Ray Wang du groupe Altimeter, “l'initié au logiciel"La semaine dernière, il était question de l'évolution du marché de la gestion des données de référence (Master Data Management, MDM). La semaine dernière, il s'agissait de l'évolution du marché de la gestion des données de référence (MDM) : "L'accent mis sur les résultats incite à rechercher la valeur." Selon le Wikipedia, Le MDM comprend "l'ensemble des processus et des outils qui définissent et gèrent de manière cohérente les entités de données non transactionnelles d'une entreprise". l'organisation (également appelées données de référence)".
La rationalisation des définitions de données dans les grandes organisations est un problème difficile depuis de nombreuses années. Un problème qui prend de l'ampleur avec la multiplication des données. D'où la nécessité de méthodes plus efficaces pour gérer les métadonnées, c'est-à-dire la description et la logique qui sous-tendent les données utilisées. Le MDM est nécessaire pour s'assurer que tout le monde se base sur les mêmes concepts.
Les "données de base" financières de l'administration dans le cadre de la planification des ressources de l'administration (GRP) se trouvent dans le plan comptable (COA). Le plan comptable contient des informations sur l'organisation, les codes budgétaires, les codes comptables, les programmes, les projets, les activités, les objectifs et les statistiques. La GDR dans l'administration publique devient plus difficile avec les informations relatives aux achats (fournisseurs), aux recettes (clients), à la fiscalité (contribuables) et à la fonction publique (employés). L'avènement de la gestion des performances souligne la nécessité de rationaliser les données entre plusieurs systèmes : les gouvernements ont besoin de définitions de données cohérentes pour les rapports et les tableaux de bord.
Je venais de rentrer d'une rencontre au Conférence internationale sur le web sémantique lorsque j'ai lu l'article de Ray sur MDM. Web sémantique est parfois appelé "Web 3.0". (Je n'entrerai pas dans le débat sur le caractère "sémantique" du web sémantique - ou sur la question de savoir s'il s'agit du "web 3.0"). La technologie sémantique est passée du monde universitaire au monde des affaires. Elle peut être utilisée pour classer les données structurées et non structurées. (Il m'est apparu que cette technologie représentait l'avenir du MDM.
Pour compléter mes commentaires sur le blog de Ray :
1. Verticale : La technologie sémantique est idéale pour créer des taxonomies verticales. L'apprentissage automatique s'est avéré plus efficace lorsqu'il était appliqué à des domaines uniques. (Cette situation est en train de changer à mesure que la technologie s'améliore et permet de gérer plusieurs domaines).
2. Structuré et non structuré : conçues pour exploiter les contenus structurés et non structurés. Les technologies sémantiques peuvent extraire des concepts et des identifiants directement à partir de données non structurées. Elles peuvent également mettre en évidence des schémas inattendus à partir de données structurées, car elles ne sont pas limitées à la structure explicite d'une base de données relationnelle.
3. Données dans le nuage : Peut utiliser des données web et des "données liées" provenant de systèmes externes. Les technologies de recherche actuelles indexent les pages web. Les technologies du web sémantique peuvent extraire des données de bases de données. De plus, il n'est pas nécessaire qu'il y ait une seule source de données - c'est l'avantage des "données liées" qui permettent à plusieurs serveurs d'exposer des informations.
4. Styles : La technologie sémantique tend à se concentrer sur les concepts commerciaux plutôt que sur la couche physique (en même temps, elle soutient la rationalisation des données au niveau de la couche physique). (Les utilisateurs ont besoin d'informations présentées sous forme de concepts pour découvrir les faits importants. Sinon, les utilisateurs doivent être des experts en bases de données.
5. La gouvernance : Il pourrait être possible d'exploiter les technologies du web sémantique pour la gouvernance - piéger les utilisations inappropriées des classifications, les faits d'identité qui pourraient modifier les classifications. Et cela peut réduire la charge de travail pour s'assurer que les données sont classées d'une manière particulière.
6. Les réseaux sociaux : La technologie sémantique est utilisée aujourd'hui pour analyser les réactions des clients sur les sites de réseaux sociaux afin d'évaluer les opinions. Les technologies sémantiques peuvent aider à déterminer si un article de blog ou une série de tweets se réfère directement à votre organisation ou non.
7. Tous les types de données : La technologie sémantique s'étend bien à tous les contenus textuels. L'intégration de tous les médias fait également l'objet de travaux. Cette technologie permet de s'affranchir des conteneurs arbitraires pour les données (documents, vidéos, bases de données, etc.).