Passeport MDM: Ne partez pas sans lui

À l'initiative du MDM Alliance Group (MAG) - communauté d'éditeurs, consultants et intégrateurs experts du domaine du Master Data Management et partageant leurs bonnes pratiques -, le passeport MDM est un pense-bête de 6 pages (en anglais), qui tient dans la poche et nous rappelle les points clefs du Master Data Management à avoir en tête au quotidien, pour un projet, ou pour lancer un programme MDM:

• Termes et définitions,
• Aspects stratégiques,
• Retour sur investissement
• Echelle de maturité
• Principales fonctions de gouvernance de données,
• Procédures de modélisation

Ce passeport est synthétique et clair, permettant de ne pas perdre de vue les objectifs et
points essentiels que tout directeur de SI, chef de programme, chef de projet, gouverneur de données se doit d'avoir en tête.
Dès lors... ne partez pas sans lui!

Source:

• MDM passport, par le MDM Alliance Group

MDM: Nouvel ouvrage MDM francophone

Un nouvel ouvrage francophone sur le thème du MDM vient de paraitre:
Management des données de l'entreprise, Master Data Management et modélisation sémantique
par Pierre Bonnet, aux éditions Lavoisier (Collection management et informatique).

Moins d'un an après la publication du premier ouvrage francophone sur le MDM, Pierre Bonnet (Orchestra Networks) connu pour ses initiatives "best practices" au sein des communautés MDM Alliance Group ou encore Praxeme, et auteur d'un Guide sur la Modélisation des Données de Référence, et co-auteur d'un  ouvrage sur le SI durable, aborde cette fois-ci le thème de la gestion des données en entreprise à destination des DSI et gestionnaires d'information, en insistant particulièrement la question des données de référence et de l'importance de leur modélisation:

Quatrième de couverture
(source: P.Bonnet, Groupe Méthode SOA)
Dans une économie de plus en plus immatérielle, la maîtrise de la qualité des données est aujourd'hui un enjeu considérable. La nécessité d'une meilleure gouvernance et le renforcement des règles prudentielles internationales (Sarbanes Oxley, Bâle 2, Solvency, IAS-IFRS, etc.) imposent aux entreprises une plus grande transparence et une meilleure traçabilité de l'ensemble de leurs données.

Toutes les parties prenantes de l'entreprise sont concernées et se tournent vers l'informatique pour obtenir des réponses. Or, la plupart des systèmes informatiques développés se sont complexifiés à l'excès.

Mal adaptés et obsolètes, ces systèmes sont devenus une source de fragilité préjudiciable pour l'entreprise. C'est dans ce contexte que la gestion des données de référence ou Master Data Management (MDM) et la modélisation sémantique interviennent pour réorienter la gestion des données de manière progressive et durable.

Cet ouvrage montre comment la direction générale, les directions métier et la DSI doivent prendre en compte les nouveaux enjeux et apports de la gestion des données de référence : quelles fonctions de gouvernance mettre à disposition ? Comment améliorer l'alignement du SI avec les réglementations ? Quel est le retour sur investissement ? Comment valoriser l'actif immatériel SI et ses données ? Quels sont les principes de la modélisation sémantique ? Quelle est
l'architecture technique ? 

Retrouvez le sommaire de l'ouvrage ici.
La traduction de l'ouvrage en anglais est prévue pour 2010.


Sources:

• Ouvrage Management des données de l'entreprise, Master Data Management et modélisation sémantique, Pierre Bonnet, aux éditions Lavoisier, Collection management et informatique
• Sommaire de l'ouvrage
• Annonce de sortie et quatrième de couverture (Pierre Bonnet)
  

Lectures de printemps

Avec les beaux jours qui reviennent, voici quelques propositions de lectures (électroniques) pour passer un après-midi à l'ombre de votre arbre préféré :

• ROI of Master Data Management, R.Karel (Forrester)

Mis gracieusement à disposition, ce document décrit les axes d'adoption et une méthode de calculer un retour sur investissement à court terme, illustré par un exemple concret tiré d'un projet. Pour accéder au document, l'enregistrement auprès de Forrester est nécessaire.

• Data Governance Maturity Model, DataFlux

Livre blanc disponible en Francais exposant la vision de l'éditeur sur les différents niveaux de maturité d'une gouvernance de données dans l'entreprise.

• DataFlux Financial Services Survey, BDRC et DataFlux

Données de référence et secteur financier: Une étude sur le secteur financier outre-manche (enregistrement requis) menée par DataFlux qui révèle les attentes relatives à la conformité réglementaire, à l'exactitude et à l'intégration de données depuis de multiples sources.

• Better data quality from your web form - Effective international name and address Internet data collection, Graham Rhind

Le gourou de la globalisation des données (adresses et formats internationaux) propose gratuitement son dernier ouvrage concernant les interfaces d'acquisition des noms et adresses. Référence dans le casse tete des formats de noms et d'adresses à travers le monde, ce dernier ouvrage illustre la vision (fondée) selon laquelle l'amélioration a posteriori de la qualité des données dans les bases de données est trop coûteuse voire vaine: la solution durable consiste en la mise en oeuvre de contrôles adaptés dès la source, en l'occurence ici au niveau des formulaires de saisie (adaptés au contextes nationaux, linguistiques et culturels de l'utilisateur).

En finir avec les préjugés : Le MDM n'est pas un logiciel

L'étendue du MDM est parfois difficile à concevoir pour le néophyte, parceque le message lié aux technologies employées - les "référentiels" - passe beaucoup plus facilement.

Lorsque l'on tente de l'expliquer à quelqu'un, au moment où une illumination semble surgir dans le regard de son interlocuteur, il s'agit rarement de la bonne lumière : il interrompt soudain l'explication et s'exclame : "Ah, donc le MDM, c'est une base de données qui expose ses données sous forme de services. Donc tu mets en place des bases de données, c'est ca ?". Et parfois, il ajoute même : "Mais on pourrait très bien faire ca avec _________" - où l'espace blanc peut être comblé par l'un ou plusieurs des termes suivants :

• "un SGBD"
• "un DataWarehouse"
• "un ERP"
• Si d'autres exemples vous viennent en tête, merci de me les transmettre pour compléter la liste.

Devant votre appitoiement et sous ses airs satisfaits, le néophyte - bien que bourré de préjugés - n'est pas irrécupérable, loin de là. Tentons une première phase de démystification, sous la forne d'un premier article au sein d'une série sur les préjugés concernant le MDM.

Le MDM ne se résume pas à (la mise en oeuvre d') un logiciel

Le MDM n'est ni une technologie ni un logiciel, mais une démarche, qui se focalise sur la gestion d'un certain type d'informations - en l'occurence celle des données de référence - au sein de l'entreprise dans son ensemble, et dont les ingrédients principaux sont les personnes et la politique de l'entreprise.

Il s'agit ici avant tout de la mise en oeuvre de procédures durables (la gouvernance des données), assurée par une organisation de circonstance, composée d'individus aux tâches précises, et assistée par des outils dédiés en vue d'améliorer la qualité des données envers tous les acteurs-consommateurs de l'entreprise - qu'ils soient applicatifs, processus ou métiers.

Peu importe le logiciel mis en oeuvre - Si les composantes organisationnelles et procédures ne permettent pas de mettre en oeuvre et d'assurer la pérennité de la démarche, alors le logiciel importe peu puisque les investissements consentis partiront en fumée. L'entreprise doit être préparée à traiter de front les problématiques transverses métiers et technologiques liées à la mise en oeuvre d'une stratégie de gestion des données de référence.

Malgré tous les meilleurs logiciels MDM que vous pourrez avoir en votre possession, ils ne préparereront pas votre organisation et vos procédures comme par magie. Rick Sherman confirme d'ailleurs en insistant sur le fait que "Penser que la technologie résoud tout explique pourquoi de trop nombreux projets IT échouent". Les projets d'intégration complexes doivent être initiés d'abord et avant tout par le métier. De l'implication des métiers dépend la réussite du projet, puisque l'integrétation de données et le MDM traitent de problématiques métiers avant tout; la technologie n'est alors qu'un outil comme un autre.


Source:

• MDM is not a product (Rick Sherman)
• MDM via Technology: An Incomplete Recipe (Beth Breidenbach)
  

7 moyens de réduire les coûts IT grâce au MDM

L'éditeur outre-atlantique Siperian nous donne la recette à appliquer, en ces temps de disette, pour réduire les coûts des services IT, à l'aide d'un ingrédient magique : le MDM ! (et en particulier la mise en oeuvre de référentiels centraux de données).

1. Réduire les coûts d'interfaces applicatives en réduisant le nombre de connexions point à point entre applications, et en rationalisant les flux de données partagés par différents processus métiers.

2. Réduire les coûts des redondances de données provenant de fournisseurs externes, en  limitant les acquisitions dupliquées de données, réalisées par les différents départements d'une même entreprise auprès de D&B, Coface et autres Telekurs ou Bloomberg . Le but du référentiel central est de constituer le point unique d'acquisition, de stockage et de distribution de ces données à l'ensemble des acteurs-consommateurs de l'entreprise.

3. Réduire les coûts de nettoyage de données, en centralisant les initiatives d'amélioration de qualité des données. Outre la rationalisation des coûts de nettoyage, la qualité s'en retrouve également améliorée puisqu'au lieu de multiples initiatives spécifiques à une application, le nettoyage centralisé permet l'identification de doublons inter-applications.

4. Réduire les coûts de traitement et nettoyage de données externalisés, souvent réalisés à la demande de différents départements. Il s'agit ici de mutualiser les efforts de nettoyage (comme le dédoublonnage ou la validation postale) - par exemple en utilisant un outil de gestion de qualité des données - et de les mettre à disposition de tous au moyen d'un répertoire central partagé - répertoire qui en outre conserve l'historique des états successifs des modifications de données.

5. Réduire les coûts de licence, de support et de matériel des systèmes redondants, puisqu'un référentiel central partagé permet de réduire le nombre d'entrepôts de données, en rendant obsolètes ceux contenant des données dupliquées: réduction du coût des licences, des coûts de support associés, des coûts liés aux outils de développement pour personnaliser ces applicatifs, des coûts de maintenance liés aux plateformes physiques les hébergeant...

6. Réduire les coûts de développements et de maintenance des déveveloppements spécifiques, en remplacant et concentrant les systèmes légataires, rendus inadéquats aux besoins actuels et dont l'effort d'évolution est trop important, au sein d'une aplateforme MDM configurable et évolutive: réduction non seulement des coûts de développement et de maintenance.

7. Réduire les coûts de livraison d'information, par la mise en oeuvre d'un référentiel central qui délivre la bonne information, une information sûre, à jour et tracable, évitant ainsi les allez-retour entre les métiers et les services IT pour discuter de l'origine, de la pertinence et de la fraîcheur de la donnée.

Liens:

• Seven Ways to Reduce IT Costs with Master Data Management (Siperian)

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.