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Master Data Managementun actif stratégique : la donnée maître

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n : Septembre 2009

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2• Livre Blanc © Solucom - Septembre 2009 Septembre 2009 - Livre Blanc © Solucom 3•

Livre Blanc MDM

Sommaire

La gestion des données dans l’entreprise......................................4

Vers une gestion des données stratégiques...................................7

Le Master Data Management .....................................................11

En conclusion ...........................................................................17

Livre blanc rédigé par Marie-Eve Decroocq, Benoît Paroissin, Jérôme Besson, Marc Boullier et Mariano Boni, membres de la practice Architecture SI du cabinet de conseil Solucom.

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Urbanisation, architecture d’entreprise, systèmes d’information orientés services, les tendances engagées ces dix dernières années ont conduit à ce que l’on ne puisse plus considérer le système d’information comme étant composé d’îlots applicatifs autonomes et indépendants.

Il est désormais admis que le système d’information doit servir l’entre-prise dans son ensemble et être l’outil permettant les synergies entre les métiers. En conséquence, pour que les métiers puissent collaborer effica-cement, les îlots applicatifs eux-mêmes se doivent de collaborer les uns avec les autres, induisant une transversalité du système d’information.

D’une certaine façon, le classique triptyque présentation / traitement / données, adressé dans un premier temps de façon verticale avec les architectures n-tiers, semble s’étendre au système d’information dans son ensemble.

Ce besoin de transversalité s’est concrétisé dans les portails, les applica-tions composites, les architecture orientées services (SOA) et la gestion de processus transverses (BPM) qui sont maintenant pratiques courantes.

Mais force est de constater que la couche « donnée » est restée le parent pauvre de cette globalisation.

C’est donc au niveau des données que se situent désormais les besoins les plus criants en terme de transversalité du système d’information. Pour que des services puissent réellement collaborer, ou pour que des portails puissent réellement agréger différentes interfaces issues de différents silos applicatifs, il est nécessaire que l’information partagée entre ces services d’une part, et ces écrans d’autre part soit cohérente et intègre.

Traiter la transversalité de l’information au sein du SI est l’objet du Master Data Management pour lequel ce livre blanc entend fournir une intro-duction et une vision, fondée sur l’expérience acquise auprès de nos clients.

Nous vous proposons dans cet ouvrage, de poser successivement un constat et d’établir un diagnostic sur la gestion des données dans l’en-treprise, avant de définir le concept de Master Data Management.

Bonne lecture.

Avant-propos

Benoît Paroissin

A r c h i t e c t e d e S y s t è m e

d’information

[email protected]

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La donnée, un matériau stratégique

Quelques constats

Lorsque l’on considère l’informa-tion dans l’entreprise, on constate qu’il n’existe pas une vision uni-que partagée par tous les acteurs de l’entreprise, mais que de nom-breuses visions coexistent :

• La vision globale de l’entre-prise, centrée sur sa mission, sur la prise de parts de marché, sur la satisfaction des clients et des actionnaires

• Les visions par domaine métier : il s’agit de visions en silo. Les informations sont traduites dans un langage propre au métier concerné (derrière un même terme peuvent se cacher de nombreuses définitions implicites), et sélec-tionnées en fonction des objectifs et contraintes liés au domaine (et qui ne concourent pas forcément aux objectifs de l’entreprise)

• La vision SI, qui traduit impar-faitement les visions métiers et la vision entreprise, détenue par la DSI, organisation autonome, ayant elle-même ses propres objectifs, son langage et ses contraintes.

Pour le métier, qui a une vue locale, certaines données sont plus stratégiques que d’autres. Mais ces données stratégiques se trouvent souvent dupliquées entre plusieurs systèmes d’information, voire au sein d’un même système d’information qui en présente plu-sieurs visions.

Ces duplications d’informations augmentent le risque d’un défaut de fiabilité, surtout lorsqu’elles sont mal gouvernées. Quelles sont les « bonnes » données parmi les différentes sources possibles ? Où prendre les données qui doivent être partagées ?

Le nombre d’applications n’a cessé d’augmenter depuis des décennies. En conséquence : disposer d’une donnée fiable et

intègre à l’échelle du SI devient un véritable défi, d’autant plus complexe à relever qu’il faut prendre en compte des contrain-tes apparemment inconciliables : changements fréquents (acquisi-tions, fusions, multiplication des partenaires, nouveaux canaux de vente), diversité accrue (passage d’une offre client de masse vers une offre client personnalisée), diversité géographique et orga-nisationnelle, diversité de com-pétences métier à l’intérieur de l’entreprise…

Livre Blanc MDM

La gestion des données dans l’entreprise

La duplication non contrôlée des données tend inéxorablement à s’amplifier.

Données partagées : des processus et/ou données répartis sur plusieurs îlots sanspropriétaire unique

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Le diagnostic

A l’échelle de l’entreprise, la diffi-culté à consolider les informations de façon globale avec le niveau de qualité, de rapidité et disponibilité demandé est une dérive prévisible de tout système d’information.

Elle trouve ses causes dans la disper-sion naturelle des données au sein des différents îlots de l’entreprise. Elle est aggravée notamment par l’ab-sence de processus d’entreprise de contrôle de production, de consom-mation et de la qualité des données, à l’absence de normes et standards sur les objets métiers partagés,…

Face à cette situation, quasi de fait, les entreprises ne sont pas sans réaction et enchaînent les projets d’améliorations. Mais leurs appro-ches sont le plus souvent palliatives. En effet, le traitement curatif de cette situation est un chantier com-plexe, notamment en termes de :

• Gouvernance (quoi, quand, qui, comment, avec quoi)

- Bien que l’entreprise se sente concernée par ces difficultés, et sou-haite agir, il n’existe aucune entité globale métier légitime pour être pro-

priétaire des informations transver-ses. Dans le meilleur des cas il existe un modèle de données d’entreprise ou par domaine métier, plus souvent par application mais qui ne définit pas la matrice des rôles et responsa-bilités du cycle de vie de la donnée. - Les domaines fonctionnels sont jaloux de leurs prérogatives sur les données qu’ils administrent et donc peu coopératifs.

- La nécessité d’un effort continu dans le temps est sous-estimée, voire ignorée, le problème étant alors adressé à tort comme un projet avec un début et une fin.

- La question n’est pas hiérarchisée entre besoins et données globaux et locaux.

- Les freins aux changements sont nombreux, et notamment la difficulté d’aligner les points de vue d’un sujet par nature partagé et transverse.

• Perception du dispositif à mettre en œuvre

- La solution au problème est souvent perçue comme étant d’ordre techno-logique, alors qu’elle est massive-ment organisationnelle.

- L’investissement demandé est perçu comme étant lourd, perception ren-forcée par les mises en œuvre anté-rieures et coûteuse de progiciels de type ERP qui promettaient d’adresser le problème.

- L’aspect technologique parait insur-montable à cause de l’hétérogénéité technique des îlots.

Bien évidemment les situations varient d’une entreprise à l’autre. L’institut META Group a mené une étude (META Group mars 2002) per-mettant de segmenter les entreprises en cinq groupes représentant leur niveau de maturité par rapport à la gestion de l’information (voir tableau ci-dessous).

Cette analyse met en évidence qu‘une approche « par le haut » (niveaux de maturités 3, 4 et 5) permet de rentrer dans un cercle vertueux de gestion de l’information.

C’est la seule qui peut s’affran-chir des jeux de pouvoir associés à la possession de la donnée et des réflexes d’indépendance, cau-ses classiques d’échec des pro-jets de gestion de l’information.

N° Niveau de maturité

Perception du rôle de l’information

Niveau organisationnel de prise de conscience

Objectif clé Pris en compte par Processus de gouvernance des données

1 Conscient Perception floue, non structurée, considérée fonction par fonction et be-soin par besoin

Clients / Partenaires / Four-nisseurs ont une meilleure perception des dysfonction-nements que les employés de l’entreprise elle-même

Faire progresser la pri-se de conscience dans l’entreprise

Individu/ utilisateur (vérification après extraction qu’il n’y a pas d’erreurs)

Les principes sont en cours d’assimilation

2 Réactif Perception de l’inté-rêt de l’information pour une meilleure compréhension des activités métiers

« Terrain », département, em-ployés

Faire progresser la connaissance des in-formations entreprise et leur importance pour la compréhension des activités métiers

Lors de la mise en place d’applications, dans le développe-ment de la base de données et des inter-faces associées

P r o p o s i t i o n d’orientation, de lignes de condui-te

3 Proactif Un « carburant » pour une meilleure exécution des pro-cessus métier

Analystes fonctionnels Publication de Standards

4 Maîtrisé Critique, identifié en tant que tel dans le portfolio des ser-vices DSI

Directions Métiers Par MOAs et DSI au niveau global à par-tir d’une demande initiale

5 Optimisé Actif d’entreprise inexorablement re-lié à la valeur et à la création de valeur de l’entreprise

Dirigeants (direction, direction générale, direction BU)

Institutionnalisation du programme de Qualité des Données dans les entités métier et l’orga-nisation DSI

Par l’entreprise au travers des proces-sus métiers, forma-tions, tout projet DSI

Ren fo rcemen t du mandat par la direction de l’en-treprise

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Un problème connu...

On le voit, la gestion de l’information n’est pas une problématique nouvelle. Elle revient régulièrement à l’ordre du jour et nombreux sont les projets autour de la gestion de l’information, et en particulier autour des référentiels de données, qui ont promis ces dernières années d’y apporter une réponse définitive.

Cette récurrence s’explique en grande partie par le fait que ces projets d’amélioration de la gestion de l’information abordent la problématique de manière parcellaire, sont limités dans le temps sans garantie de l’après, et sont conduits sous un prisme ou un angle de vue restreint.

• Projet référentiel métier

Il s’agit d’une approche centralisée avec un cycle de vie orienté production, stockage et contrôle de la donnée, sans prise en compte de l’usage.

Les problématiques liées à l’intégrité, la cohérence et l’accessibilité sont subies plutôt que choisies par les ressources consommatrices. Ceci favorise le maintien et la divergence de référentiel locaux pour palier aux effets de recherche de cohérence versus d’efficacité locale.

• Projet référentiel décisionnel

Dans ce type de projet, l’accent est mis sur l’intégration, le nettoyage et le stockage des données, mais sans rétropropagation vers les applications sources.

La réconciliation est faite a posteriori pour un contexte d’utilisation particulier.

• Projet vue à 360°

Il s’agit là d’une solution palliative et non curative consistant à intégrer, nettoyer et faire converger les données vers une structure commune.

La fiabilité de cette structure est relative, l’objectif étant de construire la vue optimum, pas nécessairement la bonne.

Comme pour le référentiel décisionnel, la réconciliation des données est faite a posteriori.

• Projet qualité des données

Là encore la réconciliation des données est faite a postériori, mais un tel type de projet effectue une rétropropagation des applications sources, après nettoyage et dédoublonnage.

Ces opérations sont à renouveler r é g u l i è r e m e n t a v e c u n e amélioration de la qualité des données des applications pas toujours au rendez-vous, des dérives à chaque évolution du SI.

… mais mal gouverné

Tous ces projets ont en général un point commun : ils n’ont pas été pensés dans une logique de gouvernance de la donnée et en particulier sans aligner le cycle de vie des données entre producteurs et consommateurs.

De fait, très peu de ces démarches ont réussi à créer le cercle vertueux espéré et nécessaire pour adresser les causes de la perte de contrôle progressive sur les données.

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Livre Blanc MDM

La récurrence des problèmes connus s ’expl ique par un manque de prise en compte de la logique de gouvernance .

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Atteindre cet objectif permet d’agir sur les deux leviers de la compétitivité que sont l’efficacité opérationnelle et la performance économique de l’entreprise.

Gestion de l’information : un facteur clé de la compétitivité de l’entreprise

Une ges t ion opt imale de l ’ i n f o r m a t i o n p e r m e t :

1- D’améliorer l ’ef f icacité opérationnelle

• Réduction des temps de cycle metier (Time-to-Market, Time-to-Deliver )

- p r ocessus l og i s t i que : harmonisation et globalisation des informations clients et articles de toute la chaîne (commande, stocks, production, livraison, facturation)

- mei l leure e f f icac i té du développement et de mise sur le marché de nouvelles offres (collaboration avec les partenaires, standardisation, capitalisation sur le savoir faire)

• Rapidité / fiabilité des prises de décision par la mise en œuvre d’indicateurs – basés sur des informations fiables et « suffisamment fraîches » :

- prises de décision ou consolidation des informations financières au

niveau d’un groupe (titrisation, gestion des risques, conformité aux normes comptables en vigueur telles que IRDS, FASS 133)

- suivi client, réponse rapide à un client au vu de son historique (call centers)

- analyse d’impact d’un événement sur la production d’un produit (conformité à des changements de no rmes pa r e xemple )

2- D’accroître la performance économique :

• Économies d’échelle (réduction des coûts, efficacité d’exécution des processus entreprise) :

- harmonisation et globalisation de la gestion des articles achetés, des fournisseurs, des partenaires

- globalisation de la gestion des stocks

• Gains concurrentiels (fidélisation client, acquisition de nouveaux clients ou de nouveaux marchés) :

- harmonisation et globalisation des informations clients/produits

- synchronisation des flux d’informations entre clients, organisations de vente et sites de productions

La transversalité comme priorité

Les informations dont la production, l’enrichissement et l’accès sont les

plus critiques doivent faire l’objet d’une politique spécifique. Son objectif, au niveau global comme au niveau local est de les rendre :

• Cohérentes : définitions et représentations stables et comprises par toute l’entreprise (ou du moins tous ceux qui les fournissent et les consomment), utilisation de standards d’échange

• Intègres : accroissement de la fiabilité et de la qualité des données nécessaire à l’exécution optimale des processus métier et de gouvernance.

• Accessibles par toutes les ressources (acteurs métiers, applications) qui en ont besoin, sous la forme qu’elles souhaitent, au moment requis et quel que soit le moyen d’y accéder.

• Sécurisées : un modèle ou espace utilisateurs (producteurs / consommateurs / administrateurs) conforme aux règles et processus entreprise

Cette vision idéale doit cependant être atteinte via une démarche pragmatique, démontrant un retour sur investissement suffisamment rapide. Il ne s’agit pas de résoudre dans un seul projet tous les problèmes de toutes les données de l’entreprise, mais de privilégier les données ayant le profil suivant :

• Fort degré de transversalité et d’importance pour l’exécution des processus entreprise ;

• Impact sur l’amélioration mesurable de processus clés de l’entreprise.

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Vers une gestion des informations stratégiquesServir la bonne information, au bon moment, au bon endroit et quel que soit le moyen d’y accéder, d’autant plus si elle est stratégique, critique et partagée est un facteur clé de compétitivité de l’entreprise.

Gestion de l’information, un facteur clé de la compétitivité de l’entreprise

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Cinq besoins essent ie ls

Un projet de gestion de données ad resse quat re ob jec t i f s fondamentaux : cohérence, intégrité, accessibilité et sécurité des données, qui sont structurés par cinq besoins essentiels.

Son cah ie r des cha rges s’exprime autour de 5 exigences interdépendantes auxquelles le système d’ informat ion doit apporter une réponse.

1Une gestion différenciée des données globales et

des données locales

Ce besoin vise à répondre classiquement :

• A une demande croissante, de la part des métiers, d’accès à des “vues” régionales et consolidées au niveau global ;

• A la possibilité de conserver localement ce qui relève de l’expertise métier et de globaliser les informations favorisant les économies d’échelles.

Ce besoin est à adresser par une démarche d’urbanisation des données visant à traiter en particulier les rôles et responsabilités organisationnels de ces dernières sur l’ensemble de leurs cycles de vie.

2

La qualité des données

Ce besoin vise à répondre à l’objectif de garantir l’intégrité et la cohérence des données pour tous les consommateurs de celles-ci aux niveaux de qualité qu’ils attendent et ce, quelles que soient les évolutions organisationnelles ou structurelles que l’entreprise connait.

Les données à consolider étant par nature dispersées et transversales dans l’existant SI, ce besoin requiert d’adresser généralement les éléments suivants pour poser le diagnostic et définir la stratégie d’amélioration :

• L’identification des données (dont l’aspect sémantique) et le rapprochement des valeurs entre métiers et SIs (identification & matching). Cette étape permet de détecter les différences de perception entre les acteurs métiers et d’opérer les réconciliations nécessaires au niveau SI ;

• La compréhension des usages et usagers de la donnée (profiling) pour assurer l’alignement entre les contraintes des producteurs et les exigences des consommateurs de la donnée et ainsi définir un contrat de service viable de la donnée ;

• L’exactitude pour certifier la qualité de la donnée. L’atteinte de cet objectif passe souvent par une phase préalable de nettoyage des données existantes (cleansing) et de rétro propagation pour réaligner les données nettoyées dans les systèmes producteurs et consommateurs,

• La standardisation fonctionnelle et technique pour assurer l’interopérabilité des données partagées en interne et en externe.

• L’enrichissement, la complétude, pour s’assurer de la disponibilité

de l’ensemble des données nécessaires et suffisantes aux besoins des usagers de celles-ci.

3

La distribution et le partage d’informations

Ce besoin vise à répondre à l’objectif d’assurer la diffusion de la bonne donnée au bon moment, au bon endroit et ce, quelque soit le moyen d’y accéder.

Ce besoin est particulièrement crucial pour l’exécution de processus transverses tels que la « supply chain », ou l’introduction de nouveaux produits sur le marché. Il est également critique dans les processus métier multi-canaux, comme par exemple ceux de la banque de détail (exemple : processus de vente via canal Internet, agence, distributeur/borne automatique, partenaire,...).

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La fraîcheur des informations

Ce besoin vise à répondre à l’objectif de vélocité de l’information entre le moment où l’information est produite et mise à disposition dans un état consommable (variable selon le consommateur et l’usage qu’il souhaite en faire). Le niveau de fraîcheur des informations dépend du périmètre considéré. De façon générale, l’objectif est de réduire voir de supprimer tout temps de latence entre le moment où il est nécessaire d’accéder à une information, et le moment où on y accède réellement.

Pour ce faire, il s’agit d’évaluer le niveau de fraîcheur exigé dans le contexte considéré, c’est-à-dire estimer le rapport entre le gain apporté par ce niveau de fraîcheur et le coût nécessaire pour l’assurer (niveau de service). En effet, il sera le plus souvent nécessaire de faire des compromis entre fraîcheur des informations, niveau de qualité, niveau de performance.

Ce besoin vise à adresser généralement les préoccupations suivantes :

• Besoins synchrones, temps réel

Les besoins de traitement de multiples sources en temps réel restent marginaux. Néanmoins, ce type de service se révèle indispensable à certains métiers.

Le suivi en continu des clients dans les secteurs où la concurrence est sévère permet de proposer des offres avantageuses à des clients mécontents (exemple : télécom). Souvent liée à l’optimisation de la gestion de la relation client, l’analyse en temps réel est

aussi une demande des centres d’appel.

Dans le secteur bancaire l’analyse en temps réel optimise la détection d’une utilisation frauduleuse des cartes bancaires. Grâce à quoi un même numéro ne peut être utilisé à Paris et à Bangkok à une heure d’intervalle.

Ces besoins re lèvent des technologies dites EII (enterprise information integration).

• Besoins asynchrones, au fil de l’eau

Ce type de besoin correspond à tous les besoins de propagation des données (distribution d’informations dans des processus de « supply chain », processus de développement produit,…) de faible volume, sujets à des modifications fréquentes. Les mises à jour des sources de données sont événementielles, souvent corrélées à un événement métier (mise à jour de données client, changement de données contractuelles,..).

Ces besoins re lèvent des technologies dites historiquement EAI (enterprise application integration) et depuis l’avènement des architectures orientées services (SOA) des technologies dites ESB (enterprise services bus).

• Besoins de vacations

Ce type de besoin correspond à tous les besoins autres que les 2 précédents. Il correspond classiquement aux processus décisionnel et de reporting, ou lorsqu’il s’agit d’importer de gros volumes de données.

Ces besoins re lèvent des technologies dites ETL (extract transform load) et de chaîne de traitement ordonnancée (ordonnanceur et batch).

5La persistance et l’historisation des

informations

Ce besoin vise à adresser généralement les préoccupations suivantes :

• Optimiser l’exécution des processus métiers, en définissant une source unique de référence pour les différentes instances de ces processus (référentiel client, produit, article,…)

• Garantir l’unicité d’un identifiant à l’échelle de l’entreprise (n° client unique dans des processus transnationaux,…)

• Offrir un point d’accès unique à des données partagées (vue à 360° Client, Contrat,…)

• A s s u r e r l a t r a ç a b i l i t é réglementaire

• Historiser à des fins d’analyse et de reporting

• Suivre le cycle de vie d’une donnée stratégique par l’évolution de ses changements d’états dans son processus de production, notamment lorsque plusieurs processus la consommant s ’ e x é c u t e n t d e m a n i è r e concourante.

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Septembre 2009 - Livre Blanc © Solucom 11•10• Livre Blanc © Solucom - Septembre 2009

Livre Blanc MDM

Métier

SI

Données locales(MOA unique)

Données transverses(multi MOA)

Maîtrise du besoin : simple

Responsabilités claires

Solution : simple

Note : cas de figure qui régressent du fait de l’évolution des exigences métiers (multi-canal, collaborations, sur-mesure, pilotage)

Maîtrise du besoin : pas garantie

Difficultés d’ordre fonctionnel

Solution : simple (en théorie)

Note : les PGI créent le cas, et y apportent des réponses tant qu’on reste dans leurs territoires architecturaux

Maîtrise du besoin : OK

Difficultés d’ordre technique

Solution : complexe (intégration d’îlots)

Note : les PGI ont contenu la prolifération des îlots

Maîtrise du besoin : délicate

Plus de responsabilités (multi-MOA/MOE)

Solution : complexe

Note : cas les plus sensibles, et qui concernent en général les données les plus importantes

L’illustration ci-dessous présente le champ d’action prioritaire d’une démarche de gestion de données, c’est-à-dire celui qui cible les données ayant le profil présenté ci-dessus. Elle dissocie les données au champ d’action local qui relève souvent d’une seule maîtrise d’ouvrage

(MOA) et sont portées par un système d’information aux mains d’une seule maitrise d’œuvre (MOE), des données globales, c’est-à-dire d’entreprise, au sens où elles sont partagées/transverses à plusieurs métiers et portées par plusieurs systèmes d’information, et de fait multi-

MOA et multi-MOE.

La cible prioritaire correspond aux cas où il faut concilier simultanément la transversalité métier (multi MOA) et la transversalité SI (multi MOE).

La cible du MDM

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Le Master Data ManagementLe MDM vise à répondre au cahier des charges présenté précédemment. Il ne cherche pas à régler tous les problèmes de la gestion de l’information, d’autant moins qu’il en est un sous ensemble puisqu’il se concentre sur des données qui ont la particularité d’être stratégiques et transverses.

Le concept de donnée maître

U n e v i s i o n m é t i e r Les informations sur lesquelles il est important de se focaliser sont naturel lement cel les pour lesquelles l’absence de qualité aurait le plus d’impact à l’échelle de l’entreprise. Ce sont en général les données partagées par le plus grand nombre de métiers.

Aujourd’hui, lorsque l’on dési-gne un ensemble de données qui sont manipulées par un métier, on utilise généralement la notion d’objet métier défini ainsi : un objet métier (business object) est un « concept utilisé par un acteur d’une entreprise qui décrit son métier ». L’objet métier a souvent une réalité tangible, physique (source : wikipédia).

On associe à chacun de ces objets métiers un cycle de vie particulier (de sa création,

à son obsolescence, voire son archivage) décrivant ses niveaux de maturité, au cours desquels lui sont progressive-ment attachés des attributs enrichissant sa description et permettant de le manipuler dans un contexte métier donné.

Exemples : les produits, les clients, les commandes, les fournisseurs, les articles achetés sont des objets métiers.

- Certains objets dans l’entre-prise ont une portée stratégique plus importante que d’autres : cCertains des objets manipulés par les métiers servent essen-tiellement à porter les don-nées relatives à une activité ou un processus. C’est le cas par exemple d’une commande, d’une facture.

- D’autres objets ont une durée de vie plus longue et sont utili-sés dans nombre de processus d’entreprise. Exemple : un pro-

duit, un article, un client. Si on terminait l’ensemble des processus en cours dans l’entreprise sans en déclen-cher de nouveau, les objets de la seconde catégorie reste-raient des objets essentiels (les clients, les produits, les four-nisseurs, les employés). Ces objets font partie du capital de l’entreprise et doivent être au cœur des stratégies de Master Data Management.

Il est donc important de com-prendre la distinction entre données maîtres et données transactionnelles. À la diffé-rence avec les données maître, ces dernières sont produites lors de l’exécution d’un processus et utilisables par ce processus seul (comme des ordres de produc-tion, des accusés de réception, etc.…).Une gestion consciente et coor-donnée de ces données est donc stratégique pour l’entreprise. C’est là un des enjeux du MDM.

Une donnée est maître

Données maître / données procéduralesDonnées maîtres

Relatives à un péri-mètre, descriptives, attachées à un objet métier

Nécessitent une procédure de contrôle du chan-gement

Le propriétaire est difficile à identifier

Sources données multiples à Risque sur l’intégrité des données

Accès à la “version” appropriée de la donnée

Données procédurales

Relatives à un pé-rimètre, attachées à un processus, événementielles

Généralement peu de modifica-tions

Le propriétaire est facile à identifier

Peu de sources de données

L’information est correcte ou non

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Livre Blanc MDM

Chaque catégorie de donnée utilisée pour la constitution d’un produit peut avoir un état. L’état de l’objet métier est une fonction des états des catégories de données qui le composent.

Par exemple :

• L’état en création est une combinaison des états « données market ing » e t « descr ip t ion fonct ionne l le » . • L’état « validé » du produit est une combinaison des états de données marketing, techniques, d’industrialisation de commercialisation, de production, de vente et de logistiques.

Le schéma utilisé a seulement valeur d’exemple, et a été volontairement simplifié. La réalité est bien souvent différente : des processus de gestion des catégories de données existent, peuvent être désynchronisés et difficilement représentables sous la forme d’un seul et même processus de gestion du cycle de vie des produits.

Exemple de cycle de vie d’un produit et des données mises à jour :

Donnée maître : une définition

Une donnée maître est une don-née stratégique pour le métier, qui existe indépendamment des processus métiers qui la consom-ment, à la différence des don-nées procédurales qui sont le fruit de l’exécution de ces mêmes processus.

Le cycle de vie des données maître est un élément essentiel de leur gestion. Un objet métier rassemble plusieurs structu-res de données. Ces structures sont appelées catégories de données. Par exemple, pour un objet métier client, plusieurs catégo-ries de données peuvent y être attachées : l’adresse, le profil de risque, les données d’identi-fication, les paramètres de per-sonnalisation de sa relation avec l’entreprise, etc…

En réalité, la notion de cycle de vie d’un objet métier a assez peu de sens si on ne le considère comme une fonction des états de chaque catégorie de données.

Par exemple, l’adresse et le profil de risque d’un client n’évoluent pas nécessairement ensemble. La gestion de ces données n’est pas non plus mise sous la res-ponsabilité des mêmes respon-sabilités métier (les fonctions de distribution ou de commerce pour l’adresse, la gestion du ris-que pour le profil de risque). Un client « valide » doit avoir une adresse « valide » et un profil de risque « valide » quel que soit l’ordre dans lequel ces catégories de données ont été renseignées

Les propriétés clés de la donnée maître

Pour atteindre les objectifs du MDM, les objets métiers portés par le SI doivent pouvoir être non seulement repérés, mais tout changement et toute modification de leurs valeurs doivent être contrôlés et suivies, requérant que tout objet métier soit caractérisé, au-delà des informations métier qu’il porte par :

• Un identifiant unique

• Un état de maturité

• Une version

Par ailleurs, une donnée maître peut être qualifiée selon diffé-rents critères : son degré d’im-portance, son degré de com-plexité, son espace utilisateur et la façon dont elle est considérée.

1) Degré d’importanceToutes les données maître n’ont pas le même degré d’importance. Celui-ci dépend de deux types de facteurs :• Des facteurs endogènes à la donnée :- elle procure un avantage concur-rentiel ;- elle portent un savoir-faire par-ticulier ;- elle constitue le cœur d’une offre produit ou de service ;- …

• Des facteurs exogènes à la don-née :- son degré de criticité par rap-port aux processus (qualitative-ment et quantitativement – coût de l’échec associé)- sa portée fonctionnelle dans

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l’entreprise (nombre de domai-nes métier impactés)- … L’importance d’une donnée maî-tre est proportionnelle à la criti-cité du processus dont elle est une donnée maître.

2) Degré de complexitéLe degré de complexité d’une donnée maître est lié notam-ment :• au nombre de modifications possibles durant son cycle de vie ;• à la variété des entités respon-sables (MOA) de cette donnée.• …

3) Espace utilisateurLa notion d’espace utilisateur caractérise pour un état donné les critères d’accès pour la pro-duction de la donnée et sa mise à disposition pour consomma-tion. A chaque état correspond un ou plusieurs espaces utilisa-teurs, fonction du workflow de publication de la donnée.

Exemples d’espaces utilisateurs :

• Espace privé ou local : pour les données en cours d’élaboration modifiables à volonté par leur producteur

• Espace d’attente : pour les données en cours de contrôle qui ne doivent en aucun cas être modifiées et dont l’espace d’accès peut être élargi dans l’entreprise

• Espace officiel : pour les don-nées validées mais soumises à des règles de sécurité restrei-gnant leur modification. En revanche leur accès s’étend le plus souvent à l’entreprise

• Espace public : pour les don-nées ayant à être communiquées à l’extérieur (marché, clients, partenaires, fournisseurs).

Comme nous l’avons vu plus tôt dans ce document, on peut asso-

cier à chaque groupe de données maître (une catégorie de don-née) un cycle de vie particulier – Le cycle de vie plus global de l’objet métier est une fonction des états de chaque catégorie de données.

L’état de maturité d’un objet métier et l’état de la catégo-rie de donnée permettent de parfaitement déterminer les valeurs des droits d’accès à cette catégorie.

G e s t i o n d e s d o n n é e s maî t re : une dé f in i t ion La gestion des « données maître » ou Master Data Management (MDM) est l’ensemble des o rgan isa t ions , méthodes , technologies nécessaires à la mise en œuvre et au maintien dans le temps des données maître transverses.

Une approche MDM ne se réduit pas à de la technologie, mais com-prend aussi la définition d’un lan-gage commun pour l’ensemble de l’organisation. L’architecture mise en place devra se conformer aux normes et standards définis par

des processus de gouvernance des données maîtres.La gestion des données maître est une approche globale, qui vise :• A penser dans une démarche par le haut (top-down) permettant de dessiner les exigences de gouver-nance de la donnée maître Définition des processus qui la produisent, la maintiennent et la diffusent, en en évaluant les usa-ges et les risques associés.

• A mettre en œuvre, exécuter, selon une démarche pragmatique et réaliste, potentiellement com-plètement par le bas (bottom-up), dans le respect des exigences glo-bales définies.

Il ne s’agit pas d’une démarche limitée à l’architecture du SI, à l’amélioration de ses composan-tes: le SI n’est qu’un bras de levier de la démarche.

Ce n’est pas une approche qui vise à aboutir nécessairement à la mise en place d’un référentiel au sens classique du terme. Un référentiel n’est qu’un moyen potentiel d’at-teindre l’objectif.

Gestion de l’information / gestion des données maître

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Livre Blanc MDM

Tirons les leçons du passé Pour identifier les facteurs clés de succès il est essentiel de tirer les leçons du passé pour bien comprendre en quoi le MDM diffère des initiatives précédentes

qui ont, sous une forme ou une autre, toutes promis d’adresser cette problématique.

Les différences entre besoins locaux et besoins globaux ont jusqu’à présent rarement été pris en compte dans les démarches et

mises en œuvre de solutions de gestion des données, ni la prise en compte simultanée des aspects sta-tiques et dynamiques. Le besoin de référentiels de données communs était pourtant identifié dès la fin des années 80.

14• Livre Blanc © Solucom - Septembre 2009

ChronologieLes phases de

maturation

Motivations à la mise en œuvre des technologies de

l’informationImpacts

1980’s Problématique locale, réponse locale

Augmentation de la producti-vité par fonction -> automa-tisation du traitement des données

L’arrivée de l’informatique distribuée et des outils d’efficacité locale ont multiplié les sources et les formats de données.

Celles-ci continuent d’être transmises d’un îlot à l’autre sous forme de documents papier.

1990’s Problématique globale ou locale, réponse locale

Optimisation de l’exécution de processus métiers

• Les réseaux se généralisent, elles deviennent potentiellement le moyen de restituer l’information à l’utilisateur

• Il devient nécessaire d’adopter un langage commun

• La vision d’un modèle de données central, uni-forme, unique apparaît

• Chaque initiative d’optimisation de processus se réclame de sa construction

• Qui du PDM (product data management) ou du MRP (manufacturing resources planning) est maître du produit ?

• Qui du CRM ou du système comptable est maître du client ?

à partir de mi-90’s

Problématique globale ou locale, réponse globale

Optimisation et intégration processus/données

Arrivée, puis enrichissement de progiciels intégrés : les ERP par l’ajout aux modules initiaux de gestion de production, finance, comptabilité, de nouveaux modules tels que PDM, DW, CRM se réclament à la fois de l’optimisation des processus et de la conso-lidation des informations de toute l’entreprise...

Aujourd’hui R é s e a u x d e communications économiques -> nécessité d’inté-grer processus et données

Globalisation et personnalisation -> nécessité de capitaliser sur les informations pour la produc-tion d’indicateurs fiables

Réactivité, agilité aux nombreux changements business

Globalisation des marchés et des produits

Intégration de l’entreprise étendue (fournisseurs, par-tenaires, clients)

Passage d’une offre par seg-ment de marché à une offre personnalisée par client

Si le foisonnement d’applications diverses a été réduit par le déploiement des ERP et l’émergence des standards technologiques, le problème du réfé-rentiel reste non résolu : chaque BU de l’entreprise a réalisé sa propre implantation d’un même progiciel ou d’une même application.

Des besoins particuliers non couverts l’ont été par des applications « de niche ». Des systèmes « legacy » anciens ont perduré (coût de migration trop élevé et/ou trop risqué). De nouvelles technolo-gies ont fait leur apparition avant qu’elles ne soient intégrées dans les offres classiques des éditeurs.

Pourquoi parle-t-on donc aujourd’hui du MDM comme d’un sujet novateur ?

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Une analyse des échecs antérieurs

Les initiatives des années passées ont été des échecs pour des raisons diverses :

1 - Mauvaise compréhension du problème

- tentative de modélisation de tou-tes les données de l’entreprise

Elle a le plus souvent induit un effet tunnel, et des difficultés à maîtriser tous les niveaux de gestion et les attentes ou enjeux associés (du global au local), mul-tiplicité des objectifs.

- confusion entre données maître et objet métier.

Toutes les catégories de donnée d’un objet produit, par exemple, ne sont pas maîtres, même si le produit est présent dans toute l’entreprise.

- pas de séparation entre processus et données.

La mise en place ou la modification de solutions métier obligeaient à migrer / réorganiser les référentiels précédents, jetaient la confusion dans la définition des rôles et mis-sions des applications (devaient-elles aussi jouer le rôle de réfé-rentiel ?) alors que les cycles de «

persistance » des données et des fonctionnalités métier ne sont pas les mêmes.

- le référentiel n’a eu longtemps qu’une représentation statique.

La définition des données maîtres est étroitement liée au cycle de vie catégories de données. L’espace d’accès s’élargit au fur et à mesure que l’objet métier « s’officialise » ou « prend forme ». Les modifi-cations opérées sur les données transverses doivent « virtuellement » se propager

- à la confusion entre besoin et solution

La confusion entre référentiel uni-que et base de données unique, initialement induite par des limi-tations technologiques, a perduré au-delà de ces limitations, indui-sant des rigidités et l’apparition de référentiels annexes gérés locale-ment et mal intégrés au reste des référentiels (pas d’interfaces, ou interfaces via des mises à jour batch)

2 - Gouvernance non appropriée :

- manque de sponsor à un niveau suffisamment élevé dans l’entreprise

Il doit être capable de financer l’ensemble du projet et d’impli-

quer des ressources métiers et de la direction des systèmes d’infor-mation. Cela suppose qu’un dos-sier argumenté en termes straté-giques et financiers puisse lui être présenté

- pas d’initiative coordonnée de modélisation des données au niveau de l’entreprise

Parfois par manque de sponsor ou tout simplement absence de vision globale, chaque îlot du SI est le reflet de la vision partielle du domaine ou de l’organisation concerné, l’intégration inter îlot, lorsqu’elle est envisagée, étant reléguée à une problématique purement technique d’interface inter applicative

- les îlots ne sont pas seulement des outils métiers mais sont devenus les symboles de la maîtrise, pour chaque métier, de son domaine

En d’autres termes maîtrise du choix, indépendamment de l’im-pact sur l’entreprise au niveau global, maîtrise de son contenu et de son évolution. La mainmise au niveau global d’une partie des don-nées est vécue comme une perte de ces prérogatives, voire une perte de « visibilité » du domaine dans l’entreprise et une perte d’effica-cité. D’autre part, les besoins en

Découplage et abstraction

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Livre Blanc MDM

Septembre 2009 - Livre Blanc © Solucom 17•16• Livre Blanc © Solucom - Septembre 2009

termes de données sont-ils les mêmes dans toute l’entreprise, quel que soit le niveau de trans-versalité ?

- Les tâches de re-saisies d’infor-mations deviennent au fil du temps partie intégrante du métier des uti-lisateurs si bien qu’il leur est dif-ficile de distinguer ce qui relève de contraintes informatiques de ce qui présente une réelle création de valeur. Ce type de projet doit donc s’accompagner d’une politique communication et de conduite du changement.

- Manque de coopération entre MOE et MOA, ou manque d’orga-nisation MOE/MOA se situant à un niveau suffisamment transverse.

Or ce sujet est un sujet d’abord éminemment métier : au niveau sémantique tout d’abord, toutes les entités organisationnelles d’une entreprise ont-elles la même défi-nition des objets et structures de données qu’elles manipulent ? Ou derrière un même terme ne se cachent-ils pas plusieurs concepts ?

- Difficulté à intégrer dans le SI les changements dus à des modifica-tions business :

Les fusions ou acquisitions se mul-tiplient d’où des systèmes de codi-fication et modélisation multiples. Les changements fréquents d’offre, de clients (parfois ils se globalisent ou se délocalisent), de partenaires, de canaux de vente (explosion du e-commerce sur Internet), d’acti-vités, entraînent des changements dans les modèles et dans la propa-gation des données. Les évolutions de normes et standards d’échange impactent également les modèles de données, de même la nécessité ou non de conserver les clients (nécessité légale ou induite par des outils d’aide à la décision).

3 - M a n q u e d e m a t u r i t é technologique

Les « solutions » informatiques ont longtemps été pensées comme des blocs monolithiques, avant que, pour des raisons de rationalisation des coûts, de mutualisation de l’organisation DSI et d’évolution exponentielle des performances (augmentation des performances

réseau/processeurs), elles soient progressivement construites à partir de composants choisis pour l’ensemble de l’entreprise.

Cette logique de découplage per-met, au delà de l’objectif de baisse des coûts, de rendre plus indépen-dants les services statiques et dyna-miques associés aux données du reste des composants du SI (notam-ment les services directement associés aux processus métier). Il faut cependant toujours com-poser avec un historique qui n’est pas partout conforme à cette logi-que, loin s’en faut ! Mais il permet aujourd’hui de composer avec une grande distribution des îlots du système d’information et d’en maî-triser les flux d’échanges (même lorsqu’ils sont importants).

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Trois axes pour réussir

Les leçons tirées du passé ont permis de dégager trois axes de définition des concepts régissant une approche MDM : une démar-che méthodologique, une réponse technologique, une structuration organisationnelle.

• La démarche méthodologique doit se baser sur quelques princi-pes, facteurs clé de succès :

- Définition d’une vision et mise en œuvre progressive tirée par une priorisation argumentée des besoins (création de valeur pour l’entreprise, Retour sur Investissement et Coût Total de Possession optimisés)

- Distinction entre besoins locaux et besoins globaux en privilégiant les besoins globaux créateurs de valeur et les besoins locaux déter-minants pour la mise en cohérence de l’ensemble.

- Séparation (tant que possible) des données et des processus : la des-cription des processus sera réduite à l’identification des événements déclenchant les échanges inter domaines, et les séquences d’ac-tivités de transformation et propa-gation des informations (incluant les principes et normes en matière

d’échanges pour répondre à un besoin d’ouverture vers des par-tenaires externes (entreprise éten-due) ou de synergie entre diverses branches.

- Définition des principes et stan-dards au niveau global sans préju-ger d’un choix technologique : en particulier identification des macro-composants communs (fondamen-taux de gestion supportés par des composants SI mutualisables), favorisant la cohérence globale et les économies d’échelle.

• La réponse technologique, conciliant les aspects statiques et dynamiques.

Celle-ci est focalisée non sur une solution mais sur une architecture orchestrée : la maîtrise des don-nées maîtres transverses implique la définition d’un niveau d’abstrac-tion entre la réalité physique du SI et la réalité opérationnelle de l’entreprise. Il s’agit de le réaliser en mettant en oeuvre une couche d’orchestration des données maî-tres transverses.

En d’autres termes, cela signifie d’intégrer tant que possible le SI existant (non remise en cause systématique des applications

métier), d’ajouter une couche d’ar-chitecture peu intrusive renforçant la cohérence globale, et de conso-lider progressivement les données par projet.

• La structuration organisationnelle Elle doit s’inscrire dans la durée, avec la préoccupation de pérenni-ser l’approche MDM par la mise en place d’une véritable gouvernance des données maîtres transverses au niveau de l’entreprise impliquant des représentants métier et IT. Sa mission doit être de fournir les modèles, composants et règles de gestion et d’accès aux informations répondant :

- aux exigences stratégiques d’amé-lioration de qualité et d’accès aux données, en cohérence avec les besoins émis par les directions métier

- au besoin de mise en cohérence du SI, lors de tout nouveau projet

- aux différents besoins d’intégra-tion, de reporting ou de consoli-dationtion des besoins business initiés par les processus.

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En conclusion

Dès l’instant où l’on traite d’un sujet transverse du système d’infor-mation, il est nécessaire de l’adres-ser globalement pour en garantir le succès sur la durée.

C’est donc sans surprise que ce livre blanc du MDM met l’accent sur l’importance de la gouvernance.

L’objet d’une démarche MDM, la donnée, concerne de nombreux acteurs dans l’entreprise, y com-pris des acteurs métiers, répar-tis dans différentes structures organisationnelles.

Les germes de cette gouvernance doivent donc être plantés dès le début du déploiement de la démar-che MDM afin de pouvoir fournir un cadre pérenne à chaque nouvelle étape de mise en œuvre.

Ainsi un programme MDM doit débuter par des projets s’appli-quant dans un premier temps à un périmètre réduit, donc maitri-sable, afin d’obtenir des victoires rapides, valorisables et permettant d’obtenir des retours d’expériences qui permettront d’affiner, d’amé-liorer par itération le dispositif de gouvernance.

Enfin, un tel programme néces-site de s’appuyer sur une triple expertise couvrant les domaines suivants :

• La gouvernance du SI, pour la maitrise opérationnelle du dérou-lement du programme et l’aligne-ment sur la stratégie métier ;

• La transformation du SI pour réa-liser l’urbanisation de la donnée,

définir la cible pour le SI relati-vement à cette urbanisation de la donnée et le plan d’évolution pour atteindre cette cible ;

• L’architecture du SI, pour la mise en œuvre du plan de transforma-tion du SI et la réalisation des pro-jets implémentant la démarche MDM ;

C’est à ce prix que le système d’in-formation de l’entreprise pourra répondre aux challenges métiers et technologiques de demain.

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