Les données de référence sont fondamentales pour les systèmes d’information des entreprises, elles doivent être uniformisées et partagées par toutes les applications et tous les acteurs. Mais force est de constater que la plupart du temps les données sont hétérogènes, dispersées dans les applications et que les différents acteurs privilégient leurs façons d’appeler les données au détriment d’un langage commun.
Une bonne gestion des données de référence est intéressante pour les différentes fonctions de l’entreprise, pour gérer de façon homogène les clients à travers tous les canaux d’interaction, pour gérer les produits tout au long de leur cycle vie de leur production jusqu’à leur destruction en passant par leur maintenance, pour gérer les données financières notamment lors des opérations d’acquisition ou de réorganisation, pour gérer la chaîne d’approvisionnement, pour toutes les activités d’analyse de données, de reporting, de tableaux de bord, etc.
La première chose à faire pour mettre en place un système de gestion des données de référence, est de définir une gouvernance des données, concrètement il s’agit d’identifier les propriétaires des objets et de définir les règles liées à l’ajout, la modification ou encore la mise à disposition des données de référence au sein de l’entreprise. De façon plus précise il s’agit d’identifier par domaine de gestion les données de références à gérer, de prendre en compte tous les systèmes sources, de collecter ces données, de définir les formats du langage commun, ainsi que des règles de transformation, d’administration et de distribution des données de référence.
La synchronisation des données de référence peut s’effectuer de plusieurs manières différentes. Par exemple la synchronisation de chaque système est assurée via des scripts ou des saisies manuelles, certains systèmes peuvent être définis comme maître pour certaines données, ou les données maîtresses sont gérées dans un entrepôt de données, ou on utilise une application spécifique dédiée, qui gère à la fois les données maîtresses et la synchronisation. C’est cette dernière solution qui tend à se développer de plus en plus, car elle offre une grande souplesse. Sauf exception il convient certainement de bannir les solutions partielles ne gérant que les données client ou les données produit.
La gestion des données de référence a donc pour intérêt d’améliorer la qualité de l’information, elle doit concerner tous les systèmes de l’entreprise, que ce soient les applications transactionnelles ou les applications décisionnelles. Il est certain qu’une mauvaise gestion de ces données peut coûter très cher. Il est donc absolument indispensable de sensibiliser les métiers aux enjeux, de voir avec eux tous les avantages d’une bonne gestion, et de définir la bonne gouvernance nécessaire pour créer, collecter, nettoyer, maintenir, publier et auditer les données de références.
Pour aller plus loin, vous pouvez utilement consulter mes autres propos sur ce sujet clé de la gestion des données de référence (données de référence, gérer l’ADN du système décisionnel, gérer le référentiel métier dans l’entrepôt de données, MDM où en sommes-nous ?) : cliquez ici.
Une bonne gestion des données de référence est intéressante pour les différentes fonctions de l’entreprise, pour gérer de façon homogène les clients à travers tous les canaux d’interaction, pour gérer les produits tout au long de leur cycle vie de leur production jusqu’à leur destruction en passant par leur maintenance, pour gérer les données financières notamment lors des opérations d’acquisition ou de réorganisation, pour gérer la chaîne d’approvisionnement, pour toutes les activités d’analyse de données, de reporting, de tableaux de bord, etc.
La première chose à faire pour mettre en place un système de gestion des données de référence, est de définir une gouvernance des données, concrètement il s’agit d’identifier les propriétaires des objets et de définir les règles liées à l’ajout, la modification ou encore la mise à disposition des données de référence au sein de l’entreprise. De façon plus précise il s’agit d’identifier par domaine de gestion les données de références à gérer, de prendre en compte tous les systèmes sources, de collecter ces données, de définir les formats du langage commun, ainsi que des règles de transformation, d’administration et de distribution des données de référence.
La synchronisation des données de référence peut s’effectuer de plusieurs manières différentes. Par exemple la synchronisation de chaque système est assurée via des scripts ou des saisies manuelles, certains systèmes peuvent être définis comme maître pour certaines données, ou les données maîtresses sont gérées dans un entrepôt de données, ou on utilise une application spécifique dédiée, qui gère à la fois les données maîtresses et la synchronisation. C’est cette dernière solution qui tend à se développer de plus en plus, car elle offre une grande souplesse. Sauf exception il convient certainement de bannir les solutions partielles ne gérant que les données client ou les données produit.
La gestion des données de référence a donc pour intérêt d’améliorer la qualité de l’information, elle doit concerner tous les systèmes de l’entreprise, que ce soient les applications transactionnelles ou les applications décisionnelles. Il est certain qu’une mauvaise gestion de ces données peut coûter très cher. Il est donc absolument indispensable de sensibiliser les métiers aux enjeux, de voir avec eux tous les avantages d’une bonne gestion, et de définir la bonne gouvernance nécessaire pour créer, collecter, nettoyer, maintenir, publier et auditer les données de références.
Pour aller plus loin, vous pouvez utilement consulter mes autres propos sur ce sujet clé de la gestion des données de référence (données de référence, gérer l’ADN du système décisionnel, gérer le référentiel métier dans l’entrepôt de données, MDM où en sommes-nous ?) : cliquez ici.
Rédigé par Michel Bruley le Jeudi 15 Mars 2012 à 11:33
|
Permalien
|
{0}
> A LIRE EN CE MOMENT SUR DECIDEO
-
Qlik améliore l’intégration avec SAP, Databricks et Snowflake et favorise la création de valeur grâce à l’IA
-
Encadrer l’utilisation de l’IA générative en entreprise
-
Qlik lève les obstacles à la migration vers le cloud et ouvre la voie à une adoption transparente de l’IA dans tous les secteurs
-
Databricks lève 10 milliards de dollars dans une levée de fonds en Série J, avec une valorisation de 62 milliards de dollars
-
Boomi renforce ses capacités de gestion des données avec l'acquisition du fournisseur d'intégration de données Rivery
-
Comand AI lève 8,5 millions d'euros pour apporter une supériorité militaire décisive à la France et ses alliés
-
Une entreprise française sur deux réduit ses investissements dans l'IA par manque de confiance
-
ChatGPT nous donne ses 5 tendances du marché de la data en 2025
-
Prédictions IA pour 2025 : embrasser la collaboration entre les humains et les machines
-
Cloudera accélère l'IA d'entreprise avec le programme RAG Studio Preview
Profil
Michel Bruley
Liste de liens
Dernières notes
Meilleurs vœux aux parents pour 2024
10/01/2024
Galerie
Archives
Rubriques
Rubriques