3.4.1 Matrice dite d'analyse des priorités [Kimball,
2004]
L'approche bottom-up de Kimball préconise
l'élaboration du data warehouse data mart par data mart, le data
warehouse étant le regroupement des data marts. Cette matrice de
priorisation permet d'identifier les data marts qui doivent être
construits en premier lieu.
Priorité = Intérêt x
Faisabilité
Les activités retenues pour la mise en place de notre
entrepôt des données sont :
? La gestion des demandes de devis ; ? Le suivi des polices
d'assurance ; ? Le recouvrement des primes ; ? Le suivi des
indemnités.
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Activité "suivi police
d'assurance"
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Intérêt
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Activité "recouvrement
des primes"
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Activité "suivi
indemnités"
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Activité "suivi des
demandes de devis"
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Faisabilité
Figure 20: Matrice d'analyse des priorités de
Kimball
3.4.2 Volet « Gestion des demandes de devis »
3.4.2.1 Activité « suivi des demandes de devis
»
Cette activité précède souvent
l'établissement d'une police d'assurance entre un assuré et son
assureur. Son suivi peut être pertinent compte tenu du fait qu'elle
détermine le comportement de la clientèle soit vis-à-vis
des coûts, soit vis-à-vis de certaines catégories
d'assurance.
3.4.2.2 Grain de l'activité « suivi des
demandes de devis »
Le choix du grain le plus fin donne un maximum de
flexibilité. Le grain le plus fin de l'activité « suivi des
demandes de devis » est :
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Conception des systèmes décisionnels basée
sur l'analyse des processus métiers
Le nombre de demandes émises dans un
délai T, par rapport à une assurance A, dans une zone
géographique G.
3.4.2.3 Choix des dimensions participantes
La description du processus métier « Gestion des
demandes de devis » constitue un guide capital pour le choix des axes
d'analyse (dimensions). Reprenons ici cette description
annotée de métriques pour en tirer les
bénéfices. 04/0
|
Demandeur
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Guichetier
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Actuaire
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Emission demande
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Analyse de la demande
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demandes
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réçues satisfaites
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[KO] [OK]
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Recevable
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Traitement des primes et
garanties
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Nbre de demandes
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non satisfaites
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Etablissement du devis
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Reception du devis
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Montant
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Nbre de demandes Nbre
de
Nbre de devis
|
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Figure 21: Processus métier « Gestion de
demandes de devis » avec métriques
de la prime
La figure ci-haut nous indique alors que la première
ligne constitue les dimensions fondamentales pour la conception de
l'étoile relative à notre activité. Par ailleurs, nous
constatons que seules ces dimensions ne sont pas suffisantes pour poser des
diagnostics pertinents. La démarche que nous avons entreprise à
travers la description des processus métier indique que, les dimensions
manquantes ne sont essentiellement que celles issues des besoins d'analyse et
non recommandées par les scénarii décrivant le processus
métier. Nous recensons donc dans le cas de figure, les dimensions «
Demandeur », « Guichetier » et
« Actuaire ».
Comme tout processus décisionnel se situe
éventuellement dans le temps et dans l'espace, nous allons rajouter
à ces dimensions, les dimensions « Temps » et
« Zone_geo ». Aussi, étant donné
qu'une demande de devis ne peut intervenir sans le type d'assurance ou sans un
risque à couvrir, nous allons compléter nos dimensions de la
dimension « ObjetAssure ». Le type
d'assurance (maladie, automobile...) en question va apparaitre comme dimension
dégénérée compte tenu de ses attributs pauvres et
de son lien étroit avec les mesures.
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Conception des systèmes décisionnels basée
sur l'analyse des processus métiers
Dimension « Client » :
Le client est l'acteur au coeur de l'attention des
responsables des compagnies d'assurance. Connaitre ses clients offre les
meilleurs moyens en matière de relation client et d'amélioration
de l'offre de service. L'observation du comportement des clients permet de
consacrer une attention spéciale aux clients ayant de gros portefeuilles
par exemple.
Voici comment se présente la dimension « Client
» de notre data mart.
|
Client
|
|
|
- idClient
- nomClient
- prenomClient
- professionClient
- dateNaissClient
- adresseClient
- telClient
- satatutMatriClient
|
: int
: String : String :
String : Date : String : char :
String
|
|
|
Figure 22: Dimension « Client »
Dimension « Actuaire » :
L'actuaire, comme définit plus haut est l'employé
d'une compagnie d'assurance chargé de l'étude et de la fixation
des primes et indemnités.
|
Actuaire
|
|
|
- idActuaire
- nomActuaire -
prenomActuaire
|
: int
: String : String
|
|
- dateNaissActuaire
ringt- posteActuaire - te
adresseActuaire - te telActuaire
|
: Date
: String : String
|
|
: String
|
ng
te
- situatMatriActuaire : String
créer ()
+ + modifier ()
+ supprimer ()
+ imprimer
()
Figure 23: Dimension « Actuaire »
Dimension « ZoneGéographique »
:
La dimension zone géographique décrit la zone
où le fait a lieu. Le grain le plus bas de cette dimension correspond
à l'agence.
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Conception des systèmes décisionnels basée
sur l'analyse des processus métiers
|
Zone_Geographique
|
|
- codeZoneGeo -
Agence
- département -
Commune
- Ville
- Province
|
: int
: String : String :
String : String : String
|
Figure 24: Dimension « ZoneGeographique
»
Dimension « Guichetier » :
Le « Guichetier » est la dimension qui correspond
à l'agent interne responsable de la mise en marche de contrat avec les
clients (pas son élaboration). L'importance de cette dimension
réside dans le besoin d'évaluer les performances des agents
responsables de la relation client.
Cette dimension est décrite dans la table ci-après
:
|
Guichetier
|
|
|
- idGuichetier
- nomGuichetier -
prenomGuichetier - adresseGuichetier -
dateNaissGuichetier - telGuichetier
|
: int
: String : String :
String : Date : int
|
|
|
Figure 25: Dimension « Guichetier
»
Dimension « ObjetAssure » :
Elle décrit l'objet pour lequel la couverture des
risques a été engagée. Elle peut désigner un
être humain, un engin, un habitat... Cette dimension est décrite
dans la table ci-après :
|
ObjetAssuré
|
|
- codeObjetAssure -
nomObj
- dateAcquisObj
- adressObj
|
: char : String : Date :
String
|
|
cod
|
- nom
Figure 26: Dimension « ObjetAssure »
a re
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Conception des systèmes décisionnels basée
sur l'analyse des processus métiers
- idClient : int
Dimension « Temps » :
La dimension temps est « la seule dimension qui
figure systématiquement dans tout entrepôt de données, car
en pratique tout entrepôt de données est une série
temporelle. Le temps est le plus souvent la première dimension dans le
classement sousjacent de la base de données » [Kimball,
2001].
Le niveau le plus détaillé de l'information dans
cette dimension est le jour. Des analyses journalières sont en outre
idéales pour déterminer les performances des équipes dans
des activités de terrain telle la sensibilisation, le marketing...
La dimension temps de notre data mart se présente donc
comme suit :
|
Temps
|
|
|
- jour
|
|
|
- semaine
|
|
|
- mois
|
|
|
- codeTemps : int
- trimestre
|
|
|
- semestre
|
: Date
|
|
- Année
|
: Date
|
|
: Date
|
: String : String :
Date
Figure 27: Dimension « Temps »
| 
