif de production fermé ; • Ergonomie de l’interface homme-machine / temps de réponse et la qualité de l’information  partie intégrante de la spécification fonctionnelle • Le cycle de vie itératif est obligatoire en matière décisionnelle. Pas de spécifications fonctionnelles figées – qui ne viendront sans doute jamais – avant de commencer le développement • un SID réussi, n’atteint jamais ses objectifs. • Plus le système est utilisé, plus les objectifs changent. • Il faut toujours prévoir une part d’évolutivité : • Nombre d’utilisateurs / les volumes de données • les services offerts changent et se diversifient / les sources de données aussi • le changement de stratégies ….

29. Conclusion • Gestion de Projet décisionnel ou pas • Du bon sens • De la rigueur • De l’énergie

30. Echanges

31. Etat des Lieux Système Santé –Fin Etude Opportunité

32. Révision Périmètre du Projet suite à l’ANI