Faut-il livrer toutes les données d'un coup ?

Non. On commence par un périmètre représentatif pour valider le modèle cible, puis on étend le traitement une fois les règles stabilisées.

Qui décide du modèle cible ?

Vos référents métier. Notre rôle est d'instruire les arbitrages avec les données réelles, de proposer un modèle et de le rendre applicable.

Elle est conservée via un mapping documenté, ce qui permet de retrouver l'historique et de rejouer le traitement.

Qualité et structuration des données

Nettoyage, segmentation, rationalisation des attributs et construction du modèle cible, avec les référents métier.

Situation

Les mêmes objets existent plusieurs fois, sous des libellés différents selon les sources et les équipes.

L'information utile est répartie entre champs libres, commentaires et fichiers annexes.

Les nomenclatures se sont empilées : trop de catégories, aux frontières floues, impossibles à comparer.

Prestations

Nettoyage
Normalisation des libellés, des unités et des identifiants, détection et traitement des doublons.
Segmentation
Regroupement des objets selon des critères utiles au métier, pas seulement selon l'historique des outils.
Rationalisation des attributs
Réduction des attributs redondants, définition des valeurs autorisées et des attributs obligatoires.
Construction du modèle cible
Définition du référentiel visé avec les référents métier, puis reclassement de l'existant et mapping.

Avant / après

Avant

Après

Livrables

Cas concrets

Réalisations menées par notre équipe, documentées sur leur périmètre.

Sanofi

Contexte: Un parc d'équipements industriels décrit site par site, avec des nomenclatures héritées différentes selon les pays et les usages.
Intervention: Analyse des nomenclatures existantes, définition du modèle cible avec les référents métier, développement des traitements de classification, contrôles qualité et livraison du référentiel.
Résultat documenté: 53 024 équipements classés dans un modèle commun

Socoda

Contexte: Deux systèmes de gestion de l'information produit décrivant des périmètres partiellement communs, avec des identifiants et des nomenclatures différents.
Intervention: Analyse des deux modèles, définition des règles de rapprochement, développement des traitements de réconciliation, contrôles et livraison du mapping.
Résultat documenté: Plus de 200 000 références réconciliées entre deux PIM

Contact

Décrivez votre situation : périmètre, données disponibles, résultat attendu. Nous vous répondons avec une première lecture du sujet.