Principes
Après une étude détaillée des objectifs et des données, nos
consultants mettent en place une solution à même de nettoyer,
de
structurer et de maintenir la pertinence de vos données
grâce à un
système de contrôle et d’indicateurs de suivi. Ils rédigent enfin des
conseils et spécifications personnalisées afin de faciliter
l’intégration de cette solution.
Le conseil n’est délivré qu’après un audit qualité ou une analyse du processus de production des données, lorsque les dysfonctionnements et les coûts engendrés sont clairement identifiés.
Cette prestation se concrétise par la conception d’une
solution qui améliore et maintient la qualité et la valeur des données
dans un système spécifique de
l'entreprise ou dans le cadre d'une politique de management
des données et un système de master data management :
• Les systèmes opérationnels intégrés :
adresses, téléphones, email,
doublons, respects des référentiels et des règles métiers, cohérence
des données, taux de qualification et de renseignement, etc...
• Les systèmes décisionnels ou les systèmes non intégrés
: nettoyage et
intégration, règles de priorité, référentiels, matchs et rapprochement
de données, etc...
Ou des spécifications pour les projets ponctuels de :
• Consolidation de données hétérogènes :
fusion de bases de données, consolidation
de données hors data warehouse
Prestations
Validation des objectifs et dégagement des
dimensions critiques
• Validité, précision, complétude, accessibilité, fraîcheur, cohérence
...
Spécifications pour le nettoyage initial des
données
• Restructuration, normalisation, correction des adresses et téléphone,
intégrité référentielle, dédoublonnage
Conception de solutions de maintien de la qualité
• Les outils de normalisation et de restructuration
• Les outils de contrôle et de suivi des données (monitoring)
• Les sources d’enrichissements externes, données et référentiels
Spécifications détaillées
• Des formats, des structures, des modèles, des flux, des référentiels
de données, des règles de priorité et des indicateurs de contrôle ainsi
que du seuil d’alerte
Adaptation du processus de production des données et identification des impacts organisationnels
Livrables
Recommandations générales ou
cahier des charges :
• Présentation des objectifs, des besoins et des contraintes, pour le
nettoyage initial des données, l’architecture et les outils de
maintenance et de contrôle
• Processus et changements organisationnels à suivre
Spécifications détaillées de la
solution :
• Modèle, format, structure, normalisation des données, référentiels
• Règles de contrôle et indicateurs de suivi
Représentation systémique des flux
de données :
• Diagramme des flux de données associés aux systèmes de production, de
stockage et aux utilisateurs.
Schéma de production des
données :
• Représentation des étapes de production des données critiques avec
leurs points de contrôle