Modéliser

L’arbre pousse plus haut quand les racines sont plus profondes : alors je creuse la données et les flux d’informations pour renforcer, assoir, preparer construire votre futur

La modélisation est issue du domaine de l’informatique et des développement de logiciels.

Nous avons adapté cette dynamique d’analyse à l’écosysteme d’une entreprise, en conservant les m^me règle de construction

Nous décidons avec vous en amont du périmètre et de la profondeur à creuser (lien stratégie) pour commencer par le plus décisif pour votre développement

Concernant votre organisation focntionnelle : elle permet de reprer les grains de sable, les bogs, les doublons de données et leur pb de hierachisation, et de construire un système plus fluide, racoourcissant ou enrichissant les process vers une stratégique cohérente, pilotable grace au indicateurs des outils digitaux (KPI), diffusable expliqué et donc portée par l’ensemble de l’entreprise

  • Les technologies de l’information et de la communication, en particulier l’informatique et l’Internet, permettent d’intégrer des informations de sources et de natures différentes. Par exemple, on peut employer les informations provenant des bases de données d’entreprise ou des sources documentaires sur Internet. S’agissant des sources documentaires, des informations primaires, des informations secondaires, des informations tertiaires et des informations à valeur ajoutée sont désormais disponibles par ces nouvelles technologies.

Le MOT (modele organisationnel de traitement des donnés ) https://www.youtube.com/watch?v=tdvqDtp-xfE

et la matrice merice

mac clure

developpement

 

nous relions les fils maquants et retissons un ecosysteme équilibré et armé pour décider et évoluer

La donnée brute permet de remonter le courant et de repérer les bogs

  • Le modèle de flux de données (DFD) aussi appelé modèle de flux conceptuels (MFC)
  • La conception des DFD se fait par le biais d’une approche descendante du système d’information. C’est-à-dire que l’on procède à des “zooms” successifs (en partant du niveau 1) sur le modèle étudié pour élaborer des modèles de plus en plus détaillés qui permettront d’avoir une cartographie précise du système d’information.
  • Effectivement, la décomposition d’un domaine ou d’une activité en plusieurs activités peut faire apparaître de nouveaux flux dus à l’échange d’informations entre activités ou  à la décomposition d’un flux présent au niveau nen plusieurs flux au niveau n+1. Cette décomposition permet de désagréger les flux afin d’avoir une idée plus précise du fonctionnement du système d’information.
  • Pour concevoir un diagramme de flux de données, il faut commencer par étudier le modèle de contexte. C’est-à-dire représenter les interactions entre le domaine d’étude et son environnement. Le diagramme de contexte permet de visionner les interfaces entre le systèmesous enquête et le systèmedes entités externes avec lesquels il est en interaction. Il représente le niveau 0 dans la conception du diagramme de flux de données. Le diagramme de contexte ne prend pas en compte les relations entre les activités au sein du domaine d’étude. Cependant, il prend en compte les relations entre le domaine d’étude et l’éventuel domaine connexe et les acteurs externes.
  • Pour le construire il faut que son concepteur identifie les activités qui composent le domaine d’étude, comme un ensemble d’activités participant à une même finalité (d’ou le point premier sur la stratégie). Le diagramme de niveau 1 représente l’ensemble du système de l’enquête du domaine d’étude.
  • Le diagramme de flux de données permet d’expliquer le fonctionnement d’une activité et ainsi repérer les fonctions à améliorer. Dans un premier temps, l’analyse du diagramme de flux de données nous offre la possibilité de trouver d’autres acteurs et d’autres flux qui sont nécessaires au fonctionnement de l’activité. Ensuite, on va détecter les incohérences et les dysfonctionnements dans la circulation de l’information.
  • Les anciens diagrammes de flux de données peuvent être comparés aux nouveaux . Les diagrammes de flux de données peuvent être utilisés pour fournir à l’utilisateur final une idée de la localisation des données, de l’impact qu’elles ont sur la structure afin d’implémenter un système plus efficace
  • Voici quelques caractéristiques des flux d’informations échangés à l’occasion d’un processus. Ils peuvent être :
  • – réflexifs : cas où la cible « répond » directement à la source ;
  • – successifs, c’est-à-dire échelonnés selon un ordre chronologique établi, ou, au contraire, simultanés ;
  • – périodiques ;

– conditionnels, c’est-à-dire qu’ils dépendent de la réalisation d’une condition propre à l’activité ou au processus sous-jacent.

  • Ce modèle permet de décider quelles activités, inter-reliées de quelle manière, permettront de résoudre au mieux
  • le problème posé, et cette réflexion est menée sans s’encombrer dans un premier temps du comportement du
  • système (ordonnancement, règles d’émission, synchronisations…).
  • Les modèles de flux conceptuels permettent de décomposer le domaine d’étude en activités. Il n’y a pas ici de
  • notion d’organisation mais d’objectifs à réaliser. On représente les flux entre activités et avec
  • l’environnement.
  • Pour analyser les communications et les activités, on procède par « zooms » successifs sur le domaine étudié
  • pour élaborer des modèles de plus en plus détaillés qui permettront d’avoir une cartographie détaillée du système
  • et de préparer le passage au modèle conceptuel de représentation des traitements.
  • Le modèle de contexte est également appelé le diagramme de flux de données de niveau 0.
  • Nous obtenons ensuite des diagrammes de premier, deuxième, troisième, … niveau, par éclatements successifs
  • des activités à chacun de ces niveaux.
  • La décomposition d’un domaine ou d’une activité en plusieurs activités peut faire apparaître de nouveaux flux
  • dus :
  • – à l’échange d’informations entre activités

– à la décomposition d’un flux présent au niveau n en plusieurs flux au niveau n+1