Pour accélérer le développement de ses procédures de requêtes SQL et rendre ses utilisateurs plus autonomes sur l'exploitation de datamarts métier, la MFA a choisi, plutôt qu'un outil ETL classique, l'outil de data morphing Amadea d'Isoft. Un outil vraiment ludique!
L'ENTREPRISE. Créée en 1930, la Mutuelle Fraternelle d'Assurance (MFA) a été à l'origine la mutuelle des cochers, chauffeurs et taxis parisiens. En près de 80 ans, son périmètre s'est considérablement élargi, puisque la "Fraternelle" propose aujourd'hui toutes sortes de contrats d'assurance de biens (IARD), non seulement aux professionnels de la route, mais aussi aux particuliers (véhicules, habitation, loisirs, complémentaire santé, prévoyance). Comptant 86 000 sociétaires et gérant près de 150 000 contrats, cette mutuelle dispose d'un réseau d'une vingtaine d'agences et de bureaux en France.
LA PROBLEMATIQUE. Face à la pression concurrentielle et aux contraintes réglementaires du marché, les entreprises du secteur de l'assurance doivent se montrer très réactives. Il leur faut des indicateurs pertinents, accessibles facilement et en temps voulu.
Quand Nicole Salmeron, responsable du domaine décisionnel chez MFA, intègre la société en 2003, le système décisionnel en place, ainsi que l'organisation destinée à le soutenir, étaient inadaptés. Il n'y a avait pas d'indicateurs définis, l'information métier se diffusait sans structuration (tableur Excel et messagerie). L'infocentre relationnel, en place depuis une dizaine d'années (du spécifique conçu au départ sur PowerBuilder avec une base Oracle) avait été complété par des outils de restitution Business Objects et SAS, mais complexes et peu utilisés. Surtout, son alimentation, hebdomadaire, s'effectuait par des procédures PL SQL, longues à développer, réclamant un temps de chargement important et complexes à maintenir et à faire évoluer. D'autant que la structure des données de production de la Mutuelle est complexe : "nos deux plus grosses bases de données, celle des "Sinistres" et la base "Production" ne décrivent pas les mêmes choses de la même façon", explique Nicole Salmeron.
D'où le besoin de revoir le système décisionnel. "Il nous fallait être plus réactifs pour répondre aux demandes de nos utilisateurs, en particulier de notre service marketing et de nos commerciaux". Et commencer par trouver une solution pour faciliter le chargement et la manipulation des données, accélérer le développement des procédures de requête, constituer des datamarts métier et des indicateurs de pilotage, et rendre ainsi les utilisateurs plus autonomes.
LE CHOIX DU PROGICIEL. La MFA avait confié à la SSII Bull le soin d'auditer son système et de rechercher des solutions. Première piste étudiée : se tourner vers un outil ETL (la MFA évaluera celui de BO) générant automatiquement du code SQL. Mais la plupart des outils ETL ne sont pas adaptés à un usage régulier par des non spécialistes et surtout coûtent trop cher pour le budget de la Mutuelle. Bull va alors présenter à la MFA l'outil Amadea édité par Isoft. Ce n'est pas exactement un ETL (même s'il sait faire de l'extraction et du chargement de données), mais un outil de "data morphing": il transforme en informations exploitables à des fins d'analyse de très gros volumes de données brutes et hétérogènes (et les tables de MFA contiennent parfois jusqu'à 5 millions d'enregistrements). Ce processus de transformation passe par une succession d'opérations élémentaires et donne un accès immédiat à tous les résultats intermédiaires. Un accès permanent aux données, l'interactivité du système qui ne requiert aucune programmation, son traitement en temps réel, le support de très gros volumes de données, son reporting intégré : telles sont quelques-unes des caractéristiques d'Amadea qui séduisent la MFA. Une démonstration réalisée pour obtenir un tableau croisé à partir d'une base d'un million d'enregistrements s'avère concluante. Nicole Salmeron est tout de suite conquise : "c'est visuel, graphique, logique, immédiat !" Outre la clarté de la représentation graphique, ce qui séduit dans l'outil, c'est son processus itératif : "On conçoit, on teste, on construit, on manipule les données en réfléchissant. Si on se trompe, on revient en arrière et on recommence : une erreur ne coûte pas cher !"
LE DEROULEMENT DU PROJET.. La MFA opte donc pour l'outil d'Isoft début 2005, avec l'acquisition d'une licence Studio/Serveur (les utilisateurs auront accès à l'outil en mode Web). Un projet pilote, réalisé avec l'équipe de Bull, va alors démarrer sur le volet du décisionnel commercial, pour constituer un datamart dynamique et paramétrable (avec un modèle de données en mode étoile, adapté à la problématique des interrogations par des outils comme BO) et des indicateurs opérationnels sur l'activité commerciale des agences. La mise en place de ce projet dure six mois, car l'assureur souhaite en même temps transposer les anciens programmes PL SQL pour alimenter le référentiel Amadea avec des données "nettoyées" (correction d'erreurs de code). Une fois le datamart commercial constitué, trois autres datamarts métier sont mis en place : pour la gestion des sinistres, le contrôle du risque et le marketing. Et rien n'est figé : les perspectives d'évolution font partie intégrante de ce système itérait par essence ("notre système décisionnel est constamment en construction"). Le dispositif Amadea est aujourd'hui opérationnel dans toute la société, utilisé aussi bien par la direction générale que par les opérationnels dans les agences.
LES RESULTATS. Gain de temps et souplesse des traitements : tels sont les grands apports de l'outil. L'alimentation d'une base de traitement (c'est l'opération la plus lourde) ne réclame pas plus de trois à quatre jours alors qu'il fallait auparavant, avec PL SQL, entre quinze jours et trois semaines, avant, pour y parvenir. Les inventaires qui nécessitaient jadis un à deux jours d'élaboration se font désormais en quelques minutes. L'alimentation de l'infocentre peut se faire quotidiennement. "Un gain de temps énorme !" se félicite Nicole Salmeron. Le processus itératif de l'outil permet de peaufiner la réflexion dur les données d'analyse, de revoir les bases de calcul sur d'autres paramètres, de reprendre les données en tenant compte d'éléments variables (évolution des points d'indemnisation, par exemple). L'outil facilite le travail de compréhension (notamment le travail sur la notion de multidimension est plus aisé), de même que la traçabilité dans la construction des données et de l'enchaînement des séquences de sélection.
Cerise sur le gâteau, l'outil est vraiment ludique : "je m'amuse énormément avec Amadea !", s'exclame Nicole Salmeron qui apprécie aussi "le côté très structuré et propre" des résultats fournis : "on peut montrer les résultats à un non-informaticien, et il comprend tout de suite de quoi il s'agit". Les performances des traitements sont également un point fort de l'outil, qui, grâce à ses algorithmes de compactage des données, ne nécessite pas l'exploitation de machines très puissantes. "Amadea, c'est beaucoup plus qu'un ETL!" conclut Nicole Salmeron.