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GoldenSource choisit Sunopsis, leader de l’intégration de données, pour compléter son Datamodel propriétaire.


Rédigé par Sunopsis le 13 Juin 2005

Sunopsis apporte aux clients de GoldenSource son indéniable supériorité technique pour l’extraction, la transformation et le chargement de données depuis le Datamodel GoldenSource vers les environnements de requêtage et de reporting.



GoldenSource, éditeur global de logiciels d’Enterprise Data Management (EDM), a sélectionné la solution d’intégration de données de Sunopsis comme outil recommandé pour l’extraction de données hautement normalisées du Datamodel GoldenSource vers un datamart utilisé pour les requêtes et le reporting. L’outil de Sunopsis a été choisi pour son évolutivité, sa puissance, et sa capacité à compléter la technologie propriétaire de gestion de données de GoldenSource, Datamodel.

Les solutions de GoldenSource permettent à ses clients de consolider et d’exploiter leurs données en fournissant l’infrastructure qui transforme les données critiques de l’entreprise en informations exploitables. Ces données proviennent typiquement de silos de données isolés les uns des autres, et peuvent exister dans de multiples formats. Par exemple, un système de gestion de commandes peut définir un client d’une certaine façon, alors que l’application comptable peut définir ce même client différemment. L’intégration de données, associée aux fonctionnalités d’extraction, de transformation et de chargement, aide à résoudre ces problèmes et permet aux sociétés utilisatrices de transporter, gérer et synchroniser de très gros volumes de données améliorant ainsi significativement leur processus de prise de décision.

Le Datamodel GoldenSource est la fondation des applications de la suite d’Enterprise Data Management de GoldenSource. Il se compose d’un modèle de données standard et complet, et d’un référentiel de données contenant une variété de données de référence, statiques comme transactionnelles. Au sein du Datamodel, les données sont hautement normalisées pour garantir leur cohérence. Les entreprises étant en effet exposées à un environnement de plus en plus exigeant et de plus en plus régulé, elles se doivent d’analyser leurs données, comme par exemple des soldes de comptes ou des transactions, à travers plusieurs dimensions afin d’établir une visibilité génératrice d’un réel avantage concurrentiel. Dans ces situations, un datamart dénormalisé est nécessaire pour effectuer des requêtes spécifiques et produire des rapports. L’outil Sunopsis implémente une approche innovante dite E-L-T (Extraction-Loading-Transformation), grâce à laquelle les transformations sont exécutées au plus près des données, augmentant la performance des processus tout en diminuant leur coût.
Cette approche architecturale unique génère du code SQL natif et optimisé pour chaque système de gestion de base de données relationnelles (SGBDR), source et cible, et orchestre l’exécution des processus créés.
L’offre combinée de GoldenSource et de Sunopsis fournit aux entreprises l’architecture stratégique nécessaire pour résoudre leurs problèmes de gestion de données et exploiter pleinement le potentiel de ces données.

“En entreprise, la prolifération des données et des systèmes de back office a accru considérablement la difficulté des tâches consistant à fournir des données précises, à jour et complètes,” explique Tom Stock, Senior Product Manager chez GoldenSource. “La solution ETL de Sunopsis permet à nos clients de relever ce défi en mettant à leur disposition les bonnes données, dans le bon format, pour leurs requêtes et analyses. Cette offre intégrée va permettre à nos clients d’exploiter et de tirer parti de leurs données en temps réel.”

“Avec son positionnement technologique unique, Sunopsis a pris une longueur d‘avance par rapport aux autres acteurs du marché,” souligne Yves de Montcheuil, Directeur Marketing Produit de Sunopsis. “Contrairement à des outils ETL traditionnels qui utilisent un moteur propriétaire pour exécuter leurs processus, l’approche E-L-T de Sunopsis utilise les moteurs de bases de données pour exécuter les transformations. Cette architecture permet la gestion de très gros volumes de données, le support d’une longue liste de technologies sources, et adresse les besoins d’intégration batch et temps-réel avec un rapport performance/prix inégalé.”





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