DATA FORUM MICROPOLE 2015 - Information Builders

Copyright 2015,InformationBuilders.Slide 1
OmniGenTM :Commentamliorerlaqualitdevosdonnesetacclrerlamiseenplacedevosrfrentiels.
DavidLvy,SeniorAllianceManagerFrance&BeluxFatehNaili,EnterpriseSolutionsManagerInternationalInformationBuilders

Notremission

InformationBuilders
Transformez vos donnes en valeur mtier
40ansdexpertise
1400employs
60bureauxdans lemonde
+8000Clientsactifs
MillionsdutilisateursBestTCO

TransformezvosdonnesenvaleurmtierPlateformelogicielle3icomplteetintgre

ReconnaissanceduGartnerInformationBuilders
#Visionnaire2015GartnerMagic Quadrant
DataIntegration
(New)#Leader2015GartnerMagic Quadrant
DataQuality Pricingmodel:CustomersreportthattheiWay DataQualitySuiteiscompetitivelypricedandthatthevaluetheyderivefromitstoolsishigh,relativetotheircost.
Overallcustomerexperience:CustomersofInformationBuildersindicatethattheyareverysatisfiedwithbothitsdataqualityproductsandtheirengagementwiththecompany.
Robustfunctionalitysupportingmultipledomainsandusecases: ThebreadthandrobustnessofInformationBuilders'dataqualitycapabilitiesarewellratedbyitscustomers.Deploymentsindicateadiversityofusagescenariosanddatadomains,suchascustomer,productandlocationdata.

Rfrences

ServicesFinanciers
Industrie
Communication
Distribution
Services&CPG
Energie &Utilities
Transport/Tourisme
Rfrences

Exemplesderfrencesdanslagouvernancedesdonnes

SMACLAssurances
CLIENT
Contexteconcurrentieletrglementationsprgnantes(Solvabilit2,luttecontreleblanchiment).1 Contrleretamliorerlaqualitdesdonnesmtier.2 Pilotercetteamliorationdelaqualitavecdestableauxdebord.3 Impliquertouslesacteursconcernsdepuisladirectionjusqulinformatiqueenpassantparlesrfrentsmtier.
CHALLENGE
Projetdepolitiquedequalitdedonnes.
Solutiondemonitoring,devisualisationetdecorrectiondesanomalies.
Productiondureporting interne.
Gainsdefficacit,Fast Close.
SOLUTIONETBENEFICESMutuelled'assuranceIARDIARD.
CA:341M,720employs.
Clients: Lescommunesdeplusde2500hab, Lesconseilsgnrauxet rgionaux, Lescommunautsdecommunes, Lescommunautsdagglomration.

Haulotte Group
CLIENT
Environnementinformatiqueparticulirementhtrogne.
Automatiseretsuperviserlesprincipauxfluxdedonnesdelentreprise,notamment:lesprocessusfinanciers,lesprocessusdecommandesenligne,laconnexionauCRM,laconnexionlERPetleschangesdedonnesaveclespartenairestransport.
CHALLENGE
Mise en place dune plateforme dintgration pour optimiserles changes et assurer le bon droulement des processus. Bus applicatif, Monitoring.Possibilit de superviser les workflows du portail de commandes.Production dindicateurs cls pour la Supply Chain.
Bnficierdunevisibilitetdunpilotageexhaustifsdesflux, Rductiondescotsinformatiques.
SOLUTIONETBENEFICESLeadereuropenenmatrielsdlvationdepersonnesetdecharges.CA:420M ,1800employs.

AMUE
CLIENT
Disposerdunrfrentielsurleprimtredespersonnesetdesstructures.Absence/mauvaisequalitdesdonnesdanslesSIdestablissements.Nombreuxprocessushtrognesetchangesmultiples.1 Optimiseretfluidifierlesprocessusmtier.2 Introduirelagouvernancedesdonnes.3 MeilleureinteroprabiliteturbanisationduSI.
CHALLENGE
Mise en place dune solution de gouvernance des donnes au sein de120 tablissements, en 10 vagues, et base sur: Bus applicatif MDM Connecteurs SI Business Activity Monitoring.
Evolutiondupatrimoineinformatiquematrise. Dploiementfacilit.
SOLUTIONETBENEFICESGroupementdIntrtPublic.
170tablissements.
Formationinformatique.Centraledachats.

Gouvernance desdonnes

Ladonneestunecomposantedupatrimoinedelentreprise.Informationis anundermanaged,underutilized asset
because it's notabalancesheet asset.Gartner
Touteslesdonnesnesontpasgales.Ilfautleshirarchiser: Donnescritiquespourlesmtiers, Donnesncessairesauxobligationslgalesetrglementaires, Donnespouvantinduireunrisquepourlentreprise.
Quelestlecotdelanonqualitdesdonnes?
Ladonne,pierreangulairedelentreprise

Principalescausesdesproblmesdequalitdedonnes
Erreurhumaine
AbsencedecommunicationinterneentrelesdpartementsStratgiededonnes
inadquate
Absencedetechnologiespertinentes
Absencederessourcesmanuellesinternes
Budgetinsuffisant
Insuffisancesenmatiredetechnologiespertinentes
PeudesoutiendelaDirection
Autres

DataQuality Challenge:Auditezlaqualitdevosdonnes
avecInformationBuildersetMicropole! Rapportstatistiquedtaillsurlaqualitdevosdonnes. Actionsncessairesmettreenplace.
Commentvaluerlaqualitdevosdonnes?

Dfinirunepolitiquedegouvernancedesdonnes
Processus
Hommes
Technologies
Gouverner
Commentgrer
ladonnepour
massurerdesaprennitdanslecadre
desonutilisation?
Partager
Commefournir
ladonnepour
rpondreauxattentes
delentreprise?
Organiser
Commentstructurerladonnepourquelleconvienneauxbesoins
delentreprise?

Facilitelalignemententrelinformatiqueetlesmtiers. Permetdehirarchiseraumieuxlesbesoins. Scuriselesprojetsetrduitlesrisquesdchecs. Limitelenombredepersonnesimpliquesdanslesprojets. AmlioreleTimetoMarket.
SimplifieetaidelamiseenplacedunesolutiondegouvernancedesdonnesdontleMDMestlepointcentral.
Lintrtdunepolitiquedegouvernancedesdonnes

StratgieetapprocheGestiondesdonnesderfrence

Questcequelagestiondesdonnesderfrence?
La gestion des donnes de rfrence (MDM) est un ensemble de processus et de technologies visant crer et maintenir un systme de donnes fiable, prcis et scuris qui reprsente une version unique de la vrit.
Il sagit donc dutiliser un environnement transverse diffrents systmes d'applications, secteurs d'activit et groupes dutilisateurs dans lentreprise.
Les donnes de rfrence ou Master Data contribuent directement la russite d'une organisation lorsqu'elles sont bien gres. A contrario, elles peuvent reprsenter un risque considrable pour l'entreprise.
Stratgieetapproche

Stratgieetapproche
Dfinirltudedecas. Identifierlesimpactsmtier,financiersettechniques. Corrlerlesimpactsauxcausesprofondes. Suividufluxdetraitementdesdonnes. Correctionsenamontetenaval.
Evaluerlecotdescorrections. Retoursurinvestissement.
Parocommencer?

Commenceravecunobjectifraliste. Dbutersimplement.
Dfinirdemanireclairelesrlesetlesresponsabilits. Celanedoitpastreuneinitiativeinformatique! Toutlemondetravailleaveclesdonnes.
Fournirunplandtaill. Identifierlimpactsurlinfrastructureinformatique: Amliorationouremplacementdesapplicationsoprationnelles, Optimisationdesfluxdedonnesoprationnelles, Introductiondesolutionsintgres. Nouveauxprrequistechniques: BusinessIntelligence, DataWarehouse.
Parocommencer?Stratgieetapproche

Hommes
Processus
StratgieetapprocheClsdusuccs
Technologies

Hommes
Processus
Technologies
StratgieetapprocheHommes
Equipe ddie: Sponsormtier Propritairesdesdonnes
DataStewards SponsorIT

Hommes
Processus
StratgieetapprocheClsdusuccs
Gouvernance desdonnes Dfinir lesrgles Dfinir lespolitiques Technologies

Evaluation de la qualit
DesignQualit
Transformationde la qualit
Contrle de la qualit
Identifierlesanomalies,lesincohrencesetlesdoublonsenanalysantlecontenu,lastructureetlesrelationsauseindesdonnes.
Mettreenuvredesrglesdequalitdedonnes,devalidation,denormalisation,descoring etde
nettoyagedesdonnes
Excuterlesprocessusdequalitdedonnes
Mesurer limpact desheuressupplmentaires etlefficacit dunprogramme dequalit dedonnesetexplorerdenouvelles ides.
StratgieetapprocheProcessus

Hommes
Processus
StratgieetapprocheTechnologies
Solutionlogicielle Intgrationtempsrel
Qualit desdonnes MDM
Technologies

Lasolution compltedeInformationBuilders

TransformezvosdonnesenvaleurmtierStratgieetapproche
DataWarehouse BusinessIntelligenceetAnalytics
Diffusiondesdonnes
Centraliser lagestion delinformation Contrler linformation autraversdelentreprise
MasterDataManagement
Analyse etProfilingdesdonnes Nettoyer,standa

DATA FORUM MICROPOLE 2015 - Information Builders

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