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LES PUITS DE DONNÉES
Exposé au 6 ième Symposium C2P-Club Urba-EA
René Mandel Vice-Président Club Urba-EA
Emeline Marcoux...
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Les « données de référence» au cœur du SI.
 Statiques vs Dynamiques
 Positionnement des « puits »
Objectifs des Puit...
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Données Statiques vs Dynamiques
 Au cœur du SI
 Statiques
• Identification des personnes, produits, str...
Exemple des contacts commerciaux :
Des événements de parcours à tracer sur
tous canaux, et à synchroniser
Cli
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RéférentielsStrtucturesOrganisation
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Objectifs des Puits
 Simplifier le SI
 Lutter contre la complexification des échanges
 Décloisonner le...
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Besoin de simplification et de flexibilité
• Effet « spa...
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Modéliser le grain
 Modéliser le grain le plus fin pertinent
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• Identifié : occu...
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Le modèle tridaté
 Le fait est daté :
 date du fait, → cycle de vie de l’objet
 La vision est datée :...
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 Les mêmes données s’échangent dans
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Eliminer la complexité due aux dialectes
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• Non intrusif
• Interposition dans
les échanges
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• I...
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Puits : pivot de la migration
 Pivot applicatif :
 Nécrose : dé commissionnement progressif
 Couveuse...
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Qualité, analytics
 Puits et point de vérité (données Golden)
 Le puits gère le cycle de mise en quali...
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Data Lake divisionniste (micro-services)
Paul Signac
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Pour plus d’information,
contactez
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Mandel René
Rene.mandel@oresys.fr
Emeline Marcoux
Emeline.MARCOUX@sihm.fr
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Les puits de données, piliers du SI.
Extrait de la présentation dans le cadre du symposium C2P-ClubUrba-EA 4 juin 2015

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  1. 1. 1 LES PUITS DE DONNÉES Exposé au 6 ième Symposium C2P-Club Urba-EA René Mandel Vice-Président Club Urba-EA Emeline Marcoux Urbaniste SIHM 4/6/15 Valoriser les données Paul Signac
  2. 2. 2 Les « données de référence» au cœur du SI.  Statiques vs Dynamiques  Positionnement des « puits » Objectifs des Puits  Mettre en cohérence les flux et échanges  Synchroniser, qualifier  Migrer Principes  Modélisation  Effet « Janus »  Migration, Qualité, Analytics Sommaire
  3. 3. © Club Urba-EA 3 Données Statiques vs Dynamiques  Au cœur du SI  Statiques • Identification des personnes, produits, structures,  Dynamiques • Flux opérationnels : parcours client, cycles productifs, administratifs, …  Pourquoi ce distinguo ?  Processus de mise à jour : • MDM : réingénierie • Puits : identiques  Subsidiarité : • MDM : par le modèle d’architecture • Puits : par granularité
  4. 4. Exemple des contacts commerciaux : Des événements de parcours à tracer sur tous canaux, et à synchroniser Cli ent Adre sses Rés ea u Age nt Comment orchestrer ce ballet ?
  5. 5. © Club Urba-EA 5 Extranet Entités SI EntitésSI Entités SI Entités RéférentielsStrtucturesOrganisation RéférentielProduitsServices RéférentielPersonnes Puit Evénements commerciaux Puit Prestations Visions 360° (moteur de recherche, corbeille, GED…) Configurateurs ORCHESTRATEUR DES ECHANGES & REPARTITEUR DE FLUX (interopérabilité) Puit Equipement Autres puits… SI GRC SI Gestion Autre SI Extranets Mobiquité RéférentielNomenclatures Les piliers du SI Middle Back FrontSI GRC Positionnement des Puits
  6. 6. © Club Urba-EA 6 Objectifs des Puits  Simplifier le SI  Lutter contre la complexification des échanges  Décloisonner les silos, converger (généricité du modèle)  Mettre en cohérence (identités, localisations, dates)  Synchroniser  Faciliter la migration  Mixer ancien patrimoine SI et nouveaux composants  Orientation « service » (Daas)  Capitaliser sur les données  Mettre en qualité  Hybrider (Big Data, NoSQL…)  Gouvernance « Light » 6
  7. 7. © Club Urba-EA 7 Simplifier N X P fluxN X P conversions de format Besoin de simplification et de flexibilité • Effet « spaghetti » • Multiplication des modalités d’échange • Les « formats pivots » ne règlent pas la complexité des latences • Complexification « au fil de l’eau »
  8. 8. On aboutit à …
  9. 9. © Club Urba-EA 9 Simplifier N X P fluxN X P conversions de format Référentiel Source GRC Source gestion Source externe Vision 360 Décisionnel Partenaire PuitsPuits Conversions de format Moteur de recherche Besoin de simplification et de flexibilité • Effet « spaghetti » • Multiplication des modalités d’échange • Les « formats pivots » ne règlent pas la complexité des latences • Complexification « au fil de l’eau »
  10. 10. © Club Urba-EA 10 Les principes Des données … Un«grain» atomiquetri-daté Partagées 360° Cohérentes, subsidiaires Pures, filtrées, Transparentes, canoniques Fraîches, Synchronisées, Historisées , tracées
  11. 11. © Club Urba-EA 11 Modéliser le grain  Modéliser le grain le plus fin pertinent • Attaché à un « fait » • Identifié : occurrence de l’objet, de la personne, … • Localisé : géo-localisé, positionné • 3 dates (fait, vision, technique) • « Etats » de ses cycles de vie  Exemples • Accident, sinistre, • Activité d’une ressource • Cycle de vie d’une Personne, d’un produit, … • Trajet, circulation, • Production d’une unité d’œuvre, • Parcours client
  12. 12. © Club Urba-EA 12 Le modèle tri-daté est daté Date du fait Le Fait observé Date de vision La Vision instrument Date technique L’outil Cycle de vie de l’objet Parcours de vision Cycle technique
  13. 13. © Club Urba-EA 13 Le modèle tridaté  Le fait est daté :  date du fait, → cycle de vie de l’objet  La vision est datée :  vision en anticipation (le fait prévu), vision sur le fait (le fait réel), vision en recul (retour sur le fait : retour d’expérience, enrichissement), → parcours de vision  L’instrument d’observation est daté :  date technique (date de saisie, date d’acquisition, date du fichier, …), codification des sources (canaux), des états → cycle des mises à jour (mise en qualité, précisions,…),
  14. 14. © Club Urba-EA 14 Modèle type d’un grain Lieu Où QuandDates Evén eme nt Quoi Etat- canal Identi té QuiObjet Référencement Informations Acteurs Typage
  15. 15. © Club Urba-EA 15 Eliminer la complexité due aux dialectes  Les mêmes données s’échangent dans différentes logiques (flux, stock, lots,…) et latences (synchrone, asynchrones) :  Stock à date (fichier, téléchargement, …)  Variation de stock entre dates (différentiel)  Messages au fil de l’eau désynchronisés (messagerie)  Messages synchrones, invocation de services  En s’appuyant sur divers protocoles et standards (FTP, REST, XML, CSV…), et architectures (ESB,…)
  16. 16. © Club Urba-EA 16 Eliminer la complexité due aux dialectes Stock, Delta, Flux Asynchrone, Synchrone
  17. 17. © Club Urba-EA 17 Eliminer la complexité due aux dialectes Stock, Delta, Flux Asynchrone, Synchrone XML Connecteur Fichier Message Services Web EDI Administrat ion Gestion des Contrats Accès MDM Gestion cohérence Gestion des Services Gestion Sécurité Cœur du puits Grain tri-daté
  18. 18. © Club Urba-EA 18 Puits de données Web Gestion contrat Comptabilité ODS Web CRM Référentiel s de données Interopérabilité Orchestration des échanges Répartiteur De flux Puits de données Interopérabilité multi-mondes 18 Synchroniser
  19. 19. © Club Urba-EA 19 Migrer : effet « Janus » Avec l’existant : • Non intrusif • Interposition dans les échanges (leurre) • Intégration « lâche » Avec les projets : • Catalogue de services de données disponibles • En avance de phase Historisation interne pour tout tracer et restituer toutes les latences Utilisation de routines d’intégration de données du marché
  20. 20. © Club Urba-EA 20 Puits : pivot de la migration  Pivot applicatif :  Nécrose : dé commissionnement progressif  Couveuse : nouveau composant  Hybridation des mondes :  Données modélisées classiques  Données monde open source  Pivot d’architectures  Le fonctionnement en Daas cache les choix et évolutions d’architecture : données (SQL, NoSQL, …), plateformes (MBaaS,…)  Ouverture au-delà de l’espace « souverain »  Avec l’Écosystème  Open Data
  21. 21. © Club Urba-EA 21 Qualité, analytics  Puits et point de vérité (données Golden)  Le puits gère le cycle de mise en qualité, et mémorise les différents états  Il trace le point de vérité  L’alignement des silos source peut être progressif (mise en cohérence par évolutions applicatives)  Puits et ODS, Data Lake  Assainit l’amont opérationnel  Engage le rapprochement Big Data,  Synergie Data Lake (données immuables)
  22. 22. © Club Urba-EA 22 Data Lake divisionniste (micro-services) Paul Signac 1906
  23. 23. MERCI Pour plus d’information, contactez 23 Mandel René Rene.mandel@oresys.fr Emeline Marcoux Emeline.MARCOUX@sihm.fr 4/6/15

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