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QlikTech signe avec Trillium Software pour améliorer la qualité des données


Rédigé par le 18 Novembre 2011

QlikTech a annoncé la signature d'un contrat de partenariat avec Trillium Software, éditeur indépendant de solutions d'amélioration de la qualité des données. Un connexion adaptée a été développée entre les deux outils, permettant aux utilisateurs de QlikView de faire passer leurs données par le filtre de Trillium.



Même s'il n'est pas stratégique, cet accord peut cacher plusieurs signaux importants du positionnement de QlikView dans le système d'information décisionnel de l'entreprise :
- En se connectant aujourd'hui à des outils de gestion de la qualité des données, et peut-être demain à des outils de MDM, QlikView montre que sa place n'est plus simplement dans les projets autonomes, déconnectés du système d'information de l'entreprise;
- Mais, si QlikView peut être mis en place directement par ses utilisateurs, ce n'est pas le cas de Trillium qui nécessite une implication forte de la DSI. Cette mise en place se fera-t-elle à l'initiative de la DSI ou des utilisateurs ?
- Ou est-ce un moyen pour la DSI de s'affranchir de la maintenance des applications QlikView, en fournissant à leurs utilisateurs des données vérifiées, puis en les laissant maitres de leurs applications ?

Par sa démarche en opposition aux applications traditionnelles QlikView rebat les cartes de l'organisation et de la répartition des rôles entre direction des systèmes d'information et utilisateurs. Une répartition dont on se demande comment elle va évoluer avec le temps ? En faveur d'une DSI inféodée aux utilisateurs ou d'une reprise en main de la DSI ?

Plus d'informations dans le communiqué de presse en anglais




Commentaires

1.Posté par Jean-Marc Dupont le 19/11/2011 22:13
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Le sujet n'est pas qui, de la DSI ou des utilisateurs, doivent prendre le contrôle des données, mais que la qualité des données est une condition préalable à la mise en place d'indicateurs fiables pour l'ensemble de l'entreprise.
Quelle que soit la qualité de l'outil, si les données sources des indicateurs sont de mauvaise qualité, les indicateurs seront de mauvaise qualité ("garbage in, garbage out")

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