Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ?

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2 Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ?
SOMMAIRE Qui est REVER ? Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ? Quelles sont les plus-values de REVER ? L’offre de REVER

3 PARTENAIRE TECHNOLOGIQUE
QUI EST REVER ? industrialise et commercialise plus de 60 H/A de R&D de l’Université de Namur en collaboration permanente avec les acteurs du marché relations étroites et continues avec les laboratoires universitaires investisseurs privés et publics stratégie de développement international dans un marché de niche Belgique – Luxembourg : REVER Pays-bas : FOUR OAKS France : REVER Scandinavie : TIETOENATOR U.S.A. : Bull US Allemagne: Siemens active auprès des grandes organisations & intégrateurs en tant que PARTENAIRE TECHNOLOGIQUE

4 REFERENCES Ville de Charleroi

5 POSITIONNEMENT DE REVER SELON LE « BLOOR RESEARCH INSTITUTE « (UK)

6 Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ?
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7 COÛT D’UN PATRIMOINE INFORMATIONNEL
coût de construction investissements initiaux coûts récurrents aspects IT conception, développement, tests, mises en production, formation des intervenants maintenance applicative aspects données encodage/ migration formation des utilisateurs consommations ressources techniques acquisition des données, encodage formation des nouveaux utilisateurs TOTAL Σ (investissement initiaux) + N * Σ (coûts récurrents) ( N = nombre d’années depuis la mise en production de l’application

8 EXEMPLE DE CALCUL DE COÛT
Hypothèses : BD 200 types de records, 50 attributs/type de record 200 programmes « transactionnels » (500 loc), 100 programmes « batch » (3000 loc) (total loc ), 150 utilisateurs, 5 ans d’existence lignes dans la BD  5 milliards de données application 10 H/A dvpt 2 évolutions annuelles portant chacune sur 10% du patrimoine (20 rec, 30 prg) coût poste de travail informaticien (1) : € annuel (50 €/h = 400 €/j) coût poste de travail utilisateur (1) : € annuel (25 €/h = 200 €/j)) coûts horaires ressources informatiques centralisées (2) : 100 € (1) incluant salaire, charges, infrastructure bureau y compris PC et hors infrastructure IT centrale (2) incluant matériel, licences logicielles, réseau, personnel de production, consommables, … soit un budget annuel IT € hors développement et maintenance d’applications

9 EXEMPLE DE CALCUL DE COÛT
coût de construction investissements initiaux coûts récurrents aspects IT 10 h/a * € = € maintenance : 2h/a * € = € aspects données € consommation ressources techniques : 3h/j * 240j * 100 €/h = € mises à jour BD: 150 util. * 240j * 1h/j * 25 €/h = € total € + 5 * ( ) = € après seulement 5 ans les aspects données représentent plus de 80% du coût de construction

10 VALEUR D’UN PATRIMOINE INFORMATIONNEL
valeur # coût valeur de reconstruction valeur d’usage valeur de rançon …. valeur d’usage = coût de construction + … qualité des données réponse aux besoins des utilisateurs capacité du système à évoluer pour répondre aux nouveaux besoins utilisateurs capacité à générer des sous-produits

11 APPORT DES SOLUTIONS DE REVER
réduction du coût de construction investissements initiaux coûts récurrents aspects IT +++ aspects données n.a. accroissement de la valeur d’usage amélioration de la qualité des données : amélioration de la qualité du S.I. : amélioration de la capacité du S.I à évoluer pour répondre aux nouveaux besoins : +++ amélioration de la capacité de l’application à générer des sous-produits

12 Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ?
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13 L’INGÉNIERIE DES DONNÉES DIRIGÉES PAR LES MODÈLES (IDDM)

14 L’OUTIL DE MODÉLISATION DE BASE : DB-MAIN
DB-MAIN est un outil de modélisation pour : l’ingénierie, la rétro-ingénierie, la ré-ingéniere, des bases de données

15 concernent les « traitements » (ex: calcul d’intérêts)
DB-MAIN M O D E L S transformations logique physique sémantique Les modèles de données contiennent: la description des entités (structures des données) la description des relations et de leur rôle idéalement toutes les « règles données » Règles Métiers règles « traitements » concernent les « traitements » (ex: calcul d’intérêts) le non-respect d’une règle « traitement » a pour conséquence des « erreurs » dans le S.I. qui peuvent être réparées par simple correction du programme règles « données » concernent les « objets persistants » (ex: liens « client » - « commande ») le non-respect d’une règle « données » a pour conséquence la création d’incohérence dans le S.I. qui ne peuvent être réparées que par des interventions spécifiques +

16 qualité des bases de données
LES SOLUTIONS DE REVER référentiel DB-MAIN patrimoine « données » « programmes » patrimoines modèles plateforme DB-MAIN outil de modélisation cartographie modélisation architecture d’accès aux données migrations des données et des bases de données qualité des bases de données extraction logique jeux de test

17 CARTOGRAPHIE & MODÉLISATION
1) analyser analyses de tous les éléments techniques : DDl, code « source » des programmes, code « sources » des JCL, données 2) assembler établissement des liens entre éléments techniques, modélisation des objets techniques 3) exploiter utilisation du dictionnaire des patrimoines programmes et données pour produire: la documentation, les analyses d’impact, …. patrimoine « données » « programmes » modèles réduction drastique des risques, des délais et des coûts analyses automatiques et exhaustives accepte tous types d’objets techniques permet de maîtriser vos patrimoines “programmes” et “données” solution “ouverte” adaptable aux spécificités

18 CARTOGRAPHIE & MODÉLISATION
functionalities product basic tool DB-MAIN pro cartography & modelisation application architecture language parser JCL parser (script) DDL parser model reconstruction & model validation data dependencies discovery data dependencies validation ETL extractor generator data SQL request generator

19 MIGRATION DES DONNÉES & DES BASES DE DONNÉES
1) comprendre cartographie & modélisation de l’application « source » 2) construire l’architecture de la base « cible », migrer les données depuis la base « source » 3) adapter générer les « accesseurs », transformer les programmes, transmission du référentiel de DB-MAIN patrimoine « données » « programmes » modèles forte réduction des risques, des délais et des coûts de la migration phasage de la migration ne nécessitant pas de “gel” des programmes création d’une base de données “cible” native permetant des évolutions ultérieures pérennisation des investissements

20 MIGRATION DES DONNÉES & DES BASES DE DONNÉES
functionalities product data base re-engineering database design & generation modeling tool (DB-MAIN pro) DDL generator data migration ETL extractor generator (same as previous) ETL loader generator (same as previous) data migration validation data physical & functional counters generator (source) data physical & functional counters generator (target) counters comparator data XML extractor generator (source) data XML extractor generator (target) data XML comparator Generation data XML comparator programs source code re-engineering data access module access generator wrapper generator programs tests help weight watcher programs

21 ARCHITECTURE D’ACCÈS AUX DONNÉES
1) définir définition de l’architecture générale (module d’accès, module « métier », interface programme,…), identification des codes « re-utilisables » 2) décrire construire le « modèle d’accès », (modèle « métier », règles de gestion, récupération des codes,...) 3) générer génération automatique des modules d’accès, des programmes de test et de la documentation patrimoine « données » « programmes » modèles permet aux programmeurs d’accéder aux données sans connaître les structures de la BD création de “services de données” (architecture SOA,…)

22 ARCHITECTURE D’ACCÈS AUX DONNÉES
functionalities product basic tool DB-MAIN pro application architecture logical access module generator (LAM) programs to test LAM documentation generator for LAM

23 QUALITÉ DES DONNÉES & DES S.I.
1) mesurer évaluation des valeurs des données par rapport aux règles définies dans le modèle 2) corriger correction des données, comparaison des contenus des doublons 3) prévenir amélioration de la définition des concepts, correction des programmes, gestion des exceptions patrimoine « données » « programmes » modèles processus automatisé fonctionne sur tous type de SGBD cohérence du contenu de la BD avec le modèle des données validé par le “métier”

24 QUALITÉ DES DONNÉES & DES S.I.
functionalities product data evaluation & correction data evaluation relational database generator data quality dashboard data correction help data XML extractor generator data XML comparator

25 EXTRACTION DE DONNÉES & JEUX DE TEST
1) sélectionner utilisation du modèle pour définir les critères fonctionnels de sélection  2) extraire parcours de la base défini par le modèle, anonymisation des données, génération de données 3) utiliser chargement de la base cible, comparaison des contenus « source » et « cible » patrimoine « données » « programmes » modèles forte réduction de la volumétrie des données pour les tests anonymisation des données génération de données pour les tests des nouvelles applications extraction des données selon une logique “métier” comparaison automatique des données avant et après test

26 EXTRACTION DE DONNÉES & JEUX DE TEST
functionalities product extractors entities selector language parser data selector extractor definition data extractor data XML extractor generator data XML loader generator anonymisation anonymisor comparator data XML comparator generator data XML comparator

27 Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ?
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28 LES PLUS VALUES DE REVER

29 LES PLUS VALUES DE REVER
Ingéniérie des Données Dirigée par les Modèles : compréhension et maîtrise de la complexité action et reproductibilité des opérations indépendance vis-à-vis de la technologie amélioration de la communication Pérennisation des investissements : ré-utilisation des modèles générateurs de programmes/scripts + REVER s’inscrit dans une approche : de capitalisation des connaissances d’une connaissance profonde de l’existant pour choisir le chemin optimum d’évolution de garantie de continuité et d’évolutivité des services rendus d’amélioration permanente

30 LES PLUS VALUES DE REVER
réduction drastiques des risques techniques  : maîtrise de la complexité ; production des résultats dans des processus itératifs de mise au point ; amélioration de la communication au sein de l’organisation ; réduction des délais et des coûts : indépendance maximale vis-à-vis des plateformes technologiques ; automatisation aboutie des processus de traitement ; méthodes éprouvées et lisibles ; outils innovants et performants ; expertise unique dans le domaine des données.

31 SYNTHESE  plateformes
(1) DB-MAIN, (2) cartographie, (3) migrations, (4) architecture, (5) extraction, (6) qualité fonctions 1 2 3 4 5 6 réduction des coûts conception, développement, tests  migration maintenance applicative optimisation des ressources BD, jeux de données pour les formations accroissement de valaeurs amélioration de la qualité des données amélioration de la qualité du S.I. évolution du S.I. pour répondre aux nouveaux besoins amélioration de la capacité de l’application à générer des sous-produits

32 Le calcul du ROI doit tenir compte :
EXEMPLES Le calcul du ROI doit tenir compte : des coûts directs des coûts indirects des coûts « cachés » Exemples de coût « indirects » facturation inadéquate, contestée erreur d’adressage retard de paiement stock sur ou sous alimenté perte d’image dans la clientèle perte d’image chez les utilisateurs du SI et démotivation etc… Exemples de coût « caché » maintenance des applications charges pour évaluer « avec certitudes » l’impact de modifications dans la base de données  D.O.D. estime la « prise de connaissance de l’existant » à 30% des budgets informatiques 2) la qualité des données BD 200 types de records, 50 attributs/types de records, lignes  données taux de maj données annuel : 5%  250 millions données ; taux d’erreur : 1/ 1000  erreurs; taux de correction : 25 %  corrigées (dépréciation de la valeur d’usage) coût annuel pour l’organisation des corrections : 5€  €

33 cartographie & modélisation
EXEMPLES cartographie & modélisation fonctionnalités outils REVER risques charges/coût délais sans outils architecture des appels automate moyen faible (nbr loc) / (1000 loc/heures) * coût horaires 400 h * 50 € = € fonct du nbre de loc nbr h/j : nbr personnes 25 j architecture des E/S propagation des "données" dans les prog. automate + validation manuelle élevé (nbr loc) / (400 loc/heures) * coût horaires 1000h * 50 € = € 62 j contrôle sur les données 0,2 hj/type rec 40 h/j * 400 € = € 20 j total € € 107 j 15 j

34 Coût et valeur d’un patrimoine informationnel Que propose REVER ?
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35 RÔLE DE REVER DANS LES PROJETS
aspects techniques aspects organisationnels REVER partenaire technologique aspects programmes aspects données relations utilisateurs relations fournisseurs

36 ENVIRONNEMENTS TECHNOLOGIQUES
Langages Cobol C C++ Java PLI Visual basic Natural Ideal Mantis RPG ADS/OLM … SGBD IMS DL1 IDS2 IDMS Supra Data-Com Sybase Oracle DB2 Adabas Postgres Sql server … Autres natstar coolgen genio SAS Datastage Powercenter …

37 MODES DE COMMERCIALISATION DES PLATEFORMES
services outillés  : projets à prix fixe ; réalisé par les experts de REVER ; souscription : mise à disposition du partenaire d’une plateforme + support des experts de REVER; réalisation des projets par les intervenants du partenaire; nécessite au préalable la formation d’intervenants du partenaire : participation « active » des intervenants du partenaire dans les équipes de REVER (2 projets); souscription à durée « permanente » ; souscription à durée « limitée » (projet)

38 SOUSCRIPTIONS DE PLATEFORME
type de plateforme plateforme partenaire client final transfert de résultats coût annuel usage unique cartographie & modélisation souscription « mono projet » ou « multi projets », mono ou multi postes + usinage coût dépendant du nombre de lignes référentiel programmes + modèles DB-MAIN / DB-MAIN PRO + souscription annuelle analyseur + expertise migration coût dépendant du nombre d’entités + générateur d’accesseurs + code « source » à titre « temporaire » usage régulier architecture d’accès aux données coût dépendant du nombre d’entité néant souscription annuelle qualité des données extraction logique métier & jeux de test