Informatica Day 2011
MDM et BI : practices similaires,
complémentaires ou différentes ?
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Antoine CHAUVET
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Business & Decision aujourd’hui
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 Business Intelligence (BI)
 Master Data Management (MDM)
 Gestion de la Relation Cli...
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Soyons pratiques …
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Id Client Produit Point de vente Date Montant
92584789 Jeanne ROBERT TXF98 Nanterre 05/11/2011 429 €
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De la transaction aux dimensions
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Les données Référentielles Vs Transactionelles
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La BI ne s’intérresse pas particulièrement aux attributs des master
data, mais priorit...
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dimensions, d’attributs et de hiérarchies c...
Les enjeux BI liés à la mise en œuvre d’un MDM :
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1.Jeanne ROBERT s’est mariée à Hervé GRANIER et a changé...
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Le cas :
Le problème :
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 Les données de référence sur les
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sont gérées en central dans le MDM
 Les résulta...
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Présentation de Business & Decision
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Informatica Day 2011 - présentation sur le MDM

  1. 1. Informatica Day 2011 MDM et BI : practices similaires, complémentaires ou différentes ? 6 Octobre 2011 Antoine CHAUVET MDM Practice Manager antoine.chauvet@businessdecision.com Gad BENCHIMOL Directeur EPM / BI gad.benchimol@businessdecision.com
  2. 2. Agenda 2 Présentation de Business & Decision MDM & BI, positionnement ? 3 cas concrets où les synergies s’expriment Projets MDM – Quel rôle pour les acteurs de la BI ? Les apports du MDM à la BI
  3. 3. Agenda 3 Présentation de Business & Decision MDM & BI, positionnement ? 3 cas concrets où les synergies s’expriment Projets MDM – Quel rôle pour les acteurs de la BI ? Les apports du MDM à la BI
  4. 4. Business & Decision aujourd’hui 4  Business Intelligence (BI)  Master Data Management (MDM)  Gestion de la Relation Client (CRM)  E-business (Web)  Management Consulting  Modèle d’experts  Double compétence : métier et technologie.  Modèle de Delivery adaptable Accompagnement de bout en bout :  Conseil  Intégration de systèmes  Conduite du changement  Maintenance  Hébergement
  5. 5. Agenda 5 Présentation de Business & Decision MDM & BI, positionnement ? 3 cas concrets où les synergies s’expriment Projets MDM – Quel rôle pour les acteurs de la BI ? Les apports du MDM à la BI
  6. 6. Soyons pratiques … 6 Id Client Produit Point de vente Date Montant 92584789 Jeanne ROBERT TXF98 Nanterre 05/11/2011 429 € 92585432 Jeanne GRANIER TXF98-TT La Défense 06/11/2011 419 € …. 06/11/201105/11/2011
  7. 7. De la transaction aux dimensions 7 Id Client Produit Point de vente Date Montant 92584789 125124 66581 454562 06/11/2011 429 € 92584790 651233 21877 632297 07/11/2011 419 € …. Id Client Nom client 125124 Jeanne ROBERT 651233 Jeanne GRANIER … Id Produit Libellé Produit 66581 TXF98 21877 TXF98-TT … Id PdV Libellé PdV 454562 Nanterre 632297 La Défense …
  8. 8. Les données Référentielles Vs Transactionelles 8 Ventes Clients Fourni sseurs Temps Produi ts Géo Quelles sont les particularités des données référentielles :  Leur cycle de vie est plus lent  Elles pré-existent à la transaction  Elles ont un nombre moins élevé d’occurrences et sont organisées selon :  1 niveau  nomenclature  N niveaux  hiérarchie  Les processus transactionnels ne les impactent pas  Elles ne sont pas propres à un métier mais largement partagées  … Elles sont souvent mal gérées dans les entreprises … Les Master Datas ont un impact direct ou indirect sur tous les processus et usages du SI, elles contextualisent les indicateurs BI pour leur donner du sens
  9. 9. Les données de référence pour la BI La BI ne s’intérresse pas particulièrement aux attributs des master data, mais prioritairement aux liens, aux rattachement hierarchiques à des fins d’analyse.
  10. 10. Agenda 10 Présentation de Business & Decision MDM & BI, positionnement ? 3 cas concrets où les synergies s’expriment Projets MDM – Quel rôle pour les acteurs de la BI ? Les apports du MDM à la BI
  11. 11. Les apports du MDM à la BI 11 • Notion de dimensions conformes : Définition de dimensions, d’attributs et de hiérarchies communes au travers des magasins de données pour les analyses cross domaines • Une approche de modélisation mature Disposer de référentiels transverses aux projets BI : un pré requis à la BI d’entreprise • Une barrière sérieuse au succès de la BI… • …qui ne peut être franchie qu’en organisant les contributions des « lines of business », au travers d’une approche de gouvernance de données Qualité de données : un enjeu critique qui concerne autant les directions fonctionnelles que l’IT • Un référentiel de données, s’il définit comme un service autonome indépendamment des usages, donne plus de sens et de valeur à n’importe quelle données : transactionnelle/décisionnelle, données structurées / non structurées Une valeur ajoutée qui ne se limite pas au seul périmètre traditionnel de la BI
  12. 12. Les enjeux BI liés à la mise en œuvre d’un MDM : l’exemple de la direction financière Obtenir de la transversalité malgré l’existence de silos et garantir une vue locale (autonomie d’action) et globale (contrôle) BesoinsChallenges métiers  Cohérence cross systèmes, BU  Consolidations métiers et analytiques optimisées  Réduction des délais de clôture Anticiper les Fusions / Acquisitions , changements d’organisation et mesurer leurs impacts Accroitre l’agilité Ajuster la stratégie en fonction des résultats Garantir la conformité réglementaire  Rapidité de rationalisation financière  Analyse à périmètre courant et constant  Alignement des systèmes BI avec le Business  Modèle référentiel souple  Propagation automatisée dans le SI  Historisation des versions de données  Traçabilité des actions  Certifications des résultats 12
  13. 13. Agenda 13 Présentation de Business & Decision MDM & BI, positionnement ? 3 cas concrets où les synergies s’expriment Projets MDM – Quel rôle pour les acteurs de la BI ? Les apports du MDM à la BI
  14. 14. Le cas : Le problème, quelle pertinence dans les résultats si : 1.Jeanne ROBERT s’est mariée à Hervé GRANIER et a changé de nom en Jeanne GRANIER ? 2.Le point de vente de La Défense est rattaché à la direction départementale 75 depuis le 06/11/2011 ? 3.Les téléviseurs TXF98 et TXF98-TT correspondent au même modèle issu de deux fournisseurs différents ? 14 06/11/201105/11/2011 Quelques résultats analytiques : CA moyen par client : 424 €  CA du premier PdV : 429 € CA moyen sur le segment téléviseur : 424 €  CA consolidé de la DD 92 : 848 € Cas 1 - Amélioration de la qualité des reporting BI
  15. 15. Modèle de données intègre Références croisées Lineage Gestion de versions Intégration avec l’existant Gestion BI1 Gestion DWH Data Steward BI2  Le processus d’évolution est simplifié et industrialisé  Le délai de prise en compte des changement est réduit  Les dimensions sont conformes et les transactions en cohérence avec ces dernières  La qualité des reporting est accrue  Les indicateurs et TdB issus de différents systèmes BI peuvent être comparés  Les résultats sont auditables Fonctionnalités MDM clés MDM Cas 1 - Amélioration de la qualité des reporting BI
  16. 16. Le cas : Le problème : Les « vues » magasins et Web ne sont pas consolidées Le rapprochement par foyer n’est pas assuré Les données utilisées pour calculer la segmentation client et pour réaliser le ciblage sont partielles 16 Constats fréquents Le SI du canal web n’a pas connaissance de l’achat réalisé en magasin et réciproquement Le marketing ne fait pas le lien entre Jeanne GRANIER et son mari Hervé pour affiner sa relation client 12/11/201105/11/2011 07/11/2011 Cas 2 - Collaboration MDM / BI pour la pertinence des campagnes marketing
  17. 17. MDM DWH Web DWH Magasins Marketing Marketing / Qualité fichier Modèle de données intègre Fusion / Dédoublonnage Priorisation des sources / Trust Recyclage des rejets Pilotage de la qualité fichier Fonctionnalités MDM clés BI MKTG Cas 2 - Collaboration MDM / BI pour la pertinence des campagnes marketing  La solution MDM consolide les deux canaux (aspects qualitatif et quantitatif)  Les métiers ont la main pour arbitrer les fusions, gérer les conflits & rejets  Le datamart marketing calcule les scores et les fournit au MDM pour la classification / segmentation clients  Le ciblage est réalisé sur des données fiables multi-canal  Les données d’adressage (email, téléphone) & les opt-ins sont fiabilisés  Le nombre de « bounces » est réduit, les préférences clients sont respectées
  18. 18. Le cas : Le problème : Difficulté à « simuler » de nouvelles répartitions des territoires Les informations agrégées (budget, forecast) et de détail (employé, territoire, primes individuelles) pas toujours réconciliables Difficulté à justifier de l’équité de la ventilation 18 Les constats La répartition des territoires prends du temps Les objectifs ne sont pas alignés avec le budget Les discussions sont interminables pour affiner les objectifs ou retoucher les territoires affectés Cas 3 – Optimisation de la répartition des territoires commerciaux
  19. 19.  Les données de référence sur les employés, les territoires, les comptes sont gérées en central dans le MDM  Les résultats de l’exercice N sont en ligne avec les données de référence  Le recalcul sur une version antérieure du référentiel est possible afin de garantir la traçabilité  La simulation sur une version postérieure du référentiel est possible  La justification du bien fondé de la nouvelle répartition en lien avec les simulation et le budget est possible ou simplifiée MDM BI Modèle de données intègre Workflow collaboratif d’administration Gestion des droits & accès Gestion des hierarchies Date d’effet des liens père / fils Fonctionnalités MDM clés Cas 3 – Optimisation de la répartition des territoires commerciaux
  20. 20. Agenda 20 Présentation de Business & Decision MDM & BI, positionnement ? 3 cas concrets où les synergies s’expriment Projets MDM – Quels rôles pour les acteurs de la BI ? Les apports du MDM à la BI
  21. 21. Projet MDM – Quels rôles pour les acteurs de la BI ? • Une approche industrielle et systématique • Une approche plus collaborative, impliquant à la fois les « métiers » et l’IT Apporter une meilleure réponse à un point sensible des projets BI : la qualité des données • Une discipline qui devient un pilier du SI de l’entreprise, et non plus une de ses extensions • La capacité de traiter les problèmes en amont, donc plus efficacement Valoriser un savoir faire précieux pour l’entreprise au-delà de la BI • BI agile : permettre à certaines populations d’utilisateurs de construire leurs propres environnements de données en mode prototype • Donner du sens aux données non structurées en les croisant avec les données de référentiel. Explorer de nouveaux horizons en termes de découverte de données
  22. 22. Questions / Réponses 22

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