Qualité des données

Pages: 10 (2458 mots) Publié le: 30 juin 2014
Architecture d'Entreprise et
Gouvernance de la Qualité des
données
Présentation d’une démarche outillée

Pascal Rabier

Jérôme Capirossi

Direction de l’Urbanisation et de la Qualité
prabier@lamutuellegenerale.fr

+33 (0)6.34.43.70.53
Jerome.capirossi@natea-consulting.com

AGENDA

2. Retour d’expérience le cas de la
Mutuelle Générale

Planche 2

Tous droits réservés.Reproduction intégrale ou partielle interdite sans autorisation écrite de la part du titulaire des droits
d’auteur.

1. Repères sur la qualité des
données du SI

NATEA- CONSULTING
DES MÉTHODES ET DES DÉMARCHES OUTILLÉÉS

NATEA Consulting est aujourd’hui un partenaire privilégié des
principaux éditeurs du marché.
Cette proximité nous permet :
 de vous aider à choisir l’outil le plus adaptéà vos besoins
 de former vos équipes à leurs utilisations
 de vous proposer des interventions complètes prenant en charge
l’utilisation et le déploiement de tels outils
 de vous garantir que vous tirerez partie du meilleur des technologies
disponibles

Un background méthodologique solide
Les associés de NATEA Consulting sont aujourd’hui
animateurs au sein du CEISAR (Club d’entreprisespécialisé en Architecture d’Entreprise) et formateurs
auprès de l’Ecole Centrale Paris
Cette proximité nous permet de maintenir une veille
constante sur l’état de l’art des technologies et des
meilleures démarches de mise en œuvre

Planche 3

Center of excellence for
EntreprISe ARchitecture

TOGAF

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d’auteur.

Des partenariats et/ou de forts liens avec des éditeurs spécialisés en management
des processus métier et cartographies de SI

LES FREINS DE LA QUALITÉ DES DONNÉES

Type de client

Gestion des ressources humaines
Développement technologique
Approvisionnements

Logistique
externe

Production

Logistique
interneCommercialisation et
vente

Services

territoire
métier

Pilotage et opérations
par fonction d’entreprise

fonction
de l’entreprise

Des silos d’information

Des technologies
anciennes
à conserver
Planche 4

Une intégration
par les données
et des flux de fichiers

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d’auteur.

produit
Infrastructure de la firme

LES DONNÉES : UN ENJEU D’ARCHITECTURE

Données structurées

Données clients
Données de marché
Données
non structurées

Business
Intelligence

BIG DATA Cloud
Planche 5

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SI opérationnel CYCLE DES DONNÉES DANS LES SYSTÈMES

Master
Data

Contexte 1

Contexte …

Contexte n

Domaine
opérationnel

Domaine
de gestion

TRANSACTION VALORISATION
Planche 6

Domaine
Décisionnel

POST TRANSACTION

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PRE-TRANSACTION CLASSIFICATION DES DONNÉES

Nomenclatures,
codification

Valorisation

Hiérarchies,
Dimensions

Comptabilité, coûts, budget

Personnel, compétences,
postes, formation,
carrière
Production, activités,
commandes, Affectations,
Ressources
Pilotage, activités

Planche 7

Décisionnel

changements

Clients, Fournisseurs,
Partenaires,
contractualisation

Référentiel

Produits,Services, Offres,
Contrats,

Transactionnel

Tangibles, immeubles,
géographie, organisation,
personnes

Tous droits réservés. Reproduction intégrale ou partielle interdite sans autorisation écrite de la part du titulaire des droits
d’auteur.

cycle de vie

GESTION DE LA QUALITÉ DES DONNÉES : UN PROCESSUS

INDICATEURS

PREPARER

PRE-TRAITEMENT

Données externes non à...
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