L’informatique décisionnelle (Management du système d'information, en anglais : DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les 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 datawarehouse (ou entrepôt de données) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes et fait appel à des traitements lourds de type batch pour la collecte de ces informations.
L’informatique décisionnelle s’insère dans l’architecture plus large d’un système d'information.
Les applications classiques d'une organisation permettent de stocker, restituer, modifier les données des différents services opérationnels de l’entreprise (logistique, gestion de la qualité, marketing, finance par l'outil comptable). Ces différents services possèdent chacun une ou plusieurs applications propres, et les données y sont rarement structurées ou codifiées de la même manière que dans les autres services. Chaque service dispose le plus souvent de ses propres tableaux de bord et il est rare que les indicateurs (par exemple : le chiffre d'affaires sur un segment de clientèle donné) soient mesurés partout de la même manière, selon les mêmes règles et sur le même périmètre même s'il est possible d'évaluer l'entreprise.
Pour pouvoir obtenir une vision synthétique de chaque service ou de l’ensemble de l’entreprise, il convient donc que ces données soient filtrées, croisées et reclassées dans un entrepôt de données central. Cet entrepôt de données va permettre aux responsables de l’entreprise et aux analystes de prendre connaissance des données à un niveau global et ainsi prendre des décisions plus pertinentes, d’où le nom d’informatique décisionnelle.
Enjeux de l'informatique décisionnelle
Les données applicatives métier sont stockées dans une (ou plusieurs) base(s) de données relationnelle(s) ou non relationnelles.
Ces données sont extraites, transformées et chargées dans un entrepôt de données généralement par un outil de type ETL (Extract-Transform-Load) ou en français ETC (Extraction-Transformation-Chargement).L es ETL (Extract - Transform - Load) sont les outils les plus couramment utilisés pour la construction et l'alimentation des datawarehouse (entrepôts de données).
Un entrepôt de données peut prendre la forme d’un datawarehouse ou d’un datamart. En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l’entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du datawarehouse) sont des sous-ensembles d’informations concernant un métier particulier de l’entreprise (marketing, risque, contrôle de gestion, ...). Le terme comptoir de données ou magasin de données est aussi utilisé pour désigner un datamart.
Les entrepôts de données permettent de produire des rapports qui répondent à la question « Que s’est-il passé ? », mais ils peuvent être également conçus pour répondre à la question analytique « Pourquoi est-ce que cela s’est passé ? » et à la question pronostique « Que va-t-il se passer ? ». Dans un contexte opérationnel, ils répondent également à la question « Que se passe-t-il en ce moment ? », voire dans le cas d’une solution d’entrepôt de données actif « Que devrait-il se passer ? ».
Le reporting est vraisemblablement l'application la plus utilisée encore aujourd'hui de l’informatique décisionnelle, il permet aux gestionnaires :
   * de sélectionner des données relatives à telle période, telle production, tel secteur de clientèle, etc.,
   * de trier, regrouper ou répartir ces données selon les critères de leur choix,
   * de réaliser divers calculs (totaux, moyennes, écarts, comparatif d'une période à l'autre, ...),
   * de présenter les résultats d’une manière synthétique ou détaillée, le plus souvent graphique selon leurs besoins ou les attentes des dirigeants de l’entreprise.
Les programmes utilisés pour le reporting permettent bien sûr de reproduire de période en période les mêmes sélections et les mêmes traitements et de faire varier certains critères pour affiner l’analyse. Mais le reporting n'est pas à proprement parler une application d'aide à la décision. L'avenir appartient plutôt aux instruments de type tableau de bord équipés de fonctions d'analyses multidimensionnelles de type Olap. Fonction OLAP qui peut être obtenue de différentes façons par exemple via une base de données relationnelle R-OLAP,ou multidimensionnelle M-OLAP, voire aussi en H-OLAP.
Les datamart et/ou les datawarehouses peuvent ainsi permettre via l'OLAP l’analyse très approfondie de l’activité de l’entreprise, grâce à des statistiques recoupant des informations relatives à des activités apparemment très différentes ou très éloignées les unes des autres, mais dont l’étude fait souvent apparaître des dysfonctionnements, des corrélations ou des possibilités d’améliorations très sensibles.
L'interopérabilité entre les systèmes d'entrepôt de données, les applications informatiques ou de gestion de contenu, et les systèmes de reporting est réalisée grâce à une gestion des métadonnées.
Les principaux acteurs du marché commercial :
   * Business Objects intégré à SAP
   * Hyperion intégré à Oracle
   * Cognos intégré à IBM
   * IMSL Bibliothèques Numériques
   * Board M.I.T
   * Microsoft
   * Teradata
   * Datastage
   * Sas
Les principaux acteurs du marché Open Source :
L'OSBI, acronyme de Open Source Business Intelligence, regroupe l'ensemble des solutions et techniques liées au décisionnel et dont le modèle s'appuie sur l'Open Source.
La quasi totalité des domaines de la Business Intelligence du monde propriétaire sont couverts par l'OSBI. On trouve ainsi des solutions OSBI dans les catégories suivantes :
- ETL :
- Pentaho Data Integration (Kettle)
- Talend Open Studio
- CloverETL
- Outils de Reporting :
- Jasper
- Eclipse Birt
- JFreeReport et JFreeChart
- Outils d'analyse multidimensionnelle (OLAP) :
- Mondrian
- JPivot
- JRubik
- FreeOLAP
- Palo et JPalo
- Plates-formes décisionnelles WEB intégrées :
- JasperServer
- Pentaho
- SpagoBI
