Information management : quand l'information devient
un capital d'entreprise
Jean-Michel FrancoDirecteur des Solutions
25 mars 2009
Gestion de l’information : tout a commencé par l’aide à la décision
Systèmes
Transactionnels
Systèmes
d’aide à la
décision
Rôle de l’information Le Cœur du sujetL’essence pour dérouler
les processus et applications
Niveau de détailOrganisé pour pouvoir s’agréger par
sujet (temps, produit, client…)
Organisé pour gérer les
transactions : seul le
détail importe
UsageExécuter et manager
les processus
Gouverner : Planifier, Améliorer,
Superviser, Optimiser les processus
Métaphore sectorielle Industrie manufacturière
(Produire)Distribution de détail
(amener au consommateur )
Le contenuLa pourquoi, le
comment,
La pièce à convictionLe quoi
SLA souhaitéUne tolérance sur la qualité et la
disponibilité (temps d’indisponibilité
, temps de réponse, qualité de la
donnée…) mais évolution en cours
Mission critique aucune
tolérance en termes de qualité ;
temps réel, temps de réponse
immédiat
Cible, et canaux pour les
“toucher”Opérationnels,
Au travers applications
Décideurs, au travers d’outils
d’aide à la décision
Objets de gestion manipulésClient, compte de résultats,
Indicateurs de performance…Commande, factures,
Ordres de fabrication…
Une demande qui explose à l’intérieur des organisations
3
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 !
30
44
45
39
25
17
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Top performers
Moyenne
Transactionnel
Mgt & contrôle
Stratégie
Sources ASUG
Et un besoin de partager l’information, bien au-delà du décisionnel
4
L’information : un capital à pérenniser
• Gestion des référentiels comme cadre de travail commun
• La qualité des données à la source
• La gestion du contenu (structurer la donnée non structurée)
L’information sous la maitrise des fonctionnels
• Principes de gouvernance des données
• L’informatique est en charge des contenants, les « lignes de business » du contenu
Libérer l’information du contexte des transactions
• Information comme un capital indépendant
• Self Services
• Un nouveau composant du SI
MDM
Data quality
ECM
Méta données
Gouvernance et,
Traceability
Data Services
Self Services
Mashups
Une demande qui explose à l’extérieur des organisations
5
Electronique BanqueProduits de consommation
Utilities Industrie Secteur public
Du prestataire de
produits financiers…
…à l’assistant
de gestion
du budget
Du lecteur MP3…
…Au conseiller
pour les choix
culturel
Des Megawatts…
…au Negawatts
De la fabrication
d’avions…
…à le gestion des
Heures de vol
D’un équipementier
de sport…
…à un coach
personnel
numérique
Du service public…
…au service à
la carte
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.
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, 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,
id/password, …).
La réponse des systèmes d’information
Le Master Data Management
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
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.
La réponse de l’IT
La qualité de données
La data gouvernance
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
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.
La réponse de l’IT
L’Enterprise Information Integration (ETL,
EAI, ESB, fédération de données, Real Time Data
Management)
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
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.
La réponse de l’IT
Les Data Services SOA, l’enterprise search,
la Business Intelligence, les portails
d’entreprise…
Un service partagé dans l’entreprise
pour gérer dans la durée et de
manière consistante les référentiels
de données
Gérer les référentiels : quelle place dans le système d’information existant de
l’entreprise ?
ModéliserResponsa
biliser
Organiser Diffuser
Référencer
Protéger
Dédu
pliquer
Gérer
La qualitéFactures
Opportunités
Ventes
Compta client
Commandes
Tickets
Centre d’appel
E-commerce
Consom
meD
istr
ibue
Consom
me
Dis
tribue
Co
nsom
meD
istr
ibue
Consom
me D
istrib
ue
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.)
L’infrastructure
L’organisation
Information management : quelle place dans un projet
décisionnel ?
Magasins
De
Données
Exploitation
De l’information
Applications
Applications
transactionne
llesApplications
Best of breed
E-commerce
Marketing
Supply chain
Progiciels
intégrés
ERP
CTMS
CRM
Dév
spécifiques
Intra/extranet
Applis legacy
Applis métier
SaaS
B2B fournisseur
B2B client
Applications
externalisées
Hub
information
nel
Données de
références, règles
Faits, données
transactionnelles
Architected
Data Marts
Finances
Opérations
(achats &
supply chain))
Ressources
humaines
Ventes &
Marketing
Risque &
devt
durable
Diffusion de l’info. Découverte de l’info. Enrichissement
Requêtes
ou search
Multi-dimen
sionnel
Data Mining & prédictif
Rapports
prédéfinis
Tableaux
de bord
Modèles &
« mash-ups»
Données de
référence
Planning & ventil coûts
Ad-hoc
Data Marts
Intégration poste travail
Non
structuré
mails
Office
Web
Texte &
Contenu
« riche »
Index
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
Référentiel
Client
Identification
& données descriptives
Profils
Potentiel
Commer-cial
Type de besoin,
satisfaction
Préfé-rences
Relations
Historique des
interactionset des
usages
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
Vue R&D
(SGDT)
Vue
industrielle
Commer
ciale
Vue
technique
PLM
ERP
CRM
SAV
Référentiel
Produit
Concevoir & Produire Commercialiser et utiliser
Quelles organisations pour la gestion des référentiels ?
Réconciliation à postériori Mise à jour centralisée
Hiérarchisation des systèmes sources Systèmes maitres et délégués
Hub informationnel
Modèle
centralisé
Modèle
décentralisé
Démarches
curatives
Démarches
préventives
Hub informationnel
Hub informationnel
Hub informationnel
Référentiel de données
Dimension Opérationnelle
Dimension Sémantique
Dimension Analytique
Les trois arômes d’un référentiel de données
Données nécessaires aux transactions
Fortement intégré aux processus
valeur du référentiel : réduction des coûts
Objectif : Une seule version de la vérité
Mises à jour événementielles
Données nécessaires aux classifications,
segmentation et pilotage, historique / futur
Valeur du référentiel : flexibilité, rapidité
Objectif : autonomie des « auteurs »
Mises à jour par versions
Données actuellement hors du contexte des SI ,
mais potentiellement disponibles
Valeur du référentiel : Enrichir la valeur des
données de référence
Mises à jour par une approche de crawling
Architecture fonctionnelle des solutions de MDM
Qu’attendre des solutions du marché pour gérer un référentiel ?
Reconciler les
données
Gouverner DistribuerCréer/importer,
Fédérer les
modèles
Définition des modèles
Gestion des hiérarchies
Import des modèles
Gestion des méta data
Gérer les versions…
Découverte et diagnostic
Correction
Dédoublonnage / Fusion
Standardisation
Définir et organiser les chaines de responsabilité (workflows)
Acquisition/diffusion de données en batch
Traçabilité des données
Traçabilité des actions sur le référentiel
Indicateurs et sondes de pilotage
Gestion fine des droits / Découpage fonctionnel
Acquisition/diffusion de données en juste à temps
Services d’accès aux données SOA
Mappings
Assistance à la résolution
De problème
Intégration des données non structurées…
…
Interfaces d’accès adminstrateurs de données
Interfaces d’accès utilisateurs (fonction de serach)
…
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
26/
03/
201
0
23
• IBM en éclaireur
• Microsoft, Oracle, SAP
Des généralistes solidement positionnés
• Informatica
• Information Builders/iway
• Sas/Dataflux
• Tibco
Mais des alternatives plus neutres qui restent ouvertes
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
26/
03/
201
0
24
I
• IBM, SAP
• bientôt Microsoft
Des généralistes déjà aux avant-postes
• Informatica
• Sas/Dataflux
Les spécialistes BI et de l’intégration de données en embuscade
• Trillium
• …
Et quelques hyper-spécialistes
Référentiels client : le marché
26/
03/
201
0
25
• Oracle, dans la continuité de Siebel
• IBM, dans la continuité de Websphere
Les locomotives déjà bien identifiés
• Initiate
• Siperian
Des spécialistes qui tardent à s’internationaliser
• SAP
• Tibco
• Sas/Dataflux
Et des outsiders qui comptent sur leur base installée
Référentiels produit : le marché
26/
03/
201
0
26
• IBM, déjà bien implanté
• SAP, dans une zone « de confort »
• Oracle, à la croisée du middleware et des applications
Le choc des titans
• Middleware (Tibco)
• Echanges B2B (GXS, Amalto…)
• ERP, PLM (QAD…)
Et spécialistes venus d’horizons différents
L’enterprise Dimension Management : un marché émergent à très
fort potentiel
26/
03/
201
0
27
Les Acteurs positionnés
IBM CognosBusiness Viewpoint
SQLServerMaster Data
ServicesOracle DRM Kalido Teradata
Mais, un impact plus fort du côté du business
La mise en place d’un dispositif de data gouvernance comme prérequis
Le contrôle de gestion comme sponsor naturel
Des projets plus simples du point de vue de l’IT…
Intégration « lâche » au SI Un complément du Data Warehouse
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