Septembre 2009 LIVRE BLANC. Master Data Management Un actif stratégique : la donnée maître

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1 Septembre 2009 LIVRE BLANC Master Data Management Un actif stratégique : la donnée maître

2 Livre Blanc MDM Sommaire La gestion des données dans l entreprise...4 Vers une gestion des informations 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, de la practice Architecture SI du cabinet Solucom. Ce document ne peut être reproduit et / ou diffusé en tout ou partie sans l autorisation de Solucom. Les informations contenues dans ce document sont susceptibles d être modifiées sans préavis par Solucom. Elles sont données uniquement à titre indicatif, et Solucom ne saurait être tenu pour responsable de l usage qui en sera fait. Les marques et noms déposés qui sont cités dans ce document appartiennent à leurs propriétaires respectifs. 2 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

3 Avant-propos 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 entreprise dans son ensemble et être l outil permettant les synergies entre les métiers. En conséquence, pour que les métiers puissent collaborer efficacement, 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 applications composites, les architecture orientées services (SOA) et la gestion de processus transverses (BPM) qui sont maintenant pratiques courantes. Benoît Paroissin Architecte de système d information Mais force est de constater que la couche «données» 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 termes 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 vision, fondée sur l expérience acquise auprès de nos clients. Bonne lecture. Septembre Livre Blanc Solucom 3

4 Livre Blanc MDM La gestion des données dans l entreprise La donnée, un matériau stratégique Quelques constats Lorsque l on considère l information dans l entreprise, on constate qu il n existe pas une vision unique partagée par tous les acteurs de l entreprise, mais que de nombreuses visions coexistent : la vision globale de l entreprise, 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 sélectionnées en fonction des objectifs et contraintes liés au domaine (et qui ne concourent pas forcément aux objectifs de l entreprise), Données partagées : des processus et/ou données répartis sur plusieurs îlots sans propriétaire unique la vision SI, qui traduit imparfaitement 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 plusieurs 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 contraintes apparemment inconciliables : changements fréquents (acquisitions, fusions, multiplication des partenaires, nouveaux canaux de vente), diversité accrue (passage d une offre client de masse à une offre client personnalisée), diversité géographique et organisationnelle, diversité de compétences métier à l intérieur de l entreprise La duplication non contrôlée des données tend inéxorablement à s amplifier. 4 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

5 Le diagnostic A l échelle de l entreprise, la difficulté à consolider les informations de façon globale avec le niveau de qualité, de rapidité et de disponibilité demandé est une dérive prévisible de tout système d information. Elle trouve ses causes dans la dispersion naturelle des données au sein des différents îlots de l entreprise. Elle est aggravée notamment par l absence de processus d entreprise de contrôle de production, de consommation 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 approches sont le plus souvent palliatives. En effet, le traitement curatif de cette situation est un chantier complexe, notamment en termes de : Gouvernance (quoi, quand, qui, comment, avec quoi) - Bien que l entreprise se sente concernée par ces difficultés, et souhaite agir, il n existe aucune entité globale métier légitime pour être propriétaire des informations transverses. 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 responsabilités 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 technologique, alors qu elle est massivement organisationnelle. - L investissement demandé est perçu comme étant lourd, perception renforcée par les mises en œuvre antérieures et coûteuses de progiciels de type ERP qui promettaient d adresser le problème. - L aspect technologique paraît insurmontable à cause de l hétérogénéité technique des îlots. Bien évidemment les situations varient d une entreprise à l autre. En mars 2002, l institut META Group a mené une étude permettant 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 maturité 3, 4 et 5) permet de rentrer dans un cercle vertueux de gestion de l information. C est la seule qui peut s affranchir des jeux de pouvoir associés à la possession de la donnée et des réflexes d indépendance, causes classiques d échec des projets de gestion de l information. N Niveau de maturité Perception du rôle de l information 1 Conscient Perception floue, non structurée, considérée fonction par fonction et besoin par besoin Niveau organisationnel de prise de conscience Clients / partenaires / fournisseurs ont une meilleure perception des dysfonctionnements que les employés de l entreprise elle-même Objectif clé Pris en compte par : Processus de gouvernance des données Faire progresser la prise 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 intérêt de l information pour une meilleure compréhension des activités métiers «Terrain», département, employés Faire progresser la connaissance des informations entreprise et leur importance pour la compréhension des activités métiers Lors de la mise en place d applications, dans le développement de la base de données et des interfaces associées P r o p o s i t i o n d orientation, de lignes de conduite 3 Proactif Un «carburant» pour une meilleure exécution des processus métier Analystes fonctionnels P u b l i c a t i o n de standards 4 Maîtrisé Critique, identifié en tant que tel dans le portfolio des services DSI 5 Optimisé Actif d entreprise inexorablement relié à la valeur et à la création de valeur de l entreprise Directions métiers Dirigeants (Direction générale, Direction BU, Direction) Institutionnalisation du programme de qualité des données dans les entités métier et l organisation DSI Par MOAs et DSI au niveau global à partir d une demande initiale Par l entreprise au travers des processus métiers, formations, tous projets DSI R e n f o r c e m e n t du mandat par la direction de l entreprise Septembre Livre Blanc Solucom 5

6 Livre Blanc MDM 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 référentiels locaux pour pallier 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. La récurrence des problèmes connus s explique par un manque de prise en compte de la logique de gouvernance. 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 optimale, 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 posteriori, 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. 6 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

7 Vers une gestion des informations stratégiques Servir 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. 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 gestion optimale de l i n f o r m a t i o n p e r m e t : 1- d améliorer l efficacité opérationnelle Réduction des temps de cycle metier (Time-to-Market, Time-to- Deliver ) : - p r o c e s s u s l o g i s t i q u e : harmonisation et globalisation des informations clients et articles de toute la chaîne (commande, stocks, production, livraison, facturation) ; - m e i l l e u r e e f f i c a c i t é d u 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» : - prise 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 normes par exemple). 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 production. La transversalité comme priorité Les informations dont la production, Gestion de l information, un facteur clé de la compétitivité de l entreprise 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. Septembre Livre Blanc Solucom 7

8 Livre Blanc MDM Cinq besoins essentiels Un projet de gestion de données a d r e s s e q u a t r e o b j e c t i f s fondamentaux : cohérence, intégrité, accessibilité et sécurité des données, qui sont structurés par cinq besoins essentiels. 1 S o n c a h i e r d e s c h a r g e s s exprime autour de 5 exigences interdépendantes Une gestion différenciée auxquelles le système d information doit des apporter données une globales réponse. et des données locales Ce besoin vise à répondre classiquement : à une demande croissante, de la part des métiers, d accès à des vues régionales et consolidées au niveau global ; à 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 connaît. 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 SI (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 rétropropagation 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, quel que 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 multicanaux, comme par exemple ceux de la banque de détail (exemple : processus de vente via canal internet, agence, distributeur / borne automatique, partenaire...). 8 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

9 4 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, voire 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 et 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 relèvent des technologies dites EII (enterprise information integration). Besoins asynchrones, au fil de l eau Ce type de besoins 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 relèvent des technologies dites historiquement EAI (enterprise application integration) et depuis l avènement des SOA (architectures orientées services) des technologies dites ESB (enterprise services bus). Besoins de vacations Ce type de besoins correspond à tous les besoins autres que les 2 précédents. Il correspond classiquement aux processus décisionnels et de reporting, ou lorsqu il s agit d importer de gros volumes de données. Ces besoins relèvent des technologies dites ETL (extract transform load) et de chaîne de traitement ordonnancée (ordonnanceur et batch). 5 La 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. Septembre Livre Blanc Solucom 9

10 Livre Blanc MDM 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 relèvent 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-àdire d entreprise, au sens où elles sont partagées / transverses à plusieurs métiers et portées par plusieurs systèmes d information, e t d e f a i t m u l t i - M O A e t 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 prioritaire d un projet de gestion de données Métier SI Local (MOE unique) Transverse (multi-moe) Données locales (MOA unique) 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 : OK Difficultés d ordre technique Solution : complexe (intégration d îlots) Note : les PGI (Progiciel de gestion intégré) ont contenu la prolifération des îlots Données transverses (multi MOA) 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 : délicate Plus de responsabilités (multi- MOA/MOE) Solution : complexe Note : cas les plus sensibles, et qui concernent en général les données les plus importantes 10 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

11 Le Master Data Management Le 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 Une vision métier Les informations sur lesquelles il est important de se focaliser sont naturellement celles 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 désigne 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 1. 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 progressivement attachés des attributs enrichissant sa description et permettant de le manipuler dans un contexte métier donné. Par exemple : les produits, les clients, les commandes, les fournisseurs, les articles achetés sont des objets métier. Certains objets dans l entreprise ont une portée stratégique plus importante que d autres : certains des objets manipulés par les métiers servent essentiellement à porter les données 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 utilisés dans nombre de processus d entreprise. c est le cas d un produit, d un article, d un client. Une donnée est maître Si on terminait l ensemble des processus en cours dans l entreprise sans en déclencher de nouveaux, les objets de la seconde catégorie resteraient des objets essentiels (les clients, les produits, les fournisseurs, 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 comprendre la distinction entre données maîtres et données transactionnelles. À la différence 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 production, des accusés de réception, etc. ). Une gestion consciente et coordonnée de ces données est donc stratégique pour l entreprise. C est là un des enjeux du MDM. Données maîtres Données procédurales Relatives à un périmètre, descriptives, attachées à un objet métier Relatives à un périmètre, attachées à un processus, événementielles Données maître / données procédurales Nécessitent une procédure de contrôle du changement Généralement peu de modifications Le propriétaire est difficile à identifier Le propriétaire est facile à identifier Sources données multiples à risque sur l intégrité des données Peu de sources de données Accès à la version appropriée de la donnée L information est correcte ou non 1. source : wikipedia Septembre Livre Blanc Solucom 11

12 Livre Blanc MDM Donnée maître : une définition Une donnée maître est une donnée stratégique pour le métier, qui existe indépendamment des processus métiers qui la consomment, à la différence des données 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 structures de données. Ces structures sont appelées catégories de données. Par exemple, pour un objet métier client, plusieurs catégories de données peuvent y être attachées : l adresse, le profil de risque, les données d identification, les paramètres de personnalisation 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 que 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 responsabilité des mêmes responsabilités métier (les fonctions de distribution ou de commerce pour l adresse, la gestion du risque 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 métier portés par le SI doivent pouvoir être non seulement repérés, mais tout changement et toute modification de leurs valeurs doivent être contrôlés et suivis, 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 différents critères : son degré d importance, son degré de complexité, son espace utilisateur et la façon dont elle est considérée. 1) Degré d importance Toutes les données maître n ont pas le même degré d importance. Celui-ci dépend de deux types de facteurs : endogènes à la donnée : - elle procure un avantage concurrentiel ; -elle porte un savoir-faire particulier, - elle constitue le cœur d une offre produit ou de service, - exogènes à la donnée : - son degré de criticité par rapport aux processus (qualitativement et quantitativement coût de l échec associé) - sa portée fonctionnelle dans l entreprise (nombre de domaines métier impactés) - Exemple de cycle de vie d un produit et des données mises à jour : 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 marketing» et «description fonctionnelle». L état «validé» du produit est une combinaison des états de données marketing, techniques, d industrialisation, de commercialisation, de production, de vente et de logistique. 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. 12 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

13 L importance d une donnée maître est proportionnelle à la criticité du processus dont elle est une donnée maître. Gestion de l information / gestion des données maître 2) Degré de complexité Le degré de complexité d une donnée maître est lié notamment : au nombre de modifications possibles durant son cycle de vie ; à la variété des entités responsables (MOA) de cette donnée, 3) Espace utilisateur La notion d espace utilisateur caractérise pour un état donné les critères d accès pour la production de la donnée et sa mise à disposition pour consommation. A chaque état correspond un ou plusieurs espaces utilisateurs, en 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 données validées mais soumises à des règles de sécurité restreignant leur modification. En revanche leur accès s étend le plus souvent à l entreprise, espace public : pour les données ayant à être communiquées à l extérieur (marché, clients, partenaires, fournisseurs). Comme nous l avons vu plus tôt dans ce document, on peut associer à chaque groupe de données maître (une catégorie de donnée) 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 catégorie 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 maître : une définition La gestion des «données maître» ou Master Data Management (MDM) est l ensemble des organisations, 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 comprend aussi la définition d un langage 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 : à penser dans une démarche par le haut (top-down) permettant de dessiner les exigences de gouvernance de la donnée maître (définition des processus qui la produisent, la maintiennent et la diffusent, en en évaluant les usages et les risques associés) ; à mettre en œuvre, exécuter, selon une démarche pragmatique et réaliste, potentiellement complètement par le bas (bottom-up), dans le respect des exigences globales définies. Il ne s agit pas d une démarche limitée à l architecture du SI, à l amélioration de ses composantes : le SI n est qu un 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 atteindre l objectif. Septembre Livre Blanc Solucom 13

14 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 prises en compte dans les démarches et mises en œuvre de solutions de gestion des données, ni la prise en compte simultanée des aspects statiques et dynamiques. Le besoin de référentiels de données communs était pourtant identifié dès la fin des années 80. Pourquoi parle-t-on donc aujourd hui du MDM comme d un sujet novateur? Chronologie Les phases de maturation 1980 s Problématique locale, réponse locale Motivations à la mise en œuvre des technologies de l information Augmentation de la productivité par fonction -> automatisation du traitement des données Impacts 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 s Problématique globale ou locale, réponse locale A partir de mi-90 s Aujourd hui Problématique globale ou locale, réponse globale R é s e a u x d e communications économiques -> nécessité d intégrer processus et données Globalisation et personnalisation -> nécessité de capitaliser sur les informations pour la production d indicateurs fiables Optimisation de l exécution de processus métiers Optimisation et intégration processus / données Réactivité, agilité aux nombreux changements business Globalisation des marchés et des produits Intégration de l entreprise étendue (fournisseurs, partenaires, clients) Passage d une offre par segment de marché à une offre personnalisée par client Les réseaux se généralisent, les données 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, uniforme, 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? 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 consolidation des informations de toute l entreprise... Si le foisonnement d applications diverses a été réduit par le déploiement des ERP et l émergence des standards technologiques, le problème du référentiel 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 technologies ont fait leur apparition avant qu elles ne soient intégrées dans les offres classiques des éditeurs. 14 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

15 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 toutes 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), multiplicité des objectifs. confusion entre données maître et objet métier, Toutes les catégories de données 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 missions des applications (devaient-elles aussi jouer le rôle de référentiel?) 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 modifications opérées sur les données transverses doivent «virtuellement» se propager. à la confusion entre besoin et solution. La confusion entre référentiel unique et base de données unique, initialement induite par des limitations technologiques, a perduré au-delà de ces limitations, induisant des rigidités et l apparition de référentiels annexes gérés localement 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 impliquer des ressources métier et de la direction des systèmes d information. Cela suppose qu un dossier argumenté en termes stratégiques 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 métier mais sont devenus les symboles de la maîtrise, pour chaque métier, de son domaine. En d autres termes, la maîtrise du choix, indépendamment de l impact sur l entreprise au niveau global, permet la maîtrise de son contenu et de son évolution. La mainmise au niveau global d une partie des données est vécue comme une perte de ces prérogatives, voire une perte de «visibilité» du domaine dans l entreprise et une perte d efficacité. D autre Découplage et abstraction Septembre Livre Blanc Solucom 15

16 Livre Blanc MDM part, les besoins en termes de données sont-ils les mêmes dans toute l entreprise, quel que soit le niveau de transversalité? les tâches de re-saisies d informations deviennent au fil du temps partie intégrante du métier des utilisateurs si bien qu il leur est difficile 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 un plan de communication et de conduite du changement ; manque de coopération entre MOE et MOA, ou manque d organisation MOE / MOA se situant à un niveau suffisamment transverse. Or ce sujet est d abord éminemment métier : au niveau sémantique tout d abord, toutes les entités organisationnelles d une entreprise ont-elles la même définition 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 dûs à des modifications business ; Les fusions ou acquisitions se multiplient d où des systèmes de codification et modélisation multiples. Les changements fréquents d offres, de clients (globalisation, délocalisation), de partenaires, de canaux de vente (explosion du e-commerce sur internet), d activités, entraînent des changements dans les modèles et dans la propagation 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 permet, au delà de l objectif de baisse des coûts, de rendre plus indépendants les services statiques et dynamiques associés aux données du reste des composants du SI (notamment les services directement associés aux processus métier). Il faut cependant toujours composer avec un historique qui n est pas partout conforme à cette logique, loin s en faut! Mais il permet aujourd hui de composer avec une grande distribution des îlots du système d information et d en maîtriser les flux d échanges (même lorsqu ils sont importants). 16 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

17 Trois axes pour réussir Les leçons tirées du passé ont permis de dégager trois axes de définition des concepts régissant une approche MDM : une démarche méthodologique, une réponse technologique, une structuration organisationnelle. La démarche méthodologique doit se baser sur quelques principes, facteurs clés 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 déterminants pour la mise en cohérence de l ensemble, - séparation (tant que possible) des données et des processus : la description des processus sera réduite à l identification des événements déclenchant les échanges interdomaines, et les séquences d activités de transformation et propagation des informations, incluant les principes et normes en matière d échanges pour répondre à un besoin d ouverture vers des partenaires externes (entreprise étendue) ou de synergie entre diverses branches, - définition des principes et standards au niveau global sans préjuger d un choix technologique : en particulier identification des macrocomposants communs (fondamentaux 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 données maîtres transverses implique la définition d un niveau d abstraction entre la réalité physique du SI et la réalité opérationnelle de l entreprise. Il s agit de le réaliser en mettant en œuvre une couche d orchestration des données maîtres transverses. En d autres termes, cela signifie d intégrer autant que possible le SI existant (non remise en cause systématique des applications métier), d ajouter une couche d architecture peu intrusive renforçant la cohérence globale, et de consolider progressivement les données par projet. La structuration organisationnelle : Elle doit s inscrire dans la durée, avec la préoccupation de pérenniser 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 amélioration 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 intégration, de reporting ou de consolidation des besoins business initiés par les processus. Septembre Livre Blanc Solucom 17

18 En conclusion Dès l instant où l on traite d un sujet transverse du système d information, il est nécessaire de l adresser globalement pour en garantir le succès sur la durée. C est donc sans surprise que ce livre blanc 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 compris des acteurs métiers, répartis dans différentes structures organisationnelles. Les germes de cette gouvernance doivent donc être plantés dès le début du déploiement de la démarche 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 appliquant dans un premier temps à un périmètre réduit, donc maîtrisable, afin d obtenir des victoires rapides, valorisables et générant des retours d expériences qui permettront d affiner, d améliorer par itération le dispositif de gouvernance. Enfin, un tel programme nécessite de s appuyer sur une triple expertise couvrant les domaines suivants : la gouvernance du SI, pour la maîtrise opérationnelle du déroulement du programme et l alignement sur la stratégie métier ; la transformation du SI pour réaliser l urbanisation de la donnée, définir la cible pour le SI relativement 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 transformation du SI et la réalisation des projets implémentant la démarche MDM. C est à ce prix que le système d information de l entreprise pourra répondre aux challenges métier et technologiques de demain. 18 Livre Blanc Solucom - Septembre 2009

19 À propos de Solucom Solucom est un cabinet indépendant de conseil en management et SI. Ses clients sont dans le top 200 des grandes entreprises et administrations. Pour eux, le cabinet sait mobiliser les compétences de près de 1000 collaborateurs. Sa mission? Porter l innovation au cœur des métiers, cibler et piloter les transformations créatrices de valeur, faire du système d information un véritable actif de la stratégie d entreprise. Solucom est coté sur NYSE Euronext et a obtenu la qualification entreprise innovante décernée par OSEO Innovation. Pour en savoir plus, Septembre Livre Blanc Solucom 19

20 Tour Franklin, Terrasse Boieldieu, La Défense Paris La Défense Cedex Tél. : Fax. : Copyright Solucom - Tous droits réservés ISBN EAN Responsable de la publication : Patrick Hirigoyen - Crédit photo : Xavier Renaud - Istockphoto - Création :

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