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Orange Business Services tire profit de l’IA dans le Cloud pour optimiser l’analyse de ses données

Christophe NEGRIER
VP Country Leader Technology - Board member Oracle

Oracle Analytics : Orange Business Services tire profit de l’accélération d’Oracle sur l’analyse et la visualisation de données

À l’occasion de l’un des webinars organisés dans le cadre de notre Oracle Data Week 2021, nous avons pu faire état de nos atouts, mais aussi de nos ambitions sur le marché de l’analyse des données et l’accompagnement à la prise de décision. Cette valeur de la data, qui est au cœur de tous les projets menés par les entreprises dans le cadre de leur Transformation digitale, Orange Business Services (OBS) l’a mise en exergue en témoignant de son utilisation du Cloud Oracle pour réaliser ses reporting. Ou quand le retour d’expérience d’un client satisfait constitue le meilleur des discours de preuves…

« Nous allons devenir leaders sur l’analytique en 2021 ! »

Pour étayer cette prédiction, Benjamin Arnulf, Senior Director Product Strategy Oracle Analytics avait souhaité introduire l’évènement en présentant la feuille de route d’Oracle Cloud, avec la mise en exergue de la nouvelle plateforme Oracle Analytics et les bénéfices de celle-ci. 

Que ce soit en version cloud ou bien « on premise », la plateforme Analytics Server et Fusion Analytics, couplée à Autonomous Database (ADB) ou Autonomous Datawaherouse (ADW), emporte autant d’outils de calcul et de visualisation de données pour analyser celles issues de Fusion ERP, HCM, SCM, CX et Netsuite, mais aussi celles importées de toutes les sources disponibles avant d’être stockées dans ADW. De là, ces données seront disponibles pour être passées au tamis d’Analytics et Dataviz.  

 « Nous voulons que ce soit pour les opérationnels aussi simple qu’avec Apple »

renchérit Benjamin Arnulf. Pour tenir cette promesse, Oracle mise d’une part sur l’unification de la plateforme, mais aussi sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning pour livrer des dashboards et de la « datavisualisation » à la demande. Et propose encore mieux puisqu’avec le traitement en langage naturel, chacun va pouvoir effectuer ses requêtes par la voix avec des résultats affichés en temps réel sur PC et bientôt sur mobile. Cette approche de l’analytique en self-service s’accompagne d’une surcouche de storytelling pour expliquer la donnée et la contextualiser. 

De fait, que ce soit pour le descriptif, prédictif et prescriptif, la machine learning fait des prouesses comme en témoigne le service de santé Anglais, le NHS, qui a, grâce à cette plateforme, détecté les fraudes à la sécurité sociale et ainsi économisé 1 milliard de livres sterling ; ou encore la Banque HSBC qui a réduit ses coûts en identifiant les factures dupliquées à travers le monde. Autant d’applications de l’Analytics mis à profit par de nombreux autres clients à l’instar de Delta Airlines, Western Digital ou encore OBS. OBS le grand témoin de ce webinar, positionné dans le TOP 10 des innovateurs sur Oracle Analytics en Europe. 

 

Orange Business Services, ou comment écarter les contraintes techniques pour réaliser du reporting en temps réel avec Oracle Analytics Cloud

En tant qu’ESN de taille mondiale, avec 25 000 collaborateurs pour servir 3 000 clients à travers le monde, Orange Business Services (OBS) a des besoins en reporting à la hauteur du périmètre de l’entreprise et de son volume de données à traiter. 

Pour concevoir ses reportings, la filiale d’Orange utilisait encore récemment OTBI et BI publisher. Mais, comme le rappelle Lionel Choo, Fusion Global Solution Manager chez OBS, « les limites techniques de la solution face au volume de données sont très vite apparues et BI publisher n’était pas assez moderne pour ce que nous souhaitions réaliser ». 

Pour pallier ces limitations, OBS décide alors de réaliser un premier proof of concept (POC) sur le suivi de gestion du temps avec Oracle Analytics Cloud (OAC). Pour ce faire 5 personnes sont mobilisées chez OBS, accompagnées de 3 consultants d’Oracle. À l’issue du POC, le résultat mesuré au temps comparé d’exécution est sans appel : 7 minutes avec OTBI et 5 secondes avec OAC ! 

Des performances saluées par Lionel Choo qui met aussi en avant la facilité d’utilisation pour l’utilisateur final et les équipes projet. La maintenance automatique de ADW sans nécessité de patching couplée à la facilité d’utilisation sont deux atouts de plus pour emporter l’adhésion : « Si la performance était le défi principal et initial, on a ainsi pu se débarrasser assez vite de ce problème pour investir sur les capacités de modélisation et de restitution en temps réel. Nous avons été réellement impressionnés par les performances et la facilité de l’utilisation, par les métiers, mais aussi par les équipes impliquées. Pas de maintenance, c’est modulaire, c’est dans le cloud », résume Lionel Choo.

 

Le temps réel : un prérequis pour gagner en profondeur décisionnelle

Suite à ce retour d’expérience positif des utilisateurs, OBS décide de réaliser un second POC pour assurer le suivi de la performance opérationnelle, ARVI/ARVE (Activity Rate Vacancy Included et Activity Rate Vacancy Excluded), des indicateurs clés pour le pilotage de l’ESN et l’amélioration de la performance du métier. Dans le cadre du projet, l’importance est mise « sur la nécessité de s’affranchir des précalculs stockés en amont et d’offrir une solution de restitution dynamique avec des calculs en temps réel à la demande, quel que soit le périmètre et la période choisie », comme le détaille Xavier Cuinier, Fusion Project Financial Domain Lead chez OBS. 

Comme expliqué par Patrick Nguene, responsable BI sur le projet OBS Fusion, la mise en place de cette solution a nécessité une architecture relativement complexe pour traiter les données issues des ressources humaines et de la production ; le traitement repose ainsi sur plusieurs objets : « la base de données, les connecteurs, un Object Storage, un DataWarehouse et un orchestrateur OIC (Oracle Integration Cloud) ». En fin de traitement, OAC assure la visualisation des données, le reporting et la business intelligence pour aider à la décision. La modélisation des données de production et de ressources humaines est préparée en amont autour des tables de faits et de dimensions pour être finalement triées en tant qu’objets « Arvi/Arve » exploitables par Dataviz ou Analytics. 


Des dashboards exploitables et actionnables en quelques secondes !

Une fois déployée, la plateforme tient ses promesses d’un calcul en temps réel, et ce malgré le croisement simultané de nombreux axes pour réaliser le tableau de bord. À titre d’exemple, pour un employé, le calcul devra prendre en compte de nombreux attributs opérationnels dont le centre de management, les niveaux organisationnels et ce sur des axes temporels, etc. 

Cette approche matricielle permet de restituer à la volée des ensembles répondant à des critères particuliers et multiplier les représentations de manière dynamique en modifiant les critères avec des représentations différentes par onglet : « Nous allons chercher chirurgicalement la donnée. Nous pouvons ainsi restituer un ensemble d’employés avec des critères particuliers : activité facturable/jours/ressources. Nous pouvons ensuite caler les critères et avoir une représentation dynamique, par exemple — un appariement — avec le centre de coût. Une fois les paramètres remplis, les filtres appliqués, je peux changer de centre de coût, et le calcul du nombre de personnes se fait en temps réel selon les paramètres choisis  », détaille Xavier Cuinier.

Ces représentations, demandées par le métier, permettent de chercher des anomalies ou, au contraire, des performances. Cette granularité dans le traitement des données autorise de multiples analyses et présentations graphiques avec des niveaux de détails modulables au sein de la même page de reporting pour affiner l’analyse.

Pour gagner encore en précision, une représentation en « Bubble Chart » affiche les données sous forme de graphe à bulles positionnées sur un axe temporel. Un glissement sur cet axe temporel modifie la taille des bulles recouvrant l’activité des équipes selon le niveau de management choisi. Chaque bulle emporte plusieurs informations telles que le volume d’une équipe, le taux d’activité facturable entre autres critères possibles. Pour l’anecdote, le niveau de profondeur et de croisement donne du « relief à la donnée » ce qui permet de constater visuellement « des confettis dans l’organisation. » Pour Xavier Cunier, « Cela permet de comprendre l’organisation, et, peut-être d’inciter à des choix décisionnels ensuite. »

Une aide à la prise de décision : l’objectif et la promesse de OAC sont tenus. 

En attendant la prochaine étape pour OBS : exploiter les capacités du machine learning sur des analyses prédictives. Ce qui pourra faire l’objet d’un nouveau retour d’expérience du groupe…

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