Information management : quand l'information devient

un capital d'entreprise

Jean-Michel FrancoDirecteur des Solutions

Jean-michel.franco@businessdecision.com

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

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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