| Titre : |
Management des données de l'entreprise : master data management et modélisation sémantique |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Pierre (1967-....) Bonnet, Auteur |
| Editeur : |
Paris : Hermes Science Publications |
| Année de publication : |
2009 |
| Autre Editeur : |
Paris : Lavoisier |
| Collection : |
Management et informatique, ISSN 1635-7361 |
| Importance : |
286 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
24 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7462-2391-2 |
| Note générale : |
Bibliogr. p. [283]-284. - Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Gestion -- Informatique
Systèmes d'information -- Gestion
Bases de données -- Gestion
Gestion de l'information
Sémantique |
| Index. décimale : |
65.012.45 Communication interne, information |
| Résumé : |
Dans une économie de plus en plus immatérielle, la maîtrise de la qualité des données est aujourd'hui un enjeu considérable. La nécessité d'une meilleure gouvernance et le renforcement des règles prudentielles internationales (Sarbanes Oxley, Bâle 2, Solvency, IAS-IFRS, etc.) imposent aux entreprises une plus grande transparence et une meilleure traçabilité de l'ensemble de leurs données. Toutes les parties prenantes de l'entreprise sont concernées et se tournent vers l'informatique pour obtenir des réponses. Or, la plupart des systèmes informatiques développés se sont complexifiés à l'excès. Mal adaptés et obsolètes, ces systèmes sont devenus une source de fragilité préjudiciable pour l'entreprise. C'est dans ce contexte que la gestion des données de référence ou Master Data Management (MDM) et la modélisation sémantique interviennent pour réorienter la gestion des données de manière progressive et durable. Cet ouvrage montre comment la direction générale, les directions métier et la DSI doivent prendre en compte les nouveaux enjeux et apports de la gestion des données de référence : quelles fonctions de gouvernance mettre à disposition ? Comment améliorer l'alignement du SI avec les réglementations ? Quel est le retour sur investissement ? Comment valoriser l'actif immatériel SI et ses données ? Quels sont les principes de la modélisation sémantique ? Quelle est l'architecture technique ?(source : 4e de couv.) |
| Note de contenu : |
Au sommaire
1. Introduction au MDM
2. L'approche MDM
3. L'entreprise et ses données
4. Les aspects stratégiques
5. La prise en compte des progiciels
6. Le retour sur investissement
7. Le MDM vu par les métiers
8. Les niveaux de maturité du MDM et le Model-driven MDM
9. Les fonctions de gouvernance
10. Les aspects organisationnels
11. Le MDM vu par la DSI
12. Le cadre de la modélisation sémantique
13. Les procédés de la modélisation sémantique
14. La modélisation logique des données
15. La modélisation de l'organisation
15. Intégration technique du MDM
16. Annexes - Modélisation sémantique de l'Adresse |
Management des données de l'entreprise : master data management et modélisation sémantique [texte imprimé] / Pierre (1967-....) Bonnet, Auteur . - Paris : Hermes Science Publications : Paris : Lavoisier, 2009 . - 286 p. : ill. ; 24 cm. - ( Management et informatique, ISSN 1635-7361) . ISBN : 978-2-7462-2391-2 Bibliogr. p. [283]-284. - Index Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Gestion -- Informatique
Systèmes d'information -- Gestion
Bases de données -- Gestion
Gestion de l'information
Sémantique |
| Index. décimale : |
65.012.45 Communication interne, information |
| Résumé : |
Dans une économie de plus en plus immatérielle, la maîtrise de la qualité des données est aujourd'hui un enjeu considérable. La nécessité d'une meilleure gouvernance et le renforcement des règles prudentielles internationales (Sarbanes Oxley, Bâle 2, Solvency, IAS-IFRS, etc.) imposent aux entreprises une plus grande transparence et une meilleure traçabilité de l'ensemble de leurs données. Toutes les parties prenantes de l'entreprise sont concernées et se tournent vers l'informatique pour obtenir des réponses. Or, la plupart des systèmes informatiques développés se sont complexifiés à l'excès. Mal adaptés et obsolètes, ces systèmes sont devenus une source de fragilité préjudiciable pour l'entreprise. C'est dans ce contexte que la gestion des données de référence ou Master Data Management (MDM) et la modélisation sémantique interviennent pour réorienter la gestion des données de manière progressive et durable. Cet ouvrage montre comment la direction générale, les directions métier et la DSI doivent prendre en compte les nouveaux enjeux et apports de la gestion des données de référence : quelles fonctions de gouvernance mettre à disposition ? Comment améliorer l'alignement du SI avec les réglementations ? Quel est le retour sur investissement ? Comment valoriser l'actif immatériel SI et ses données ? Quels sont les principes de la modélisation sémantique ? Quelle est l'architecture technique ?(source : 4e de couv.) |
| Note de contenu : |
Au sommaire
1. Introduction au MDM
2. L'approche MDM
3. L'entreprise et ses données
4. Les aspects stratégiques
5. La prise en compte des progiciels
6. Le retour sur investissement
7. Le MDM vu par les métiers
8. Les niveaux de maturité du MDM et le Model-driven MDM
9. Les fonctions de gouvernance
10. Les aspects organisationnels
11. Le MDM vu par la DSI
12. Le cadre de la modélisation sémantique
13. Les procédés de la modélisation sémantique
14. La modélisation logique des données
15. La modélisation de l'organisation
15. Intégration technique du MDM
16. Annexes - Modélisation sémantique de l'Adresse |
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Management des données de l'entreprise (2009)
