Does Integration-centric Data Governance Show Limitations in the Enterprise?

Très souvent, les nouvelles technologies rentrent dans l’entreprise dans une gouvernance Data qui s’appuie sur les sources existantes afin d’alimenter diverses couches de la plateforme Big Data. Afin de ne rater aucune éventuelle opportunité de nombreuses, voire toutes les sources de données y sont dupliquées. Pour quel bénéfice ?

Après cette première étape de recopie en masse des sources des données, les premiers cas d’usage peuvent faire apparaitre des lacunes dans la Data qui a été mise à disposition. Après avoir consenti un investissement important.

En effet, une gouvernance centrée sur l’intégration ne permet pas de répondre de façon satisfaisante aux cas d’usage de la donnée.

Comment éviter ces difficultés ? En mettant en place une gouvernance centrée sur le Modèle d’Entreprise. Celle-ci met la sémantique et la cohérence de la donnée au centre de la démarche agile et itérative. Le périmètre du Modèle d’Entreprise est constamment sous contrôle par la cartographie des usages Métier et la sous-cartographie des lotissements. Chaque sprint inclut la projection automatique du modèle physique dans le BigData avec le processus d’Intégration et de recette.

La gouvernance centrée sur le Modèle d’Entreprise permet de délivrer de la valeur dans le BigData dès la première itération tout en fournissant les indicateurs de performance à cycle de temps réduit.

C’est pourquoi Acceliance a construit ses offres autour du Modèle de Données d’Entreprise Actionnable au profit de la concrétisation de la vision One Data, Datalake 360 & API.