Management des données de l'entreprise

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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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Date de parution 14 septembre 2009
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EAN13 9782746240544
Langue Français

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Management des données de l'entreprise
© LAVOISIER, 2009 LAVOISIER 11, rue Lavoisier 75008 Paris www.hermes-science.com www.lavoisier.fr ISBN 978-2-7462-2391-2 ISSN 1635-7361 Le Code de la propriété intellectuelle n'autorisant, aux termes de l'article L. 122-5, d'une part, que les "copies ou reproductions strictement réservées à l'usage privé du copiste et non destinées à une utilisation collective" et, d'autre part, que les analyses et les courtes citations dans un but d'exemple et d'illustration, "toute représentation ou reproduction intégrale, ou partielle, faite sans le consentement de l'auteur ou de ses ayants droit ou ayants cause, est illicite" (article L. 122-4). Cette représentation ou reproduction, par quelque procédé que ce soit, constituerait donc une contrefaçon sanctionnée par les articles L. 335-2 et suivants du Code de la propriété intellectuelle. Tous les noms de sociétés ou de produits cités dans cet ouvrage sont utilisés à des fins didentification et sont des marques de leurs détenteurs respectifs.
Management des données de l'entreprise Master Data Management et modélisation sémantique Pierre Bonnet
COLLECTIONS SOUS LA DIRECTION DENICOLASMANSON
Collection Management et Informatique
Collection Etudes et Logiciels Informatiques Collection Nouvelles Technologies Informatiques Collection Synthèses Informatiques CNAM La liste des titres de chaque collection se trouve en fin douvrage.
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TABLE DES MATIÈRES
Testimoniaux pour le MDM Alliance Group. . . . . . . . . . . . . . . . . .
Préface. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . William ELKAIM
Préface. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . DominiqueVAUQUIER
Avant-propos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Introduction au MDM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i.1. Les caractéristiques principales du MDM . . . . . . . . . . . . . . . . . i.2. Au-delà du MDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
PREMIÈRE PARTIE. L’APPROCHEMDM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Chapitre 1. L’entreprise et ses données43. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1. La valeur des référentiels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 1.2. Le retour aux fondamentaux. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 1.3. Définition de la donnée de référence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 1.3.1. Donnée valorisée avant usage par les processus . . . . . . . . . 52 1.3.2. Donnée dupliquée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 1.3.3. Donnée échangée avec des tiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 1.4. A la recherche de la qualité des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
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1.4.1. La qualité des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 1.4.1.1. La gestion du temps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 1.4.1.2. La gestion des contextes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 1.4.1.3. La gestion des versions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 1.4.2. La qualité des modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 1.4.3. Les niveaux de maturité en qualité des données. . . . . . . . . . 63 1.5. Les types de référentiels de données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 1.5.1. Classification technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 1.5.1.1. Référentiel transactionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 1.5.1.2. Référentiel sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 1.5.1.3. Référentiel de typeModel-driven, MDM . . . . . . . . . . 67 1.5.2.Customer data integration(CDI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 1.5.3.Product information management(PIM) etProduct life management. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69(PLM) . 1.5.4.Lightweight directory access protocol71(LDAP) . . . . . . . . . .
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. . . . . . . . . . . . .
Chapitre 5. Les niveaux de maturité du MDM et leModel-drivenMDM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1. Le MDM virtuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2. Le MDM statique. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3. Le MDM sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1. Une meilleure administration par les métiers . . . . . . . . . . 5.3.2. Une plus grande fiabilité du référentiel . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3. La préparation de l’accostage du MDM avec le reste du SI . 5.3.3.1. Architecture d’entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3.2. Intégration du MDM avec le reste du SI . . . . . . . . . . 5.4. Le modèle de maturité MDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5. LeModel-driven. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .MDM . 5.5.1. Les variantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.2. Le masquage des mécanismes de jointure . . . . . . . . . . . .
Chapitre 6. Les fonctions de gouvernance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.1. Aperçu rapide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2. L’ergonomie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3. La gestion des versions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4. La valorisation des données par contextes . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4.1. La filiation des contextes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4.2. La détection automatique des données communes . . . . . . . 6.5. La gestion du temps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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6.5.1. L’historisation des données . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.2. La transaction métier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5.3. La période de validité . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6. Les règles de validation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.1. Les facettes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.2. Les contraintes d’intégrité. . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.2.1. Enumération . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.2.2. Contraintes d’intégrité référentielle . . . . . . 6.6.2.3. Etats métiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6.3. Les règles métier. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7. Les processus d’approbation . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8. La gestion des droits. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.9. La calcul des dépendances et la gestion des hiérarchies 6.10. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Chapitre 7. Les aspects organisationnels. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1. L’organisation pour la modélisation sémantique. . . . . . . . . . . . 7.1.1. Les fondements de l’organisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.2. Les propriétaires des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.3. Le bureau d’études des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.3.1. Support et qualité aux travaux de modélisation. . . . . . 7.1.3.2. Garant de la cartographie des données . . . . . . . . . . . 7.1.3.3. Planification et contrôle budgétaire . . . . . . . . . . . . . 7.1.4. Cette organisation est-elle risquée ? . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.4.1. La mutualisation de la modélisation est-elle dangereuse ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.4.2. Les métiers ont-ils la compétence pour modéliser ?. . . 7.1.4.3. Comment valider les modèles ?. . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.4.4. Quel est le lien entre cette organisation et la DSI ? . . . 7.2. La définition des rôles. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1. Propriétaire des données (data owner). . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2. Analyste des données (data analyst) . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.3. Architecte des données (data architect) . . . . . . . . . . . . . . 7.2.4. Contrôleur de gestion des données (data accountant. . . .) . 7.2.5. Gestionnaire des données (data stewart) . . . . . . . . . . . . . 7.3. Synthèse de l’organisation des métiers pour le MDM . . . . . . . .
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