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Entrepôts et magasins de données

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Le sujet "entrepôt de données" est à nouveau en pleine effervescence. Les enjeux d'agilité, de temps réel, d'intégration de données multi-formes, de qualité des sources et de gouvernance, amènent la profession à chercher de nouvelles solutions fonctionnelles, méthodologiques et technologiques.

Quelles que soient nos recherches en cours, un fait reste avéré : l'entrepôt de données d'entreprise, longtemps rêvé et peu souvent réellement réalisé, est aujourd'hui encore un incontournable de l'infrastructure des systèmes d'information :

- Point de passage obligé pour la création du langage commun d'entreprise

- Carrefour pour le partage des données métier entre tous les acteurs et le contrôle fonctionnel de leur qualité

- Solution la plus efficace pour l'historisation des données élémentaires permettant de rendre disponible à chaque instant la vue historique de l'événement

 

Présentation

Pour Business & Decision, un entrepôt de données d'entreprise est un élément de base de l'infrastructure informationnelle de l'entreprise. C'est donc un ensemble d'éléments fonctionnels, logiques, techniques "vivants" au sein d'une organisation et de processus adaptés.

Les caractéristiques majeures des entrepôts de données d'entreprise mis en place par Business & Decision sont les suivantes :

- Les données sont définies dans le cadre d'un dictionnaire de données métier (Modèles Conceptuels de Données, métadonnées,...) constituant le langage commun de l'entreprise

- Les données référencées sont les données de détail brutes (c'est à dire sans transformation) de l'ensemble de l'activité de l'entreprise et des indicateurs de plus fine granularité définis de façon commune à l'entreprise

- Les systèmes sources sont garants de la fiabilité des données alimentées. L'entrepôt permet de détecter et d'alerter sur d'éventuelles incohérences fonctionnelles ou techniques afin de permettre aux métiers et aux systèmes opérationnels d'apporter les corrections nécessaires

- Les données sont historisées avec leurs référentiels

- L'entrepôt de données est vivant, ce qui signifie que la structure de stockage favorise l'accueil de nouvelles données et qu'elle est indépendante des organisations en cours (gestion du multi-tout). Cette caractéristique a trop souvent été oubliée dans les existants, ce qui explique leur faible pérennité

 

Après une période de relative stabilité, les nouveaux enjeux métier, d'une part, et les évolutions technologiques, matérielles et logicielles, d'autre part, ont fait naître de nouveaux défis. C'est le cas du Big Data, de l'utilisation de systèmes décisionnels au sein d'opérations transactionnelles, de l'alimentation des Systèmes d'Information Décisionnels au fil de l'eau, de l'intégration de données internes ou externes structurées ou non, de la forte demande d'agilité des systèmes, du Datawarehouse Logique, etc...

Le respect de ces règles et la capitalisation sur l'expérience acquise durant les 20 dernières années sont indispensables pour assurer la qualité des systèmes futurs répondant à ces nouvelles exigences.

Ce respect est aussi la condition sine qua none de la mise en oeuvre des démarches agiles. En effet, une description neutre, compréhensible par tous et un accès régulé (certification qualité, traçabilité, intégrité, confidentialité) à des données fiables permettent à chacun de se constituer physiquement ou logiquement son espace de données privatif ou communautaire.

Pourquoi choisir Business & Decision ?

Business & Decision vous accompagne dans l'étude, la conception, la réalisation, l'hébergement et l'aide à l'exploitation des Systèmes d'Information Décisionnels (SID) depuis 20 ans.

La capitalisation qui a été faite sur les différents retours d'expérience ont permis au groupe Business & Decision d'élaborer une méthode spécifique, "Fast Delivery", fondée sur l'utilisation de ses modèles de données génériques sectoriels (MCD).
"Fast Delivery" permet ainsi de raccourcir les cycles de spécifications et de réalisation et organise la mise à disposition du SID aux utilisateurs par lots de quelques semaines dans le cadre d'une cible définie dès le début du projet et de données dont la qualité est validée en début de chaque cycle de livraison.
Cette méthode a pour intérêt complémentaire de fiabiliser significativement la livraison d'ensemble tant en termes de développements que de respect des besoins de performance et de sécurité.

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