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Information management :
               quand l'information devient
                    un capital d'entreprise



25 mars 2009

                                   Jean-Michel Franco
                                      Directeur des Solutions
                             Jean-michel.franco@businessdecision.com
Gestion de l’information : tout a commencé par l’aide à la décision

                                         Systèmes                                 Systèmes
                                      Transactionnels                             d’aide à la
                                                                                   décision

 Métaphore sectorielle            Industrie manufacturière               Distribution de détail
                                         (Produire)                   (amener au consommateur )
                                   Exécuter et manager             Gouverner : Planifier, Améliorer,
 Usage                                les processus               Superviser, Optimiser les processus
 Cible, et canaux pour les            Opérationnels,                 Décideurs, au travers d’outils
 “toucher”                        Au travers applications                d’aide à la décision

                                  Commande, factures,                  Client, compte de résultats,
 Objets de gestion manipulés      Ordres de fabrication…              Indicateurs de performance…

                                  L’essence pour dérouler
 Rôle de l’information         les processus et applications
                                                                             Le Cœur du sujet

                                                                             La pourquoi, le
 Le contenu                        Le quoi                                      comment,
                                                                          La pièce à conviction
                                Organisé pour gérer les           Organisé pour pouvoir s’agréger par
 Niveau de détail                transactions : seul le             sujet (temps, produit, client…)
                                     détail importe
                                  Mission critique aucune          Une tolérance sur la qualité et la
 SLA souhaité                  tolérance en termes de qualité ;   disponibilité (temps d’indisponibilité
                                temps réel, temps de réponse        , temps de réponse, qualité de la
                                          immédiat                donnée…) mais évolution en cours
Une demande qui explose à l’intérieur des organisations


        Moyenne               44              39         17
                                                                 Transactionnel
                                                                 Mgt & contrôle
   Top performers        30              45          25          Stratégie


                    0%   20%       40%    60%      80%    100%




    Aujourd’hui le plus gros des investissements informatiques sont
    concentrés sur ce qui ne représente plus que la moitié, voire le
    tiers du travail des employés d’une entreprise. Le reste n’est
    pas géré sous la responsabilité du système d’information !


                                                                                       3
                                                                             Sources ASUG
Et un besoin de partager l’information, bien au-delà du décisionnel


     L’information : un capital à pérenniser
                                                                        MDM
     • Gestion des référentiels comme cadre de travail commun        Data quality
     • La qualité des données à la source                               ECM
     • La gestion du contenu (structurer la donnée non structurée)



            L’information sous la maitrise des fonctionnels
                                                                           Méta données
            • Principes de gouvernance des données                        Gouvernance et,
            • L’informatique est en charge des contenants, les              Traceability
              « lignes de business » du contenu


                   Libérer l’information du contexte des transactions
                   • Information comme un capital indépendant                       Data Services
                   • Self Services                                                  Self Services
                                                                                      Mashups
                   • Un nouveau composant du SI




                                                                                                4
Une demande qui explose à l’extérieur des organisations

                                                                    Produits de
 Electronique                  Banque
                                                                    consommation
                              Du prestataire de
Du lecteur MP3…                                                    D’un équipementier
                              produits financiers…
                                                                   de sport…


             …Au conseiller                       …à l’assistant                   …à un coach
             pour les choix                       de gestion                       personnel
             culturel                             du budget                        numérique




 Utilities                    Industrie                            Secteur public

Des Megawatts…                De la fabrication                    Du service public…
                              d’avions…


             …au Negawatts                                                     …au service à
                                           …à le gestion des                     la carte
                                           Heures de vol



                                                                                                 5
Et qui pose des questions économiques, sociales et politiques
autour d’un enjeu colossal : la gouvernance de l’information




                                                                6
Quatre principales raisons pour un projet d’information management (1/4)


                1.    Éliminer les redondances de données, qui sont causes
                      d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                      l’entreprise.

                2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

                3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                      entreprises.

                4.    Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                      moment.

 1 La redondance de données (principalement les données maîtres) dans
   plusieurs systèmes les soumet à des règles de gestion qui diffèrent selon
   les métiers  écarts :
      La duplication dans plusieurs systèmes est d’origine historique : au moment de la conception d’un système
       nouveau, une donnée cruciale était :
          • soit indisponible : on l’a créée ainsi que sa gestion,
          • soit incomplète : on l’a recopiée pour ensuite la compléter chez soi,
          • soit d’accès difficile ou restreint : on l’a recopiée pour l’avoir sous la main, et on la recopie encore.
      Par ailleurs, les entreprises cherchent depuis longtemps à harmoniser et unifier leurs données de référence
       (nomenclatures) pour assurer un langage commun entre les métiers (produits, sites ou magasins,
       id/password, …).
Quatre principales raisons pour un projet d’information management (1/4)


                 1.    Éliminer les redondances de données, qui sont causes
                       d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                       l’entreprise.

                 2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

                 3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                       entreprises.

                       Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
          La réponse des systèmes d’information
                 4.
                       moment.

 1              Le Master Data Management
     La redondance de données (principalement les données maîtres) dans
     plusieurs systèmes les soumet à des règles de gestion qui diffèrent selon
     les métiers, entraînant des écarts sur des valeurs essentielles pour
     l’entreprise :
       La duplication dans plusieurs systèmes est d’origine historique : au moment de la conception d’un système
        nouveau, une donnée cruciale était :
           • soit indisponible : on l’a créée ainsi que sa gestion,
           • soit incomplète : on l’a recopiée pour ensuite la compléter chez soi,
           • soit d’accès difficile ou restreint : on l’a recopiée pour l’avoir sous la main, et on la recopie encore.
       Par ailleurs, les entreprises cherchent depuis longtemps à harmoniser et unifier leurs données de référence
        (nomenclatures) pour assurer un langage commun entre les métiers (produits, sites ou magasins,
Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (2/4)

                 1.   Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont
                      causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                      l’entreprise.

                 2.   Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

                 3.   Accélérer les transferts d’information intra et inter
                      entreprises.

                 4.   Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                      moment.

 2 Le besoin d’évaluer et de certifier la qualité de certaines données clefs
   devient pressant :
     L’internationalisation des entreprises, la multiplication et/ou le développement de leurs activités, servis par le
      progrès des techniques de l’information, induisent un accroissement du volume des données traitées. Cet
      accroissement a pour effet secondaire de rendre significatives les marges d’erreur et d’incertitude sur les
      données.
     La fonction marketing, boostée par la prépondérance du quantitatif dans l’activité des entreprises, met en
      exergue un besoin de fiabilisation de l’information relative aux clients, sources de revenus.
     Des contraintes réglementaires nouvelles (SOX, Solvency, NRE) motivées par le souhait de rompre avec
      l’opacité naturelle des SI, obligent à un traçage des données clefs, à l’enregistrement de pistes d’audit, à
      l’explication argumentée des écarts, à la sécurisation des accès et des processus de gestion internes.
     La généralisation de la Business Intelligence dans tous les métiers de l’entreprise amène un besoin de
      fonder qualitativement les données de décision utilisées au plus haut niveau.
Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (2/4)

                     1.    Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont
                           causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                           l’entreprise.

                     2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

                     3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                           entreprises.

                     4.    Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                          La réponse de l’IT
                           moment.

 2   Le besoin d’évaluer et de certifier de données
                        La qualité la qualité de certaines données clefs
     devient pressant :
                        La data gouvernance
       L’internationalisation des entreprises, la multiplication et/ou le développement de leurs activités, servis par
                                                                le progrès des
          techniques de l’information, induisent un accroissement du volume des données traitées. Cet
          accroissement a pour effet secondaire de rendre significatives les marges d’erreur et d’incertitude sur les
          données.
       La fonction marketing, boostée par la prépondérance du quantitatif dans l’activité des entreprises, met en
        exergue un besoin de fiabilisation de l’information relative aux clients, sources de revenus.
       Des contraintes réglementaires nouvelles (SOX, Solvency, NRE) motivées par le souhait de rompre avec
        l’opacité naturelle des SI, obligent à un traçage des données clefs, à l’enregistrement de pistes d’audit, à
        l’explication argumentée des écarts, à la sécurisation des accès et des processus de gestion internes.
       La généralisation de la Business Intelligence dans tous les métiers de l’entreprise amène un besoin de
        fonder qualitativement les données de décision utilisées au plus haut niveau.
Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (3/4)

               1.    Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont
                     causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                     l’entreprise.

               2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

               3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                     entreprises.

               4.    Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                     moment.



   3 Les échanges internes et externes à l’entreprise sont aujourd’hui gérables
     informatiquement, et peuvent donc être accélérés conformément à une
     logique d’amélioration de la performance :
        Le concept d’entreprise étendue ayant maintenant pris corps, les interactions sont désormais
         fréquentes et parfois exigeantes en réactivité avec les fournisseurs, prestataires et clients.
        La collaboration la plus rapprochée possible de systèmes pourtant espacés dans la chaîne de
         valeur de l’entreprise (logistique/vente ou help desk/vente par exemple) est un besoin qu’a renforcé
         l’optimisation de la relation client.
Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (3/4)

               1.    Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont
                     causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                     l’entreprise.

               2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

               3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                     entreprises.

               4.    Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                   La réponse de l’IT
                     moment.

        L’Enterprise Information Integration (ETL,
   3 Les échanges internes et externes à l’entreprise sont aujourd’hui gérables
          EAI, ESB, fédération de données, Real Time Data
     informatiquement, et peuvent donc être accélérés conformément à une
                                Management)
     logique d’amélioration de la performance :
        Le concept d’entreprise étendue ayant maintenant pris corps, les interactions sont désormais
         fréquentes et parfois exigeantes en réactivité avec les fournisseurs, prestataires et clients.
        La collaboration la plus rapprochée possible de systèmes pourtant espacés dans la chaîne de
         valeur de l’entreprise (logistique/vente ou help desk/vente par exemple) est un besoin qu’a renforcé
         l’optimisation de la relation client.
Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (4/4)

                 1.    Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont
                       causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                       l’entreprise.

                 2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

                 3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                       entreprises.

                 4.    Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                       moment.


4 L’information est désormais considérée comme faisant partie du capital de
  l’entreprise, ‘immatériel’, elle est aussi un bien commercialisable, et
  commercialisé. Elle doit être disponible à la consommation à tout moment :
     Le développement d’Internet et des technologies afférentes a permis la multiplication des portails d’entreprise
      x-net : l’information est banalisée, rendant par contraste inacceptable le manque de telle donnée clef.
     La parallélisation croissante des traitements informatiques amenée par l’accélération des cycles de gestion
      oblige la notation fonctionnelle des données utilisées, en statut, date, score qualité et responsabilité de gestion.
     La recherche actuelle d’une caractérisation de la performance dans l’entreprise suggère pour demain une
      valorisation marchande des données, une évaluation de leur utilité intrinsèque.
Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (4/4)

                  1.    Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont
                        causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de
                        l’entreprise.

                  2.    Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier.

                  3.    Accélérer les transferts d’information intra et inter
                        entreprises.

                  4.    Rendre l’information clef disponible et accessible à tout
                             La réponse de l’IT
                        moment.

           Les Data Services SOA, l’enterprise search,
 4   L’information est désormais considérée comme portails
                 la Business Intelligence, les faisant partie du capital de
     l’entreprise, ‘immatériel’, elle est aussi un bien commercialisable, et
                                 d’entreprise…
     commercialisé. Elle doit être disponible à la consommation à tout moment :
       Le développement d’Internet et des technologies afférentes a permis la multiplication des portails d’entreprise
        x-net : l’information est banalisée, rendant par contraste inacceptable le manque de telle donnée clef.
       La parallélisation croissante des traitements informatiques amenée par l’accélération des cycles de gestion
        oblige la notation fonctionnelle des données utilisées, en statut, date, score qualité et responsabilité de
        gestion.
       La recherche actuelle d’une caractérisation de la performance dans l’entreprise suggère pour demain une
        valorisation marchande des données, une évaluation de leur utilité intrinsèque.
Gérer les référentiels : quelle place dans le système d’information existant de
l’entreprise ?
1. Mettre en place un ensemble de service qui collaborent avec les S.I en place :
     1. Il est au service des applications en place en les enrichissant et / ou en les exploitant
     2. Il est, en principes, non intrusif sur les S.I en place (i.e ces dernières ne nécessitent pas d’être «
        adaptées » pour collaborer avec lui.)

                                           Un service partagé dans l’entreprise
                                           pour gérer dans la durée et de
Ventes                                     manière consistante les référentiels                            Centre d’appel
                                           de données
                                Consomme




                                                                                    Consomme
                    Distribue




                                                                                               Distribue
                                                                 Responsa
                                                 Modéliser
                                                                 biliser

                                                                Dédu
    Opportunités                                   Référencer                                                  Tickets
                                                                pliquer

                                                                Gérer
                                                   Protéger
                                                                La qualité                                     Commandes
    Factures
                                Consomme




                                                      L’infrastructure




                                                                                    Consomme
                    Distribue




                                                                                               Distribue
                                                 Organiser       Diffuser


Compta client                                         L’organisation                                       E-commerce
Information management : quelle place dans un projet
décisionnel ?

                                      Opérations                              Risque &
                       Ventes &                     Ressources
     Finances
                       Marketing
                                       (achats &
                                                     humaines
                                                                                 devt          Applications
                                     supply chain))                            durable


     Diffusion de l’info.         Découverte de l’info.            Enrichissement
   Rapports      Tableaux         Requêtes Multi-dimen
                                  ou search sionnel
                                                                Modèles & Données de            Exploitation
   prédéfinis     de bord                                      « mash-ups» référence
   Intégration poste travail      Data Mining & prédictif       Planning & ventil coûts
                                                                                               De l’information

              Index                    Architected                            Ad-hoc             Magasins
                                        Data Marts                           Data Marts
                                                                                                    De
              Texte &                   Données de                 Faits, données                Données
              Contenu                références, règles          transactionnelles
                                                                                                     Hub
              « riche »                                                                          information
                                                                                                      nel
    mails          E-commerce             ERP               Intra/extranet          SaaS
     Web           Supply chain           CRM               Applis métier         B2B client
    Office
                                                                                               Applications
                      Marketing          CTMS           Applis legacy          B2B fournisseur
    Non                                                      Dév                Applications
                                                                                              transactionne
                 Applications          Progiciels
  structuré      Best of breed          intégrés          spécifiques           externalisées      lles
Le Customer Data Integration : finalement, une vue du client à 360° ?

  •   Caractéristiques :
       – Réconcilier la diversité des vues à constituer autour d’un même client
       – Forte complexité du fait de la multiplicité des sources et de la dépendance à des
         changements exogènes  nécessité de définir des enjeux réalistes
       – Rôle fondamental de la gestion de la qualité


                                                Identification
                                                  & données
                            Historique           descriptives
                                des                                    Profils
                           interactions
                              et des
                              usages


                                               Référentiel
                                                 Client                  Potentiel
                                                                         Commer-
                       Relations                                           cial


                                                          Type de
                                      Préfé-
                                                          besoin,
                                     rences
                                                        satisfaction
Le Product Data Management

 •     Caractéristiques:
        – Organiser la circulation de l’information dans la supply chain étendue
        – Exposer des vues différentes d’un même produit
        – La complexité vient de la multiplicité des types de données à gérer et au nombre
          important d’acteurs impliqués



                      PLM                                          CRM

 Vue R&D
                                          Référentiel
 (SGDT)                                    Produit                                    Commer
                                                                                      ciale


                      ERP                                          SAV


 Vue                                                                            Vue
 industrielle                                                                   technique


                Concevoir & Produire                       Commercialiser et utiliser
Quelles organisations pour la gestion des référentiels ?
                                        Modèle
                                        centralisé


            Hub informationnel                          Hub informationnel




    Réconciliation à postériori                        Mise à jour centralisée
Démarches                                                                        Démarches
curatives                                                                        préventives




            Hub informationnel                              Hub informationnel




                                        Modèle
 Hiérarchisation des systèmes sources   décentralisé   Systèmes maitres et délégués
Les trois arômes d’un référentiel de données

                                                            Données nécessaires aux transactions
                         Dimension                          Fortement intégré aux processus
                        Opérationnelle                      valeur du référentiel : réduction des coûts
                                                            Objectif : Une seule version de la vérité
                                                            Mises à jour événementielles




                                              Référentiel de
                                                données

                             Dimension                       Dimension
                             Analytique                      Sémantique

  Données nécessaires aux classifications,           Données actuellement hors du contexte des SI ,
  segmentation et pilotage, historique / futur       mais potentiellement disponibles
  Valeur du référentiel : flexibilité, rapidité      Valeur du référentiel : Enrichir la valeur des
  Objectif : autonomie des « auteurs »               données de référence
  Mises à jour par versions                          Mises à jour par une approche de crawling
Architecture fonctionnelle des solutions de MDM




  Qu’attendre des solutions du marché pour gérer un référentiel ?
  Créer/importer,           Reconciler les               Gouverner                   Distribuer
  Fédérer les               données
  modèles
                                                         Définir et organiser les
                                                                                     Acquisition/diffusion de
  Définition des modèles    Découverte et diagnostic     chaines de responsabilité
                                                                                     données en batch
                                                         (workflows)

                                                                                     Acquisition/diffusion de
  Gestion des hiérarchies   Correction                   Traçabilité des données
                                                                                     données en juste à temps


                                                         Traçabilité des actions     Services d’accès aux
  Import des modèles        Dédoublonnage / Fusion
                                                         sur le référentiel          données SOA

                                                                                     Interfaces d’accès
                                                         Indicateurs et sondes de    adminstrateurs de
  Gestion des méta data     Standardisation
                                                         pilotage                    données

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                                                         Gestion fine des droits /   utilisateurs (fonction de
  Mappings                  De problème                  Découpage fonctionnel       serach)

                            Intégration des données
  Gérer les versions…                                    …                           …
                            non structurées…
Le marché : un carrefour qui donne lieu à une guerre technologique
L’intégration de données : un pilier des systèmes Data
Warehouse, mais pas encore des architectures SOA

   Des généralistes solidement
   positionnés

  • IBM en éclaireur
  • Microsoft, Oracle, SAP

   Mais des alternatives plus
   neutres qui restent ouvertes

  •   Informatica
  •   Information Builders/iway
  •   Sas/Dataflux
  •   Tibco



                                                         26/
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                                                          0
Gérer la qualité de données : des solutions matures, mais dont l’adoption
tardent à se généraliser et à s’adapter à tout type de contexte



  Des généralistes déjà aux avant-
  postes

  • IBM, SAP
  • bientôt Microsoft
       I
  Les spécialistes BI et de l’intégration
  de données en embuscade

  • Informatica
  • Sas/Dataflux

  Et quelques hyper-spécialistes

  • Trillium
  • …

                                                                            26/
                                                                            03/
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                                                                            201
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Référentiels client : le marché


  Les locomotives déjà bien
  identifiés
  • Oracle, dans la continuité de Siebel
  • IBM, dans la continuité de Websphere

  Des spécialistes qui tardent
  à s’internationaliser
  • Initiate
  • Siperian


  Et des outsiders qui comptent
  sur leur base installée
  • SAP
  • Tibco
  • Sas/Dataflux




                                           26/
                                           03/
                                           25
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                                            0
Référentiels produit : le marché



  Le choc des titans

  • IBM, déjà bien implanté
  • SAP, dans une zone « de
    confort »
  • Oracle, à la croisée du
    middleware et des
    applications

  Et spécialistes venus
  d’horizons différents

  • Middleware (Tibco)
  • Echanges B2B (GXS,
    Amalto…)
  • ERP, PLM (QAD…)

                                   26/
                                   03/
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                                    0
L’enterprise Dimension Management : un marché émergent à très
fort potentiel

                   Des projets plus simples du point de vue de l’IT…

         Intégration « lâche » au SI             Un complément du Data Warehouse



                      Mais, un impact plus fort du côté du business
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                                   Les Acteurs positionnés
    IBM Cognos       SQLServer
      Business       Master Data         Oracle DRM          Kalido       Teradata
     Viewpoint        Services




                                                                                       26/
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                                                                                       201
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Information management : quand l\'information devient un capital d\'entreprise

  • 1. Information management : quand l'information devient un capital d'entreprise 25 mars 2009 Jean-Michel Franco Directeur des Solutions Jean-michel.franco@businessdecision.com
  • 2. Gestion de l’information : tout a commencé par l’aide à la décision Systèmes Systèmes Transactionnels d’aide à la décision Métaphore sectorielle Industrie manufacturière Distribution de détail (Produire) (amener au consommateur ) Exécuter et manager Gouverner : Planifier, Améliorer, Usage les processus Superviser, Optimiser les processus Cible, et canaux pour les Opérationnels, Décideurs, au travers d’outils “toucher” Au travers applications d’aide à la décision Commande, factures, Client, compte de résultats, Objets de gestion manipulés Ordres de fabrication… Indicateurs de performance… L’essence pour dérouler Rôle de l’information les processus et applications Le Cœur du sujet La pourquoi, le Le contenu Le quoi comment, La pièce à conviction Organisé pour gérer les Organisé pour pouvoir s’agréger par Niveau de détail transactions : seul le sujet (temps, produit, client…) détail importe Mission critique aucune Une tolérance sur la qualité et la SLA souhaité tolérance en termes de qualité ; disponibilité (temps d’indisponibilité temps réel, temps de réponse , temps de réponse, qualité de la immédiat donnée…) mais évolution en cours
  • 3. Une demande qui explose à l’intérieur des organisations Moyenne 44 39 17 Transactionnel Mgt & contrôle Top performers 30 45 25 Stratégie 0% 20% 40% 60% 80% 100% Aujourd’hui le plus gros des investissements informatiques sont concentrés sur ce qui ne représente plus que la moitié, voire le tiers du travail des employés d’une entreprise. Le reste n’est pas géré sous la responsabilité du système d’information ! 3 Sources ASUG
  • 4. Et un besoin de partager l’information, bien au-delà du décisionnel L’information : un capital à pérenniser MDM • Gestion des référentiels comme cadre de travail commun Data quality • La qualité des données à la source ECM • La gestion du contenu (structurer la donnée non structurée) L’information sous la maitrise des fonctionnels Méta données • Principes de gouvernance des données Gouvernance et, • L’informatique est en charge des contenants, les Traceability « lignes de business » du contenu Libérer l’information du contexte des transactions • Information comme un capital indépendant Data Services • Self Services Self Services Mashups • Un nouveau composant du SI 4
  • 5. Une demande qui explose à l’extérieur des organisations Produits de Electronique Banque consommation Du prestataire de Du lecteur MP3… D’un équipementier produits financiers… de sport… …Au conseiller …à l’assistant …à un coach pour les choix de gestion personnel culturel du budget numérique Utilities Industrie Secteur public Des Megawatts… De la fabrication Du service public… d’avions… …au Negawatts …au service à …à le gestion des la carte Heures de vol 5
  • 6. Et qui pose des questions économiques, sociales et politiques autour d’un enjeu colossal : la gouvernance de l’information 6
  • 7. Quatre principales raisons pour un projet d’information management (1/4) 1. Éliminer les redondances de données, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout moment. 1 La redondance de données (principalement les données maîtres) dans plusieurs systèmes les soumet à des règles de gestion qui diffèrent selon les métiers  écarts :  La duplication dans plusieurs systèmes est d’origine historique : au moment de la conception d’un système nouveau, une donnée cruciale était : • soit indisponible : on l’a créée ainsi que sa gestion, • soit incomplète : on l’a recopiée pour ensuite la compléter chez soi, • soit d’accès difficile ou restreint : on l’a recopiée pour l’avoir sous la main, et on la recopie encore.  Par ailleurs, les entreprises cherchent depuis longtemps à harmoniser et unifier leurs données de référence (nomenclatures) pour assurer un langage commun entre les métiers (produits, sites ou magasins, id/password, …).
  • 8. Quatre principales raisons pour un projet d’information management (1/4) 1. Éliminer les redondances de données, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout La réponse des systèmes d’information 4. moment. 1 Le Master Data Management La redondance de données (principalement les données maîtres) dans plusieurs systèmes les soumet à des règles de gestion qui diffèrent selon les métiers, entraînant des écarts sur des valeurs essentielles pour l’entreprise :  La duplication dans plusieurs systèmes est d’origine historique : au moment de la conception d’un système nouveau, une donnée cruciale était : • soit indisponible : on l’a créée ainsi que sa gestion, • soit incomplète : on l’a recopiée pour ensuite la compléter chez soi, • soit d’accès difficile ou restreint : on l’a recopiée pour l’avoir sous la main, et on la recopie encore.  Par ailleurs, les entreprises cherchent depuis longtemps à harmoniser et unifier leurs données de référence (nomenclatures) pour assurer un langage commun entre les métiers (produits, sites ou magasins,
  • 9. Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (2/4) 1. Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout moment. 2 Le besoin d’évaluer et de certifier la qualité de certaines données clefs devient pressant :  L’internationalisation des entreprises, la multiplication et/ou le développement de leurs activités, servis par le progrès des techniques de l’information, induisent un accroissement du volume des données traitées. Cet accroissement a pour effet secondaire de rendre significatives les marges d’erreur et d’incertitude sur les données.  La fonction marketing, boostée par la prépondérance du quantitatif dans l’activité des entreprises, met en exergue un besoin de fiabilisation de l’information relative aux clients, sources de revenus.  Des contraintes réglementaires nouvelles (SOX, Solvency, NRE) motivées par le souhait de rompre avec l’opacité naturelle des SI, obligent à un traçage des données clefs, à l’enregistrement de pistes d’audit, à l’explication argumentée des écarts, à la sécurisation des accès et des processus de gestion internes.  La généralisation de la Business Intelligence dans tous les métiers de l’entreprise amène un besoin de fonder qualitativement les données de décision utilisées au plus haut niveau.
  • 10. Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (2/4) 1. Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout La réponse de l’IT moment. 2 Le besoin d’évaluer et de certifier de données La qualité la qualité de certaines données clefs devient pressant : La data gouvernance  L’internationalisation des entreprises, la multiplication et/ou le développement de leurs activités, servis par le progrès des techniques de l’information, induisent un accroissement du volume des données traitées. Cet accroissement a pour effet secondaire de rendre significatives les marges d’erreur et d’incertitude sur les données.  La fonction marketing, boostée par la prépondérance du quantitatif dans l’activité des entreprises, met en exergue un besoin de fiabilisation de l’information relative aux clients, sources de revenus.  Des contraintes réglementaires nouvelles (SOX, Solvency, NRE) motivées par le souhait de rompre avec l’opacité naturelle des SI, obligent à un traçage des données clefs, à l’enregistrement de pistes d’audit, à l’explication argumentée des écarts, à la sécurisation des accès et des processus de gestion internes.  La généralisation de la Business Intelligence dans tous les métiers de l’entreprise amène un besoin de fonder qualitativement les données de décision utilisées au plus haut niveau.
  • 11. Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (3/4) 1. Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout moment. 3 Les échanges internes et externes à l’entreprise sont aujourd’hui gérables informatiquement, et peuvent donc être accélérés conformément à une logique d’amélioration de la performance :  Le concept d’entreprise étendue ayant maintenant pris corps, les interactions sont désormais fréquentes et parfois exigeantes en réactivité avec les fournisseurs, prestataires et clients.  La collaboration la plus rapprochée possible de systèmes pourtant espacés dans la chaîne de valeur de l’entreprise (logistique/vente ou help desk/vente par exemple) est un besoin qu’a renforcé l’optimisation de la relation client.
  • 12. Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (3/4) 1. Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout La réponse de l’IT moment. L’Enterprise Information Integration (ETL, 3 Les échanges internes et externes à l’entreprise sont aujourd’hui gérables EAI, ESB, fédération de données, Real Time Data informatiquement, et peuvent donc être accélérés conformément à une Management) logique d’amélioration de la performance :  Le concept d’entreprise étendue ayant maintenant pris corps, les interactions sont désormais fréquentes et parfois exigeantes en réactivité avec les fournisseurs, prestataires et clients.  La collaboration la plus rapprochée possible de systèmes pourtant espacés dans la chaîne de valeur de l’entreprise (logistique/vente ou help desk/vente par exemple) est un besoin qu’a renforcé l’optimisation de la relation client.
  • 13. Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (4/4) 1. Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout moment. 4 L’information est désormais considérée comme faisant partie du capital de l’entreprise, ‘immatériel’, elle est aussi un bien commercialisable, et commercialisé. Elle doit être disponible à la consommation à tout moment :  Le développement d’Internet et des technologies afférentes a permis la multiplication des portails d’entreprise x-net : l’information est banalisée, rendant par contraste inacceptable le manque de telle donnée clef.  La parallélisation croissante des traitements informatiques amenée par l’accélération des cycles de gestion oblige la notation fonctionnelle des données utilisées, en statut, date, score qualité et responsabilité de gestion.  La recherche actuelle d’une caractérisation de la performance dans l’entreprise suggère pour demain une valorisation marchande des données, une évaluation de leur utilité intrinsèque.
  • 14. Quatre principales raisons pour un projet d’information Management (4/4) 1. Éliminer les redondances de données maîtres, qui sont causes d’écarts à expliquer dans les résultats de gestion de l’entreprise. 2. Améliorer la qualité de certaines données clefs, et la certifier. 3. Accélérer les transferts d’information intra et inter entreprises. 4. Rendre l’information clef disponible et accessible à tout La réponse de l’IT moment. Les Data Services SOA, l’enterprise search, 4 L’information est désormais considérée comme portails la Business Intelligence, les faisant partie du capital de l’entreprise, ‘immatériel’, elle est aussi un bien commercialisable, et d’entreprise… commercialisé. Elle doit être disponible à la consommation à tout moment :  Le développement d’Internet et des technologies afférentes a permis la multiplication des portails d’entreprise x-net : l’information est banalisée, rendant par contraste inacceptable le manque de telle donnée clef.  La parallélisation croissante des traitements informatiques amenée par l’accélération des cycles de gestion oblige la notation fonctionnelle des données utilisées, en statut, date, score qualité et responsabilité de gestion.  La recherche actuelle d’une caractérisation de la performance dans l’entreprise suggère pour demain une valorisation marchande des données, une évaluation de leur utilité intrinsèque.
  • 15. Gérer les référentiels : quelle place dans le système d’information existant de l’entreprise ? 1. Mettre en place un ensemble de service qui collaborent avec les S.I en place : 1. Il est au service des applications en place en les enrichissant et / ou en les exploitant 2. Il est, en principes, non intrusif sur les S.I en place (i.e ces dernières ne nécessitent pas d’être « adaptées » pour collaborer avec lui.) Un service partagé dans l’entreprise pour gérer dans la durée et de Ventes manière consistante les référentiels Centre d’appel de données Consomme Consomme Distribue Distribue Responsa Modéliser biliser Dédu Opportunités Référencer Tickets pliquer Gérer Protéger La qualité Commandes Factures Consomme L’infrastructure Consomme Distribue Distribue Organiser Diffuser Compta client L’organisation E-commerce
  • 16. Information management : quelle place dans un projet décisionnel ? Opérations Risque & Ventes & Ressources Finances Marketing (achats & humaines devt Applications supply chain)) durable Diffusion de l’info. Découverte de l’info. Enrichissement Rapports Tableaux Requêtes Multi-dimen ou search sionnel Modèles & Données de Exploitation prédéfinis de bord « mash-ups» référence Intégration poste travail Data Mining & prédictif Planning & ventil coûts De l’information Index Architected Ad-hoc Magasins Data Marts Data Marts De Texte & Données de Faits, données Données Contenu références, règles transactionnelles Hub « riche » information nel mails E-commerce ERP Intra/extranet SaaS Web Supply chain CRM Applis métier B2B client Office Applications Marketing CTMS Applis legacy B2B fournisseur Non Dév Applications transactionne Applications Progiciels structuré Best of breed intégrés spécifiques externalisées lles
  • 17. Le Customer Data Integration : finalement, une vue du client à 360° ? • Caractéristiques : – Réconcilier la diversité des vues à constituer autour d’un même client – Forte complexité du fait de la multiplicité des sources et de la dépendance à des changements exogènes  nécessité de définir des enjeux réalistes – Rôle fondamental de la gestion de la qualité Identification & données Historique descriptives des Profils interactions et des usages Référentiel Client Potentiel Commer- Relations cial Type de Préfé- besoin, rences satisfaction
  • 18. Le Product Data Management • Caractéristiques: – Organiser la circulation de l’information dans la supply chain étendue – Exposer des vues différentes d’un même produit – La complexité vient de la multiplicité des types de données à gérer et au nombre important d’acteurs impliqués PLM CRM Vue R&D Référentiel (SGDT) Produit Commer ciale ERP SAV Vue Vue industrielle technique Concevoir & Produire Commercialiser et utiliser
  • 19. Quelles organisations pour la gestion des référentiels ? Modèle centralisé Hub informationnel Hub informationnel Réconciliation à postériori Mise à jour centralisée Démarches Démarches curatives préventives Hub informationnel Hub informationnel Modèle Hiérarchisation des systèmes sources décentralisé Systèmes maitres et délégués
  • 20. Les trois arômes d’un référentiel de données Données nécessaires aux transactions Dimension Fortement intégré aux processus Opérationnelle valeur du référentiel : réduction des coûts Objectif : Une seule version de la vérité Mises à jour événementielles Référentiel de données Dimension Dimension Analytique Sémantique Données nécessaires aux classifications, Données actuellement hors du contexte des SI , segmentation et pilotage, historique / futur mais potentiellement disponibles Valeur du référentiel : flexibilité, rapidité Valeur du référentiel : Enrichir la valeur des Objectif : autonomie des « auteurs » données de référence Mises à jour par versions Mises à jour par une approche de crawling
  • 21. Architecture fonctionnelle des solutions de MDM Qu’attendre des solutions du marché pour gérer un référentiel ? Créer/importer, Reconciler les Gouverner Distribuer Fédérer les données modèles Définir et organiser les Acquisition/diffusion de Définition des modèles Découverte et diagnostic chaines de responsabilité données en batch (workflows) Acquisition/diffusion de Gestion des hiérarchies Correction Traçabilité des données données en juste à temps Traçabilité des actions Services d’accès aux Import des modèles Dédoublonnage / Fusion sur le référentiel données SOA Interfaces d’accès Indicateurs et sondes de adminstrateurs de Gestion des méta data Standardisation pilotage données Assistance à la résolution Interfaces d’accès Gestion fine des droits / utilisateurs (fonction de Mappings De problème Découpage fonctionnel serach) Intégration des données Gérer les versions… … … non structurées…
  • 22. Le marché : un carrefour qui donne lieu à une guerre technologique
  • 23. L’intégration de données : un pilier des systèmes Data Warehouse, mais pas encore des architectures SOA Des généralistes solidement positionnés • IBM en éclaireur • Microsoft, Oracle, SAP Mais des alternatives plus neutres qui restent ouvertes • Informatica • Information Builders/iway • Sas/Dataflux • Tibco 26/ 03/ 23 201 0
  • 24. Gérer la qualité de données : des solutions matures, mais dont l’adoption tardent à se généraliser et à s’adapter à tout type de contexte Des généralistes déjà aux avant- postes • IBM, SAP • bientôt Microsoft I Les spécialistes BI et de l’intégration de données en embuscade • Informatica • Sas/Dataflux Et quelques hyper-spécialistes • Trillium • … 26/ 03/ 24 201 0
  • 25. Référentiels client : le marché Les locomotives déjà bien identifiés • Oracle, dans la continuité de Siebel • IBM, dans la continuité de Websphere Des spécialistes qui tardent à s’internationaliser • Initiate • Siperian Et des outsiders qui comptent sur leur base installée • SAP • Tibco • Sas/Dataflux 26/ 03/ 25 201 0
  • 26. Référentiels produit : le marché Le choc des titans • IBM, déjà bien implanté • SAP, dans une zone « de confort » • Oracle, à la croisée du middleware et des applications Et spécialistes venus d’horizons différents • Middleware (Tibco) • Echanges B2B (GXS, Amalto…) • ERP, PLM (QAD…) 26/ 03/ 26 201 0
  • 27. L’enterprise Dimension Management : un marché émergent à très fort potentiel Des projets plus simples du point de vue de l’IT… Intégration « lâche » au SI Un complément du Data Warehouse Mais, un impact plus fort du côté du business La mise en place d’un dispositif de data Le contrôle de gestion comme sponsor gouvernance comme prérequis naturel Les Acteurs positionnés IBM Cognos SQLServer Business Master Data Oracle DRM Kalido Teradata Viewpoint Services 26/ 03/ 27 201 0