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Valorisation de métadonnées bancaires
Une banque mondiale relève le défi posé par ses métadonnées.

Les métadonnées ne sont pas populaires auprès des responsables informatiques. Depuis plus de 20 ans, le monde académique en vante les bénéfices potentiels. Mais, concrètement, les résultats des projets menés en la matière ont été décevants. Toutefois, les fonctions de gestion de métadonnées implémentées avec Ab Initio® dans une banque mondiale ont clairement démontré l'évolution de la situation.

Cette banque avait repris les activités de traitement post-marché de sociétés de gestion d'actifs. D'un point de vue financier, cette opération avait été fructueuse. Mais d'un point de vue informatique, l'entreprise hérita de nombreux systèmes disparates, bien qu'ils soient tous dédiés à des tâches similaires. Ce regroupement devait permettre de réaliser des économies d'échelles. Mais pour cela, une consolidation en un nouveau système de traitement unique était nécessaire. Toutefois, les milliers d'interfaces et de rapports répartis entre les différents systèmes compliquèrent la tâche. Les efforts d'analyse représentaient un travail considérable et onéreux qui affectait les délais et retardait les bénéfices escomptés.

Pratiquement toute la phase d'analyse du projet était liée à la gestion des métadonnées : pour lier les données des systèmes existants au nouveau système, il était fondamental de comprendre leur mode de traitement et de déterminer les étapes de leur transit. Or cette analyse devait avoir lieu alors que les systèmes, existants et nouveaux, étaient en constante évolution.

MAÎTRISE DE LA SITUATION

Les premières tentatives d'analyse furent effectuées à l'aide de feuilles de calcul mais ce processus se montra vite inadapté. En effet, leur nombre grandissant empêchait de vérifier l'exhaustivité et l'exactitude des données. La seule solution viable semblait être un système sophistiqué de gestion de métadonnées.

Les produits Ab Initio n'avaient jamais été utilisés dans cette division de la banque. Mais, après une évaluation approfondie des différentes technologies de métadonnées, l'EME® (Enterprise Meta>Environment®) Ab Initio fut choisi pour fournir la structure de base de l'analyse.

La banque procéda à la collecte des métadonnées sur toutes ses applications héritées. Ces métadonnées servirent ensuite à créer l'architecture de la nouvelle application, les nouveaux rapports, les nouvelles interfaces et un dictionnaire de données. Les tâches suivantes furent rendues possibles aux analystes :

  • Identification du lignage des données par représentation graphique afin de comprendre les interfaces et les rapports des systèmes hérités
  • Identification des conditions de données requises
  • Mapping de ces conditions à un dictionnaire de données standard
  • Validation de conception dans l'EME grâce à son mode de représentation graphique, vérification d'exhaustivité et d'exactitude via le système de reporting associé
  • Génération automatique des documents clés, à savoir des rapports et des spécifications d'interface

La plupart des métadonnées nécessaires à ce processus furent collectées automatiquement de technologies tierces, notamment des bases de données, des outils de modélisation, des environnements de reporting et des produits ETL. En outre, l'analyse de plus de 1000 procédures stockées SQL permit d'extraire automatiquement des règles et des mappings de transformation de données intégrés afin d'enrichir les métadonnées.

UN DÉPLOIEMENT RÉUSSI

Le système fut opérationnel en quelques mois. La banque constata une nette amélioration de sa productivité. Pour les analystes, la compréhension des fonctionnalités existantes était enfin plus rapide, tout comme la création des nouvelles spécifications. Celles-ci étaient désormais générées automatiquement et leur rédaction put être entièrement éliminée du cycle de développement. Les nouvelles spécifications étaient cohérentes, complètes et de meilleure qualité.

Selon les estimations de cette banque, les efforts nécessaires pour définir une interface et des rapports ont été réduits de 80 %. Les dépenses mensuelles ayant diminué de centaines de milliers de dollars, la solution de métadonnées fut rentabilisée en 3 mois. Le « chemin critique » du programme fut réduit de 6 mois. La banque bénéficie désormais d'une meilleure visibilité, d'un contrôle accru du programme et d'une véritable souplesse. L'équipe peut évaluer les nombreux projets de modification et les démarrer sans encourir de délais.

Le potentiel des métadonnées est indéniable. Mais il requiert une vision éclairée et un véritable savoir-faire technologique.

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