Quelques constatations de base

Le fait que vous ayez de bonnes données dans vos bases ou entrepôts de données ne garantit pas l’affichage de bonnes informations sur vos rapports ou états.  Toutefois, si ces données sont mauvaises, on peut garantir que les informations qui seront affichées sur vos rapports ou états le seront aussi, même si ces rapports ou états ont une très belle apparence.

Comme de mauvaises données conduisent inévitablement à de mauvaises décisions, il est beaucoup plus important, et urgent, d’avoir de bonnes données que d’en avoir beaucoup.  La quantité sans la qualité est tout simplement un gaspillage de ressources.

À long terme, il est beaucoup plus facile, moins coûteux et plus efficace de faire en sorte que seules de bonnes données parviennent dans votre système d’information, plutôt que de faire face aux conséquences de mauvaises décisions ou d’actions basées sur de mauvaises données.

Peu d’informations précieuses peuvent être obtenues à partir de données que vous ne comprenez pas entièrement ou qui ne sont pas organisées correctement, peu importe la quantité de données dont vous disposez.  L’énorme quantité de données obscurcit souvent l’information importante qui est nécessaire à la prise de décisions intelligentes.

La quantité de données importe seulement si les bonnes données, c’est-à-dire les données qui seront utiles à l’entreprise, peuvent être facilement séparées des autres données, c’est-à-dire du bruit.  Et, du bruit, il y en a beaucoup.

Dans notre ère de l’information où les données sont devenues la nouvelle pierre angulaire du capitalisme, de nombreuses organisations estiment qu’elles doivent collecter toujours plus de données, et utiliser des tonnes de données pour accomplir leurs missions et rester compétitives.

Il est vrai qu’avoir beaucoup de données facilite la production de meilleurs modèles pour l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la science des données.

Mais, au lieu de collecter autant de données que possible dans l’espoir que cela nous aidera, ne serait-il pas plus approprié de se poser la question importante suivante:  Quelles données méritent vraiment d’être capturées et gérées pour nous aider à atteindre nos objectifs d’affaires ?

Il y a une tendance à vouloir de plus en plus de la précieuse ressource appelée données, que cela nous soit bénéfique ou non.  Cependant, plus de données ne produisent pas nécessairement plus de valeur pour nos affaires.

Plus vos données sont dispersées, plus il est difficile d’utiliser ces données pour produire de l’information qui peut être utilisée pour la prise de décisions.  Plus le niveau d’intégration de vos données est grand, plus celui de vos affaires l’est aussi.

Même si vos données ne sont pas présentement toutes intégrées dans un seul référentiel central, vous devez savoir comment elles pourraient l’être, afin de mieux comprendre votre entreprise et de prendre les bonnes décisions au bon moment.

En même temps que le volume de données à notre disposition ne cesse de croître, croît aussi la nécessité d’intégrer ces données dans des dépôts de données qui sont organisés de manière optimale pour produire l’information dont nous avons besoin.  Ne pas faire cette intégration augmente le risque de noyade dans un océan de données.

Plus vos données sont redondantes et disparates, plus elles risquent d’être de mauvaise qualité.

Les organisations travaillent avec tellement de données provenant de tellement de sources disparates et dans tellement de formats différents, que cela crée un énorme fardeau cognitif pour leurs travailleurs du savoir.

La gestion des actifs informationnels d’une organisation devrait être une fonction horizontale de cette organisation, tout comme la gestion des autres actifs de cette organisation (humains, financiers et matériels).  La plupart des organisations ne disposent pas d’une image globale de leurs actifs informationnels, affichant toutes les caractéristiques de ces actifs (contenus, utilisations, statuts, propriétaires, utilisateurs, etc).

Avoir des données de qualité est une nécessité si vous voulez éviter de gros problèmes à votre organisation.

L’amélioration de la qualité de nos données ne devrait pas être considérée comme un exercice de coût, mais plutôt comme un investissement.

La plupart des organisations souffrent d’une couche de données désorganisée qui a augmenté par accroissement ad hoc, dépôt de données par dépôt de données.

Il est difficile de gérer des actifs de données qui sont stockés dans des silos de données qui ont été développés indépendamment l’un de l’autre.  Lorsque les données sont stockées et mises à jour dans des silos séparés, il n’existe pas de version unique de la vérité.  Cela devrait être l’objectif de chaque organisation d’intégrer ses actifs de données, non seulement avec l’aide d’une plateforme technologique simplifiée et unificatrice, mais aussi avec l’aide d’une conception simplifiée et unificatrice de ses structures de données.

Lorsque les données sont saisies dans différents dépôts de données, de différentes manières par différentes personnes utilisant des systèmes différents, la tâche de consolider ces données pour produire une vue globale des affaires d’une organisation peut s’avérer être une tâche écrasante, voire impossible.

Toutes les technologies ont un impact sur nos vies, lequel impact peut être soit positif ou soit négatif, selon nos utilisations de ces technologies.  Les technologies de l’information ne sont pas différentes des autres technologies à cet égard, sauf pour le fait qu’elles sont surtout mal utilisées lorsque nous considérons l’état peu reluisant des données que nous manipulons avec ces technologies.

Voici deux choses qui croissent en parallèle: la complexité technologique et le besoin de simplicité.

Voici trois questions clés qui, dans la plupart des organisations, ont “non” ou “ne savons pas” comme réponse:

1. Connaissons-nous et comprenons-nous toutes les données à notre disposition ?
2. Utilisons-nous toutes les données à notre disposition ?
3. Avons-nous toutes les données dont nous avons besoin ?

Afin de gérer ces données comme un actif précieux, la réponse aux trois questions ci-dessus devrait être “oui”.

Les technologies de l’information offrent une pléiade d’outils pour gérer nos données.  Toutefois, tout outil, aussi bon qu’il puisse être, ne peut à lui seul garantir un travail bien fait.  Pour que nos données soient gérées de manière optimale et puissent être transformées rapidement et facilement en informations utiles, quelques soient les technologies utilisées, il faut tout d’abord que ces données soient définies, structurées et organisées de manière optimale.

Indépendamment des technologies de l’information utilisées, la collecte, l’assemblage, le traitement et l’analyse des données seront toujours des fonctions vitales pour le succès des organisations qui comptent sur ces données.

Pour qu’un travail de développement soit vraiment productif, il est beaucoup plus important qu’il soit basé sur une bonne spécification des exigences qu’effectué avec les meilleurs outils disponibles.

La gestion de données consiste à la mise en ordre de ces données, et, comme avec toute autre chose devant être gérée, à l’application d’un afflux constant d’énergie et d’effort au maintien de cet ordre.

Les données par elles-même n’ont aucune valeur.  C’est ce que vous faites avec ces données qui compte.  Elles ne sont que la principale matière première utilisée dans la production d’informations utiles.

Les données doivent être protégées et utilisées de façon responsable.

Sans sources de données exactes, valides et fiables, un entrepôt de données est un gaspillage de temps et d’argent.

Le système d’information d’une organisation est essentiel à son bon rendement.  Sans la bonne information au bon moment et au bon endroit, une organisation ne peut pas espérer atteindre un rendement optimal.  Dans notre monde de plus en plus compétitif, cela peut même être une question de survie.

La construction du système d’information d’une organisation est un projet de de grande envergure lorsque nous considérons tout ce qu’il inclut, et ce qu’il coûte, en termes de logiciel (software), de matériel (hardware), de changements procéduraux et organisationnels, de soutien technique, de formation de personnel, etc.

C’est un fait connu que la plupart de nos systèmes d’information ne rencontrent pas toutes nos attentes et nous coûtent toujours plus cher que prévu à développer, à modifier ou à utiliser.  C’est toutefois un fait moins connu qu’une des causes principales de ce déplorable état de situation est une spécification déficiente des fonctions, composantes et caractéristiques de ces systèmes.

Tout bon système d’information devrait être construit sur la base de spécifications qui sont à la fois complètes et concises, détaillées et claires, et utilisables tant par les utilisateurs du système que par ses développeurs et ses administrateurs.

En l’absence de spécifications adéquates, un système d’information finit immanquablement par être accablé de problèmes d’incompatibilité parmi ses diverses composantes, et de nombreux cas de données dupliquées, incohérentes ou inexactes.  Il s’en suit des erreurs coûteuses, des coûts élevés d’utilisation, d’entretien et de soutien, et un taux élevé d’insatisfaction parmi les utilisateurs et administrateurs du système.

Les organisations doivent adopter une approche personnalisée pour créer ou trouver la bonne solution qui répond à leurs besoins.  Il peut parfois être plus avantageux pour ces organisations d’exploiter au mieux la technologie de l’information qu’elles utilisent déjà plutôt que d’essayer celle qui est la plus récente ou la plus populaire.

Une solution qui semble simple lorsqu’on y pense n’est pas nécessairement une solution qui est simple à exécuter.

Le plus tôt un problème est décelé, le moins il en coûte à corriger.

Les gestionnaires veulent et ont besoin de systèmes d’information qui soient mieux intégrés à leurs processus affaires et qui leur donnent un meilleur accès à l’information se rapportant à leurs affaires.

Comme les décisions et actions des gestionnaires ne peuvent être meilleures que les données sur lesquelles elles sont basées, cela peut rapporter gros de s’assurer que les systèmes d’information utilisés par ces gestionnaires gèrent leurs données de façon optimale.

La communauté de développement de systèmes est plus portée à admirer un système d’information pour son excellence technique plutôt que pour la manière avec laquelle il soutient un domaine d’affaires.  Les technologies de l’information devraient soutenir, et non guider, vos solutions de gestion de l’information.

Plus que des technologies épatantes, ce qu’il faut ce sont des applications plus intelligentes des technologies existantes.

La technologie est une arme à double tranchant:  elle peut permettre un énorme gain de temps, mais elle peut aussi être la cause d’un énorme gaspillage de temps si les choses ne fonctionnent pas bien ou si les gens ne savent pas comment tirer le maximum de la technologie qui leur est fournie.

L’industrie des technologies de l’information excelle dans l’attribution de nouveaux termes à des concepts anciens (exemples: infonuagique, gouvernance de données, métadonnées, exploration de données, intelligence d’affaires, assurance de la qualité).

La mode n’est plus à l’informatique des données mais plutôt à l’informatique cosmétique, née des possibilités induites par le progrès des environnements graphiques.

Plus une application logicielle nécessite du soutien, plus elle est brisée.

Vos applications informatiques devraient être faciles d’emploi afin de permettre à leurs utilisateurs de se concentrer sur les véritables aspects de leur travail.  C’est ainsi que l’informatique peut réellement contribuer à augmenter la productivité de votre organisation dans son ensemble.

L’efficacité d’un système d’information ne se réduit pas aux technologies qu’il utilise.  Il ne faut pas oublier les composantes non technologiques des systèmes d’information, comme l’implication et la formation de leurs utilisateurs.

Nous ne sommes pas productifs lorsque nous utilisons les technologies de l’information pour automatiser des organisations, méthodes ou procédures qui sont inefficaces.  Pour profiter au maximum de ces technologies, il faut changer nos façons de faire.  Pour certains de nos secteurs d’activité économique, c’est plus qu’une question de productivité, c’est une question de survie !

Pour profiter pleinement des technologies de l’information, les organisations doivent adapter leurs processus d’affaires pour maximiser leur utilisation de ces technologies.

C’est un fait qu’il y a souvent un énorme écart entre les solutions de gestion de l’information utilisées et les besoins des personnes et des organisations qui utilisent ces solutions.  Plusieurs articles ont été écrits sur ce sujet et la plupart d’entre eux s’accordent pour dire qu’une spécification déficiente de ces besoins y est pour beaucoup dans la grandeur de cet écart.

Les systèmes d’information doivent être alignés parfaitement avec les domaines d’affaires qu’ils soutiennent afin de générer un bon retour sur investissement.

Cet alignement est seulement possible si toutes les composantes de ces domaines d’affaires sont bien définies et documentées autant pour fins d’informatisation que pour fins de communication, ce qu’un bon modèle de domaine d’affaires nous permet de faire.

La documentation accompagnant un système d’information est une composante importante de ce système d’information.  Non seulement nous permet-elle de tout communiquer au sujet de ce système d’information, mais elle est également essentielle à des fins de contrôle et de suivi du développement, de l’exploitation et de la maintenance de ce système d’information.  Malheureusement, dans la plupart des organisations, cette documentation est soit incomplète, périmée ou totalement absente.

Afin d’évaluer et d’atténuer l’impact des changements faites aux composantes d’un système d’information sur la qualité des données gérées par ce système, il faut avoir accès à une documentation complète et fiable.

Les données doivent être accompagnées d’une bonne documentation pour être utile à leurs utilisateurs.  Sans cette bonne documentation, les données peuvent être mal interprétées ou, pire encore, peuvent être mal utilisées et mener à des résultats catastrophiques.

Il est impossible de gérer les données de manière appropriée lorsque l’on ne sait pas quelles sont les données à gérer, ou ce qu’elles signifient, ou pourquoi elles méritent d’être gérées.

Des données mal comprises ou des exigences de données incomplètes peuvent entraver la réussite de tout projet d’informatisation des affaires.

Un modèle complet et exact d’un domaine d’affaires devrait être produit et utilisé pour guider et encadrer tous les efforts de développement et d’amélioration des systèmes d’information.

Lorsqu’on modélise et analyse le système d’information, présent ou futur, d’une organisation, nous avons une opportunité unique de rationnaliser les processus d’affaires de cette organisation, car cet exercice de modélisation et d’analyse résulte généralement en une compréhension appronfondie du domaine d’affaires de l’organisation, en l’identification d’améliorations à apporter aux processus d’affaires de l’organisation, et en l’identification de solutions à des problèmes qui entravent l’exécution de ces processus.

On dit souvent que, dans le monde des affaires, de bons échanges et de bonnes relations entre les divers acteurs de ce monde (fournisseurs, clients, employés, sous-traitants, gouvernements, etc) sont cruciaux au bon déroulement des affaires.  On pourrait dire quelque chose de semblable pour le monde des systèmes d’information: de bons échanges de données et de bonnes relations entre les divers composants d’un système d’information sont cruciaux pour son bon fonctionnement.  Il faut donc très bien comprendre ces échanges de données et relations entre composants avant de changer quoi que ce soit dans un tel système, sans quoi tout changement pourrait avoir des répercussions négatives sur son fonctionnement.

Un modèle du système d’information d’une organisation qui est à l’échelle de l’organisation toute entière, c’est-à-dire qui est entièrement complet en termes de sa couverture des besoins informationnels et fonctionnels de cette organisation, serait d’une grande utilité pour guider les projets de cette organisation visant à la rendre plus efficace (faire la bonne chose) et plus efficiente (bien faire cette chose) dans son utilisation des technologies de l’information.

Les projets dont nous parlons ici incluent le développement d’entrepôts de données et de solutions d’intelligence d’affaires, l’intégration de bases de données et d’applications logicielles existantes, l’acquisition et la mise en oeuvre de suites logicielles, et le développement et la mise en oeuvre de nouvelles solutions faites sur mesure utilisant les technologies de l’information.

La plupart du temps, cependant, un modèle complet du système d’information d’une organisation n’est pas disponible pour guider ces projets, ce qui est l’une des principales raisons du faible taux de réussite de ces projets.

La modélisation des données est essentielle à la compréhension de ces données, de leurs interrelations et de leurs règles.

Il ne s’agit pas seulement d’avoir la vue la plus complète de toutes les données disponibles, mais aussi d’avoir la meilleure compréhension possible de la signification de ces données dans le contexte de son entreprise.

La plupart des processus qui composent un système d’information agissent sur des données.  Ils sont à peu près les mêmes d’un système à un autre, sauf pour ce qui est des structures de données sur lesquelles ils opèrent et des règles qu’ils mettent en oeuvre en opèrant sur ces structures de données.  Quelles que soient ces structures, ce sont elles qui déterminent la nature et la complexité des processus de gestion et de traitement des données.

Toute conception fonctionnelle ne peut être bonne que si les données à gérer et à traiter ont elles-mêmes été bien conçues.  En d’autres mots, si la conception de la base de données n’a pas été bien pensée ou est défectueuse, les processus correspondants sont condamnés à être eux aussi défectueux ou, au mieux, inefficaces.

Ce sont les données qui relient les processus ensemble, leur permettant de communiquer et de coopérer.  Donc, de toute évidence, les structures de données doivent être la base sur laquelle des processus sont établis.  Tout comme une maison ne peut être plus solide que sa base, les processus de gestion et de traitement de l’information ne peuvent être plus solides que les structures de données sous-jacentes.

Si la structure de votre base de données ne correspond pas à la manière dont certaines personnes comptent accéder à l’information, l’utilisation de votre système se révélera frustrante pour eux et pourra déboucher sur des prises de décisions erronées.

Les données ne peuvent être utiles que si elles sont accessibles et utilisables.

Les données sont la clé pour obtenir des informations et développer des solutions intelligentes dans tous les secteurs.

Dans la plupart des grandes organisations, il est souvent nécessaire de surmonter plusieurs obstacles opérationnels juste pour obtenir un accès quelconque aux données dont on a besoin pour faire son travail.

De nombreux professionnels formés à l’utilisation des données passent le plus clair de leur temps simplement à chercher ces données.

En utilisant une vue orientée objet d’un système d’information, les données devraient être au centre du système entier et les processus devraient envelopper complètement ces données.  Les structures de données doivent être conçues et établies avant les processus.

Si la base de données est bien conçue et placée bien au centre du système d’information, ce dernier a beaucoup plus de chances de fonctionner correctement et d’être facilement modifiable.  L’interface utilisateur et l’interface technologique d’un tel système pourraient être réutilisées dans d’autres systèmes d’information en les enveloppant autour de données différentes.

Un corollaire à la théorie ci-dessus stipule que si vous concevez et développez toutes les composantes d’un nouveau système d’information à partir de zéro, vous réinventez la roue du traitement de l’information ou, tout au moins, des parties de cette roue.

L’approche de développement de systèmes d’information qui procède application par application, ne crée pas seulement des silos d’information, elle crée aussi des redondances et des incohérences dans les données d’entreprise ainsi que dans les règles afférentes.  Il en résulte des systèmes d’information qui sont trop complexes et insuffisamment utiles, en ce qui concerne les solutions qu’ils proposent.

En fin de compte, la valeur réelle d’un système d’information se trouve dans les informations qu’il peut générer à partir des données qu’il gère.  Pour augmenter cette valeur, il faut donc, avant toute autre chose, travailler sur les données.