Gouvernance de données et Secteur public

L'innovation est au coeur du secteur public, à tel point que le privé a même tendance à s'inspirer de ce qu'il s'y fait. Mais à l'heure où les administrations publiques doivent rendre des comptes sur leurs résultats et leurs performances, et améliorer leurs processus, les remaniements ministériels et la multiplication des acteurs spécialisée les poussent à repenser leurs pratiques.

Dans cette vidéo, Franck Régnier et Thomas Laborey (Logica Management Consulting) nous expliquent que les administrations sont à la recherche d'un langage commun, leur permettant de fluidifier leurs échanges, au sein de l'administration mais également entre les différentes administrations. L'objectif d'un langage commun est également de faciliter l'interopérabilité des systèmes.

Petite piqure de rappel pour ceux qui n'auraient toujours pas bien saisi ce qu'était le Master Data Management :

Le MDM, ou gestion des données de référence, regroupe les activités liées aux dimensions que sont l'organisation, la méthodologie et l'outillage en vue d'établir une bonne gestion des données, et en priorité des données de référence. L'objectif est d'améliorer la qualité des données, et de rendre disponibles ces données le plus facilement possibles aux processus, de manière à améliorer la performance de l'organisation. En ce sens, le MDM participe à la rationalisation des actifs métiers de l'entreprise, en ouvrant la voie vers une gestion optimisée de l'information.

La mise en place d'un langage commun est cependant un travail de longue haleine.
Les intervenants nous rappellent que l'un des facteurs importants de la construction de ce langage commun est représenté par les individus de l'organisation, qui possèdent une partie du savoir métier dans leur tête (pratiques, historique, règles métier), représentant un risque pour l'organisation lors de départs en retraite.

Pour construire ce langage commun, il faut donc tout d'abord formaliser ces savoirs métiers informels, ce qui implique de :
- Piloter et gouverner
- Formaliser les processus métiers,
- Identifier les acteurs clés de ces processus métiers, et documenter leur rôle et leur savoir, et communiquer ces résultats,
- Architecturer les données de manière formelle,
- Structurer les relations avec utilisateurs de ces données (partenaires externes),
- Communiquer aux utilisateurs le plan d'action et l'avancement.

L'adoption d'une gouvernance des données, sur la base des 3 dimensions du Master Data Management, devient alors nécessaire :

Dimension Organisation
L'organisation doit se doter d'une véritable Fonction de gestion des données, par la mise en place d'une structure de décision transverse et dédiée, au même titre que le sont les fonctions RH ou compatibilité/trésorerie.

Dimension Méthode
La structure de décision doit adopter un management par la mesure :
- Fixer des objectifs et les paliers pour les atteindre, et cadencer l'avancement
- Mesurer l'atteinte de ces objectifs par la dotation d'outils de pilotage, permettant une maîtrise de la performance.

Dimension Outils
Les outils permettent d'éviter tout glissement sur la signification d'un objet, car celui-ci peut être vu différemment selon le métier ou la personne qui le regarde.

Pour celà, il faut consolider la norme d'expression du langage commun, ce qui se traduit par :
- la formalisation sémantique des objets,
- la formalisation dans un format technique pour les insérer dans une solution MDM.

Ces solutions doivent être nécessairement orientées métier, puisque comme le souligne F.Régnier, les "objets manipulés ont pour seul objectif la mise à disposition une information fiable à destination des processus métiers".

Voir la vidéo sur YourPotential.tv.

Echelle de maturité MDM

Comme le soulignent Jill Dyche et Evan Levy dans leur article au titre un brin provocateur "Not Your Father’s List Management: MDM Matures" (littéralement, "Pas de gestion de listes à la Papa : le MDM mûrit"), l'ère de la question "Qu'est-ce que le MDM ?" est révolue : la question récurrente est désormais devenue "D'accord, on se lance. Par où doit-on commencer ?", preuve de la maturité acquise sur le sujet.

Selon les auteurs, le débat sur l'utilisation des données de référence complexifie la réflexion et est n'est pas utile pour construire la façon dont l'entreprise va gérer, intégrer et déployer ses données de référence.

L'approche qui consiste à assimiler un référentiel à une "base de données relationnelle" ne résoud pas non plus ces problématiques, et pire même, occulte le champ des possibles lorsque les solutions MDM les plus robustes du marché apportent bien plus qu'une simple base de données, et répondent aux problématiques d'identification, de relations entre données, de versions de la vérité, de sécurité et d'accès, en bref l'ensemble de l'administration et à la gestion des données de référence au niveau de l'entreprise.

Echelle de maturité du MDM

Avant de se lancer tête baissée dans l'établissement d'une politique MDM, il est nécessaire de faire un état des lieux pour d'identifier l'existant, et tracer les grandes lignes de la roadmap ciblée pour la stratégie de gestion des données de référence.

L'article propose une échelle d'évaluation la maturité du MDM d'un point de vue architecture du SI, statuant des pratiques constatées en entreprise. Et s'il ne s'agit pas non plus de partir du niveau 0 jusqu'au plus haut niveau pour , cette échelle peut donc servir de premier élément de mesure en vue de réaliser un bilan des pratiques existantes et d'identifier l'objectif de maturité fixée.

Même si l'article n'aborde pas entièrement toutes les dimensions entrant en compte dans la mesure de la maturité du MDM de l'entreprise - notamment la dimension organisationnelle et humaine, déterminant les responsabilité relatives à la gouvernance des données, et ô combien importante pour une gestion réussie des données de référence - ces niveaux reflètent assez bien la réalité du terrain.

Je vous résume ci-dessous ces 5 niveaux avec pour chacun les grands principes, les caractéristiques et leurs conséquences.

Niveau 0 - Le néant MDM
Principe

• Pas de gestion des données de référence

Caractéristiques

• Chaque application est responsable de la définition et de la gestion de ses propres données, ainsi que de la gestion de leur changement.
• Absence de méthodes automatisées de partage d'informations
  Conséquences
• Création de données au sein des applicatifs en fonction de leurs besoins propres
• Chaque applications dispose de sa propre version de la vérité,
• Existence d’une multitude de sources pour acquérir la même donnée.

Actions

• Sensibiliser sur l’origine des données
• Sensibiliser sur la façon dont d’autres systèmes consomment la donnée

Niveau 1 - Diffusion de fichiers de données
Principe

• Diffusion de fichiers de données

Caractéristique

• Constitution et diffusion de fichier de données partagées par plusieurs partenaires applicatifs
• Diffusion de listes de données aux applications
• Les processus d'acquisition restent manuels
• Peu de vérification et de consolidation

Conséquences

• Nécessité de coordination (réunions) entre les partenaires pour résoudre les créations, suppressions et autres conflits
• Approche réaliste pour un faible volume de données,
• Approche irréaliste dès lors que les données s'accroissent et acquièrent un caractère volatile.

Niveau 2 - Accès point-à-point
Principe

• Dépôt central (référentiel)
• Gestion rigoureuse des accès et partages

Caractéristiques

• Normes d'accès et de partage des données, avec format strict d’appel de services CRUD (création, lecture, mise à jour et suppression)
• Mises à disposition des données au sein d'un dépôt central

Conséquences

• Prise en charge des problématiques d'accès et de partage des données par le référentiel (application ou base de données)
• Règles de gestion, la gestion de la qualité et autres fonctions annexes au stockage et à la mise à disposition des données sont des modules complémentaires qu'il faut construire pour répondre aux besoins spécifiques du contexte de l'entreprise.
• Ce niveau 2 constitue la base d'un socle dans lequel les problématiques MDM plus complexes vont pouvoir être traitées.

Niveau 3 - Hub de données
Principes

• Plateforme centralisée
• Approche par domaine de données

Caractéristiques

• Centralisation et standardisation des méthodes en vue de traiter et intégrer des données opérationnelles hétérogènes, indépendamment de leur origine
• Mise en place d’une méthode unique et acceptée de représentation des données de l’entreprise, point unique de vérité.
• Données regroupées par domaines opérationnels de données

Conséquences

• Prise de conscience des applications consommatrices qu’elles devront traiter de données sortant de leur seul périmètre de besoins
• Capacité à permettre que 2 applications puissent dialoguer et échanger des données.
• Prise en charge d’une vue globale et cohérente des données de l’entreprise

Niveau 4 - Règles métiers et support de politique d’entreprise
Principes

• Référentiel garant de la seule et exacte vérité
• > Conforme aux règles métier de l’entreprise
• > Capable de prouver son exactitude

Caractéristiques

• Intégration et application de règles métiers et de contrôles d’intégrité, disséminés à l’intérieur, mais également à l’extérieur du référentiel
• Support de workflow et de processus d’intégration, interne ou externes
• Intégration aux workflows externes (circuit d’approbation)

Conséquences

• Référentiel garant de l’application centralisée de règles métiers et de politiques d’entreprise externalisées et évolutives

Niveau 5 - Convergence des données de l'entreprise
Principe

• - Architecture synchronisée de la gestion des données de référence

Caractéristiques

• Convergence des données de référence et des données applicatives (données techniques)
• Prise en compte immédiate des modifications de la vérité (notifications) par les applications consommatrices

Conséquences

• Boucle fermée MDM : L’ensemble des applications sont intégrées via la gestion unifiées des données de référence
• Réalisation du concept de « donnée en tant que service »
• Acceptation universelle non seulement des définitions des données, mais également de leur utilisation autorisée et de la propagation de leurs modifications.

En conclusion, les auteurs ajoutent qu'il n'est pas nécessaire de viser le niveau 5 pour tirer bénéfice du MDM, et que de plus, la base de tout projet MDM réussi consiste plus que jamais avant tout en l'apport d'une valeur ajoutée métier au projet MDM.

Source:
- Not Your Father’s List Management: MDM Matures, Part 1, Part 2

Informatica rachète Identity Systems : un pas vers le MDM ?

Informatica a annoncé l'acquisition de la société Identity Systems jusque là détenue par Nokia, l'un des leaders mondiaux de la résolution d'identité et de matching, pour la somme de 85M$.

Pour mémoire, la résolution d'identité (IR) a pour objectif la réconcialiation d'identités de personnes - mais également d'autres natures de données comme les produits, compagnies, et autres entités possédant entre autre un nom littéral - tout en adressant les problématiques liées aux barrières linguistiques (comment un nom s'épèle en japonais, russe, grec, etc.).

Philip Howard (Bloor Research) met le doigt sur l'un des challenge que devra relever Informatica avec l'arrivée de cette nouvelle solution dans son catalogue : IBM, principal concurrent du marché, peine à promouvoir Entity Analytics - sa solution packagée de IR - face à sa propre offre DQM (Data Quality Management) parceque l'offre packagée séparément amène confusion. Informatica devra donc favoriser l'intégration d'Integrity Systems dans son offre de DQM existence, à savoir Similarity, pour proposer une offre cohérente et ainsi assoir son avance face aux autres éditeurs DQM.

Rob Karel (Forrester), quant à lui, s'interroge des impacts qu'une telle acquisition pourrait avoir sur le marché du MDM, et spécule déjà sur le rachat d'une solution MDM par cet éditeur américain de solutions d'intégration de données, ou par la phagocytation de ce dernier par un plus gros - car il existe toujours un plus gros que soi - , qui pourrait craindre l'entrée d'un nouveau concurrent sur la scène des éditeurs de solutions MDM.

Source :
- Informatica to acquire Identity Systems (Philip Howard)
- Informatica Enters Identity Resolution Market -- Is MDM Next? (Rob Karel)

Microsoft MDM

Dans cette présentation de Frank Guiducci (Microsoft) et Franck Régnier (Logica ManagementConsulting) du 20 mars dernier, Microsoft se présente en nouvel entrant du marché du MDM suite à l'acquisition de Stratature par le géant de Redmond en juin 2007, et expose sa vision du domaine du Master Data Management.

La solution EDM+ (Enterprise Dimension Management) est une solution généraliste MDM multi-domaines (clients, produits, fournisseurs, employés, etc.) centrée sur la consolidation de données par la gestion de dimensions et de hiérarchies, destinant cette solution à un usage MDM analytique orientée end-users, et donc moins orienté sur les problématiques de volumétrie et de temps réel auxquelles répondent des solutions de type Data Hubs.

Microsoft affirme cependant ne pas être en reste sur ces problématiques SI puisque l'éditeur propose déjà toute un ensemble de solutions (une "boîte à outils") répondant à ces attentes (stockage et qualité des données avec SQL Server et SQL Server Integration Services, échanges et transformation avec BizTalk, présentation et workflows avec SharePoint, Windows Workflow, WCF, tableaux de bord avec Excel, etc.), qu'il faut cependant assembler pour constituer une solution de gestion des données de référence.

Microsoft compte donc pallier à ce manque en plaçant cette solution EDM+ repackagée (nom de code BullDog) au coeur d'un socle Master Data Hub, composé de ces différentes technologies boîte-à-outil : Règles métier, DataStewardshipping, gestion de versions, gestion de hiérarchies, gestion des ids, sécurité et SOA seront au programme en vue de couvrir les besoins du MDM.

Microsoft mise également sur l'intégration avec les applications d'entreprise et au poste de travail - puisque BullDog sera intégrée à la prochaine offre Office (Excel, SharePoint, etc.) - et sur un retour sur investissement rapide.

Et gageons que le savoir faire de Microsoft permettra une bonne intégration de sa solution MDM avec les logiciels de l'ensemble de son offre.

Une solution donc plutôt prometteuse, bien qu'il faille patienter jusqu'à l'horizon fin 2009 pour pouvoir espérer une sortie officielle, au même moment qu'Office 14.

Liens
Voir la vidéo [Microsoft TechDays 2008]
Master Data Management chez Microsoft
Roadmap MDM de Microsoft

Ouvrage "Guide pour la modélisation des données de référence"

Décidément, Orchestra Networks continue d'être l'agitateur français de la scène MDM.
Pierre Bonnet, l'un des gourous méthologiques à l'origine de Praxème et Directeur de la branche conseil de l'éditeur français, vient en effet de publier une première version d'un guide sur la modélisation des données de référence, et la manière d'intégrer ces bonnes pratiques au sein d'une démarche projet.

Au niveau contenu, P.Bonnet trace tout d'abord les grandes lignes des fondamentaux du MDM, en passant par les motivations et les bases d'une stratégie MDM en entreprise. Les principes de la modélisation des données sont ensuite énoncés de manière exhaustive et précise (trop?), suivis d'un court chapitre abordant en surface concernant les impacts de la modélisation sur l'organisation, en mode projet et en mode vie.

Fruit de l'expérience d'un praticien et d'une solution ayant pignon sur rue, ce document s'adresse aux architectes, spécialistes et équipes informatiques en vue d'enseigner les pratiques d'une bonne méthodologie de modélisation des données de référence, garante de la réussite de tout projet de mis en oeuvre MDM.

Le néophyte pourra se retrouver au premier abord quelque peu perdu par ce contenu volontairement exhaustif, mais cet ouvrage en français - l'un des premiers du genre - a le mérite de poser un cadre théorique clair et complet autour de la modélisation des données de référence. Un ouvrage à lire, donc.

Retrouvez cet ouvrage en téléchargement ici.

EBX.Platform version 4.4.0

Orchestra Networks ne chaume pas (voir article précédent), et sort la version 4.4.0 de son EBX.Platform.

Au programme, principalement des nouveautés d'ordre technologique :
- amélioration des performances liées validation des données,
- meilleure gestion des accès concurrents (locks),
- nouvelles capacités de purge (repository, branche, etc.),
- algorithme de résolution des permissions.

Le côté fonctionnel n'est pas totalement en reste puisque les permissions sur les vues font leur apparition.
La documentation s'agrémente désormais d'un guide pour améliorer les performances d'exécution de cette solution MDM généraliste, dont l'éditeur (qui monte, qui monte, et s'élargit à l'international) a été récemment noté Cool Vendor in Master Data Management, 2008 par le cabinet Gartner.

Mais avant tout, les plus curieux auront probablement noté la présence d'une librairie ebx-workflow.jar dans l'une des archives de cette distribution et qui, bien que non documentée, préfigure sans doute la nouvelle fonctionnalité de gestion de workflow de la solution.

Différentes typologies d'implémentation MDM

Alors que le CDI-Institute d'Aaron Zornes - l'un des gourous de l'industrie du MDM - devient désormais le MDM Institute, et en profite pour renouveler l'apparence de son site, une rubrique attire mon attention : "What is MDM".

On distingue en effet 3 typologies d'utilisation d'une solution MDM, en fonction des objectifs principaux qui seront adressés par la solution.

MDM Opérationnel (ou O-MDM, pour les intimes)
Le MDM opérationnel se concentre sur les problématiques de distribution, synchronisation et échange de données de référence dans une architecture SOA, en vue de garantir la cohérence des données entre différentes applications opérationnelles. Exemple de problématique : Hub de données Client (ou CDI) en quasi-temps réel, pour l'acquisition et la restitution multi-canaux.

MDM Analytique (A-MDM)
La problématique est ici la construction de relations entre données de référence (construction de dimensions, segments, hiérarchies) en vue de leur exploitation analytique. Les données ainsi structurées permettent d'alimenter les processus décisionnels de l'entreprise pour agrégation et analyse. Exemples de problématiques : consolidation de données (client unique, foyers, familles), données analytiques pour la BI.

MDM Collaboratif (C-MDM)
Le MDM collaboratif répond à la problématique de la gestion des données de référence au sein de workflows. De nombreux processus de l'entreprise impliquent la création ou la modification de données de référence par différents acteurs de l'entreprise, comm la création ou l'enrichissement d'une fiche produit, la mise en vente d'un bien, le processus de recrutement d'employés, la gestion de la relation client. L'approche collaborative permet de conserver en un seul lieu la source de vérité de la donnée de référence tout en garantissant son accès par les différentes applications.

Mais...
Bien entendu, les besoins sont généralement une combinaison de 2 ou plus de ces approches (comme l'émergeance de la BI temps-réel). Et ces problématiques peuvent être adressées de manière transverse, quelque soit le type de données de référence traité (Client, Produit, Actifs, etc.).

Et les éditeurs de solutions l'ont bien compris : ceux qui proposaient des solutions spécifiques répondant à ces problématiques bien distinctes sont en train de corriger le tir. On constate désormais une convergeance et un étoffage de leurs offres phares, en vue de proposer des solutions généralistes capables de couvrir ces différents besoins.

EBX.Platform passe aux WebServices

L'éditeur français Orchestra Networks sort la version 4.3.2 d'EBX.Platform, proposant désormais une interface WebServices (en version bétâ dans la précédente version), et la génération automatique des fichiers WSDL pour attaquer les référentiels hébergés (services CRUD).

Pour les néophytes, EBX.Platform est une solution MDM généraliste, capable de gérer tout type de données (produits, clients, sites, paramètres, etc.) via une approche transverse, offrant souplesse et simplicité de mise en oeuvre, tout en adressant de nombreuses problématiques classiques du MDM, et même au delà.
Avec les WebServices, plus rien n'empêche désormais cette solution prometteuse d'intégrer toute architecture SOA qui se respecte.

Et en parlant de Orchestra Networks, on pourra également citer la sortie du livre (français)
"Le système d'information durable : La refonte progressive du SI avec SOA" de Pierre Bonnet (Orchestra Networks), Jean-Michel Detavernier et Dominique Vauquier (tout trois à l'origine de l'essor de la méthodologie Praxème), ouvrage à destination des DSI et qui énonce les bases d'un SI durable, en abordant bien entendu la problématique de la gestion des données de référence.