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Mensuel : Edition de décembre 2010
Rubrique : Télécommunication/Informatique
Titre : Les informations à la base de vos décisions sont-elles vraiment fiables ?
Article : Par Thierry Winckelmans, Area Lead Architect, Sybase Belgium

Une bonne connaissance de soi est le commencement de la sagesse. Aussi banale qu’elle puisse paraître, cette affirmation cruciale est trop peu souvent mise en pratique au niveau des environnements IT dans le monde professionnel. L’information, qui constitue le trésor de toute entreprise, et ses structures sous-jacentes sont rarement cartographiées, avec pour conséquence qu’un nombre étonnamment peu élevé de chefs d’entreprise et même de responsables des divisions IT sont capables de répondre à des questions simples en apparence telles que: “où exactement puis-je trouver l’information dont j’ai besoin à cet instant?”, “comment dois-je l’interpréter?”, “d’où provient cette information?”, “quand a-t-elle été mise à jour pour la dernière fois et le processus s’était-il déroulé correctement?”, etc.

Les questions posées en amont sont d’une importance vitale, surtout lorsqu’il s’agit de générer de la BI (Business Intelligence) opérationnelle. D’ailleurs, les chiffres ne mentent pas: près de 75% des utilisateurs de BI admettent qu’il leur est déjà arrivé de prendre de mauvaises décisions business uniquement parce qu’ils se basaient sur des données ou des informations incorrectes, incomplètes ou contradictoires. Seuls 10% de tous les décideurs affirment qu’ils disposent de toutes les informations nécessaires pour pouvoir pousser leur entreprise vers les sommets. Plus fort encore: 89% de tous les “information workers” répondent qu’il arrive que leurs collègues ou leurs supérieurs hiérarchiques remettent en question la validité des données qu’ils utilisent pour prendre leurs décisions.* Une étude menée par IDC a, de plus, révélé que 75% des managers prennent des décisions sans tenir compte de certains rapports parce qu’ils estiment que c’est finalement leur propre savoir-faire qui détermine la qualité de leurs décisions. Et ceci alors que les données et la BI qui en est extraite doivent par définition être des faits indéniables et donc ne pas être sujets à l’une ou l’autre interprétation.

Mais le fait de connaître à la fois la réelle provenance, la structure, la localisation exacte et la valeur d’une information n’est pas seulement d’une importance essentielle pour résoudre certains problèmes stratégiques ou pour stimuler une entreprise. De plus en plus, il s’agit également d’un must pour pouvoir répondre à des obligations légales strictes, qui amènent non seulement les entreprises à devoir être en mesure de produire immédiatement les données correctes, mais également de pouvoir tracer l’origine de ces données avec exactitude. Bâle III, Solvency II ou Sarbanes-Oxley ne sont que quelques-uns des exemples les plus connus de ce qui nous attend à l’avenir en terme d’obligation de traçabilité. Inutile de dire qu’un grand nombre d’entreprises vont devoir se hâter pour faire en sorte que leur infrastructure réponde à ces obligations. Pour ceux qui douteraient encore de l’utilité de mettre en place une telle gouvernance des données, ainsi qu’une vision claire sur le système IT, voici quelques exemples pratiques.

Une enquête menée au sein d’une grande banque luxembourgeoise – qui gère une masse de plus de 25.000 types de rapports différents – a montré que si l’on optimalisait d’à peine 7% la recherche et la validation d’informations, cela représenterait pour cette institution une économie annuelle de 1.600 jours-homme. Autre exemple: nous avons découvert qu’une entreprise belge mettait quotidiennement à jour 400 tables inutiles issues de sa datawarehouse sans jamais en sortir le moindre rapport. L’élimination correcte de ces tables, sans pour autant mettre en danger le reste de la structure, a évidemment été à la base d’un grand nombre d’économies tant sur le plan de l’utilisation des processeurs que sur l’espace disque et les forces de travail.

L’architecture IT complexe est le plus grand obstacle à un avantage concurrentiel

Si de telles métadonnées** sont effectivement devenues presque aussi importantes pour la BI et pour la législation que les données elles-mêmes, pourquoi aussi peu d’entreprises semblent-elles faire des efforts pour les récupérer? Pour la raison simple que l’architecture IT est particulièrement complexe, certainement dans les environnements BI. Paradoxalement, les entreprises font donc ce choix pour simplifier le travail de leurs divisions IT en le fractionnant. Autrement dit, c’est parce que les datawarehouses sous-jacents dont on extrait les données de business intelligence sont souvent tellement volumineux (on parle ici de tera- et même de petabytes) qu’ils sont divisés en datamarts et/ou en subdatamarts afin de les rendre gérables.

Dans beaucoup de cas, ils dégénèrent ensuite vers des constructions compliquées dans des silos séparés qui sont reliés les uns aux autres année après année par des équipes IT variables dans des technologies différentes pour des managers différents avec des objectifs différents. Peu savent d’ailleurs qu’il existe une alternative beaucoup plus efficace, rapide, transparente et moins intensive en main d’œuvre que le compartimentage, mais ça c’est une toute autre histoire. Une conséquence importante de cette complexité et du manque de vision globale de l’ensemble de l’architecture IT est, entre autres, qu’il devient dès lors impossible de procéder à une analyse d’impact. Aujourd’hui, les CTO et leurs collègues attendent pour ainsi dire les coups de fil de collaborateurs mécontents lorsqu’ils effectuent une adaptation dans la mesure où il leur est impossible de prévoir à coup sûr que s’ils changent X, ils doivent également modifier Y, Z et bien d’autres choses. Pire encore: pour éviter cet effet boule de neige, d’innombrables copies sont faites du même tableau avec une petite modification, avec pour conséquence que toute la structure s’élargit sans cesse avec de plus en plus de ramifications.

Il existe néanmoins des outils puissants qui documentent et révèlent jusque dans les détails comment tous les silos séparés de la structure IT dans son ensemble et de la plateforme BI en particulier sont construits et quelle relation ils entretiennent les uns avec les autres. On ne peut en effet pas améliorer ce que l’on ne peut pas sonder jusque dans ses moindres détails. Et ce alors que cette optimalisation peut épargner à l’entreprise un grand nombre de processus inutiles et d’heures de travail, augmenter sa confiance dans l’information et éviter beaucoup de mauvaises décisions stratégiques! Il est plus que temps que les métadonnées abandonnent leur statut un peu ringard de ‘seulement pour les techies’ et soient acceptées comme une source plus que précieuse de connaissance pour la stratégie, la santé financière et l’avantage concurrentiel d’une entreprise.

* Source: Harris Interactive, 2008
** Les métadonnées peuvent être décrites comme des informations sur les informations: elles décrivent les caractéristiques des informations, notamment leur contenu, leur qualité et leur condition.

Sybase a développé en collaboration avec AVATI un logiciel et une méthode d’implémentation pour cartographier la gestion des processus BI et permettre la mise en place de projets de contrôle opérationnel. Cet outil de métadonnées, MetaLinker, est une extension logicielle de Sybase PowerDesigner, le leader mondial en Enterprise Data Management. Pour plus d’infos, visitez http://www.sybase.be et http://www.avati.eu
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