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Accès croisés

“ Nous avons une multitude de référentiels avec un bon niveau de gestion de données. Nous en sommes assez fiers. Désormais notre préoccupation est : comment faire pour que les gens puissent utiliser toutes ces données sans avoir à se logger dans des dizaines d’outils ? ”. Voici le propos introductif d’une réunion que j’ai eu avec un gestionnaire d’actifs de premier ordre 





Quand une organisation réussit à avoir différentes applications ou référentiels, que ces membres administrent avec un niveau de qualité satisfaisant et homogène; premièrement : bravo, c’est assez rare ! 

Avoir de la donnée propre est le problème le plus compliqué et chronophage à adresser. Bien évidemment, lorsque cela est fait, il est naturel de vouloir être en mesure que le plus grand nombre utilise et croise ces données.


Malheureusement c’est beaucoup plus simple à dire qu’à faire.

Voici 3 scénarios à envisager :


1.S’outiller d’une  solution de BI


Un solution de BI s’occupe de se connecter à tous les applicatifs pour faire des reportings ou des dashboards qui croisent des données. Il s’agit une solution répandue car elle ne semble pas coûter chère puisqu’il suffit d’une solution de BI type Microsoft PowerBI, Qlick ou Tableau

Le problème est que la personne chargée de faire les dashboards doit maîtriser les modèles de données de chaque source ainsi que les règles à respecter pour pouvoir croiser les données.



2. Mettre en place une brique de centralisation des données.


L'idée n’est pas d’amasser n’importe quoi n’importe comment. Il s’agit de centraliser les données importantes et/ou utilisables par plusieurs services/domaines en prenant soin de bien les nommer 

La force et la faiblesse de cette solution résident dans sa mise en œuvre : il faut savoir centraliser les données au fur et à mesure que les besoins émergent et ce, de façon compréhensible. Par exemple : oubliez les RTGS2 et nommez votre donnée Rating Second Best 



3. Créer un Datamesh.


Nous avons déjà évoqué ce sujet dans un billet précédent donc nous ne reviendrons pas dessus. Globalement, l'idée est que chaque service définisse et mette à disposition son catalogue de données. 

Nous retrouvons les mêmes forces et faiblesses que pour le scénario précédent, si ce n’est que cette solution s’avère plus facile à mettre en œuvre, en fonction de la taille de la structure. Dans une petite entreprise, centraliser les données s'avère plus facile alors que dans un grand groupe il est préférable d’opter pour un datamesh.


Comme à chaque fois, il n’y a pas une bonne solution mais diverses options à envisager pour déterminer laquelle correspond le mieux à vos problématiques.



Toutes les deux semaines, nous démystifions une notion tech, data ou innovation. Une sorte de guide de survie de l'Asset Manager en milieu tech hostile.

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