MDM : SAP propose une approche complète de valorisation des données, du middleware au portail métier

La donnée, cœur du système ? SAP, longtemps centré sur l’applicatif d’entreprise, n’est pas loin de le penser, et en fait l’un de ses leviers d’innovation prioritaire. L’éditeur a organisé la semaine passée son Data Governance Summit à Paris. L’occasion de présenter tout à la fois sa stratégie, ses réalisations concrètes et son portefeuille d’outils, notamment en matière de MDM, la gestion des données maitres. Coté vision, Pascal Clément, Vice-président Enterprise Information Management (EIM) pour SAP EMEA, estime que la nouvelle donne côté client oblige à se reposer la question de l’architecture du système d’information. Les besoins de vitesse, d’intégration de technologies nouvelles et d’absorption d’un volume croissant de données poussent les DSI à se montrer innovants sous peine de se mettre en réel danger. Gartner estime ainsi que 20% d’entre eux seront renvoyés d’ici 2016 pour avoir failli dans la gouvernance des données.

Plate-forme et gestion des données Sur ce point, SAP est bien décidé à soutenir l’effort de leur principal interlocuteur dans les entreprises en lui apportant, au-delà de l’application historique voire de ses applications métiers orientées décisionnel, une infrastructure d’accélération et de gestion des données avec Hana – technologie in-memory qui tend désormais à prendre sa place sur le marché SGBD - et un portefeuille d’outils susceptibles d’assurer la qualité des datas, y compris non structurées, et leur exploitation par les métiers, garant du développement de l’activité de l’entreprise. Objectif : simplifier le travail des DSI à travers une offre de plate-forme de bout en bout également ouverte aux applications tierces et lui donner de l’agilité à travers des innovations autour du Big Data, du temps réel ou de la mobilité.

Besoin et expérience client comme moteur de l’innovation Une approche dans laquelle la couche MDM a son rôle à jouer de part sa dimension structurante en amont des applications et en aval, en support des décisions et analyses réalisées par les métiers. C’est le point de vue de Jean-François Roca, chef de projets CSC, venu présenter un retour d’expérience portant sur la mise en place d’un outil de maitrise de la qualité des données pour le compte d’une grande multinationale française du secteur de la chimie. Dans un contexte international et hétérogène en terme de SI, le fait que le compte en question ait déjà choisi SAP en ERP et BO en décisionnel a sans doute joué mais pas seulement. Dans un projet où un retour particulièrement abouti en termes d’expérience utilisateur était attendu, « l’approche modulaire, avec des moteurs d’accès et de gestion de datas déjà éprouvés, paramétrés en fonction de blocs applicatifs à déterminer à partir des modèles cibles » était particulièrement intéressants. Ce que propose la solution de SAP, adossée à une méthodologie indispensable pour répondre à un besoin transverse et à des problématiques très métier d’exploitation des données maîtres.

Méthodologie et technologie inséparables Pour Christian Geiseler, directeur de la branche EIM Solution Management de SAP venu aborder ces problèmes de méthode,  il s’agit de proposer un framework aux clients afin qu’ils puissent évaluer et dresser une cartographie de la gouvernance de la donnée et de sa qualité, pour définir un schéma de projet d’abord circonscrit puis étendu. SAP a ainsi défini 10 étapes visant à dé-compléxifier la problématique, à évaluer le degré de maturité de processus internes de l’entreprise et à hiérarchiser les données, un point clé qui implique une stratégie évolutive, calée dans le temps et reliée à l’évolution des métiers. La technologie ne vient que dans un second temps une fois le projet bien défini. SAP propose donc un large portefeuille d’outils adapté au cycle de vie de la donnée dans les entreprises et répondant aux exigences de gestion des processus, qu’ils soient métier ou IT. En premier lieu se positionne Information Steward, outil de monitoring offrant une vision holistique du système et de son niveau de qualité tout en permettant de fixer un certain nombre de règles de qualité. Derrière, SAP Data Services permet d’actionner un module de data quality qui peut vérifier et dédupliquer les données et peut également transformer les données en fonction des règles proposées par Information Steward via notamment un composant d’ETL. Enfin, SAP Master Data Management et Master Data Gouvernance permettent de coordonner les problématiques centralisées et décentralisées de la gouvernance des données, en fonction des processus des entreprises.