Orkestra est la 1ère Data Platform orientée métiers.
Orkestra facilite et accélère la production et la diffusion des données par les métiers.
Les données métiers sont générées sous forme de Data Products intégrant toutes les informations de connaissance.
Les Data Products circulent au sein et entre des domaines métiers, sous le contrôle d’une gouvernance attachée au cas d’usages.
notre promesse
Les métiers sont responsables et autonomes dans la conception, la production et le partage des données.
Les métiers contribuent directement à la création et la diffusion de la connaissance des données.
La donnée est valorisée au travers de cas d’usage concrets.
Une gouvernance pragmatique et opérationnelle qui s’étend en accompagnant les cas d’usages.
Qui mesure la qualité des données avec la vue métiers.
Une Data Plateforme qui s’intègre dans un SI data existant et qui accompagne la progression des usages.
La donnée, quelle que soit sa source, rentre, circule et s’expose très rapidement.
L’IT est partenaire des métiers pour leur permettre d’opérer les données (framework + offre de services).
La Data Platform Orkestra adopte une logique de framework data pour répondre à la capacité d’intégrer des nouvelles sources de données, et de se déployer dans n’importe quel contexte SI data existant.
L’étiquette est insérée au sein du jeu de données et le rend « unique », immuable et identifiable.
L’étiquette est la clé pour favoriser le contrôle, la qualité et le partage des jeux de données.
Chaque flux de fichiers génère automatiquement une « étiquette descriptive ».
Cette étiquette de métadonnées, sorte de « code barre » permet :
Rationaliser les SI de gestion, améliorer les traitements métiers et déployer une gouvernance de données.
▶︎ Mise en production d’un ensemble d’applications data répondant à des besoins métiers
▶︎ Business capabilities opérées par Orkestra, de façon générique
▶︎ Gains qualitatifs et quantitatifs (productivité, automatisation de tâche à faible valeur métier, facilité d’interprétation des données, diminution des risques, réduction de la non-qualité) apportés par Orkestra à ces business capabilities
▶︎ Interprétabilité des données. La plate-forme data propose les quatre supports utiles à l’interprétation de données :
Le module Data Manager permet d’intégrer l’ensemble des règles métiers et process de production des données dans Orkestra.
Paramétrage des catalogues d’attributs global : Process, traitement, périmètre, typologie ( type et format des données).
Construction de la structure d’étiquette.
Définition des règles de gestion : Attribution des Cycles, choix des attributs supplémentaires (fait partie d’un groupement d’étiquette, doit avoir une période de validité, doit avoir une période de diffusion …)
Le module Data Fabrik permet de lancer et de valider les productions de jeux de données.
L’utilisateur (« métier ») a la possibilité de paramétrer, de planifier sa production selon le rythme de l’activité et de déterminer les équipes en charge de valider et de diffuser les résultats.
La validation est simplifiée grâce à l’accessibilité des recueils de la qualité des données facilitant l’approbation et/ ou la certification.
La production intègre un étiquetage des data en sortie, un facilitateur de communication entre les différents intervenants tout au long du processus de production.
Chaque flux de fichiers génère une « étiquette descriptive ». Cette étiquette de métadonnées, sorte de « code barre » permet :
Les jeux de données ne sont jamais supprimés, permettant ainsi un Data Lineage à 360° de la donnée
Les étiquettes sont générées par la plateforme.
Les restitutions peuvent être réalisées avec la ou les dernières étiquettes de données, ou des étiquettes précises. (Applications budgétaires, reconstitutions d’historiques,….)
Le portail Datashop est le meilleur endroit pour accéder aux jeux de données métiers et les partager.
Son interface intuitive permet une recherche rapide des jeux de données et un téléchargement simplifié.
Le module MSO monitore les traitements lancés afin d’en évaluer la complétude et la conformité.
Tout comprendre
Le marché des données est pleinement confronté aux problèmes de qualité et d’exploitation liés au système généralisé de la centralisation des données. Un nouveau paradigme s’impose, celui de la circulation des données.
Le paradigme de data mesh (référence Data mesh 2020) émerge pour répondre à une meilleure circulation et exploitation des données.
Les données voyagent, elles circulent au sein de l’organisation, elles sont utilisées pour différents Uses Cases, elles ont plusieurs vies, et lieux de vie.
Les métiers au sein de leurs domaines sont responsables de leurs données pour leur compte et pour le compte des autres domaines.
Le paradigme de maillage de données permet de suivre le changement d’échelle des données (volumes, circulations, silos, couvertures) tout en tenant compte de l’existant constitué au fil du temps.
Le monitoring des données est une étape essentielle de la gouvernance des données. Il s’agit de surveiller en continu la qualité des données et de garantir qu’elles sont utilisées conformément aux politiques et procédures de l’organisation. Le monitoring des données peut se faire de différentes manières, telles que : Surveillance de la qualité des données…
La gouvernance des données métiers est une approche complémentaire et plus opérationnelle que la gouvernance des données d’entreprise et est le point de départ vers une organisation des données orientée Domaines et Data Mesh. Cette gouvernance des données métiers bien que complexe à opérer est pourtant essentielle pour accompagner le bon usage des données au…
Pyramide DICS , Gouvernance de données, Traçabilité, Etiquettes et Actions, ou comment accéder à la Sagesse ? “La véritable force commence par la sagesse.” La pyramide DICS (pour Données, Information, Connaissances et Sagesse ; de l’anglais DIKW pour Data, Information, Knowledge et Wisdom) représente l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée. Plus qu’une méthode…
Au cœur du pilotage et de la gestion de l’activité des entreprises, les directions financières doivent répondre à de nombreux enjeux : Au quotidien, elles doivent faire face aux défis suivants : La maîtrise des données de l’entreprise, au sein de son Système d’Information (SI) Financier, est cruciale pour répondre à ses défis. Sans une…
Orkestra est une plateforme d’orchestration des données métiers qui offre aux métiers la possibilité d’augmenter la qualité et la traçabilité des données produites et partagées. Au cœur du système Orkestra a développé une technologie d’étiquetage des données. L’étiquetage des données consiste à attribuer des étiquettes (ou des tags) à des données pour faciliter leur recherche,…
La traçabilité des données est devenue un enjeu majeur. En mettant en place des systèmes efficaces de traçabilité des données, les organisations peuvent protéger la vie privée des individus, garantir la sécurité de leurs systèmes, respecter les réglementations en matière de protection des données, prendre leurs responsabilités sociales et optimiser leurs processus. Zoomons sur ces…
Un « data swamp » se produit lorsque les données sont stockées de manière désorganisée et peu structurée, rendant difficile leur utilisation et leur compréhension. Les données deviennent inutilisables, sans aucun valeur, il y a donc une mauvaise gestion des données. Pour éviter d’aboutir à un data swamp, il est important de mettre en place des processus…
Après deux décennies d’effort des entreprises à mieux récolter, analyser et comprendre les données, on ne peut que constater que nombre de métiers n’ont encore qu’un accès limité aux données et que la démocratisation de l’usage est encore un vœux pieu. Pour autant nous le savons, les données sont un élément essentiel à l’amélioration de…
La qualité des données et le contrôle inhérent sont des sujets critiques dans les organisations. Pour chaque activité liée aux données, comme les modélisations / reportings / calculs, les départements concernés ainsi que leurs prestataires définissent au départ le niveau de qualité de données suffisant pour leur production. À titre d’exemple, on pourrait définir d’avoir 5…
Confiance et transparence financière : Définition La confiance est considérée comme le sentiment de quelqu’un qui se fie entièrement à quelqu’un d’autre, ou à quelque chose. La transparence, c’est une parfaite accessibilité de l’information dans les domaines qui regardent l’opinion publique. Ici, la transparence financière peut donc être perçue comme l’accessibilité aux informations financières nécessaires…
Le terme Gouvernance est désigné comme un ensemble de décisions, de règles et de pratiques visant à assurer le fonctionnement optimal d’une organisation, ainsi que les organes structurels chargés de formuler ces décisions, règles et pratiques, de les mettre en œuvre et d’en assurer le contrôle. Ainsi le fonctionnement d’une entreprise ou d’un projet repose…
Selon Le Larousse, la dépendance c’est l’état, la situation de quelqu’un, d’un groupe, d’un objet qui n’a pas son autonomie par rapport à un autre, qui n’est pas libre d’agir à sa guise. Etre dépendant c’est ne plus pouvoir être autonome. Voyons voir ce que ça donne dans le traitement des données. Posons le sujet…
