Traitement De Données

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Le traitement de données renvoie à une série de processus qui permet d’extraire de l’information. Ce traitement de l’information peut alors relever de la fusion de données, de l’extraction d’information ou de la transformation de la représentation. La fusion peut consister à combiner plusieurs sources de données afin de les compiler en une information plus sûre. L’extraction peut être un traitement destiné à sémantiser ou synthétiser les données ou de produire du savoir à partir de données brutes. Sous ce terme de traitement de données, on retrouve chez Sistema Strategy des activités telles que :

  • Le Pilotage de la reprise des données

  • Le Traitement décisionnel des données

  • La Gestion des données massives

  • Le Master Data Management

Sistema Strategy cherche à améliorer le pilotage de la performance de ses clients et à optimiser le patrimoine de leurs données. Elle améliore aussi la relation de l’entreprise avec ses clients par la mise en place d’outils « Référentiels »

MDM

Le Master Data Management

 

 

 

Il permet de rassembler au sein d’une entreprise des données hétérogènes relatives aux clients, produits, fournisseurs, actifs, employés… en un Référentiel unifié et partagé. On parle aussi de Gestion des données de référence. Le Master Data Management séduit progressivement les entreprises, avec la promesse de la qualité, la sécurité et la disponibilité des données de référence. Cette promesse se traduit par des résultats concrets : accroissement de Chiffre d’Affaire, réduction des coûts, respect des contraintes règlementaires. Toutefois, la mise en œuvre d’un projet de MDM constitue une démarche nouvelle au sein de l’entreprise. Alors que traditionnellement les projets s’organisent autour de la refonte ou l’amélioration des processus, la mise en place d’une solution de MDM est un projet centré sur les données. Un outil de gestion des données de référence peut être utilisé pour soutenir la gestion des données de base en supprimant les doublons (la normalisation des données), et en intégrant les règles qui éliminent les données incorrectes et les empêchent de pénétrer dans le système afin de créer une source autorisée de données de base.

BI

Le traitement décisionnel des données

 

 

 

La Business Intelligence ou BI donne aux entreprises l’opportunité d’optimiser le Pilotage de leurs activités, d’étudier le comportement de leurs utilisateurs, clients ou prospects, fournisseurs, voire concurrents et d’anticiper leurs actions. Cependant ces projets sont historiquement perçus comme longs et coûteux avec un écart important entre le besoin urgent « Time to Market » des Métiers versus le temps de réalisation « Time to Deliver » des projets BI classiques orientés autour d’un Entrepôt de données central « Data Warehouse ». Certains outils classiques BI ne répondent également plus aux nouveaux usages attendus par les utilisateurs : recherche à la « Google », collaboratif, exploration des données. L’offre BI de Sistema Strategy, complètement indépendante de tout Editeur, est orientée autour des axes suivants :

  • un Conseil Amont appelé Audit de Maturité permettant d’identifier à partir de l’existant, sous principe d’analyse de la valeur, le périmètre projet, ses risques, les engagements en terme de disponibilité des clients et le délai de réalisation.

  • une approche Méthodologique de type BI Agile et BI Factory

  • une approche Technique avec Portail décisionnel, moteur de recherche, In-Memory, migration avec calcul de ROI, BI Mobile.

  • une approche Métier avec des Consultants ayant la double compétence BI et Métier.

Big Data

La gestion des données massives ou Big Data

 

 

 

L’approche BI classique peut s’avérer maintenant inadaptée à certains besoins d’analyse des Métiers au sein des organisations car elle part du principe que la maîtrise d’ouvrage doit connaître les besoins pour modéliser correctement son DataWarehouse/DataMarts. Dans le monde actuel, les données disponibles sont de plus en plus volumineuses, hétérogènes, dispersées et déstructurées, l’environnement économique et concurrentiel évolue constamment. Il est donc important de pouvoir agir et réagir rapidement en ayant à disposition l’ensemble de l’information en relation avec le Business Model de l’organisation/entreprise. Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l’analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Les perspectives du traitement de ces données massives sont énormes et encore pas toutes connues. On peut envisager d’explorer des informations issues des Médias, des Réseaux sociaux, d’analyse de tendances et de prospective, de gestion de risques commerciaux, assuranciels, industriels, naturels, de phénomènes religieux, culturels ou politiques. Au niveau de l’entreprise, l’analyse de ces données massives peut aider à réduire les risques et faciliter la prise de décision, créer la différence grâce aux analyses prédictives et un retour d’expérience clients plus personnalisé et contextualisé. Nous proposons à ce niveau à nos clients une démarche en étapes :

  • étude comparative des offres et mise en place / intégration d’une solution Big Data

  • modélisation adaptée de la base : données structurées ou non.

  • mise en valeur du capital informationnel par intégration en mode Agile des Datamarts ou par des outils analytiques : In-Memory, approche associative, data visualisation.

Nettoyage et reprise de données

Le pilotage de la reprise des données

 

 

 

Le pilotage de la reprise des données est une problématique de plus en plus rencontrée dans les projets d’informatisation. En effet, il est rarissime que l’acquisition ou le changement d’un logiciel de gestion n’ait pas pour conséquence la récupération des données pré-existantes. Lors de l’acquisition d’un logiciel, on peut être confronté au regroupement de fichiers informatiques afin d’intégrer ces données dans le nouveau logiciel de gestion.Lors du changement d’outil, le but sera de récupérer les données saisies dans le système source et de les intégrer dans le système cible. En amont, il est souvent important de pratiquer le dédoublonnage et le nettoyage des données existantes. Il s’agit de ne pas sous-estimer ce chantier ; en aucun cas il ne s’agira d’une simple moulinette technique. Afin d’en maîtriser les tenants et les aboutissants, il convient de l’envisager comme un projet à part entière. Ainsi, une reprise bien pilotée permettra au nouvel outil d'être opérationnel rapidement et à l'équipe d'être moins désorientée. Plusieurs termes sont fréquemment utilisés pour désigner l’opération de reprise des données. Ils n’ont pas tous le même sens :

  • reprise : intégration de données dans un nouveau système ; terme générique désignant le processus de récupération de données existantes et leur transfert dans un nouveau système, techniquement différent.

  • migration : transfert simple des données, les structures des systèmes source et cible sont très voisines et bien maîtrisées.

  • rétroconversion ou conversion : le système source diffère considérablement du système cible, les données réimportées doivent être modifiées (= converties) pour entrer dans le nouveau système.

  • intégration ou réintégration : combinaison et consolidation des données issues de plusieurs systèmes sources vers un seul système cible

Une reprise des données peut intervenir dans les cas de figure suivants :

  • d’un logiciel de gestion à un autre,

  • d’une version d un logiciel de gestion à la suivante,

  • de données disparates à un logiciel de gestion.

Dans tous les cas de figure et quel que soit le périmètre du projet, la cohérence du modèle source et du modèle cible doit être expertisée. Le processus de reprise doit être le plus industriel possible pour ne pas être trop coûteux.

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