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MDM : La gouvernance des données
La maîtriser la gestion des données
du système d’information est être un véritable
défi. De nombreuses questions restent parfois sans réponse
:Où est mon information?,Comment y accéder?,Que
veut elle dire?, Est-elle de bonne qualité?, Comment l’obtenir
au format souhaité?,Comment s’assurer de sa destination?,Comment
la contrôler?, etc..
Master Data Management est une discipline
s’appuyant sur des technologies, des solutions et des méthodes
destinées à gérer et maintenir les données
« maîtres », les «Master Data».
Les objectifs
Découpler les Master Data et leur gestion des différentes
applications existantes
Fournir un référentiel MDM central et indépendant
Simplifier les tâches d’intégration et le développement
de nouvelles applications
Assurer la cohérence des Master Data au travers des systèmes
transactionnels et analytiques
Aborder les problèmes clés de qualité et
de cohérence des données de façon proactive
plutôt qu’à posteriori.
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Comprendre les concepts et les processus
métiers
Comprendre les concepts
La gestion des données de référence, positionnement
par rapport à d’autres notions
La place des enjeux et des besoins de la gestion des données
(GRD)
Analyser les liaisons entre les données et processus métier.
La donnée et ses dimensions de valeur : unicité,
complétude, exactitude, conformité, cohérence,
intégrité
La gestion et l’intérêt des métadonnées.
Positionner les processus métiers
et référentiels
La place de la démarche d’urbanisation et la création
de zones de références.
Déploiement de la vue métiers, fonctionnelles et
applicatives.
L’analyse de cycle de vie métier, cycle du processus
référentiel métier, cycle de processus opérationnel
métier.
Gérer la donnée comme un service
Mettre en oeuvre : technologies
et solutions
Le positionnement du référentiel en début,
milieu et fin de chaîne : caractéristique, avantages
et inconvénients
Les architectures de centralisation, coopération, consolidation
et de répertoire virtuel.
Les critères de choix et les modes d’implémentation
La place des annuaires, du PLM et du CRM.
Les catégories de solutions et le socle référentiel
Démarche méthodologique
Homogénéiser les données de base entre toutes
les applications
Regrouper les objets et contextes de gestion, déterminer
quels objets de données sont liés entre eux en termes
de gestion
Contrôler des données spécifiques à
chaque système cible ou source et gérer les doublons.
Définir les règles de migrations et mettre en place
d’un Workflow pour contrôler l’exactitude et
la redondance des données de base
Rechercher une automatisation de la distribution, avec des déclencheurs
d’événement
Analyser le déploiement d'un projet de gestion des données
de référence dans le cadre d’une démarche
SOA.
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