Les apports de la méthode MDM dans la performance du SI des entreprises

Ecole Privée des Sciences Informatiques

Session 2008

Les apports de la méthode MDM

dans la performance du SI des

entreprises.

Elaboré par:

Axel KAMALAK

Suivi par:

Mme LIGNIERES : Directrice de mémoire Mr DAMESTOY : Directeur de mémoire

Tuteur de stage: Mr Richard Baigts

Copyright 2008 - All Rights Reserved Modèle déposé chez DirectCopyright.com Deposit number : DEP633574625283757500 Date : 9/19/2008 11:08:48 PM

REMERCIEMENT

Ce mémoire a été réalisé grâce à l'aide et la collaboration de tout le personnel d'Edifixio, et en particulier Mr OLIVIER MIOTTO, consultant. Je tiens à les remercier pour leur accueil et leur écoute.

La bonne ambiance et la sympathie régnant au sein du département « Retail » ont permis l'excellent déroulement de mon stage.

Je remercie également Madame LIGNIERES et Monsieur DAMESTOY pour leur conseil, et leur écoute durant l'élaboration de ce mémoire.

Je remercie également l'ensemble de mes professeurs qui m'ont apportés la formation théorique d'un ingénieur.

1 INTRODUCTION: POURQUOI LA DONNEE EST-ELLE IMPORTANTE? 1

1.1 DE L'IMPORTANCE DE LA DONNEE 1

1.1.1 La communication en interne 1

1.1.2 Internet 3

1.1.3 Valorisation de l'image de l'entreprise 4

1.1.4 La montée des réglementations fiscales 4

1.1.4.1 L'exigence des services fiscales 4

1.1.4.2 La compétitivité du marché 5

1.2 PRESENTATION DU CONCEPT MDM 6

1.2.1 SI sans l'utilisation de la méthode MDM 8

1.2.2 SI avec l'utilisation de la méthode MDM 9

1.2.3 Enjeu des données de référence 10

1.2.3.1 Enjeu économique 10

1.2.3.2 Enjeu organisationnel 10

1.2.3.3 Enjeu métier 11

2 PROBLEME LIE A LA MAITRISE DU SYSTEME D'INFORMATION 12

2.1 QU'EST CE QU'UN SYSTEME D'INFORMATION? 12

2.2 LES DIFFERENTES DIMENSIONS DU SYSTEME D'INFORMATION 14

2.3 LES PRINCIPAUX TYPES DE SYSTEME D'INFORMATION 15

2.4 UNE CONSTRUCTION DU SI AU COUP PAR COUP 16

2.5 CONSEQUENCE : DES ECHANGES DE DONNEES SPECIALISES 19

2.6 LES RISQUES ENGENDRES PAR CETTE SPECIALISATION 20

2.6.1 La redondance des informations 20

2.6.2 L'intégrité des données 21

2.6.3 La sécurité des données 22

2.6.4 Dé doublonnage des données dans plusieurs contextes 24

2.7 URBANISER LE SI, SEUL MOYEN DE GERER LA COMPLEXITE DES ECHANGES 25

2.7.1 Définition du Club Urba-EA 25

2.7.2 Les objectifs de l'urbanisation 26

2.7.3 Les qualités visées 27

2.7.3.1 La flexibilité 27

2.7.3.2 Mutualisation 28

2.7.3.3 Scabilité, résilience et qualité de service 28

2.7.4 Les propriétés apportées par l'urbanisation 28

2.7.4.1 Organisation autour des processus de l'entreprise 29

2.7.4.2 Décomposition hiérarchique en sous-systèmes et composants 30

2.7.4.3 Normalisation des échanges 31

2.7.5 La démarche d'urbanisation 31

2.7.5.1 Définir le vocabulaire 31

2.7.5.2 Cartographier le SI 32

2.8 URBANISER PAR LES APPLICATIONS : LA TECHNOLOGIE EAI 33

2.8.1 Définition 33

2.8.2 Les objectifs 35

2.8.3 L'architecture de l 'EAI 36

2.8.3.1 La couche Transport (transport des données) 37

2.8.3.2 La couche Broker (connexion entre application) 38

2.8.3.3 La couche BPM (orchestration des processus métiers) 38

2.8.3.4 Autres services techniques 40

2.8.4 Les types d'architecture 41

2.8.4.1 L'architecture Hub and Spoke (Etoile) 41

2.8.4.2 L'architecture Network Centric (Bus applicative) 42

2.9 URBANISER PAR LES DONNEES : LA TECHNOLOGIE EII 43

2.9.1 Définition 43

2.9.2 Le fonctionnement des requêtes: 44

2.9.3 Avantages 45

2.9.4 Inconvénients 45

2.10 LES APPROCHES DU MDM 49

2.10.1 Customer Data Integration 49

2.10.2 Product Information Management 50

2.10.3 La centralisation des données & la synchronisation des données 51

2.10.3.1 La confidentialité des données 51

2.10.4 Intégration de l'information 52

2.10.5 Qualité du contenu 52

2.10.6 Accessibilité 53

2.10.7 Flexibilité 53

2.10.8 La sécurité 53

2. 10.8.1 La fiabilité des données 53

2.10.9 Work flow intégré 54

2.10.10 La mise en place peut prendre du temps 55

2.10.11 Participation de tous les acteurs 55

3 LES SOLUTIONS MDM PRESENTES SUR LE MARCHE 56

3.1 L'ETAT DU MARCHE 56

3.2 WEBSPHERE PRODUCT CENTER 58

3.2.1 Présentation de l'éditeur 58

3.2.2 Présentation du produit 58

3.2.3 Avantages 58

3.2.3.1 Référencement unique des données 58

3.2.3.2 Capacité d'intégration 59

3.2.3.3 Conformité avec les exigences externes 59

3.2.3.4 Work flow 60

3.2.3.5 La gestion des droits des utilisateurs 60

3.2.3.6 Les règles métiers 60

3.2.3.7 Synchronisation des données 61

3.2.3.8 Transmission des informations 61

3.2.3.9 Publication des informations 61

3.2.3.10 Gestion des conditions de vente 61

3.2.4 Inconvénients 62

3.2.4.1 Ouverture vers des standards J2EE et XML 62

3.2.4.2 Problème de performance 62

3.2.4.3 Authentification 62

3.2.4.4 Qualité des interfaces 62

3.2.5 Exemple d'utilisation 63

3.2.5.1 Pourquoi ce client migre t-il vers une solution MDM? 63

3.2.5.2 Pourquoi avoir sélectionné WPC? 63

3.2.6 Exemple de Projet: Client X 64

3.2.6.1 Présentation du client et du contexte 64

3.2.6.2 Etude de l'existant 64

3.2.6.3 Les enjeux de la solution 66

3.2.6.4 La solution développée 66

3.2.6.5 Retour d'expérience 68

3.2.6.6 Conclusion 70

3.2.6.7 Référence 71

3.3 ORCHESTRA NETWORKS EBX. PLATFORM 71

3.3.1 Présentation de l'éditeur 71

3.3.2 Présentation du produit 72

3.3.3 Avantages 72

3.3.3.1 Modélisation des données 72

3.3.3.2 Gouvernance des Master Data 72

3.3.3.3 Adaptation & Fédération des Master Data 73

3.3.3.4 Gestion du cycle de vie des données 73

3.3.3.5 Services & API 73

3.3.3.6 Web Service 73

3.3.3.7 Capacité de stockage 74

3.3.4 Inconvénients 74

3.3.4.1 Paramétrage des fonctions métier 74

3.3.4.2 Solution encore jeune 74

3.3.5 Exemple d'utilisation 74

3.3.5.1 Pourquoi une solution MDM? 75

3.3.5.2 Pourquoi avoir sélectionné EBX. Platform? 75

3.3.5.3 Conclusion 75

3.3.5.4 Référence 76

3.4 TIBCO CIM 77

3.4.1 Présentation de l'éditeur 77

3.4.2 Présentation du produit 77

3.4.3 Avantages 77

3.4.3.1 Work flow 77

3.4.3.2 Gestion des informations et processus de synchronisation 77

3.4.3.3 Synchronisation des données en temps réel 78

3.4.3.4 Présentation des données 78

3.4.3.5 Référentiel unique 78

3.4.4 Inconvénients 78

3.4.4.1 Langage de développement propriétaire 78

3.4.4.2 Conformité avec les produits IBM 78

3.4.4.3 Interface Homme Machine 79

3.4.5 Exemple d'utilisation 79

3.4.5.1 Pourquoi une solution MDM? 79

3.4.5.2 Pourquoi avoir sélectionné TIBCO CIM ? 79

3.4.5.3 Référence: 80

3.5 TABLEAU RECAPILATIF 80

4 CONCLUSION 82

5 TABLE DES ILLUSTRATIONS 92

6 GLOSSAIRE 93

7 BIBLIOGRAPHIE 98

1 INTRODUCTION: POURQUOI LA DONNEE EST-ELLE IMPORTANTE?

1.1 De l'importance de la donnée

Depuis plusieurs années, les entreprises sont confrontées à des problèmes importants dus à la qualité des données. Du secteur de la grande distribution au secteur de la télécommunication en passant par le secteur de l'automobile, personne ne peut ignorer cette réalité. La maîtrise de l'information est non seulement un facteur de réussite mais surtout un besoin vital pour l'avenir des entreprises. Ce problème est devenu primordial. Les données de mauvaise qualité peuvent avoir un effet néfaste et amener un chef d'entreprise à prendre des décisions contraires à l'intérêt de son entreprise. Pourquoi la donnée est-elle à ce point importante? Pourquoi une entreprise doit-elle prêter une attention particulière à la gestion des données?

Pour tenter de répondre à ces questions, il est possible d'explorer plusieurs pistes: 1.1.1 La communication en interne

Tous les acteurs au sein d'une entreprise sont dépendants des données, dans leur travail quotidien comme lors de prise de décision. C'est pourquoi, il faut veiller à ce que tous les acteurs partagent les mêmes données.

Par exemple, lors de l'établissement de reporting, des données incohérentes peuvent provoquer des erreurs. Pour organiser une réunion, les dirigeants s'appuient d'abord sur l'agenda des participants. Dans le cas où les données ne reflètent pas la réalité, certains participants ne pourront pas assister à la réunion. Ils peuvent avoir prévu un rendez vous avec un client ou bien une autre réunion.

De la même façon, des données incorrectes peuvent être une source de ralentissement du fonctionnement opérationnel au sein de l'entreprise:

- La prise de décision incertaine peut générer du stress et une démotivation chez

les collaborateurs. Par exemple, un chef de projet demande à un collaborateur de développer une application en lui fournissant un cahier des charges. Une fois terminé, si le développeur apprend qu'il n'a pas reçu les bonnes consignes et qu'il doit recommencer son travail, ceci le démotivera car il aura l'impression d'avoir perdu son temps.

- Les dirigeants de l'entreprise décident d'investir dans un nouveau domaine en

s'appuyant sur des chiffres. Cette action impliquera déjà un risque par défaut. Mais s'ils s'appuient sur des chiffres erronés dés le départ, le facteur de risque sera plus élevé et la probabilité d'échec n'en sera que plus importante. Une qualité médiocre de la donnée gène donc la stratégie des affaires sur le long terme.

- Dans le cas d'une communication inter-département, si un département

communique à un autre des données erronées, par la suite, chaque département aura tendance à utiliser ses propres données et ne fera plus confiance à une donnée provenant d'un autre département. Ce cloisonnement entre département sera un frein important au développement de l'entreprise.

La perte de confiance envers les données manipulées n'est donc propice ni à un climat sain ni à l'initiative. La performance des collaborateurs se voit influencée négativement.

« La prise de conscience, par les dirigeants, de la relation entre qualité des données et performance de l'entreprise est très certainement la première source de progrès à développer » 1

1.1.2 Internet

Le commerce en ligne est la vente ou l'achat d'un produit ou de service, effectué par une personne morale ou physique, par le biais d'un réseau électronique. Le commerce en ligne présente de nombreux avantages pour le client et pour le vendeur. Il n'y a aucune contrainte de temps et d'espace géographique. Le client est libre de faire des achats à tout moment à condition de disposer d'un accès internet.

En constante progression depuis plusieurs années, le commerce en ligne concerne de plus en plus d'entreprises et est rentré dans les habitudes de consommation. C'est un domaine exigeant qui mérite attention car un client victime de données incorrectes (date de livraison, prix d'affichage) risque fort de ne plus venir sur le site concerné. Les

données publiées doivent absolument être justes.

Lorsque nous analysons les chiffres du commerce électronique, il est possible de constater que les parts de marché sont importantes.

Le commerce en ligne détient un chiffre d'affaires de 11,7 milliards d'euros en 2007 avec une croissance de 25%. 20 millions de français fréquenteraient les sites de commerce en ligne pour y effectuer leur achat. (Benchmark Group, acteur majeur de l'internet)²

Au niveau mondial, le constat est le même qu'en France. Avec une progression de 18% en 2007, le commerce électronique atteint un chiffre d'affaires de 259 milliards de dollars.³

1 Christophe Brasseur - Dossier Traces et données - Améliorer la valeur et la qualité des données.

² http://www.benchmark.fr/catalogue/publication/73/resume/index.shtml

3 http://www.indexel.net/1 _6_4854__3_/1 5/91/1 /Commerce_electronique____1 8___en_2007.htm

1.1.3 Valorisation de l'image de l'entreprise

Avec le développement d'Internet, les consommateurs communiquent plus facilement et plus rapidement. Certains sites web (par exemple, www.ciao.fr) offrent la possibilité d'échanger des avis sur les services et les produits. L'image d'une entreprise peut alors être détériorée en quelques minutes et son expansion commerciale se verra handicapée. Dans le cas où il n'y aurait pas de mauvaise publicité, celui-ci n'aurait aucun impact. La semaine dernière, je voulais m'acheter une imprimante. Avant de me rendre dans les grandes surfaces, j'ai fait une recherche sur les sites de vente en ligne. Plusieurs prestataires proposaient le même produit à des prix variés. Un site x affiché un prix très intéressant par rapport à ses concurrents. Il y avait une différence de 50 € avec les autres commerçants. Ceci m'a paru étrange. J'ai préféré voir ce que les autres consommateurs pensent de ce vendeur. Alors j'ai pu facilement comprendre cette différence de prix. Selon les autres clients, ce vendeur vend l'article mais ne le délivre jamais. Après avoir appris cela, je n'ai pas acheté mon imprimante chez ce vendeur. Si les sites dédiés au consommateur n'étaient pas en ligne, je ne l'aurais jamais appris et ce vendeur aurait eu un client de plus.

Cet exemple nous démontre que les nouvelles technologies offrent de grands moyens de contrôle au consommateur du 21ème siècle. Il y a encore quelques années, il aurait fallu plusieurs mois pour répandre cette mauvaise publicité. Et sans relais dans les médias, le « délai » aurait pu être plus long.

1.1.4 La montée des réglementations fiscales 1.1.4.1 L'exigence des services fiscales

Les services fiscales devenant de plus en plus exigeants, ils peuvent à tout moment
exiger la justification de l'ensemble des opérations. La production d'information
incorrecte, même si elle n'est pas volontaire, pourrait avoir des conséquences légales

dramatiques. A ce niveau, nous pouvons illustrer notre exemple avec le cas de la réglementation Sarbanes-Oxley⁴ (Management Assessment of Internal Controls) sur la gestion des données financières concernant les sociétés américaines ou françaises cotées au CAC40 sur la sécurité financière. Elle impose à toute entreprise d'avoir à sa disposition des moyens d'archivage et de recherche conformes à la réglementation fiscale afin de permettre d'avoir une base documentaire solide autour de son historique financier.

En France comme dans la plupart des pays, il existe de nombreuses contraintes légales. Les entreprises doivent respecter des règles fiscales strictes. De plus, les sociétés cotées en Bourse doivent établir un tableau des flux de trésorerie.

Depuis 2005, les sociétés européennes doivent établir leurs états financiers par trimestre selon le référentiel IFRS (International Financial Reporting Standards ou Norme internationales d'information financière en français). ⁵

Il s'agit d'un référentiel défini par le bureau des standards comptables internationaux qui visent à faire converger les normes comptables vers un modèle unique. Les entreprises devront désormais harmoniser la présentation et la clarté de leurs comptes. Ce qui pourra favoriser les comparaisons économiques entre entreprises au niveau mondial.

1.1.4.2 La compétitivité du marché

Les entreprises sont confrontées à des marchés de plus en plus exigeants. Pour cela, un dirigeant doit prendre des décisions stratégiques définissant l'avenir de l'entreprise. Il est

très difficile de prendre des décisions pertinentes en s'appuyant sur des informations erronées, incomplètes ou incohérentes car les acteurs réagissent en fonction des informations fournies par le système d'information. Depuis plusieurs années, la

4 http://www.piloter.org/gouvernance-entreprise/sarbanes-oxley.htm

concurrence ne se joue plus uniquement sur un rapport qualité/prix du produit. Mais surtout sur la connaissance du client et de sa satisfaction. La connaissance du client ne peut être possible que si les données le concernant sont justes. La plupart des magasins mettent en place un système de suivi du client avec, par exemple, les systèmes de carte de fidélité. A chaque passage en caisse, le client présente sa carte et obtient une petite réduction. Grâce à la donnée récoltée, les entreprises apprennent à mieux connaître leurs clients. Ce qui leur permet de mieux cibler leurs besoins et leurs attentes, et donc de s'adapter à leur clientèle.

Nous venons de voir quelques exemples illustrant pourquoi la qualité de la donnée est importante pour les entreprises et pourquoi sa maîtrise est un enjeu primordial. Une des solutions proposées aux entreprises pour gérer leurs données est l'utilisation de la méthode Master Data Management.

1.2 Présentation du concept MDM

Le modèle MDM (Master Data Management ou Gestion des Données de Référence en français) est une assurance qualité pour la gestion des données.

Il s'intéresse au traitement des données dites de référence. Une donnée de référence est une information de base, unique, sensible, vitale à la vie de l'entreprise (clients, fournisseurs, produits, tarif,...). Il faut identifier chaque donnée de référence de manière unique car c'est une donnée métier.

Le modèle MDM centralise, qualifie et uniformise le mode de description des données de

référence afin de garantir une prise en compte juste et cohérente. C'est pourquoi, les données sont regroupées au sein d'un même référentiel qui sera vu comme une référence au moment de la mise à jour d'un système ou d'une base de données. La gestion et l'historisation des versions des données de référence et de leurs méta

5 Règlement (CE)1606/2002 sur l'application des normes comptables

données sont aussi possibles. La mise à jour et la validation des données se réalisent par le biais d'un outil collaboratif appelé Work flow. Un Work flow est un processus automatisé permettant d'enchaîner un ensemble de tâches séquencées et/ou en parallèles, réalisées par acteurs métiers différents. Pour des raisons de sécurité, il faudrait pouvoir « limiter » l'accès aux étapes du Work flow aux utilisateurs autorisés. Par exemple, sous WPC (WebSphere Product Center: solution globale de gestion des informations produit développé par IBM - outil de référence que nous utiliserons durant la rédaction de ce mémoire), il est possible de désigner des acteurs par des rôles différents. Les acteurs sont alors autorisés à tout ou partie des données en fonction de leurs droits respectifs ainsi qu'aux étapes du Work flow qui les concernent.

Un acteur administrateur pourra avoir des droits spécifiques tels que la validation des données alors qu'un utilisateur lambda pourra uniquement visualiser et modifier ces données. Tant que l'administrateur n'aura pas validé l'action de l'utilisateur, les modifications apportées par l'utilisateur ne seront pas visibles.

Nous venons de voir les caractéristiques de la méthode MDM, nous allons maintenant étudier deux structures de système d'information:

- SI sans l'utilisation de la méthode MDM

- SI avec l'utilisation de la méthode MDM

1.2.1 SI sans l'utilisation de la méthode MDM

SI INTERNE

Datas

Datas

Datas

Datas

SI COMPTA

SI DGRH

SI PROD

Process

Process

Process

Process

SI COM

IHM de
GESTION

Datas

Datas

SI FOURNISSEUR

SI CLIENT

Process

Process

SI EXTERNE

FIG 1 - SI sans l'utilisation du Master Data Management

Chaque SI dispose de sa base de données. Le SI Compta échange des données avec le SI DGRH. Les données sont lues par l'interface dans une table de la base de données du SI DGRH et transmises au SI Compta. L'interface connaît le chemin où elle doit aller trouver l'information. Si l'application DGRH évolue alors certaines données peuvent être gérées dans une nouvelle table. Alors l'interface du SI Compta ne sera plus apte à retrouver les informations nécessaires et donc ne pourra pas être alimentée.

1.2.2 SI avec l'utilisation de la méthode MDM

SI INTERNE

Datas

Datas

Datas

Datas

SI COMPTA

SI STOCK

SI DGRH

Process

Process

Process

Process

SI COM

WORK FLOW

MDM

Datas

Datas

Datas

SI FOURNISSEUR

SI PARTENAIRE

SI CLIENT

Process

Process

Process

SI EXTERNE

FIG 2 - SI avec l'utilisation du Master Data Management

Tous les SI en interne et en externe s'appuient sur le MDM. Ce dernier centralise toutes les données et offre la possibilité de consulter, ajouter, modifier les données à l'aide d'un référentiel. Même si les applications évoluent, cela ne pose aucun problème d'échange

car le MDM standardise la donnée pour pouvoir réaliser des consolidations avec les référentiels. Tous les acteurs peuvent accéder à l'information pertinente au bon moment pour être en mesure de prendre des décisions correctes. La mise en place du MDM permet la maîtrise des échanges des données de référence et une meilleure réactivité du SI face aux évolutions des informations de référence.

1.2.3 Enjeu des données de référence

Le Master Data Management gouverne les données de référence. Les différents enjeux

sont les suivants :

- Enjeu économique

- Enjeu organisationnel

- Enjeu métier

1.2.3.1 Enjeu économique

Ces enjeux sont très importants aujourd'hui et nécessitent la structuration des données de référence.

La mauvaise qualité peut être source de perte d'argent inutile et de multiplier les coûts initiaux d'une opération.

Dans le cas d'un site de vente en ligne, si le prix affiché pour un produit n'est pas conforme à la réalité, le client sera incontestablement mécontent et ne reviendra plus sur ce site à l'avenir.

Afin de ne pas perdre des clients mécontents, certaines entreprises accordent une compensation. C'est-à-dire, offrir une remise de X% ou un petit cadeau pour compenser un préjudice causé et ainsi tenter de restaurer une relation de confiance avec les clients mécontents. Ces remises coûtent de l'argent et entraînent donc des coûts supplémentaires évitables. La mauvaise qualité des données causerait une perte estimée à plus de 600 milliards de dollars par an au société américaine. ⁶

1.2.3.2 Enjeu organisationnel

La mise en place d'un référentiel MDM permet à tous les acteurs d'utiliser les mêmes

données. Chaque donnée saisie par l'un influence l'action de l'autre. Chacun devra donc
veiller à ne pas faire d'erreur de saisie. Par exemple, si le responsable des stocks intègre

6 Claude Brasseur - La gestion de la qualité des données - http://datanews.fr/Publications/IT_2008_n72-140508.pdf

une donnée affirmant que le produit est disponible dans les stocks. Le service commercial s'appuyant sur cette donnée, va confirmer une livraison. Dans le cas où le produit n'est pas présent dans les stocks, ceci entraînera une rupture de stock en magasin et donc une perte de chiffre d'affaires.

1.2.3.3 Enjeu métier

En interne, la centralisation des données va baisser les coûts de maintenance, améliorer la vitesse de gestion des données.

4 Meilleure réactivité sur les offres produit (Product Information

Management)

4 Mieux connaitre le client permettra de faire des propositions plus ciblées. Les consultants auront plus de temps à consacrer au client donc ils pourront mieux étudier les dossiers clients. (Customer Data Integration)

Pour répondre à la question « Les apports de la méthode MDM dans la performance du SI des entreprises », nous essaierons de comprendre ce qu'est la méthode Master Data Management et quel est son rôle dans un système d'information.

Pour cela nous étudierons dans un premier temps l'importance que peuvent avoir les données dans les systèmes d'information des entreprises. Puis nous analyserons l'évolution de ces systèmes d'information. Une troisième partie nous permettra de réaliser une étude de marché non exhaustive sur les logiciels de MDM et d'illustrer la technologie MDM par le biais d'un exemple projet réalisé pendant le stage.