Solution systnaps

Data Management Solution

Data Governance

Le module Data Governance permet de fluidifier les processus de la production à la consommation des données en définissant les rôles et les responsabilités du data management office.

 

    • Augmenter la confiance dans l’information utilisée dans l’entreprise
    • Encadrer et réguler l’utilisation des données pour mieux piloter les activités
    • Partager un vocabulaire commun interne au sein d’une organisation
    • Spécifier fonctionnellement et techniquement par rétro-documentation
    • Répondre aux exigences « d’analyse – d’optimisation – contrôle de la qualité »
Globe - data model

Data Model

Le module Data Model Management permet la réappropriation de son patrimoine informationnel. La cartographie du modèle de données de vos applications et leur maintien dans le temps devient aisé et rapide.

 

    • Génération automatique du modèle de données dans un principe d’amélioration continue grâce à notre algorithme unique et innovant
    • Enrichissement sémantique du dictionnaire de données afin de fluidifier le langage entre l’ IT et le métier
    • Vision 360° (person centric) pour permettre une analyse plus fine du parcours de la personne physique et morale
    • Contrôle de la qualité des données (Data Quality)

Data Regulation

Le module Data Regulation Management permet de se réapproprier son modèle de données, de détecter et classifier efficacement les données selon le niveau de criticité.

 

    • Découverte automatisée et catégorisation de données personnelles (ex: RGPD, PIPEDA, HIPAA … )
    • Classification des données selon leur niveau de confidentialité permettant l’optimisation des transferts de données
    • Calcul d’un score de vulnérabilité des données permettant l’optimisation des projets de cryptographie (anonymisation, chiffrement et pseudonymisation)
Human - data regulation
Paper plane - data lifecycle

Data Lifecycle

Un système DLM dynamique et intelligent permettant, de construire des modèles réutilisables et facile à maintenir dans le temps, de sélectionner des données éligibles à l’archivage et à l’anonymisation selon les règles de gestion métiers et réglementaires.

 

    • Gestion des règles métiers et des durées de conservation permettant l’optimisation des projets d’archivage
    • Analyse des données permettant l’optimisation des projets de valorisation des données (Data Mapping, Datamart, Data Subsetting …)
    • Mise en œuvre de projets d’archivage

Quelques exemples...

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