MDM: Enjeux et méthodes de la gestion des données (InfoPro) (French Edition)

Avant-propos 12 Introduction 16 Première partie - Comprendre : les concepts 20 Chapitre 1 - La gestion des données de référence 22 1.1 Principes et notions élémentaires 22 1.1.1 Caractéristiques des données de référence 24 1.1.2 Typologie des données de référence 25 1.1.3 La notion de famille de données 26 1.1.4 Positionnement par rapport à d'autres notions 27 1.1.5 Gestion des données de référence (GDR) 30 1.1.6 Enjeux et besoins 32 1.1.7 Résumé des enjeux et besoins, importance de la GDR 36 1.2 Exemples d'entreprises 38 1.2.1 Un grand distributeur 38 1.2.2 Un producteur 39 1.2.3 Un fournisseur 40 1.3 Pourquoi mettre en œuvre une gestion des données de référence ? 40 Chapitre 2 - La donnée et ses dimensions de valeur 44 2.1 Données et valeur 44 2.2 Qualité des données 45 2.2.1 Principaux concepts 45 2.2.2 Les critères de la qualité des données 46 2.2.3 Quels objectifs de qualité des données ? 51 2.2.4 Amélioration de la qualité des données 52 2.3 Principales causes d'incohérence ou de non-qualité 54 2.4 Exemples de non-qualité ou d'incohérence 55 2.4.1 Doublons 55 2.4.2 Données incomplètes 56 2.4.3 Données trop longues à générer 57 2.4.4 Données incohérentes 58 2.4.5 Autres exemples de problèmes fréquemment rencontrés 59 2.5 Métadonnées 59 2.5.1 Types de métadonnées 60 2.5.2 Les apports des métadonnées à la valorisation des données 62 Chapitre 3 - Données et processus 64 3.1 Processus 64 3.2 Processus métier et processus référentiels 66 3.3 Cycle de vie métier 69 3.4 Cycle de vie technique 70 3.5 Urbanisme, urbanisation et données 72 3.6 Urbanisme et données en pratique 75 Deuxième partie - Mettre en œuvre : technologies et solutions 78 Chapitre 4 - Typologies d'architectures 80 4.1 Fondement des architectures 80 4.2 Architecture et chaîne de l'information 83 4.3 Les quatre types d'architecture pour la gestion de données de référence 86 4.4 Architecture de consolidation 88 4.5 Architecture de coopération 89 4.6 Architecture de centralisation 92 4.7 Architecture de répertoire virtuel 93 4.8 Tableau de synthèse entre architecture et cas d'utilisation 95 4.9 Conséquences pour les métiers 97 4.10 Synthèse des critères de choix d'une architecture 98 4.11 Couverture du référentiel 99 4.12 Les modes d'implémentation des référentiels 100 4.13 Chaînes référentielles 102 Chapitre 5 - Outillage d'une solution référentielle 104 5.1 Typologie des solutions 104 5.2 MDM (Master Data Management) 105 5.3 DQM (Data Quality Management) 108 5.3.1 Zoom sur l'évaluation des sources de données 109 5.3.2 Zoom sur la qualité et la migration des données 110 5.3.3 Zoom sur l'amélioration de la qualité des données 111 5.3.4 Positionnement DQM versus MDM 112 5.3.5 Pourquoi le DQM ne peut-il remplacer le MDM ? 114 5.4 EII (Entreprise Information Integration) 114 5.4.1 Positionnement EII versus MDM 115 5.4.2 Pourquoi un outil EII ne peut-il servir de référentiel ? 115 5.5 Annuaires 116 5.5.1 Positionnement annuaire versus MDM 116 5.5.2 Pourquoi un annuaire ne peut-il servir de référentiel ? 117 5.6 CRM (Customer Relationship Management) 117 5.6.1 Positionnement CRM versus MDM 118 5.6.2 Limites d'un système CRM 118 5.7 PLM (Product Lifecycle Management) 119 5.7.1 Positionnements PLM et MDM 120 5.7.2 Les fonctions du PLM 121 5.8 Synthèse 122 5.9 Complément d'information sur l'EIM 125 Chapitre 6 - Architecture fonctionnelle du MDM 126 6.1 Fonctionnalités d'une solution de gestion de données de référence 126 6.1.1 Acquisition de la donnée et processus 127 6.1.2 Validation et qualité 130 6.1.3 Fonctions de pilotage 139 6.1.4 Modèles de données et métadonnées 140 6.1.5 Fonctions de stockage et journalisation 143 6.1.6 Fonction d'accès et de diffusion des données 146 6.1.7 Administration et maintenance 147 6.2 Les catégories de solutions MDM 150 6.3 Socle référentiel 151 Chapitre 7 - Positionner le référentiel dans le SI 154 7.1 Briques applicatives 154 7.2 Projets classiques et leurs applications 157 7.2.1 Amélioration de la performance des processus 158 7.2.2 Interfaçage du SI avec les tiers (communication B2B) 163 7.2.3 Reporting et analyse 164 7.3 Importance des échanges de données 166 7.3.1 Point à point 167 7.3.2 EAI (Enterprise Application Integration) 167 7.3.3 ETL (Extraction Transformation Loading) 168 7.3.4 Services et SOA 169 7.3.5 MDM et échanges, apports et nécessités 171 7.4 Pour une insertion progressive du MDM dans les échanges du SI 173 Chapitre 8 - Guide de choix des architectures et solutions 178 8.1 Choix d'architecture 178 8.2 Choix de solutions 180 8.3 Mode d'implémentation et éligibilité des solutions de MDM 185 8.4 Solutions mises en place par quelques entreprises 187 8.4.1 Un grand distributeur 187 8.4.2 Un producteur 189 8.4.3 Un fournisseur 190 8.4.4 Conclusion 191 8.5 Bonnes pratiques 192 8.5.1 Métier et urbanisme 193 8.5.2 Architecture 194 Troisième partie - Piloter : méthodes et organisation 196 Chapitre 9 - Gouvernance des données de référence 198 9.1 Définition de la gouvernance des données 198 9.2 Modèle de déploiement de la gouvernance 200 9.3 Exemple de cadre synthétique de gouvernance 202 9.3.1 Structure du cadre (objectifs et contraintes) 203 9.3.2 Les leviers du cadre 207 9.4 Organisation 209 9.4.1 Organisation de la gouvernance au niveau entreprise 210 9.4.2 Rôles et acteurs 211 9.4.3 Mise en oeuvre des rôles en pratique 217 9.5 Règles et procédures 218 9.6 Outils de gouvernance 220 9.6.1 Les outils de pilotage de la gouvernance 220 9.6.2 Les outils technologiques relatifs à la gouvernance 221 9.6.3 Les priorités dans la mise en oeuvre 222 9.7 Exemples de mise en place de la gouvernance dans des entreprises 222 9.7.1 Un grand distributeur 222 9.7.2 Un producteur 223 Chapitre 10 - Étapes de déploiement d'un projet de gestion des données de référence 224 10.1 Principes généraux 225 10.2 Tâches spécifiques à la gestion des données 226 10.2.1 Identifier et décrire les données de référence 226 10.2.2 Identifier et décrire les processus référentiels 228 10.2.3 Spécifier les méthodes et règles de gouvernance 229 10.2.4 Définir les principes de migration des données, analyser et assainir les données existantes 229 10.2.5 Définir les règles de qualité 230 10.2.6 Définir les contrats d'échange, de services 231 10.3 Éléments de méthode 232 10.4 Charges de mise en oeuvre 235 10.5 Bonnes pratiques 236 10.5.1 Méthodes 236 10.5.2 Organisation 237 Chapitre 11 - Points clés à retenir 238 11.1 Règles de base 238 11.2 Bonnes pratiques essentielles 243 11.3 Vision prospective et progressive 243 Conclusion 246 Annexes 254 Annexe A - Modélisation des données 256 A. 1 Outils pour créer un modèle de données 256 A. 2 Modélisation Merise 257 A. 2.1 Modèle conceptuel de données (MCD) 257 A. 2.2 Modèle logique de données (MLD) 259 A. 2.3 Modèle physique de données (MPD) 259 A. 3 UML 260 A. 3.1 Notions UML 260 A. 3.2 Correspondance Merise UML 261 A. 3.3 Modélisation XML 262 A. 4 La modélisation des flux de données 262 A. 4.1 Problématique 262 A. 4.2 Les besoins 264 A. 4.3 Rappels sur l'urbanisme 264 A. 4.4 Une méthodologie et des outils communs 265 A. 5 L'usage en pratique des modèles de données 268 Annexe B - SOA, services et données 270 B. 1 Définitions 270 B. 2 Objectifs et enjeux de la SOA 272 B. 3 Services 274 B. 3.1 Définition d'un service 274 B. 3.2 Accès aux services 276 B. 3.3 Services et services Web 277 B. 4 SOA en pratique 278 B. 5 SOA et intégrations de données 278 Glossaire 282 Bibliographie 300 Table des Matières 4 Index 302