Si une revue des processus définit le flux de travail, une revue fonctionnelle définit la manière dont le système le prend en charge, et une revue technique définit les performances de la plateforme, alors la revue des données se concentre sur un aspect tout aussi fondamental :
‍

Les données qui sous-tendent votre système sont-elles précises, structurées et permettent-elles une prise de décision efficace ?
‍

Une revue de données évalue la manière dont les informations sont structurées, maintenues et utilisées au sein de Maximo ou MAS, en identifiant des opportunités d'améliorer la convivialité, les performances et l'alignement avec les meilleures pratiques.  

Pourquoi les revues de données sont essentielles

Les données sont souvent l'un des éléments les plus négligés d'un système d'entreprise, et pourtant, elles constituent un moteur principal de la performance du système et de l'efficacité opérationnelle.
‍

Les défis courants incluent :

• Des hiérarchies d'actifs et d'emplacements mal structurées

• Des données transactionnelles incohérentes ou incomplètes

• Une dépendance excessive aux champs personnalisés au détriment des fonctionnalités standard

• Un manque de gestion du cycle de vie (clôture, archivage, conservation)
  ‍
  ‍
  

Avec le temps, ces problèmes peuvent entraîner :

• Une réduction de la convivialité du système

• Des rapports et une prise de décision médiocres

• Une dégradation des performances

• Une perte de confiance dans le système en tant que « source unique de vérité »
  ‍
  ‍

Une revue des données offre une approche structurée pour identifier et résoudre ces problèmes à la racine.

Ce qu'évalue une revue des données

Une revue des données évalue la manière dont les données sont organisées et utilisées au sein d'une solution Maximo ou MAS, en identifiant les opportunités d'amélioration structurelles et opérationnelles. Elle se concentre généralement sur cinq domaines clés :

Structures et conception des données

• Évaluation de la structuration des données dans le système

• Examen des objets clés tels que :
  
  • Hiérarchies des actifs et des emplacements
  • Maintenance préventive (MP)
  • Gammes d'opérations
    ‍
    ‍

Une structure de données bien conçue est essentielle tant pour la convivialité que pour l'évolutivité.

Utilisation des données standard par rapport aux données personnalisées

• Identification des champs et objets personnalisés

• Évaluation de l'existence de fonctionnalités natives

• Évaluation des doublons ou de la complexité inutile
  ‍
  ‍

Une conception de données trop personnalisée entraîne souvent une charge de maintenance accrue et des risques lors des mises à niveau.

Données transactionnelles et volumes

• Analyse des volumes de données transactionnelles dans le temps

• Examen de la création, de la mise à jour et du traitement des enregistrements

• Compréhension de l'impact de la croissance des données sur les performances du système
  ‍
  ‍

Cela permet de déterminer si les données contribuent aux problèmes de performance.

Gestion du cycle de vie des données

• Examen du cycle de vie des enregistrements (création, mise à jour, clôture, archivage)

• Évaluation de la gestion active des données

• Identification des lacunes en matière de gouvernance ou de conservation
  ‍
  ‍

La croissance incontrôlée des données est une cause fréquente de problèmes de performance et de difficultés de reporting.

Processus de maintenance et de mise à jour des données

• Évaluation de la création et de la maintenance des données (par ex. interface utilisateur, outils de chargement en masse)

• Fréquence et gouvernance des mises à jour

• Identification des incohérences ou des risques liés au traitement des données
  ‍
  ‍

Cela garantit le maintien de la qualité des données dans la durée, et pas seulement à un instant T.

Comment la revue est réalisée

Une revue des données peut être menée par des architectes de solutions, des consultants ou des développeurs, selon la portée du projet et les besoins du client.  
‍

L'approche comprend généralement :

• L'analyse des structures et des relations des données système

• L'examen des modèles et des volumes transactionnels

• L'évaluation des pratiques de gouvernance et de maintenance des données
  ‍
  ‍

L'objectif n'est pas simplement d'analyser les données, mais de relier la conception des données à la performance et à l'utilisabilité du système en conditions réelles.

Ce que révèle la revue

Une revue des données met souvent en lumière des problèmes accumulés au fil du temps, tels que :

• Des hiérarchies d'actifs qui ne reflètent pas les structures réelles

• Une utilisation excessive de champs personnalisés au détriment des attributs standards

• Des volumes de données qui nuisent aux performances du système

• Des enregistrements qui ne sont jamais clôturés ni archivés

• Une saisie de données incohérente rendant les rapports peu fiables
  ‍
  ‍

Cela souligne également un point essentiel : Même le système le mieux configuré ne peut fonctionner efficacement avec des données de mauvaise qualité.

Résultats et livrables types

L'examen des données est conçu pour apporter des améliorations concrètes et exploitables, souvent génératrices de valeur immédiate.
‍

Les principaux livrables incluent :

• Documentation des conclusions et observations sur la conception et l'utilisation actuelles des données

• Identification des problèmes structurels et des inefficacités

• Recommandations pour améliorer la qualité et l'utilisabilité des données à partir des supports fournis, incluant également :

• Opportunités d'alignement avec le cœur de Maximo et les meilleures pratiques  

• Identification de gains rapides pour améliorer l'utilisabilité du système

• Recommandations pour créer un modèle de données plus efficace et évolutif  
  ‍
  ‍

Ces résultats sont généralement priorisés afin de permettre à la fois des améliorations immédiates et une stratégie de données à long terme.

Lier l'examen des données aux résultats commerciaux

L'examen des données joue un rôle clé dans l'atteinte des résultats SAR :

• Optimisé – des données structurées et propres améliorent l'efficacité du système

• Stable – une gestion rigoureuse des données réduit les problèmes de performance

• Évolutif – des bases de données solides favorisent la croissance future et l'adoption du MAS

• Fiable – des données précises et cohérentes permettent une prise de décision en toute confiance  
  ‍
  ‍

Sans données de haute qualité, les améliorations apportées aux processus, aux fonctionnalités ou à la technologie ne peuvent pas être pleinement exploitées.

Le rôle de l'examen des données dans le cycle de vie SAR

Au sein du cycle de vie SAR — Découverte → Évaluation → Lacunes et risques → Recommandations → Feuille de route — l'examen des données garantit que :

• Le système repose sur une base de données fiable

• Les rapports et les analyses sont dignes de confiance

• Les capacités futures telles que Predict, Health et l'analytique peuvent être exploitées efficacement
  ‍
  ‍

Il fournit la base d'intégrité des données nécessaire tant à l'efficacité opérationnelle qu'à la prise de décision stratégique.

Conclusion

Si les autres éléments d'une revue d'assurance système garantissent l'alignement des processus, des fonctionnalités et de la technologie, la revue des données assure que les informations qui pilotent ces processus sont exactes, exploitables et adaptées à leur usage.

En traitant la structure, la qualité et la gestion du cycle de vie des données, la revue des données permet aux organisations de :

• Améliorer la précision des rapports et la prise de décision

• Optimiser la convivialité et les performances du système

• Réduire les risques et les inefficacités liés aux données

• Se préparer aux capacités avancées de MAS et à l'analyse de données
  ‍
  ‍

En fin de compte, elle transforme les données d'un passif potentiel en un atout stratégique.