Dans une économie de plus en plus immatérielle, la maîtrise de la qualité des données est aujourd'hui un enjeu considérable. La nécessité d'une meilleure gouvernance et le renforcement des règles prudentielles internationales (Sarbanes Oxley, Bâle 2, Solvency, IAS-IFRS, etc.) imposent aux entreprises une plus grande transparence et une meilleure traçabilité de l'ensemble de leurs données. Toutes les parties prenantes de l'entreprise sont concernées et se tournent vers l'informatique pour obtenir des réponses. Or, la plupart des systèmes informatiques développés se sont complexifiés à l'excès. Mal adaptés et obsolètes, ces systèmes sont devenus une source de fragilité préjudiciable pour l'entreprise. C'est dans ce contexte que la gestion des données de référence ou Master Data Management (MDM) et la modélisation sémantique interviennent pour réorienter la gestion des données de manière progressive et durable. Management des données de l'entreprise montre comment la direction générale, les directions métier et la DSI doivent prendre en compte les nouveaux enjeux et apports de la gestion des données de référence : quelles fonctions de gouvernance mettre à disposition ? Comment améliorer l'alignement du SI avec les réglementations ? Quel est le retour sur investissement ? Comment valoriser l'actif immatériel SI et ses données ? Quels sont les principes de la modélisation sémantique ? Quelle est l'architecture technique ? Testimoniaux pour le MDM Alliance Group. Préface. Avant-propos. Introduction au MDM. L'APPROCHE MDM. Chapitre 1. L'entreprise et ses données. Chapitre 2. Les aspects stratégiques. Chapitre 3. La prise en compte des progiciels. Chapitre 4. Le retour sur investissement. Le retour sur investissement. LE MDM VU PAR LES MÉTIERS. Chapitre 5. Les niveaux de maturité du MDM et le Model-driven MDM. Chapitre 6. Les fonctions de gouvernance. Chapitre 7. Les aspects organisationnels. LE MDM VU PAR LA DSI. Chapitre 8. Le cadre de la modélisation sémantique. Chapitre 9. Les procédés de la modélisation sémantique. Chapitre 10. La modélisation logique des données. Chapitre 11. La modélisation de l'organisation. Chapitre 12. Intégration technique du MDM. Conclusion. Annexes. Modélisation sémantique de l'Adresse. Bibliographie. Index.
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Management des données de l'entreprise Master Data Management et modélisation sémantique Pierre Bonnet
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Chapitre 2. Les aspects stratégiques73. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1. La gouvernance d’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 2.1.1. Le SI au pied du mur des réglementations . . . . . . . . . . . . . 74 2.1.1.1. La gouvernance des risques et de la conformité . . . . . . 75 2.1.1.2. Les réglementations électroniques . . . . . . . . . . . . . . . 75 2.1.2. Le nouveauscorecard76. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. Les étapes de la transformation du système d’information . . . . . . 78 2.2.1. Première étape : le référentiel des données . . . . . . . . . . . . . 78 2.2.2. Seconde étape : le référentiel des règles s’ajoute aux données 81 2.2.3. Troisième étape : entrée en scène des processus métier . . . . . 83 2.3. Le système d’information durable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 2.3.1. Le nouveau contrôle de gestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 2.3.2. le maintien des connaissances et la rupture stratégique . . . . . 88
Chapitre 3. La prise en compte des progiciels. . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1. L’impasse des référentiels fermés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2. Les critères de choix des progiciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1. Disponibilité du modèle de données . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2. Mise à jour du référentiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.3. Neutralisation du MDM fermé. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3. Impact pour les éditeurs de progiciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4. Le MDM est aussi un progiciel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Table des matières
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Chapitre 4. Le retour sur investissement101. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1. Le gain financier de la qualité des données . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.2. Le gain financier de la fiabilité des données . . . . . . . . . . . . . . 103 4.3. Le gain financier de la maîtrise des risques opérationnels. . . . . . 105 4.3.1. Un système de contrôle souvent inefficace . . . . . . . . . . . . 105 4.3.2. Le MDM pour le contrôle des risques opérationnels. . . . . . 107 4.4. Le gain financier de la transformation du SI . . . . . . . . . . . . . . 108 4.4.1. L’imbrication du système d’information avec l’informatique 108 4.4.2. La valorisation financière du SI en ligne de mire . . . . . . . . 109 4.4.3. Le MDM comme tremplin de la transformation du SI . . . . 111 4.5. Synthèse du retour sur investissement du MDM. . . . . . . . . . . . 113
DEUXIÈME PARTIE. LE MDM VU PAR LES MÉTIERS. . . . . . . . . . . . .