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Identifier et exploiter des données fiables et actualisées : un défi dans beaucoup d’organisations !

Les systèmes d’informations sont de plus en plus riches, complexes et hétérogènes. L’entreprise étendue dans le Cloud ajoute une nouvelle dimension au SI : désormais il s’étend un peu tout autour du globe ! Les données proviennent de sources de plus en plus nombreuses (e-commerce, boutiques, CRM, Logiciel de comptabilité/finance, ERP, Gestion de production, etc…) et il devient souvent difficile de déterminer quelle est la donnée la plus fiable ou la plus actualisée au sein de l’entreprise. Afin de résoudre ce problème, source de perte d’efficacité pour l’entreprise, la mise en place d’un référentiel unique regroupant l’ensemble des données du Système d’Information est une des solutions : le MDM (Master Data Management). L’intégration des données est bel est bien un enjeu fondamental, qui doit être considéré dans sa globalité, toutes les différentes sources et cibles confondues : car au-delà de l’urbanisation du SI, ce sont tous les processus métiers qui dépendent de la qualité des flux de données, et donc les utilisateurs finaux !

Nous pouvons distinguer 3 types de référentiels de données:

  • Le type "simple" : base centralisée contenant des données utilisées et partagées par différentes applications pour un domaine fonctionnel donné. Son but est de "rassembler" les données en un emplacement pour faciliter l’accès.
  • Le type "unique" : l’enjeu est de s’assurer de l’unicité des données. Il centralise les données, et s’assure du caractére unique des informations stockées.
  • Le type "de référence" : dans cas, il gère des données fondamentales (de référence) partagées et critiques pour l’organisation. Du fait de l’aspect fondamental et transverse des données, une couche de gouvernance est nécessaire.

C’est généralement au dernier type (de référence) que l’on associe la notion de référentiel de données, parce que c’est la plus complète et celle qui apporte le plus de valeur à l’organisation.

Qu’apporte fonctionnellement un référentiel de données ?

Dès lors que l’on a pris conscience de l’importance de la qualité des données de référence de l’entreprise (clients, fournisseurs, articles…) et que l’on sait qu’elles sont exploitées par différentes applications, la mise en place d’une démarche de Master Data Management prend tout son sens.

Les données de références sont la clé pour une bonne exécution de sa stratégie data : elles assurent une cohérence globale entre l’opérationnel, le décisionnel et les échanges avec les partenaires. C’est aussi une façon de péparer le futur : avec la croissance de l’entreprise, des fusions/ acquisitions vont s’opérer et la présence d’un référentiel central permettra une fusion des SI plus rapide.

Les référentiels de données de référence mis en place grâce aux solutions de MDM  apportent plusieurs gains fonctionnels.

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Centraliser les données de référence de l’entreprise à un seul endroit

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Gérer le cycle de vie de la donnée (création, modification, suppression) et appliquer les règles de qualité définies par l'organisation

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Assurer le transport de cette donnée de référence avec toutes les applications liées

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Sécuriser et tracer toutes les actions, évolutions et révisions (historisation, data lineage, intégrité…)

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Fournir un accès et une vue unifiée des données aux utilisateurs

Comment mettre en place son référentiel unique de données d’entreprise ?

Historiquement, la mise en place d’un référentiel unique de données avec un MDM (Master Data Management) concernait en premier lieu des entreprises de secteurs d’activités bien précis dont la législation les obligeait à avoir des éléments de qualité et de traçabilité sur leurs données (industrie pharmaceutique, secteur de la santé, banques, mutuelles…).

Aujourd’hui des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs doivent gérer ces mêmes problématiques sans pour autant avoir les ressources humaines et financières nécessaires pour garantir la réussite de leur projet. Avec sa plateforme de données Phoenix, Blueway les accompagne avec une solution souple, ergonomique et surtout pragmatique. Sans aucune ligne de code à écrire et par simple paramétrage, mettez en place votre référentiel unique qui deviendra votre point de vérité unique.

Avec la démocratisation de l’IA, l’automatisation des actions et la décentralisation des traitements data, la mise en place des référentiels est cruciale ! Ils permettent de s’assurer que la mise en place d’actions sur un client, produit, segment … se positionnent sur le bon élément de référence.

1er conseil

6 étapes pour préparer la mise en place de ses référentiels de données

Déployer un ou plusieurs référentiels de données implique d’avoir pris du recul sur la gestion de ses données de référence. Cette étape préliminaire doit également permettre de modéliser le cycle de vie des données, de manière transversale à l’entreprise et aux différents services. Les données de référence ne doivent pas être cloisonnées : elles appartiennent à toutes l’organisation !

Nous conseillons pour cela de suivre à minimum 6 étapes. La définition d’une politique de gouvernance des données (rôles, objectifs, instances…) est un prérequis.

 

  1. Initiez votre démarche en identifiants les parties prenantes, les données de votre SI (un outil de cartographie des données est indispensable) et les candidats au titre de « donnée de référence ».
  2. Mesurez la qualité des données de référence en utilisant des approches orientées objectifs, traitement et sémantique. Évaluez le profilage, la complétude, la redondance et l’homogénéisation.
  3. Identifiez les bons indicateurs de performance, tant économiques (productivité, SLA) que techniques.
  4. Définissez le périmètre de gestion des données, en impliquant à la fois les métiers et le service informatique.
  5. Initialisez les données cibles en créant une base de données d’accueil et en instanciant des règles de contrôle et de validation.
  6. Préparez les règles et les processus qui permettront de maintenir la qualité des données dans le temps (architecture, interopérabilité avec le SI, règles de gestion et de sécurité…).
2ème conseil

Assurer le transport des données entre le référentiel de données central et les applications

Le référentiel de données doit être point de « passage » obligatoire de chaque donnée de référence. Pour apporter un maximum de valeur il doit être en connexion permanente avec le SI et propager les bons enregistrements vers les applications décisionnelles mais surtout opérationnelles.

L’utilisation d’une solution de type Enterprise Services Bus (bus applicatif) permet de normaliser tous les échanges entre les différentes applications sans avoir recours à des interfaces multidirectionnelles, parfois redondantes, qui compliquent l’architecture du système d’information et peuvent conduire au syndrome spaghettis. Combinée au référentiel de données, cette approche participe à garantir la cohérence et l’intégrité des données tout en facilitant leur accessibilité.

Au sein de la plateforme Phoenix, le module de MDM met ainsi à profit le socle de transport de données du module Data Foundation.

3ème conseil

Exploiter l’Intelligence Artificielle

Les récentes évolutions dans le domaine de l’intelligence artificielle permettent de simplifier, d’automatiser de nombreuses tâches, notamment dans les phases d’identification des données, de traitements de la qualité et de «regroupement » des données.

De façon non exhaustive, les apports sont nombreux :

  1. Les algorithmes de NLP (natural language processing) et autres algorithmes de détections de « pattern » dans les données sont d’une aide précieuse pour l’identification des données de référence.
  2. L’IA generative (type chatGPT ou Mistral) pour créer des règles de validation des données à l’aide de SQL ou de code Python (par exemple, création de snippets de validation de SIRET, SIREN ou NIR)
  3. Recherche de similarité (lorsque les algorithmes de NLP ne sont pas suffisants) grâce aux embeddings et bases de données vectorielles.
  4. Prédiction des dérives dans la qualité des donnés pour anticiper les actions de traitement et éviter la propagation dans le SI.
Comment améliorer la qualité et la traçabilité de vos données au centre de votre SI ?
Livre blanc MDM (Master Data Management)

Choisissez Data Governance pour mettre en place vos référentiels !

Le module Data Governance de notre plateforme Phoenix est conçu pour simplifier et centraliser la création, la gestion et la gouvernance de vos référentiels de données. Vous pouvez modéliser rapidement vos référentiels, définir les critères de qualité des données et générer automatiquement des interfaces utilisateur ainsi que des WebServices d’acquisition et d’exposition des données. Les référentiel sont stockés dans une base de données qui peut être selon le choix du client (MySQL, SQLServer, Oracle, PostgreSQL, DB2…).

Ce module facilite également l’intégration des données en assurant leur actualisation et leur fiabilité, répondant ainsi aux exigences des systèmes d’information complexes. Avec Data Governance, vous optimisez la gestion des données de référence, sur chaque périmètre métier, garantissez leur intégrité et leur disponibilité à travers toute l’organisation.

Comment schématiser le concept de Business Process Management ?

Nos atouts pour la réussite de vos projets de référentiels de données…

Simplicité

Modélisation « à la souris » de vos référentiels, création de vos règles de gestion métiers, génération automatique des interfaces utilisateurs

Vue 360° des données

Data Governance vous permet de superviser l’ensemble des indicateurs de qualité de vos données et de vos référentiels

Intéropérabilité

Les référentiels se connectent aux différentes sources de données (applications, annuaires, base de données…)

Fonctions natives de qualité

Traçabilité, unicité, dédoublonnage, validation, journalisation…

Maitrise du cycle de vie des données de bout en bout

… et au-delà pour votre gouvernance de données avec la plateforme Phoenix

Chez Blueway, nous sommes convaincus du rôle de l’intéropérabilité Data & Processus. C’est pour cela que notre plateforme modulaire Phoenix va au-delà des capacités de MDM : elle intègre des modules de Business Process Management, d’Enterprise Services Bus , de Data Catalog et d’APIM afin de couvrir toutes les dimensions de la gestion de données.

Cette combinaison unique permet non seulement de centraliser et de gérer vos référentiels de données, mais aussi d’optimiser les processus métiers, de normaliser les échanges de données et de sécuriser les API. Grâce à Phoenix, votre stratégie de gouvernance des données devient agile et facile à mettre en œuvre. En unifiant vos données et en assurant leur interopérabilité avec toutes vos applications métiers, Phoenix démultiplie la valeur de vos données pour toute votre organisation !

Échangez sur vos besoins de référentiels de données avec un expert Blueway !

Nos prises de parole autour de l'intégration de données

Notre FAQ autour de l'intégration de données

Comprendre les besoins spécifiques de l'entreprise en termes d'analyse, de prise de décision et de fonctionnement global pour orienter la stratégie d'intégration.

Identifier les sources de données existantes dans l'entreprise ainsi que les systèmes cibles où ces données seront utilisées pour assurer une intégration fluide et efficace.

Évaluer la qualité des données disponibles et mettre en place des processus et des technologies pour améliorer, nettoyer et maintenir cette qualité tout au long du cycle de vie des données.

Sélectionner les technologies, les outils et les plateformes qui répondent le mieux aux besoins d'intégration de l'entreprise, en tenant compte de facteurs tels que la scalabilité, la sécurité et l'évolutivité.