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Améliorer la qualité des données grâce à Factsheet Insights : présentation complète du service proposé par Westernacher Denmark (anciennement Konfident) pour LeanIX.
Dans le paysage commercial actuel, de plus en plus digital et axé sur les données, la qualité et la fiabilité des données sont devenues primordiales pour les organisations. En particulier pour celles qui utilisent LeanIX pour la gestion de l’architecture d’entreprise (EAM), le maintien de données de haute qualité n’est pas seulement une nécessité, mais un impératif stratégique. Conscient de ce besoin, Westernacher Denmark (anciennement Konfident) a lancé Factsheet Insights, un service spécialisé conçu pour améliorer la qualité et la fiabilité des données tout en réduisant la charge de travail manuelle.
L’importance de la qualité des données dans l’EAM.
LeanIX est une plateforme puissante qui permet aux organisations de modéliser différentes facettes de leur entreprise, allant des objectifs stratégiques aux actifs logiciels et bien plus encore. Cette capacité offre une transparence et favorise la collaboration au sein de l’organisation. Cependant, à mesure que les paysages architecturaux se développent et que davantage de parties concernées contribuent à l’écosystème des données, la complexité liée au maintien de l’adéquation des données augmente de manière exponentielle.
Bien que LeanIX offre des fonctionnalités robustes pour maintenir la qualité des données grâce à des définitions de contenu obligatoires, il est important de reconnaître que le fait de se fier exclusivement à ces fonctionnalités intégrées peut présenter certaines limites. Son approche « out of the box » peut ne pas répondre entièrement aux politiques de gouvernance des données, aux réglementations sectorielles ou aux exigences commerciales spécifiques de différentes organisations. Cette approche standardisée peut parfois poser des difficultés pour s’aligner sur les normes de qualité des données et les besoins de conformité propres à une organisation. Si les définitions de contenu obligatoires intégrées à LeanIX se concentrent sur l’exhaustivité des données au niveau des fiches d’information individuelles, elles peuvent ne pas couvrir de manière exhaustive d’autres aspects essentiels de la qualité des données, tels que l’exactitude, la cohérence et l’actualité. Pour les organisations qui recherchent une approche plus personnalisée et plus complète de la gestion de la qualité des données, compléter les fonctionnalités de LeanIX avec des outils et des services spécialisés tels que Factsheet Insights de Westernacher Denmark peut constituer une solution plus holistique.
Factsheet Insights vise à pallier cette complexité en proposant une extension à LeanIX qui non seulement améliore la qualité et la fiabilité des données, mais minimise également les efforts manuels grâce à l’automatisation.
Définitions de qualité claires et application efficace.
Garantir des données de haute qualité implique deux éléments essentiels :
1. Des définitions claires : les organisations doivent avoir une compréhension claire de ce qui constitue des données de bonne qualité. Cela inclut la définition de conventions pour la modélisation des données, la nomenclature et les normes de qualité.
2. Des mécanismes efficaces pour les appliquer : une fois que des définitions claires sont en place, les organisations ont besoin de mécanismes efficaces pour appliquer le niveau de qualité convenu. Cela implique la mise en place de règles, de workflows et de contrôles automatisés pour maintenir l’intégrité des données.
Approfondissez sur les considérations clés relatives à la qualité des données.
Pour obtenir et conserver des données de haute qualité, il faut prêter attention à plusieurs domaines clés. La modélisation, la dénomination, les rôles et les responsabilités font partie des domaines relevant de la qualité des données.
Ils fonctionnent de concert, ce qui nous permet d’utiliser les données pour la prise de décision, la coopération et l’élaboration de stratégies. Travailler sur des données obsolètes ou erronées diminue la confiance envers les données et conduit les unités organisationnelles à détenir leur propre vérité, par exemple sur les environnements applicatifs.
Modélisation et conventions.
La modélisation est la pierre angulaire de la qualité des données. Nous devons déterminer les décisions que nous voulons prendre et collecter les données correspondantes pour les étayer. La création du modèle de métadonnées nécessite des informations et quelques itérations. Même si nous savons ce que nous voulons collecter, nous devons nous assurer que nous pouvons le collecter et le conserver au fil du temps.
Par exemple, lors de la modélisation de différents scénarios d’intégration, vous pouvez vous poser les questions suivantes :
1. Comment modéliser différents scénarios d’intégration afin d’obtenir les informations dont nous avons besoin ?
2. Quand utiliser des hiérarchies pour différents types de fiches d’information ?
3. Quelle cardinalité entre les entités autorisons-nous ?
4. Certaines données peuvent-elles entraîner une ambiguïté ? Par exemple, lorsqu’une application est active dans son cycle de vie, mais qu’elle n’est pas liée à une partie de l’organisation.
Nomenclature et descriptions.
La cohérence dans la nomenclature et les descriptions est essentielle pour la qualité et la lisibilité des données. Lors de la création de rapports et de diagrammes, les nomenclatures garantissent l’uniformité entre les entités. Cela rend les données plus accessibles, plus faciles à comprendre et plus fiables.
Rôles, responsabilités et échéancier.
Le paysage applicatif est dynamique. Il répond aux besoins de l’organisation, s’adaptant pour mieux répondre aux capacités de l’entreprise ou se réduisant en fonction des efforts de rationalisation. Une gouvernance efficace des données nécessite des rôles clairs et des responsabilités associées. Il faut savoir qui est responsable des entités, quelles données doivent être disponibles à quel moment et combien de temps il est acceptable qu’elles ne soient pas synchronisées. L’utilisation de labels de qualité des données facilite ce processus. Fact Sheet Insights le renforce en signalant si la qualité des données a été compromise pendant trop longtemps ou en avertissant les parties concernées avant que le sceau de qualité ne soit rompu, ce qui permet de prendre des mesures proactives.
Application et collaboration : les piliers de la qualité des données.
Factsheet Insights propose des mécanismes d’application complets pour aider à prendre en compte la qualité des données. Son objectif est de fournir des informations pertinentes là où elles sont nécessaires.
- Fonctionnalité dans l’outil EAM : les informations issues du portefeuille d’applications sont pertinentes par rapport aux données du portefeuille. À cette fin, Factsheet Insights expose toutes les informations directement dans LeanIX.
- Fonctionnalités de collaboration : l’exposition des informations dans LeanIX nous permet de travailler de concert avec les outils de collaboration intégrés. De cette manière, la qualité des données peut être considérée comme un objectif commun plutôt que comme une préoccupation individuelle.
- Suivi et surveillance : les organisations doivent être en mesure de suivre les effets de leurs efforts en matière de qualité des données. Factsheet Insights offre des fonctionnalités de suivi et de surveillance qui permettent aux organisations de mesurer la qualité des données en termes d’exhaustivité, d’exactitude et de cohérence, dans l’ensemble du portefeuille.
LeanIX est une plateforme puissante qui permet aux organisations de modéliser différents aspects de leur entreprise, allant des objectifs stratégiques aux actifs logiciels. Dans quelle mesure une modification de la convention relative aux données d’application est-elle intégrée au processus de collecte des données ? Grâce à des indicateurs appropriés, Factsheet Insights mettra à jour les progrès réalisés et permettra aux architectes d’entreprise d’apporter leur aide là où cela est nécessaire, plutôt que d’attendre que les utilisateurs viennent les solliciter pour obtenir des conseils.
Tirer parti des capacités de LeanIX pour améliorer la qualité des données.
Comme indiqué précédemment, LeanIX offre en soi de puissantes fonctionnalités pour aider les organisations à maintenir la qualité des données
- Définitions du contenu obligatoire : LeanIX permet aux organisations de définir le contenu obligatoire, tel que les champs, les relations et les descriptions. Associé au concept de « sceau de qualité », cela garantit l’exhaustivité des données au niveau de chaque fiche d’information.
- Filtres à facettes et signets : LeanIX fournit des filtres à facettes qui aident les organisations à identifier les fiches d’information présentant des problèmes de qualité potentiels. La mise en signet de ces recherches permet de surveiller en continu des types spécifiques de problèmes de qualité.
- KPI et dashboards : grâce à ses fonctionnalités autour des KPI et des dashboards, LeanIX permet aux organisations de rendre visibles à tous la taille et l’impact des problèmes de qualité à l’aide de chiffres concrets et de courbes de tendance.
Le service géré de Westernacher Danemark : une révolution pour la qualité des données.
Chez Westernacher Denmark, nous allons au-delà des solutions traditionnelles de qualité des données en proposant un service géré qui analyse en permanence votre inventaire à la recherche de violations de politiques basées sur des règles personnalisées. Notre service étend les capacités de LeanIX en identifiant les problèmes que les fonctionnalités prêtes à l’emploi peuvent manquer. Les résultats sont renvoyés à LeanIX, où ils sont accessibles via les fonctionnalités par défaut, garantissant ainsi une expérience utilisateur transparente.
L’une des caractéristiques remarquables de Factsheet Insights de Westernacher Denmark est son intégration transparente dans la plateforme LeanIX, qui le rend pratiquement invisible pour les organisations qui l’utilisent. Alors que Factsheet Insights améliore les capacités de LeanIX en matière de qualité des données, le travail complexe en arrière-plan reste invisible, préservant ainsi l’interface conviviale et l’expérience utilisateur de LeanIX. Les organisations peuvent continuer à tirer parti des puissants outils de modélisation et de visualisation de LeanIX sans aucune interruption ni complexité supplémentaire. Cette approche intégrée garantit que la valeur ajoutée de Factsheet Insights, telle que les contrôles avancés de la qualité des données et les analyses des violations de politiques, est facilement accessible dans l’environnement LeanIX familier. Cette intégration invisible mais efficace permet aux organisations de maintenir des normes de qualité des données élevées sans avoir besoin de formations approfondies ou de modifications de leurs workflows existants, offrant ainsi une expérience de gestion des données transparente et efficace.
Conclusion et prochaines étapes.
Factsheet Insights de Westernacher Denmark est une solution complète pour les organisations qui utilisent LeanIX, offrant des fonctionnalités avancées pour améliorer la qualité et la fiabilité des données. Que vous vous lanciez dans l’EAM basé sur les données ou que vous cherchiez à améliorer la qualité de vos données existantes, Factsheet Insights vous fournit les outils, les informations et l’assistance dont vous avez besoin pour réussir.
Merci d’avoir pris le temps d’approfondir avec nous vos connaissances sur Factsheet Insights. Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont Westernacher Denmark peut vous aider, n’hésitez pas à nous contacter. Nous avons également mis à votre disposition une vidéo qui vous permettra de voir tout cela en action. Que vous soyez au début de votre parcours EAM axé sur les données ou déjà bien avancé, c’est le moment de vous assurer que la qualité de vos données est adaptée à vos besoins et exploitable.
