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UE19 Business Intelligence

En pratique

  • Cette unité d'enseignement (UE) articule 1 activité d'apprentissage :
    • Business Intelligence
  • En 2025-2026, elle s'organise au premier quadrimestre et couvre 4 crédits (ECTS).
  • L'enseignement est principalement centralisé dans le campus : Département Informatique
  • Cette UE est remédiable d'une session à l'autre
  • Modalités d'enseignement
    • Auditoire
    • en autonomie

Activité d’apprentissage

Les finalités de l'UE

Cette UE vise à combler le fossé entre la donnée technique brute et la décision stratégique. Elle développe la compétence métier essentielle consistant à piloter la performance d'une organisation par la donnée.

Les étudiant·es apprendront à traduire une question business en une solution analytique complète : de la modélisation des données pour l'analyse (DataMarts, Cubes OLAP) à la création de tableaux de bord interactifs qui communiquent des insights clairs (Data Storytelling).

L'UE prépare ainsi aux métiers de l'informatique décisionnelle, où la capacité à transformer les données en une aide à la décision est primordiale.

Les contenus de l'UE

L'UE aborde le processus complet de l'informatique décisionnelle (Business Intelligence), depuis la définition d'une stratégie jusqu'à la communication des résultats. Les contenus sont structurés autour de quatre grands axes :

  1. Stratégie et pilotage par la donnée :
    Cette partie pose les fondations conceptuelles de la BI. Elle explore comment transformer les objectifs d'une entreprise en indicateurs de performance clés (KPI) et comment les tableaux de bord permettent de piloter l'activité. L'accent est mis sur la prise de décision éclairée par les données (data-driven decision making).

  2. Modélisation et analyse multidimensionnelle :
    Au cœur technique du cours, cette section traite de la préparation et de la structuration des données pour l'analyse. Sont abordés la conception d'entrepôts de données spécialisés (DataMarts) selon le schéma en étoile, ainsi que la construction de Cubes OLAP. L'étudiant·e apprend à manipuler ces structures pour explorer les données sous de multiples angles (opérations de Drill-down, Slice, Dice).

  3. Visualisation de données et communication (Data Storytelling) :
    Ce volet se concentre sur la restitution des analyses. Il couvre les principes fondamentaux de la data visualisation pour créer des graphiques et des rapports clairs et percutants. À travers l'utilisation d'outils de BI modernes, l'objectif est d'apprendre à raconter une histoire avec les données pour guider l'audience vers des conclusions exploitables.

  4. Gouvernance, éthique et tendances :
    Enfin, l'UE aborde les enjeux professionnels qui encadrent la pratique de la BI. Les thèmes de la gouvernance, de la qualité et de la sécurité des données sont traités. Une ouverture est également faite sur les évolutions du domaine, comme la Self-Service BI et l'impact de l'intelligence artificielle sur l'analyse de données.

Les acquis d'apprentissage visés par l'UE

Au terme de cette UE, l'étudiant·e sera capable de :

  • Traduire un besoin métier en indicateurs de performance clés (KPI) pertinents et expliquer la place de la Business Intelligence dans une stratégie d'entreprise.
  • Concevoir le schéma en étoile d'un DataMart pour répondre à des questions analytiques spécifiques, en justifiant le choix des tables de faits et de dimensions.
  • Mettre en œuvre un cube OLAP fonctionnel à partir d'un DataMart, en définissant correctement ses dimensions, ses hiérarchies et ses mesures.
  • Interroger un cube OLAP en utilisant les opérations d'analyse multidimensionnelle (Slice, Dice, Drill-down) pour explorer un jeu de données et en extraire des informations.
  • Concevoir et réaliser un tableau de bord interactif qui traduit des données complexes en visualisations claires et pertinentes, en appliquant les principes fondamentaux de la communication visuelle.
  • Identifier les enjeux liés à la gouvernance, la sécurité, la qualité et l'éthique des données dans le cadre d'un projet décisionnel.

Les méthodes d'enseignement-apprentissage

Cette UE est structurée selon une alternance progressive entre des cours théoriques et des ateliers pratiques en laboratoire. Chaque concept fondamental introduit en théorie est immédiatement mis en œuvre et expérimenté lors des séances de laboratoire qui suivent, permettant ainsi un ancrage solide des compétences.

Le déroulement de l'UE suit le fil rouge d'un projet intégrateur qui se construit étape par étape tout au long du quadrimestre. L'étudiant·e vivra le cycle complet d'un projet de Business Intelligence :

  1. Phase d'analyse et de conception : À partir d'un besoin métier et d'une base de données brute, les étudiant·es conçoivent sur papier le modèle de données analytique (DataMart).

  2. Phase d'implémentation technique : Le modèle conçu est ensuite implémenté dans un système de gestion de bases de données, puis transformé en un cube OLAP fonctionnel à l'aide d'outils professionnels.

  3. Phase de restitution et de communication : Finalement, ce cube est utilisé comme source de données pour construire un tableau de bord interactif complet, destiné à un·e utilisateur·rice final·e.

Les cours théoriques, de type ex-cathedra, posent le cadre conceptuel et stratégique, illustrés par des études de cas concrètes. Les ateliers pratiques dirigés, quant à eux, permettent de se confronter directement aux outils du métier et de traduire la théorie en une solution technique et visuelle tangible.

Engagement attendu de la part de l'étudiant.e

La réussite dans cette UE repose sur une approche progressive et continue, car les modules sont interdépendants et se construisent les uns sur les autres. Un retard pris dans une étape compromettra la suite du projet.

Pour réussir, il est vivement conseillé d'adopter les stratégies suivantes :

  • Considérer les laboratoires comme un projet unique : Ne voyez pas les laboratoires comme des exercices isolés, mais comme les maillons d'une seule et même chaîne. La finalisation de chaque étape pratique dans les temps est impérative pour pouvoir aborder la suivante. Une participation assidue aux séances de laboratoire est donc fondamentale.

  • Faire activement le lien entre théorie et pratique : Les concepts théoriques (schéma en étoile, cube OLAP, etc.) ne sont pas de la simple matière d'examen ; ils sont le "pourquoi" derrière le "comment" des laboratoires. Nous vous conseillons, avant chaque séance pratique, de relire la théorie associée pour guider vos actions et donner du sens à vos manipulations techniques.

  • Adopter une posture de "résolveur de problèmes" : L'objectif de la BI n'est pas de maîtriser un outil, mais de répondre à une question business. Tout au long du projet, gardez à l'esprit l'utilisateur final. Posez-vous des questions telles que : "Cette visualisation est-elle claire ?", "Mon tableau de bord répond-il efficacement à la question initiale ?".

  • Pratiquer au-delà des heures de cours : La maîtrise des outils de BI demande une pratique régulière. Nous vous encourageons à expérimenter, à refaire les manipulations, et même à explorer de petits jeux de données personnels. Cette curiosité et cette exercisation autonome sont les clés pour acquérir une véritable aisance.

Oral

Cette épreuve présente des modalités similaires pour toutes les sessions. Elle est organisée durant la session. Il s'agit d'un examen. Cette épreuve est individuelle. Concrètement, l'épreuve repose sur une formulation écrite, une formulation orale, une réalisation par mise en pratique. L'épreuve repose sur des réponses longues, formulations personnelles. Elle se déroule avec un support (à projeter). La correction de cette épreuve est assurée par validation d'un.e enseignant.e.

Règles de l’UE

Quels sont les supports et matériels de cours indispensables ?

Supports et matériels de cours

L'ensemble des ressources officielles et nécessaires pour suivre l'UE est centralisé sur la plateforme HELMo Learn. L'étudiant·e y trouvera :

  • Les diapositives (slides) du cours : Elles constituent la synthèse de la matière théorique vue en classe et la référence principale pour l'étude.

  • Les énoncés des laboratoires et du projet final

Ressources complémentaires et autonomie

Le cours s'appuie sur l'utilisation d'outils professionnels (SGBD, outils de BI, etc.). La maîtrise de ces outils va au-delà des exemples vus en classe. Il est donc attendu de l'étudiant·e qu'il ou elle fasse preuve de proactivité en consultant régulièrement :

  • La documentation officielle des logiciels utilisés.

  • Les ressources en ligne pertinentes (articles, tutoriels, forums).

Comment la note globale de l’UE est-elle déterminée ?

Explication de la pondération des différentes épreuves

L'évaluation de cette UE repose sur une épreuve unique qui détermine 100% de la note finale. Il s'agit d'un examen oral individuel organisé durant la session d'examens.

Support et nature de l'évaluation

Cet examen oral prend appui sur le projet intégrateur réalisé par l'étudiant·e tout au long du quadrimestre. Il est impératif que l'ensemble de la chaîne BI (du DataMart au tableau de bord final) soit finalisée et fonctionnelle pour l'examen.

L'épreuve est à la fois pratique et théorique. Elle ne consiste pas uniquement en une présentation du résultat final, mais en une défense complète du travail accompli.

Déroulement de l'examen

Durant l'oral, l'étudiant·e devra :

  1. Démontrer le bon fonctionnement de sa solution BI, en naviguant dans le tableau de bord et en prouvant que les données sont correctement traitées depuis la source jusqu'à la visualisation.

  2. Justifier ses choix techniques et conceptuels en répondant aux questions de l'enseignant·e. Ces questions viseront à vérifier que les concepts théoriques vus au cours sont acquis et ont été correctement appliqués au projet.

La note finale évaluera donc conjointement la qualité de la réalisation technique et la capacité de l'étudiant·e à expliquer et maîtriser les concepts sous-jacents à son travail.

Seconde session

Les modalités sont identiques à la première session. L'évaluation consiste en un examen oral comptant pour 100% de la note. L'étudiant·e devra présenter une version améliorée ou corrigée de son projet intégrateur, en ayant pris en compte les lacunes identifiées lors de la première session.

Quelles sont les informations administratives de cette UE ?