Transformer les données en informations

Selon Sebastian Bachmann, le DWH sert de tremplin vers les domaines Business Intelligence, respectivement Data Driven Business. «Cela va du simple soutien lors de la prise de décision jusqu’aux modèles de données prévisionnelles», nous dit M. Bachmann. Le chef de Business Intelligence chez Finstar élabore: «Stephen Hawking a défini l’intelligence comme la capacité de s’adapter aux changements. Je suis d’avis que cette compétence est éminemment importante, surtout dans le contexte actuel, pour agir activement et avec prévoyance et pas seulement réagir.»

À la question du rapport entre big data et DWH, M. Bachmann nuance: «Pour moi, le big data constitue une masse soit énorme soit non structurée de données, comme par exemple les commentaires des réseaux sociaux.» Par opposition, le DHW de Finstar travaille avec beaucoup moins de données, mais celles-ci sont étroitement liées et riches en informations, «le terme smart data me semble approprié.» La fusion de données provenant de systèmes très différents et leur mise à disposition pour analyse sont des processus continus, car de nouvelles sources de données sont constamment ajoutées. «Grâce à la numérisation des activités les plus diverses et l’intégration de toujours plus d’appareils (Internet des objets) toujours plus de nouvelles possibilités apparaissent. » M. Bachmann est d’avis qu’il est important de hiérarchiser correctement les sujets pour ateindre la meilleure utilité. En ce qui concerne le développement d’un DWH, les affaires sont la force conductrice: le DHW doit fournir les chiffres clés et les KPI pour le contrôle. Lors de la mise en oeuvre de cahiers des charges, l’accent est mis sur l’intégration des données, l’optimisation des interfaces et l’analyse à l’aide de l’intelligence artificielle.

Pour M. Bachman, le plus grand défi réside dans la modélisation des données. «C’est également l’un des sujets les plus passionnants, car il faut ici mettre en contexte différents univers de données. Ce processus met également en lumière les résultats les plus intéressants.» Alors que la masse de données ne pose plus de problèmes aujourd’hui, ce sont les données qui décident de la qualité du DWH. «Finstar met à disposition des données d’excellente qualité, ce qui nous permet de les mettre à jour et de les déployer efficacement.» Avec la gestion financière et la vente, le DWH de Finstar couvre actuellement deux domaines et propose également l’intelligence d’affaires en libre-service qui permet des analyses jusqu’au niveau du client ou de la transaction. «Dans l’ensemble, le DWH donne un accès direct à ses propres données et pour cette raison, la plupart des banques profitent d’une manière ou d’une autre de cette technologie», conclut M. Bachmann.

Le Data Warehouse soutient la numérisation d’autres processus, le déploiement spécifique d’informations ainsi que le contrôle des modèles. «Les collaborateurs de la banque peuvent faire des requêtes spécifiques, ce qui facilite leur travail de gestion des tâches jusqu’aux analyses de marché géographiques», commente M. Bachmann au sujet des avantages. À cette fin, le DWH stocke les données dans une granularité fine afin de les résumer à nouveau lors de l’interrogation. «Ainsi l’interprétation des données devient facile. On peut aller jusqu’au niveau du client dans le bilan bancaire.» Et la suite des développements? «Outre le développement ultérieur du modèle des données, l’intégration de sources de données supplémentaires est à l’ordre du jour. En ce qui concerne les clients, le DWH a déjà été mis en production à la Hypothekarbank Lenzburg. D’autres clients pourront bénéficier des avantages dès novembre 2020.»