Maîtriser les données est l'une des clés de la réussite des entreprises. C'est pourquoi l'EIM (Enterprise Information Management) est devenu un challenge dans nos systèmes d'information. Pour cela, il faut des outils et des processus. Pour les outils, SQL Server nous met à disposition SSIS, DQS et MDS qui, ensemble, permettent une bonne gestion des données de l'entreprise. Pour les processus, il faut maintenant adopter une réelle gouvernance pour piloter les usages et garantir la qualité des données. Data Explorer, actuellement en version Preview offre aux utilisateurs le moyen de créer leurs propres mashup de données. Nettoyage, transformation, enrichissement, cet outil permet de préparer facilement ses données avant de les utiliser dans les outils de BI personnelle comme PowerPivot et Power View. Data Explorer est un ETL en mode Self-Service, la brique qui manquait dans la plate-forme SQL Server.
2. Jean-Pierre Riehl
Membre du Board
http://blog.djeepy1.net
@djeepy1
MVP SQL Server
MCSA : SQL Server 2012
MCITP : Business Intelligence Developer 2008
MCITP : Database Administrator 2008
MCPD : Enterprise Application
Microsoft Certified Trainer
Pure-Player Microsoft
• Practice Collaboration
• Practice SQL/BI
• Practice Infrastructure
• Practice Développement
http://www.azeo.com
6. La réalité du terrain
Trouver Accéder Partager
Enrichir
Sécuriser
Qualifier
Conformer Offline
Archiver
Nettoyer Performances
Dédoublonner
7. Pas de compromis
BI d‟entreprise BI d„équipe BI personnelle
• Industrialisée • Partagée • Centrée sur un document
• Contexte d‟entreprise • Données restreintes • Créée par un utilisateur
• Données DataWarehouse • Utilisation avancée • Réactivité
8. Du bon usage…
Contrôle
Contrôlé EDW
• Données gérées
• Reporting “Statique”
Dashboard &
• Contenu Push
Scorecards
Durée de vie courte Collaboration
• Partage d’équipe
• Reporting adhoc
Sites projet
A la main de l’utilisateur
• Pas de contrôle
• Personnel / Privé Dossiers personnels
My Sites
Devices
9. Une plate-forme pour gérer ?
Excel
SQL Server
SQL Server Data Quality SQL Server
SGBD Services Master Data PowerPivot
Services Power View
Qualité
Master Data Management
SQL Server
Analysis Services
Tableaux de bord
Modèles SharePoint
SQL Server
SQL Server SQL Server
StreamInsight
CEP Integration Services Data
ETL Warehouse SQL Server
Reporting Services
10. « D’ici 2015, les sociétés qui construiront
des systèmes de gestion de
l’information surpasseront de 20% leurs
concurrents »
Gartner
17. Magasin de données
Créer un point d‟accès central aux
données
Enterprise Data Warehouse
Utiliser des patterns existantes
• Logistique
• Bibliothèque
24. Un Système de Gestion de l’Information
Addin PowerPivot Autres
Addin MDS sources
Site Collection Site Col
Discovery
Power Excel
Pivot Services …
DWH Workflows
Modèles SSRS Ferme
SharePoint
29. Synthèse
Une démarche agile
– on libère la créativité des utilisateurs
– on leur fournit des guides
– on surveille ce qu'ils font
– on optimise les chemins des données
30. Bonnes pratiques
Mettez à disposition les outils, formez, accompagnez
les utilisateurs
Mettez des guides, définissez des process
– Faites les respecter
– Faites les vivre
31. Bonnes pratiques
Importance du process de décision
– Engagement de toutes les parties
– Arbitrage de process
Souvent porté par la Direction Générale
Rôle de Data Steward
33. Bonnes pratiques
Optimisez les process en permanence
Surveillez les usages
– Sources de données
– Utilisation des process
Monitoring, Audit & Scripting
34. Donnez votre avis !
Depuis votre smartphone, sur :
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Merci de nous aider à améliorer les TechDays
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35. Développeurs Pros de l‟IT
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Editor's Notes
Intro Office / B2B / LOB / entreprise
85% de nouveaux typesx10 tous les 5 ansTous les éditeurs nous disent qu’ils savent gérer cela (PDW, Hadoop, etc.)
Bad Data = Bad Business // L’inverse est vraiLa donnée est un actif de l'entreprise.Mais un actif mal exploité. A qui appartient la donnée ? Plus la société est grande, plus la donnée est éclatée
What’s the problem ?Trouver : où se trouve l’informationAccéder : ai-je accès à cette informationEnrichir, Qualifier: la valeur ajoutée que je mets dans ces donnéesNettoyer, conformer : rendre fiable ces donnéesSécuriser : empêcher que des personnes non accréditées accèdent à aux donnéesPartager :
Mêmes problématiques à tous les étagesPas de compromis : tout centraliser ou tout libérer
Ca, c’est la plate-forme qui existe.On peut citer également Data Explorer et Azure Data Market, OData
Comment fait-on ?Il faut conjuguer tous ces aspects.
Le premier pas vers une bonne gouvernance, c’est de conjuguer les efforts,c’est de travailler en équipe, de collaborerVoyons quelques approches.
L'approche DataWarehouse semble y répondre mais elle est utilisée depuis des années et ne semble pas tout résoudre.Pourquoi ?Patterns : système de référencement; la bibliothécaire; les achats, l’inventaire, etc.
acquisition : importation/création qualification : nettoyage, enrichissementvalidation : consolidation : mise à dispositionAnalysearchivage / purge /décommisionnementtracabilité/Sécurité
Exemples de workflow de gouvernance des données:-création de rapport, dérivation de rapports et Datasets partagés-réutilisation de modèle powerpivot-création de modèle PowerPivot --> il faut un chef d'orchestre et des métriques
La transformation des données a posterioriPour les dev on a l'ETLMais pour notre Information Worker ?
-tsv-append-union-source web-exploitation avec PowerPivot & PowerView
1. La nature a horreur du vide, si vous ne mettez pas la solution dans les mains de l’utilisateur, il en inventera une2. La confiance n'exclut pas une certaine forme de contrôle