DATA FORUM MICROPOLE 2015 - Information Builders

Copyright 2015, Information Builders. Slide 1
Omni‐GenTM : Comment améliorer la qualité de vos données
et accélérer la mise en place de vos référentiels.
David Lévy, Senior Alliance Manager France & Belux
Fateh Naili, Enterprise Solutions Manager International
Information Builders

Notre mission

Transformez vos données en valeur métier
40 ans
d’expertise
1400
employés
60 bureaux
dans le monde
+ 8000
Clients actifs
Millions
d’utilisateurs
Best TCO

Plateforme logicielle 3i complète et intégrée

Reconnaissance du Gartner
#Visionnaire 2015
Gartner Magic Quadrant
Data Integration
(New) #Leader 2015
Gartner Magic Quadrant
Data Quality
■ Pricing model: Customers report that the iWay Data Quality Suite is competitively priced and
that the value they derive from its tools is high, relative to their cost.
■ Overall customer experience: Customers of Information Builders indicate that they are very
satisfied with both its data quality products and their engagement with the company.
■ Robust functionality supporting multiple domains and use cases: The breadth and
robustness of Information Builders' data quality capabilities are well‐rated by its customers. Deployments
indicate a diversity of usage scenarios and data domains, such as customer, product and location data.

Références

Services Financiers
Industrie
Communication
Distribution
Services & CPG
Energie & Utilities
Transport /Tourisme
Références

Exemples de références dans la gouvernance des données

SMACL Assurances
CLIENT
Contexte concurrentiel et règlementations prégnantes
(Solvabilité 2, lutte contre le blanchiment).
1 ‐ Contrôler et améliorer la qualité des données métier.
2 ‐ Piloter cette amélioration de la qualité avec des tableaux de bord.
3 ‐ Impliquer tous les acteurs concernés depuis la direction jusqu’à
l’informatique en passant par les référents métier.
CHALLENGE
Projet de politique de qualité de données.
Solution de monitoring, de visualisation
et de correction des anomalies.
Production du reporting interne.
 Gains d’efficacité, Fast Close.
SOLUTION ET BENEFICESMutuelle d'assurance
IARD IARD.
•
CA: 341 M€, 720 employés.
Clients :
‐ Les communes de plus de 2 500 hab,
‐ Les conseils généraux et régionaux,
‐ Les communautés de communes,
‐ Les communautés d’agglomération.

Haulotte Group
CLIENT
Environnement informatique particulièrement hétérogène.
Automatiser et superviser les principaux flux de données de
l’entreprise, notamment : les processus financiers, les processus de
commandes en ligne, la connexion au CRM, la connexion à l’ERP
et les échanges de données avec les partenaires transport.
CHALLENGE
Mise en place d’une plateforme d’intégration pour optimiser
les échanges et assurer le bon déroulement des processus.
‐ Bus applicatif,
‐ Monitoring.
Possibilité de superviser les workflows du portail de commandes.
Production d’indicateurs clés pour la Supply Chain.
 Bénéficier d’une visibilité et d’un pilotage exhaustifs des flux,
 Réduction des coûts informatiques.
SOLUTION ET BENEFICESLeader européen en matériels
d’élévation de personnes et
de charges.
CA: 420M€ , 1800 employés.

AMUE
CLIENT
Disposer d’un référentiel sur le périmètre des personnes et des
structures.
Absence/mauvaise qualité des données dans les SI des établissements.
Nombreux processus hétérogènes et échanges multiples.
1 ‐ Optimiser et fluidifier les processus métier.
2 ‐ Introduire la gouvernance des données.
3 ‐ Meilleure interopérabilité et urbanisation du SI.
CHALLENGE
Mise en place d’une solution de gouvernance des données au sein de
120 établissements, en 10 vagues, et basée sur:
‐ Bus applicatif
‐ MDM
‐ Connecteurs SI
‐ Business Activity Monitoring.
 Evolution du patrimoine informatique maîtrisée.
 Déploiement facilité.
SOLUTION ET BENEFICESGroupement d’Intérêt Public.
170 établissements.
Formation informatique.
Centrale d’achats.

Gouvernance des données

 La donnée est une composante du patrimoine de l’entreprise.
“Information is an under‐managed, under‐utilized asset
because it's not a balance‐sheet asset.”
Gartner
 Toutes les données ne sont pas égales.
Il faut les hiérarchiser:
• Données critiques pour les métiers,
• Données nécessaires aux obligations légales et réglementaires,
• Données pouvant induire un risque pour l’entreprise.
 Quel est le coût de la non qualité des données?
La donnée, pierre angulaire de l’entreprise

Principales causes des problèmes de qualité de données
Erreur humaine
Absence de communication interne
entre les départements
Stratégie de données
inadéquate
Absence de technologies pertinentes
Absence de ressources manuelles
internes
Budget insuffisant
Insuffisances en matière
de technologies pertinentes
Peu de soutien de la Direction
Autres

Data Quality Challenge:
Auditez la qualité de vos données
avec Information Builders et Micropole!
 Rapport statistique détaillé sur la qualité de vos données.
 Actions nécessaires à mettre en place.
Comment évaluer la qualité de vos données?

Définir une politique de gouvernance des données
Processus
Hommes
Technologies
Gouverner
Comment
gérer
la donnée
pour
m’assurer de
sa pérennité
dans le cadre
de son
utilisation?
Partager
Comme
fournir
la donnée
pour
répondre
aux attentes
de
l’entreprise?
Organiser
Comment
structurer
la donnée
pour qu’elle
convienne
aux besoins
de
l’entreprise?

 Facilite l’alignement entre l’informatique et les métiers.
 Permet de hiérarchiser au mieux les besoins.
 Sécurise les projets et réduit les risques d’échecs.
 Limite le nombre de personnes impliquées dans les projets.
 Améliore le Time to Market.
Simplifie et aide la mise en place
d’une solution de gouvernance des données
dont le MDM est le point central.
L’intérêt d’une politique de gouvernance des données

Stratégie et approche
Gestion des données de référence

Qu’est‐ce que la gestion des données de référence?
La gestion des données de référence (MDM) est
un ensemble de processus et de technologies visant à créer
et à maintenir un système de données fiable, précis et
sécurisé qui représente une «version unique de la vérité».
Il s’agit donc d’utiliser un environnement transverse à
différents systèmes d'applications, secteurs d'activité et
groupes d’utilisateurs dans l’entreprise.
Les données de référence ou Master Data contribuent directement
à la réussite d'une organisation lorsqu'elles sont bien gérées.
A contrario, elles peuvent représenter un risque considérable pour
l'entreprise.

 Définir l’étude de cas.
 Identifier les impacts métier, financiers et techniques.
 Corréler les impacts aux causes profondes.
 Suivi du flux de traitement des données.
 Corrections en amont et en aval.
Evaluer le coût des corrections.
 Retour sur investissement.
Par où commencer ?

 Commencer avec un objectif réaliste.
 Débuter simplement.
 Définir de manière claire les rôles et les responsabilités.
 Cela ne doit pas être une initiative informatique !
 Tout le monde travaille avec les données.
 Fournir un plan détaillé.
 Identifier l’impact sur l’infrastructure informatique:
 Amélioration ou remplacement des applications
opérationnelles,
 Optimisation des flux de données opérationnelles,
 Introduction de solutions «intégrées».
 Nouveaux prérequis techniques:
 Business Intelligence,
 Data Warehouse.
Par où commencer ?

Hommes
Processus
Clés du succès
Technologies

Hommes
Processus
Technologies
Hommes
Equipe dédiée:
 Sponsor métier
 Propriétaires
des données
 Data Stewards
 Sponsor IT

Hommes
Processus
Clés du succès
Gouvernance des données
 Définir les règles
 Définir les politiques Technologies

Evaluation
de la qualité
Design
Qualité
Transformation
de la qualité
Contrôle de
la qualité
Identifier les anomalies,
les incohérences et les doublons en
analysant le contenu, la structure et
les relations au sein des données.
Mettre en œuvre des règles de
qualité de données, de validation,
de normalisation, de scoring et de
nettoyage des données
Exécuter les processus
de qualité de données
Mesurer l’impact des heures
supplémentaires et l’efficacité d’un
programme de qualité de données
et explorer de nouvelles idées.
Processus

Hommes
Processus
Technologies
 Solution logicielle
 Intégration
temps réel
 Qualité des données
 MDM
Technologies

La solution complète de Information Builders

• Data Warehouse
• Business Intelligence et Analytics
Diffusion
des données
• Centraliser la gestion de l’information
• Contrôler l’information au travers de l’entreprise
Master Data
Management
• Analyse et Profiling des données
• Nettoyer, standardiser, valider et enrichir
• Rapprocher/Fusionner
Qualité
des données
• Information en mode différé et en temps réel
• Accès à l’information, à tous systèmes,
à toutes données, via toutes plateformes
Intégration
des données
Business insight
Crédibilitédesdonnées
Gouvernancedesdonnées
Obtenir
Savoir
Améliorer
Créer
Partager
Communiquer

Omni‐Gen
Date Profiling
‐ Analyze
‐ Know
Data Integration
‐ Real‐time
‐ Batch
‐ Any System
Data Cleansing
‐ Cleanse
‐ Standardize
‐ Validate, Enrich
‐ Match, Merge
Data Mastering
‐ Multi‐domain
‐ Single, 360° view
Integration Edition
Data Quality Edition
Master Data Management Edition
Omni‐Patient Omni‐Payer
Other and Custom Omni
Applications
Omni Information Management Platform

L’origine de Omni‐GenTM
 Aspects techniques
 Techniquement complexe
 Processus coûteux et chronophages
 Processus multi‐étapes basés sur de nombreux éléments
 Intégration de données
 Qualité de données et standardisation
 Données de référence
 Gestion de données historiques
 Tests
 Procédures de résolution
 Pensé par l’informatique et créé pour l’informatique
 Absence de gouvernance de données
 Exclusion de la qualité des données du MDM
 Cela peut prendre 12 à 18 mois pour maîtriser un seul domaine!
Les pièges des approches traditionnelles de MDM

Approche classique pour l’intégration, l’intégrité des données et le MDM
Les pièges des approches traditionnelles de MDM
• MDM Hub
• Data Warehouse
• Partner Interface
• Quality Process
• Operational Systems
• EDW/BI/Analytics AppBusiness
Subject
(End State)

La solution Omni‐GenTM
Omni‐GenTM
offre:
 L’intégration des données
 Des modèles de qualité de données
 Des modèles de Mastering
 La résolution des problèmes de données
 Une vue des données 360
 L’historique des données
 La gestion du code source
 Une plateforme unifiée pour faciliter et accélérer la mise en œuvre de
votre MDM.
Changez d’approche!

Changez d’approche!
 Approche et méthodologie Omni‐Gen.
 Approche top‐down centrée sur les problèmes métier.
 Simplifie l’intégration des données et le mapping des systèmes
sources.
 Documents pré‐packagés de mapping.
 Automatise les étapes clés du processus MDM.
 De l’intégration des données au nettoyage des données
et à la résolution des problèmes.
 Facilite la mise en œuvre des modèles et des règles de mastering.
 Interfaces utilisateur métier avancées.
 Vue Master, enregistrements des sources et des instances pour
une résolution complète et une vue 360.

Une approche agile et simplifiée
Référentiel
de données
Définir les données de référence
 Définir les données
des systèmes sources
 Définir les règles de nettoyage
 Définir les règles de dédoublement
 Définir les règles de résolution
 Définir les données de référence
Outils Omni‐Gen
Création
Outils Omni‐Gen
Correction / 360 Viewer
MDM Hub
Data Warehouse
Interface partenaire
BI, Apps Analytics
Système opérationnel
Processus de qualité de l’information

David Levy
Senior Alliance Manager
david_levy@ibi.com
facebook.com/informationbuilders
@infobldrsFR
google.com/+InformationBuilders
linkedin.com/companies/informationbuilders
Site web: www.informationbuilders.fr
Contacts
Fateh Naili
Enterprise Solutions Manager
International
fateh_naili@ibi.com

Merci
36

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