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 ?

• Introduction au MDM
• L'approche MDM
  • L'entreprise et ses données
  • Les aspects stratégiques
  • La prise en compte des progiciels
  • Le retour sur investissement
• Le MDM vu par les métiers
  • Les niveaux de maturité du MDM et le Model-driven MDM
  • Les fonctions de gouvernance
  • Les aspects organisationnels
• Le MDM vu par la DSI
  • Le cadre de la modélisation sémantique
  • Les procédés de la modélisation sémantique
  • La modélisation logique des données
  • La modélisation de l'organisation
  • Intégration technique du MDM
  • Annexes - Modélisation sémantique de l'Adresse