Master Data Management
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Master Data Management, lessons learned: is een dedicated MDM-tool noodzakelijk?
De componenten van het MDM werden geïntroduceerd in een vorig blogartikel; op basis van enquêtes bij bedrijven bespreken we hier de aandachtspunten.
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Master Data Management, lessons learned : un outil de MDM dédié est-il indispensable ?
Les composantes du MDM ont été introduites dans un précédent article de blog ; sur la base d’enquêtes auprès d’entreprises, nous en évoquons ici les points d’attention.
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Master Data Management (MDM): concepten, voorbeelden, architecturen en best practices
Wat houdt Master Datamanagement in? Welke problemen kan het oplossen?
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Master Data Management (MDM) : concepts, exemples, architectures et bonnes pratiques
En quoi consiste le Master Data Management ? Quels problèmes permet-il de résoudre ?
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Data simplification and abstraction (Part II) : pistes opérationnelles & ROI
Dans son rapport publié le 27 août 2015, l’ASA (Agence pour la Simplification Administrative) – DAV (Dienst Administratieve Vereenvouding) indique que les “les charges administratives ont connu une diminution globale en 2014 d’environ 400 millions d’euros” en Belgique, notamment via l’adoption de nouvelles réglementations et l’utilisation croissante de la facturation électronique. Nous proposons d’aborder ici un
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Data simplification and abstraction (Part I)
Telle l’abstraction d’un visage en ses traits saillants, l’esquisse épurée d’un mouvement de la main ou d’une silhouette aperçue dans la rue (I), “La loi (doit être) plus ferme dans ses principes et plus modeste dans ses détails” écrivent en juin 2015 Robert Badinter et Antoine Lyon-Caen dans leur dernier ouvrage paru chez Fayard, “Le travail et la loi“.
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Master Data Management – Mise en place d’un référentiel de données
Quelle que soit sa sophistication, un système informatique ne peut fournir une aide efficace que s’il traite et partage des données cohérentes et de bonne qualité. L’apparition de données hétérogènes entraîne notamment : (1) des dysfonctionnements opérationnels dans des processus métier critiques, (2) des choix stratégiques fondés sur des données potentiellement incohérentes et (3) la mobilisation
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