Tirez des enseignements de votre propre expérience, et de celle de Disney, en ne laissant rien au hasard et en vous reposant entièrement sur les données.

Dans les parcs d'attractions Disney, rien n'est tenu pour acquis ni laissé au hasard, en particulier en ce qui concerne les files d'attente. La société travaille dur pour créer une expérience fluide pour les 121 millions de visiteurs¹ qui se rendent dans ses parcs chaque année. La réussite de Disney est en grande partie due au fait que l'entreprise adhère pleinement au concept de l'amélioration continue, l'un des principes de base de l'intégration allégée. L'entreprise remet constamment en question toutes ses suppositions, ce qui lui permet d'apprendre et d'évoluer en permanence.

Disney s'appuie sur des années de données collectées en mesurant autant de variables que possible et en institutionnalisant les résultats. Grâce à cette technique, Disney sait prévoir les bouchons. Et c'est la raison pour laquelle il n'y en a presque jamais !

Suivez l'exemple

En tant qu'équipe et qu'entreprise, vous devriez pouvoir appliquer les mêmes principes d'amélioration continue à vos projets d'intégration et demandes de changement. Commencez par le profilage. Identifiez des facteurs et objectifs communs parmi les projets. Comparez-les avec les facteurs d'anciens projets, évaluez la réussite de ces anciens projets et découvrez la quantité de connaissances que vous pouvez appliquer à vos nouveaux projets. Et avant de passer à la suite, remettez en question vos suppositions.

Vous contribuerez considérablement à votre efficacité future si vous êtes attentif à vos processus de profilage et de validation des données. Et votre efficacité sera encore renforcée si vous mettez en place des processus de documentation efficaces. Vous disposerez de données objectives qui guideront vos décisions et estimations lorsque vous examinez des demandes de changement. De plus, vous améliorerez vos processus en permanence.

Gardez les pieds sur terre

Les demandes de changement varient de par leur portée, leur complexité et leurs besoins en ressources. Elles font généralement partie de l'une des quatre catégories suivantes :

1. Demandes d'utilisateurs métiers qui peuvent obtenir ce dont ils ont besoin en configurant un rapport existant, avec l'aide d'un spécialiste.
2. Demandes d'utilisateurs métiers qui nécessitent l'aide d'un administrateur ou d'un super-utilisateur de Business Intelligence (BI) pour configurer des métadonnées afin d'ajouter une certaine mesure ou un certain attribut, par exemple.
3. Demandes d'ajout au modèle de données ou à la logique extraire, transformer, charger (ETL).
4. Demandes d'ajout d'un nouveau pool de données ou d'un nouveau domaine au data warehouse.

Afin de pouvoir évaluer le temps nécessaire pour répondre à la demande, les demandes à traiter en priorité et les facteurs à mesurer, vous devez savoir :

• Ce que les utilisateurs métiers demandent et pourquoi
• Ce que le changement proposé entraînerait et ce qu'il signifierait pour l'entreprise
• Comment se positionne une demande particulière par rapport aux autres dans le cadre des objectifs à long et à court termes de l'entreprise

Avec un profilage et une remise en question constantes et une connaissance des métadonnées, vous pourrez aborder l'automatisation avec beaucoup plus de confiance. Cela accélérera alors le passage de l'entreprise dans son ensemble vers une amélioration continue.

Pour en savoir plus sur l'amélioration continue, lisez le livre blanc « The Next-Generation of Data Integration: Transforming Data Chaos into Breakthrough Results » (L'intégration de données nouvelle génération : transformez les données confuses en résultats extraordinaires).