Peut-on être Data-Centric sans être Model-Centric ?

Dans la définition du Data-Centric, on trouve, parmi ses avantages, les points suivants:

* Prendre des décisions stratégiques sur la base de données fiables

* Elle permet de supprimer les silos

"Un accès ainsi facilité à la donnée permet à une entreprise de gagner en performances opérationnelles ou de réduire le time to market en introduisant rapidement sur le marché des services ou des produits innovants." source : Journal du Net.

On notera au passage que la prise de décision se base sur des données fiables et désilotées.

Mais que veut dire exactement "désiloter" ?

Désiloter les données est une démarche de convergence de celles-ci dans une vision unifiée. Exemple : plusieurs systèmes de gestion dans mon entreprise formalisent les interactions avec les clients de façon hétérogène. Obtenir une vision 360 du client n'est pas possible sans entreprendre une démarche de convergence, au préalable.

Le silotage se caractérise par des systèmes de valorisation et de représentation de la donnée qui sont divergents.

La démarche dénommée Model-Centric permet de traiter ces deux problématiques en impliquant les représentants des départements dans l'organisation. Cette démarche requiert un haut niveau d'expertise et des outils adaptés à cette ambition.

A la question "Peut-on être Data-Centric sans être Model-Centric ?", la réponse est non.