Objetifs:
Le mot architecture (Architecture en anglais) fait référence à l’art et à la science de la construction et, plus généralement, à une disposition organisée d’éléments visant à optimiser la fonction, la performance, la faisabilité, le coût et l’esthétique d’une structure globale ou d’un système.
Architecture de données (Data Architecture) et Architecture d’entreprise (Enterprise Architecture) abordent la complexité sous deux angles:
- Orienté vers la qualité (Quality-oriented): se concentre sur l’amélioration de l’exécution au sein des cycles de développement de l’entreprise et des technologies de l’information. Si elle n’est pas gérée, l’architecture se détériore ; les systèmes deviennent progressivement plus complexes et plus rigides, ce qui crée des risques pour l’organisation. La production incontrôlée de données, les copies de données et les relations « spaghetti » des interfaces rendent les organisations moins efficaces et réduisent la fiabilité des données.
- Orienté vers l’innovation (Innovation-oriented): se concentrer sur la transformation de l’entreprise et des technologies de l’information pour répondre aux nouvelles attentes et opportunités. Promouvoir l’innovation par des technologies de rupture et l’utilisation des données est devenu un rôle de l’Architecte d’Entreprise moderne.
Ces deux facteurs nécessitent des approches distinctes. L’approche orienté vers la qualité s’aligne sur le travail traditionnel d’Architecture des Données, dans lequel les améliorations de la qualité architecturale sont réalisées de manière incrémentielle.
Activitées menées par notre Équipe:
Établir la pratique de Architecture des données
L’Architecture de données doit faire partie intégrante de l’architecture de l’enterprise. S’il n’existe pas de fonction d’achitecture d’enterprise, une équipe d’Architecture des Données peut être mise en place. Il convient de choisir un cadre adapté au type d’entreprise. Les vues et la taxonomie du cadre doivent être utiles pour communiquer avec les différentes parties intéressées
En général, une pratique d’Architecture de Données d’Entreprise comprend les flux de travail suivants, exécutés en série ou en parallèle:
- Stratégie
- Acceptation et culture
- L’organisation
- Méthodes de travail
- Résultats
L’Architecture de Données d’Entreprise influence également les limites du cadre des projets et des sorties d’un système:
- Définition des exigences en matière de données du projet
- Révision des études des données du projet
- Détermination de l’impact de la Lignée des Données (Data Lineage)
- Vérification de la réplication des données
- Application des normes d’Architecture des Données
- Diriger la technologie des données y les décisions de renouvellement
Évaluer les spécifications d’Architecture des Données existantes
Chaque organisation dispose d’une certaine forme de documentation sur ses systèmes existantes. Il convient d’identifier ces documents et d’en évaluer l’exactitude, l’exhaustivité et le niveau du détail. Si nécessaire, ils doivent être mis à jour pour refléter l’état actuel.
Développer une roadmap
Si l’on devait créer une enterprise de zéro (sans dépendre des processus existants), une architecture optimale serait celle qui repose uniquement sur les données nécessarires au fonctionnement de l’enterprise, les priorités seraient fixées en fonction de la stratégie de l’enterprise et les décisions pourraient être prises sans les contraintes du passé. Très peu d’organisations sont dans cet état. Une roadmap permet de gérer ces dépendances et de prendre des décisions tournées vers l’avenir. Elle aide une organisation à identifier les trade-offs et à formuler un plan pragmatique en fonction des besoins et des opportunités de l’enterprise et des exigences externes et des ressources disponibles.
Gérer les exigences de l’enterprise dans le cadre des projets
L’architecture ne doit pas être bloquée par des contraintes au moment où elle est développée. Les modèles de données et autres spécifications qui décrivent l’Architecture des Données d’une organisation doivent être suffisamment flexibles pour répondre aux exigences futures. Un modèle de données au niveau de l’architecture doit avoir une vue globale de l’organisation et des définitions claires qui peuvent être comprises par l’ensamble de l’organisation.