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Les quatre étapes clés pour mieux gérer ses données

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Par Marie Varandat le 27/09/2005 - indexel.net
 

Sans qualité des données à l'échelle du système d'information, les projets d'intégration et d'urbanisation sont souvent coûteux quand ils ne sont pas simplement voués à l'échec.

 

Avec la multiplication des technologies et des applications, les échanges de données se sont complexifiés faute de modèle commun. Il suffit de mettre trois personnes dans la même pièce pour se rendre très vite compte que, si elles partagent le même vocabulaire, elles ne donnent pas forcément le même sens aux mots. En informatique, il en va de même : entre le "chiffre d'affaires" du PGI et celui de la comptabilité, il peut exister des distorsions de sens. Or, rapprocher un chiffre d'affaires avec TVA et un autre sans TVA conduit inévitablement à des erreurs importantes.

 

Faire table rase de l'existant pour assujettir l'intégralité de son système d'information au même modèle de données n'est pas vraiment envisageable. Et ce d'autant plus que cet existant remplit souvent parfaitement son rôle. Le problème ne se pose que dans le cadre de nouveaux projets applicatifs impliquant des échanges de données. Gage de pérennité, le dictionnaire métier constitue alors souvent la meilleure approche. L'entreprise se dote ainsi d'un vocabulaire pivot de référence adapté à son métier sur lequel elle pourra s'appuyer pour tous ses échanges de données. Et ce afin d'éviter la multiplication coûteuse en développement et en maintenance de programmes de transformation indispensables entre deux applications. Une telle approche, qui garantit la cohérence des données à l'échelle du système d'information, se construit en quatre grandes étapes :

 

1. Identification des besoins

 

"La création d'un dictionnaire métier est un projet culturel, insiste Pierre Pezzardi (photo), directeur technique d'Octo Technologie, car c'est l'occasion de remettre à plat les concepts métiers utilisés par l'entreprise pour les définir très précisément. C'est donc un projet qui va nécessiter beaucoup de communication entre les équipes fonctionnelles et techniques". Afin d'éviter les projets de type "big bang" qui conduisent souvent à l'échec, il est préférable d'attaquer cette problématique de la qualité des données à l'occasion d'un nouveau projet au périmètre précis. La première étape consistant à lister très précisément tous les échanges de données nécessaires dans le cadre du projet.

 

2. Définir les concepts métier

 

Une fois la liste des échanges arrêtée, il faut revenir sur chaque type de donnée et définir très précisément le sens des mots "client", "chiffre d'affaires", "produit"... ou, en d'autres termes, de chaque concept métier "consommé" par la nouvelle application. Le concept doit être "modélisé". Ainsi, pour le concept "client", par exemple, on spécifie que sa définition s'arrête au nom et prénom de la personne mais que ce concept peut recevoir des attributs tels que l'adresse, l'âge, etc., chaque attribut pouvant recevoir de nouveaux attributs et ainsi de suite. Cette modélisation arborescente était autrefois réalisée avec des outils basés sur la méthode Merise. Elle est aujourd'hui facilitée par des solutions s'appuyant sur XML tels que XML Spy de la société Altova : d'une prise en main aisée, ils permettent aux fonctionnels de décrire et modéliser eux-mêmes leurs concepts métier.

 

3. Engranger dans un dictionnaire pour mieux partager

 

Afin d'éviter de refaire ce travail de spécification fastidieux, chaque concept défini doit être stocké dans un dictionnaire ou référentiel d'entreprise, lequel peut être une base de données ou plus simplement un serveur de fichier hébergeant les fichiers plats XML par exemple. "Quelle que soit la forme retenue, il faut prévoir ensuite une couche de présentation des données, de leur définition et de leurs attributs", explique Christophe Henriet (photo), Consultant Manager chez OTC Conseil. "Un portail d'entreprise, par exemple, peut constituer une bonne solution : accessible par l'ensemble des collaborateurs, il permet de savoir ce qui existe et ce qui peut être ajouté. On favorise ainsi la mutualisation et surtout la constitution progressive du vocabulaire pivot partagé par l'ensemble de l'entreprise et au sein duquel chaque concept n'a qu'un seul sens".

 

4. Exploiter le dictionnaire

 

Le retour sur investissement d'une approche par référentiel métier n'est significatif qu'à partir du moment où le nombre d'applications et le volume d'échanges deviennent importants (schéma). Car dans un premier temps, l'exploitation du dictionnaire consiste à faire en sorte que l'application existante A produise ses données sous forme d'entités conformes au dictionnaire afin que la nouvelle application B puisse les consommer sans risque de distorsion de sens. En d'autres termes, il faut un programme développé sur mesure ou une solution d'ETL pour transformer les données de l'application A en données de référence (conforme au dictionnaire). Mais il suffit d'imaginer que le flux de données ainsi produit - par un seul mécanisme de transformation - puisse être consommé par dix applications (également assujetties au dictionnaire) pour se rendre immédiatement compte des avantages d'une telle approche : là où il aurait fallu dix programmes de transformation spécifiques, un seul suffit !

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
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