L’ITSM est une approche stratégique pour améliorer la conception, la prestation et la gestion des services informatiques au sein d’une organisation. L’ITSM s’appuie essentiellement sur des processus pour maintenir l’intégrité des données de gestion des services. Afin de maintenir l’intégrité des données, les entreprises ont recours à la normalisation des données.
Cette technique fait référence au processus de standardisation et d’homogénéisation des données entre les systèmes afin de réduire la redondance et d’améliorer la qualité des données. Le rapprochement, quant à lui, va encore plus loin en identifiant et en regroupant les données provenant de plusieurs sources afin de réduire les écarts et créer une source unique de vérité.
Ensemble, ces processus permettent aux professionnels de l’ITSM d’atteindre un niveau plus élevé de qualité de service et d’efficacité opérationnelle ; ils serviront ainsi de fondation pour l’amélioration de pratiques ITSM.
Dans cet article, nous allons découvrir les nuances techniques et les bonnes pratiques qui rendent la normalisation et la réconciliation des données indispensables en ITSM.
Qu’est-ce que la normalisation des données ?
La normalisation des données est un élément essentiel de la gestion des services informatiques. Cela implique la standardisation des données dans les systèmes informatiques afin de garantir la cohérence et l’exactitude des données. Ce processus est essentiel pour gérer la complexité des services informatiques, où des sources et des formats de données disparates peuvent entraîner des erreurs et un manque d’efficacité : un défi commun à presque toutes les entreprises qui traitent des données provenant de différentes sources.
En appliquant la normalisation, les professionnels de l’ITSM peuvent restructurer la gestion des données, réduisant ainsi la redondance des données, facilitant leur analyse et la création de rapports. Le processus implique généralement la définition d’un modèle de données commun, l’identification et la fusion de doublons et la normalisation des formats et des valeurs des données. Cela améliore, non seulement, la qualité des données des services informatiques, mais favorise également une meilleure prise de décision et une meilleure efficacité opérationnelle.
Les bénéfices de la normalisation données vont au-delà de la gestion des données.
Ils incluent également :
- L’amélioration du respect des normes et réglementations
- Une sécurité renforcée grâce à un traitement régulier des données
- Une base solide pour la mise en œuvre de processus ITSM avancés tels que l’automatisation et l’analyse basée sur l’IA
Le rôle du rapprochement des données en ITSM
Le rapprochement des données dans la gestion des services informatiques (ITSM) joue un rôle important pour garantir l’intégrité et la cohérence des données entre les systèmes informatiques. Le rapprochement consiste à comparer des données provenant de plusieurs sources pour identifier et résoudre les irrégularités, créant ainsi une représentation homogène et précise des actifs et des configurations informatiques.
L’essence du rapprochement des données réside dans sa capacité à fournir une source unique de vérité, ce qui est crucial pour une gestion de services efficace. Le rapprochement prend en charge les fonctions ITSM importantes telles que la gestion des incidents, la gestion des problèmes et la gestion des changements en garantissant que les données sur lesquelles s’appuient ces processus restent exactes et fiables.
Le processus de rapprochement implique généralement plusieurs étapes clés :
- La correspondance des données : les données similaires provenant de différentes sources sont identifiées.
- La fusion de données : les données compatibles sont fusionnées.
- La résolution des conflits : les irrégularités sont traitées et résolues.
En garantissant que les professionnels ITSM ont accès à des données fiables et cohérentes, le rapprochement des données permet aux organisations de fournir des services informatiques de haute qualité et d’atteindre l’excellence opérationnelle.
Normalisation des données : les bonnes pratiques
Mettre en place de bonnes pratiques de normalisation des données aide à maximiser l’efficacité de vos processus ITSM. Voici quelques bonnes pratiques que vous pouvez mettre en place et adapter aux besoins de votre organisation :
- Définir un modèle de données commun : établissez un modèle de données pour standardiser les éléments de données et les structures entre les systèmes. Ce modèle sert de référence pour normaliser les données, garantissant cohérence et compatibilité.
- Automatiser les processus de normalisation : utilisez des outils d’automatisation pour rationaliser le processus de normalisation. L’automatisation réduit les erreurs manuelles et augmente l’efficacité en standardisant automatiquement les formats, les valeurs et les structures des données.
- Supervision continue de la qualité des données : mettez en œuvre des mécanismes de surveillance continue pour garantir que les données restent homogènes au fil du temps. Des audits et des contrôles réguliers permettent d’identifier et de corriger les écarts par rapport au modèle de données standard.
- Collaboration entre les services : encouragez la collaboration entre les équipes informatiques, commerciales et les équipes de gestion des données. Une collaboration transversale garantit que les processus de normalisation s’alignent sur les besoins organisationnels et les normes de données.
- Tirer parti des outils et technologies avancés : investissez dans des outils et des technologies de normalisation avancés qui offrent des fonctionnalités sophistiquées telles que les algorithmes de machine learning pour la normalisation prédictive et la détection des anomalies.
Rapprochement des données : les bonnes pratiques
Le rapprochement des données n’est pas seulement un concept théorique. Voici quelques bonnes pratiques de rapprochement afin de garantir que les processus ITSM s’appuient sur des données précises et fiables :
- Correspondance de données : utilisez des algorithmes avancés pour faire correspondre avec précision les données provenant de différentes sources ou des algorithmes de correspondance approximative (fuzzy matching) pour gérer les variations dans les entrées de données.
- Stratégie de résolution de conflits : établissez des règles prédéfinies pour la résolution automatique des écarts récurrents. Pour les conflits complexes, faites appel à des experts en la matière pour déterminer la représentation des données la plus précise.
- Intégration avec les outils ITSM : assurez-vous que les outils de rapprochement sont entièrement intégrés à la plateforme ITSM pour un flux de données transparent et utilisez des connecteurs API pour l’échange de données en temps réel entre les systèmes.
- Cycle de rapprochement réguliers : planifiez régulièrement des cycles de rapprochement afin de maintenir l’exactitude des données au fil du temps. Vous pourriez également ajuster la fréquence des cycles en fonction de la volatilité des données et de la criticité des services informatiques.
- Audit et conformité : conservez un historique détaillé des actions et des décisions de rapprochement à des fins d’audit et assurez-vous que les processus de rapprochement sont conformes aux normes et réglementations en matière de données.
- Communication avec les parties prenantes : tenez les parties prenantes informées des résultats des rapprochements et des impacts sur les processus ITSM. Utilisez les rapports de rapprochement pour mettre en évidence les améliorations et les domaines nécessitant une attention particulière.
Success stories
Découvrez les bénéfices et les défis liés à la normalisation et au rapprochement des données en ITSM grâce à ces exemples et cas d’usage concrets.
- Étude de cas 1 : Une entreprise multinationale dont les opérations sont réparties dans 80 pays était confrontée à d’importants défis dans la gestion de son infrastructure informatique en raison d’incohérences de données et de systèmes obsolètes. La société a mis en place une solution ITSM pour rationaliser ses opérations informatiques. La solution, qui intègre une plateforme unifiée pour la normalisation et le rapprochement des données, a permis à l’entreprise de standardiser les processus et les données informatiques dans l’ensemble de ses opérations mondiales. L’entreprise a réduit de 35 % ses coûts opérationnels et de 50 % les interruptions de services, améliorant considérablement l’efficacité informatique globale et la continuité des activités.
- Étude de cas 2: Un fournisseur de soins de santé cherchait à améliorer la prise en charge des patients en maintenant des dossiers patients précis et à jour dans son réseau d’hôpitaux et de cliniques. En déployant une plateforme ITSM efficace, le fournisseur a pu automatiser le rapprochement des données des patients provenant de diverses sources, notamment les dossiers de santé électroniques (DSE), les résultats de laboratoire et les commentaires des patients. Cela a non seulement rationalisé la gestion des données des patients, mais a également facilité une prestation de soins plus personnalisée et plus rapide. Le prestataire de soins de santé a constaté une amélioration de 40 % des scores de satisfaction des patients et une augmentation de 20 % de l’efficacité opérationnelle, démontrant le pouvoir d’une gestion efficace des données pour améliorer les services de santé.
- Étude de cas 3 : Une société mondiale de services financiers a été confrontée à des défis pour maintenir l’intégrité et la sécurité de ses vastes quantités de données financières sensibles. L’entreprise a tiré parti de ses solutions d’infrastructure informatique avancées, intégrant l’IA et la machine learning pour améliorer ses processus de rapprochement des données. Cette approche a permis à l’entreprise d’identifier et de résoudre rapidement les écarts entre les données financières, réduisant considérablement le risque de fraude et de violations de conformité. Le déploiement des solutions adéquates a réduit de 60 % les activités frauduleuses et a entraîné à une amélioration de 30 % de la précision des rapports de conformité, démontrant le rôle essentiel d’une solution de rapprochement des données dans la protection des actifs financiers et de la réputation de l’organisation.
L’avenir de la normalisation et du rapprochement des données dans l’ITSM
Les tendances et innovations ci-dessous vont façonner l’avenir de la normalisation et du rapprochement des données dans l’ITSM. Jetons un coup d’œil aux tendances les plus importantes pour les années à venir.
- Intelligence artificielle (IA) et Machine Learning (ML) : les algorithmes d’IA peuvent prédire et identifier les écarts potentiels entre les données avant qu’ils ne se produisent, tandis que le Machine Learning peut se servir de l’historique de normalisation et de rapprochement pour améliorer les processus futurs.
- Blockchain pour l’intégrité des données : en stockant les données dans un registre sécurisé et inaltérable, la blockchain peut faciliter un rapprochement sécurisé et transparent des données, en particulier dans les environnements exigeant des niveaux élevés de sécurité et de confiance.
- Confidentialité et conformité des données : avec des exigences de confidentialité des données et de conformité réglementaire de plus en plus fortes, les outils de normalisation et de rapprochement devront intégrer des fonctionnalités avancées pour garantir que les données soient traitées de manière sécurisée et conforme aux réglementations mondiales en matière de protection des données.
Il est important de comprendre que les organisations doivent être prêtes à adapter leurs stratégies ITSM pour tirer parti des avantages de ces avancées technologiques, en créant des processus de gestion des services informatiques plus efficaces, plus précises et plus sécurisées.
Mettre en place les meilleures pratiques au sein de votre organisation
Voici quelques conseils pour réussir le déploiement de solutions de normalisation et de rapprochement au sein de votre organisation.
- Planification stratégique : analysez vos processus ITSM actuels et vos processus de gestion des données. Identifiez les domaines dans lesquels la normalisation et le rapprochement peuvent vous être bénéfiques et élaborez un plan stratégique comprenant des objectifs, des délais et des indicateurs de performances clairs.
- Formation et développement : investissez dans la formation de votre personnel informatique, envisagez des certifications et des ateliers axés sur les bonnes pratiques de gestion des données et les outils spécifiques que votre organisation utilisera.
- Mesurer le succès : établissez des indicateurs de performance clés (KPI) pour mesurer l’efficacité de vos efforts de normalisation et de rapprochement, comme des indicateurs liés à la qualité des données, à l’efficacité opérationnelle, aux taux de conformité et à la prestation de services informatiques. Examinez ces indicateurs et identifiez les axes d’amélioration.
- Amélioration continue : L’ITSM est un secteur évolutif. Tirez parti de vos KPI et des commentaires des parties prenantes pour affiner et améliorer vos processus de normalisation et de rapprochement. Restez informé des nouvelles technologies et méthodologies qui peuvent encore améliorer la gestion de vos données.
L’IMPORTANCE DE LA NORMALISATION ET DU RAPPROCHEMENT DES DONNÉES DANS L’ITSM
Atteindre l’excellence en ITSM commence par un engagement envers des pratiques robustes de normalisation et de rapprochement des données. Les organisations qui adoptent de manière proactive ces avancées technologiques en matière d’IA et de machine learning et qui améliorent continuellement leurs processus pourront rester compétitives dans le paysage en constante évolution de la gestion des services informatiques.
EasyVista a pour objectif d’assurer une intégration transparente avec vos processus ITSM existants en fournissant des solutions évolutives qui s’adaptent aux besoins de votre entreprise, des outils dotés d’interfaces intuitives pour faciliter leur adoption. Nous proposons des solutions personnalisables, vous permettant de les adapter afin répondre aux besoins uniques de votre organisation. Contactez-nous dès maintenant pour une démo.
