Orange Business Service a basculé son reporting d’activité dans le Cloud d’Oracle. A la clé de cette migration, un reporting qui délivre ses données en temps réel, en dépit des gros volumes de données en jeu.
À l’occasion d’un événement en ligne organisé par Oracle, l’Oracle Data Week, sur la valorisation de la Data et l’organisation de l’accès aux données, Orange Business Services, la filiale du groupe Orange dédiée aux entreprises, a témoigné sur l’implémentation réussie d’Oracle Autonomous Data Warehouse et d’Oracle Analytics Cloud. Un témoignage rare, sur un sujet technique, qu’il ne fallait pas manquer.
Avec 25 000 collaborateurs dans une centaine de pays et un chiffre d’affaires mondial de près de 8 milliards d’euros en 2020, OBS est une ESN de taille mondiale, avec des besoins en termes de reporting à la mesure de cette organisation. OBS exploite les solutions de Business Intelligence Oracle de longue date et figure au Top 10 des innovateurs sur Oracle Analytics en Europe, un classement établi par l’éditeur américain.
En 2020, OBS a entrepris la migration de son infrastructure décisionnelle vers la plateforme Oracle Analytics Cloud (OAC) avec Oracle Autonomous Data Warehouse, soit 36 millions d’enregistrements qui ont été basculés sur l’offre Cloud Oracle avec un gain de performances de l’ordre de 10 à la clé.
Lionel Choo, Fusion Global Solution Manager chez OBS, explique l’importance de ce projet pour le pilotage de l’ESN : « Nous utilisions Oracle Transactional Business Intelligence (OTBI) afin de réaliser du reporting temps réel en parallèle à Oracle BI Publisher pour les rapports plus complexes. En pratique, nous faisions face à des limites techniques, notamment avec OTBI, de même que BI Publisher n’est pas adapté à l’analytique. Nous avons lancé en 2020 un Proof-of-Concept sur un cas d’usage lié au reporting sur du Time Tracking ». Ce PoC est mené sur Oracle Analytics Cloud avec une équipe de 5 personnes côté OBS et 2 à 3 personnes côté Oracle Consulting.
La promesse de performance du Cloud est tenue
Pour le responsable, le principal challenge du projet portait sur les performances qu’allait pouvoir délivrer la plateforme Cloud et OAC allait répondre pleinement aux attentes de l’équipe projet : « Nous avons été très impressionnés par les performances de la base de données ADW, ainsi que la facilité d’utilisation procurée à l’utilisateur final mais aussi aux équipes impliquées dans le projet Les composants sont faciles à utiliser, avec les atouts du mode PaaS et l’absence de tâches de maintenance et patching à mener. Nous avons pu nous débarrasser assez vite des problèmes de performance et investir plus de temps sur les capacités de modélisation et de restitution temps réel de la solution. » Sur ce premier cas d’usage, les états avaient été développés sous OTBI dans Fusion et nécessitaient plusieurs minutes de traitement avant d’être générés contre quelques secondes seulement avec OAC.
Devant le retour positif des « Key User », l’équipe projet a pu poursuivre avec le développement de l’un des états les plus importants dans le pilotage d’une ESN, le suivi de la performance opérationnelle, avec les ARVI/ARVE (Activity Rate Vacancy Included et Activity Rate Vacancy Excluded), des KPI très utilisés chez OBS. « L’important dans ce cas d’usage était de s’affranchir de pré-calculs stockés en amont et offrir une restitution totalement dynamique, avec des calculs effectués à la demande en temps réel », résume Lionel Choo. Une fois de plus, l’objectif a été atteint grâce à la puissance de calcul délivrée par Oracle Cloud.
« Le travail de fond sur la modélisation est fondamental, mais nous voulions que tous les calculs soient réalisés en temps réel quelle que soit la période choisie, quel que soit le périmètre » souligne Xavier Cuinier, Fusion Project Financial Domain Lead chez OBS, « OAC a rendu cela possible avec ses capacités de calcul. »
Le temps réel favorise une exploration interactive des données
Si ce calcul de ces KPI n’est, en soit, pas très complexe, celui-ci implique de croiser de nombreux axes simultanément, avec un calcul aux niveaux de l’employé, de son manager, de son centre de compétence, de son entité légale, etc. En parallèle, il y a la dimension temps avec des calculs sur l’année, le semestre, le trimestre. D’un onglet à un autre, l’utilisateur va disposer de représentations différentes. « Nous offrons plusieurs niveaux de représentation dynamique avec un affichage au niveau du centre de coût par exemple. Le système recalcule dynamiquement en fonction du centre de coût le nombre de personnes correspondant au souhait de l’utilisateur. C’est une représentation assez classique qui est demandée par les métiers de façon quasi systématique. »
Les représentations sous forme de tableaux sont très rapides, mais manquent de profondeur en termes d’analyse. Un onglet “Bubble Chart” permet à l’utilisateur d’afficher ses données d’activité sous forme de graphe à bulles, un axe des temps permet de faire évoluer les bulles représentant l’activité de chaque équipe en fonction du niveau de management choisi. « La taille de chaque bulle indique le nombre de personnes dans chaque équipe et le taux d’activité facturable, par exemple. En plaçant le curseur sur la bulle, on obtient l’information détaillée mais aussi, sur la même page, le manager dispose d’une représentation de l’ensemble des collaborateurs dans son équipe. »
Une architecture élaborée autour d’Oracle Autonomous Data Warehouse
Pour délivrer ces données au niveau de performance attendu, l’équipe projet a mis en place une architecture technique relativement sophistiquée. La chaîne de traitement des données compte plusieurs objets : la base de données, les connecteurs, un Object Storage, un Data Warehouse qui réunit deux composants, les Staging Tables et les Target Tables, et un orchestrateur OIC (Oracle Integration Cloud). Enfin, OAC délivre les services de DataViz, le reporting et la BI d’entreprise aux utilisateurs.
Patrick Nguene, Fusion BI Lead chez OBS, souligne : « Nous récupérons les données sources issues de deux modules : HR et PF-HR pour la force de travail générale, et PF pour la production. Pour faire cela, nous utilisons le connecteur Oracle Business Intelligence Cloud Connector (BI CC), le connecteur natif de Fusion pour la BI. Au-dessus, nous connectons OCI qui va orchestrer l’ensemble des tâches BI CC ainsi que les extractions BI Publisher. BI CC récupére les données directement dans Oracle Fusion via des flux d’objets PVO (Public View Object). Lorsqu’on ne dispose pas de tous les PVO pour répondre à un besoin, nous réalisons des extractions traditionnelles BI Publisher. Le tout est orchestré par OIC. Des transformations sont réalisées avec des scripts PL/SQL puis les données chargées dans les datamarts. » La modélisation des données des modules PF et HR permet de faire le rapport entre force de travail et production. Les données transactionnelles sont extraites et stockées dans ADW et OAC sous une modélisation qui prennent la forme de tables de faits autour desquelles gravitent des tables de dimensions. Cette modélisation en étoile a permis de créer les objets ARVI et ARVE qui sont ensuite exploités à la fois dans Analytics ou DataViz.
Pour Lionel Choo, l’évolution de l’exploitation de la solution Oracle Analytics Cloud par OBS passe par l’exploitation des capacités de DataViz de la plateforme de même que ses fonctionnalités de Machine Learning, notamment pour commencer à délivrer des analyses prédictives sur certains types de données.
Alain Clapaud
