Avec une distinction claire entre donnée, information et connaissance nous pouvons penser l’entreprise au sein d’un Système Homme-Machine plus vaste (l’écosystème) pour maîtriser :

• La modélisation sémantique des Objets Métier, avec :
  • Glossaire afin de partager la signification des données manipulées
  • Tableau des références croisées afin de montrer les cheminements entre les sous-systèmes & composants applicatifs
• Les Algorithmes Avancés (« Intelligence Artificielle » : « Apprentissage Machine », Traitement Automatique du Langage Naturel, etc.) assistant les acteurs humains qui les comprennent et les contrôlent
• L’architecture fonctionnelle & applicative du SI, dans son écosystème :
  • Cartographie du système en fonctionnement & plan de masse
  • Construction d’une vue fonctionnelle et d’une cible d’implémentation
  • Progicialisation des solutions
  • Architectures logicielles ouvertes et APIsation

Les missions :

• Architecture d'entreprise, schéma directeur et études préalables, modélisation des données et des traitements, spécifications fonctionnelles (Générales & Détaillées)
• Qualité des données et sa gouvernance, basées sur les modèles, lignage des données par rapport aux applications
• Administration des données et des services, en interaction avec les projets d'informatisation
• Rapprochement des systèmes (rapprochement métier, réorganisation, fusion, etc.)
• Accompagnement des projets, notamment dans le cadre de migration vers le Cloud

Les apports de nos interventions :

• Une capitalisation et mise en cohérence des besoins d’informations à satisfaire
• Un modèle d’architecture générale, fonctionnelle & applicative, couvrant l’ensemble du SI
• Une vision sur les données du SI (opérationnelles & décisionnelles, structurées ou non)
• Une ouverture des SI, en mettant l’accent sur les interfaces :
  • Interface Homme-Machine (IHM), vocales notamment
  • Interface Machine-Machine (IMM ou API Programming Interface), dans les 2 sens