Avis d'experte - Diane SCIANDRA et le Data Management dans l'industrie

A V I S D' E X P E R T

Diane SCIANDRA

Chef de projet en ingénierie
documentaire et gestion des connaissances
chez AIRBUS GROUP

IFAG Lyon 1994

QUELS SONT LES ENJEUX DU MASTER DATA MANAGEMENT (MDM) EN MILIEU INDUSTRIEL ?

identifier les composantes du MDM
Il existe trois composantes de données dans l'activité de MDM : les données "produits", les données "clients/ fournisseurs" et les données financières. Dans le monde industriel, le concours de nombreux métiers et spécialités pose des problèmes de gestion et de communication de l'information pour 3 raisons :

Chaque métier dispose de ses outils correspondant à des phases du process général de la frabrication des produits : conception, test, fabrication, mise en production, commercialisation
La façon de décrire les informations et objets à chaque étape du process peut faire appel à des référentiels distincts
Les équipes de production ou celles de la facturation décriront souvent les clients ou les fournisseurs de manière différente.

Agir en amont des ERP
Les ERP (Enterprise Resource Planning) ou PGI en français (Progiciel de gestion intégrée) dont l'un des plus connus est SAP, permettent d'agréger et de lisser, les informations. Mais la quantité, la complexité et l'hétérogénéités des données même consolidées dans un ERP peuvent être difficile à paraméter et à exploiter. C'est pourquoi, il convient d'agir en amont de l'ERP à l'aide d'outils de Master Data Management.
Le rôle du Product data Analyst (PDA) consiste à créer un outil de Product Life Management (PDM) qui concentrera les données techniques, les nomenclatures, etc, liées aux produits et à son cycle de vie. Cette base de données servira à alimenter l'ERP afin de garantir l'unicité des données, leur qualité et leurs règles de mise à jour.

QUELLES SONT LES MISSIONS DU DATA MANAGER DANS L'INDUSTRIE ?

Un métier d'administration
Le data manager, est un administrateur de bases de données. Il définit qui est propriétaire de la donnée, conçoit et implémente des modèles de données répondant aux différents besoins des acteurs de l’entreprise, gère les droits d’accès et les rôles, etc.
L’expérience montre qu'il vaut mieux éclater la requête en plusieurs requêtes métier ce qui permet de sensibiliser les usagers à l'harmonisation cruciale du traitement des données et des vocabulaires. Ainsi, le traitement de la donnée devient un processus en soi, qu’il faut manager en utilisant des indicateurs clés de performance (KPI)

Un métier de gestion de l'Information
Les données doivent nécessairement être contrôlées au moyen de référentiels qu’il faut concevoir, faire vivre et partager. Elles doivent elles-mêmes être décrites (par des métadonnées (données sur les données) selon leur genre, leur nature, leur historique, leur auteur. L’administration des données suppose effectivement une approche réflexive afin de comprendre pourquoi tel ou tel choix a été fait à une époque.
Dans ce contexte, les data guidelines (lignes directrices) assurent la conformité du système avec les règles générales, les standards, l’horizon d’application et la stratégie définie autour du système.

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