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La Gestion des Données de Référence Francois Briandet Didier Faure Consultant Consultant MDM Produit & Data Quality Expert JDE 18 Septembre 2014
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Safe Harbor Statement
The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.
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Agenda
1
2
3
4
La Gestion des Données de Référence : définitions
Les options de déploiement autour de JDE
Focus : outils de gestion de la qualité des données - démo
Retour d’expérience – CEVA Santé Animale
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La Gestion des Données de Référence ou Master Data Managment Pourquoi ? Comment ?
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La gestion des données de référence Toutes les données ne sont pas des données de référence
Comment les identifier ? • Leur nature :
– Une vente est une transaction , le client et les produits sont des données de référence
• Leur durée de vie
– Plus elle sera courte, plus elle aura tendance à être une données transactionnelle
• Le nombre d’éléments et la complexité
– Plus il y a d’entités clients / produits, plus cela devient intéressant de les traiter comme des données de référence
• Leur réutilisation
– Plus elles sont partagées par des systèmes ou des processus, plus se sont des données de référence
• Les besoins métiers à couvrir
– Multi-canal, …
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L’exemple des données de référence Client
•Où gérer les données clients ?
•Quelles applications les mettent à jour ?
•Quelles applications transactionnelles les utilisent ?
•Quelles applications de reporting les utilisent ?
Flux de données
•Est-ce que Joseph Blatter et Sepp Blatter sont-ils la même personne ?
•Quelle est la bonne adresse de J. Blatter ?
•Quels sont les produits achetés par J. Blatter ?
Besoins Métiers
•Quelles applications clients ?
•Quellles informations ? Usage
•Profil utilisateur
–Nom, Adresse, Téléphone, Mail –Relations (employeur, foyer, enfants,…) –Produits et Services utilisés
•Fréquence de mise à jour
–
Données Nature & Durée de vie
Données de référence Client
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Les données de référence Deux domaines principaux Deux secondaires
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Tiers: Organizations, Contacts, Customers, Employees, Partners, Suppliers,
etc.
Produits: SKUs, names, descriptions, etc.
“X” Axis
“Y” Axis
Données de Références Externes: Credit,, Codifications, etc.
Localisation: GEO, Lat/Long, Spatial, etc.
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La gestion des données de référence
• Mes données de référence sont gérées dans l’ERP, pourquoi m’en préoccuper ?
– L’ERP ne gère pas tout, les données de référence sont-elles à jour ? • Les définition Produit issues du PLM sont-elles à jour ?
• Les adresses Client de facturation sont-elles synchronisées avec le profil Client du CRM ?
– Suite aux rachats et fusions, il y a deux, voir N ERPs, quelles données font foi ?
– Les informations dans l’ERP servent l’ERP , sont-elles adaptées aux autres besoins métiers, peuvent être étendues ? • Où sont les dimensions et/ou les unités de mesure de mon produit ?
• Sont-elles pertinentes pour le multi-canal ?
– Les informations sont-elles correctes ? • Les adresses sont-elles correctes ?
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“La gestion des données de référence ou Master Data Management (MDM) est une discipline à base de technologie pour laquelle Métiers et SI travaillent ensemble pour assurer l’uniformité, la précision, la gouvernance, la consistance sémantique et la traçabilité des données de référence officiellement partagées dans l’entreprise.”
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http://www.gartner.com/it-glossary/master-data-management-mdm
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La démarche MDM
• Identifier les sources des données de référence
• Identifier les producteurs et les consommateurs
• Collecter et analyser les meta-données associées
– Comprendre qui est le propriétaire des données
– Valider la couverture par rapport aux besoins métiers.
• Mettre en place un programme de gouvernance des données et définir les politiques de gestion des données (CRUD).
• Définir la couverture fonctionnelle du gestionnaire de données de référence
• Choisir et mettre en place la solution logicielle adaptée.
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La démarche MDM : la plate-forme logicielle Importance du choix de la plateforme
logicielle MDM qui doit assurer:
• la définition du modèle
• La consolidation
• Le nettoyage
• La gouvernance
• Le partage
des données de référence identifiées.
De par sa nature structurante, le choix de la plateforme MDM doit dés les phases tactiques prendre en compte les besoins globaux de l’entreprise.
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La plate-forme MDM – Définition du modèle de données
• Deux approches
– Une solution générique qui impose de définir son modèle de données. + Adaptabilité de la solution
- Risque de mauvaise conception / impact sur les performances
- Rigidité du modèle une fois défini
- Modèle de sécurité inexistant ou à construire
– Une solution verticalisée – client, produit, site, … + Modèle prédéfini configurable
+ Implémente les meilleurs pratiques
+ Fonctionnalités avancées – multi-langues, sécurité, gestion documents, …
- Validation nécessaire des capacités d’extension
- Validation de l’implémentation technique ( impact performances)
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La plate-forme MDM – Consolidation
• Gestion des sources de données
– Imports
– Règles de transformation
– Identification des doublons
– Gestion des rejets
• Gestion de la fusion des données – Golden Record
– Règles de fusion
– Gestion des exceptions
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La plate-forme MDM – Nettoyage
• Fonctionnalités de nettoyage des données intégrées
– Standardisation (Majuscules / minuscules / pattern)
– Validations simples
– Validations multicritères
– Validations à base de règles métiers
• Interface native avec une solution de Data Quality
– Profiling
– large Palette d’outils
– Mise en œuvre simple (type Drag / Drop)
– Indicateurs d’évolution de la qualité
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La plate-forme MDM – Gouvernance
• Définir
– Définir des règles d’entreprise • Propriétaire / Responsable de la donnée
• Règles / outil de création de la donnée
• Règles de gestion des exceptions
• Administration du Hub
• Contrôler
– Bon fonctionnement du Hub • Import
• Publication
– Sources de données erronées
• Administrer
– Réaliser les opérations au jour le jour • Imports / publications
• Consolidation des enregistrements
• Gérer les exceptions
• Réparer
– Erreurs d’import / re-soumission
– Contrôles pro-actif des données
– Optimisation des règles de Data Qualité
– Optimisation des performances
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La plate-forme MDM – Partage
• Mise à disposition de la donnée aux utilisateurs
– Fonctions de consultation ( Web)
– Moteur de recherche
• Publication de la données vers applications cibles
– Règles métiers de publication
– Règles de synchronisation
– Connectivité vers systèmes cibles
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La démarche MDM – Modéle de Maturité Oracle Une approche phasée pour éviter le big Bang
Objectif
Moyen
Niveau 1 Opportuniste
Capitaliser sur la technologie et les outils
en place
Utiliser l’ERP, le CRM ou une application
métier comme MDM
Organiser et planifier
Fiabilisation manuelle des données CRM Exemple
Niveau 2 Tactique
Mise en place d’un hub
“de fondation”
Prouver la vision et la solution
Périmètre limité
Ebauche du rôle de
datasteward
Apprentissage organisationnel
Implémentation tactique
Customer hub pour une entité spécifique
Niveau 3 Stratégique
Vision des processus métiers de l’entreprise
Attentes de gains élevés
MDM piloté par une cellule d’urbanistes
Gouvernance de données
Outils DQ, ESB
Automatisation et amélioration des
processus
Prévention des doublons contrôlée p/ un enregistrement
de référence
Leadership sur son secteur et dans son
écosystème
Processus opérationnels et
systèmes décisionnels fiabilisés,
consommateurs d’information MDM
Niveau 5 Industrialisé
Industrialisation du MDM
Convergence des processus B2B et B2C
MDM étendu : Analytics, BPM, SOA
Niveau 4 MDM d’enterprise
KPIs sur les données maîtres
Tableaux de bord de qualité des données, orchestration de
processus
Mesure et suivi
Source: Oracle Industries Business Unit
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Les options de déploiement autour de JDE
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Framework d’intégration Enterprise One Permet de répondre à toutes les typologies de déploiment du référentiel MDM
• Service Oriented Architecture
– Business Services, Real Time Events, Oracle SOA Suite
• Intégration Batch directe
– Oracle Data Integrator (ODI), JD Edwards Z-file et EDI
• Application Integration Architecture (AIA)
– Exploite les possibilités SOA et Batch
– Process Integration Pack (PIP)
• Interface Utilisateur (aka on-the-glass)
– Intégrations Portails sur base de standard WSRP
– Composite Application Framework
– Pages EnterpriseOne
• Intégration directe Point à Point
– XML, Java, COM, C++, EDI
Déterminer la bonne approche d’intégration en fonction de la typologie d’utilisation du référentiel, des technologies disponibles, de la fréquence de rafraichissement des données et de laréutilisabilité.
Service Oriented Architecture
On the glass
Batch Integrations
Intégration JD Edwards
EnterpriseOne
AIA
Point à Point
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Les options de déploiement autour de JDE Appliquer le modèle de maturité Oracle de façon pragmatique (1/3)
• Niveau 1:
– Utiliser l’ERP (JDE) comme référentiel • Les données de gestion ( client , fournisseur, article) supportent suffisamment d’information pour
les besoins métiers
• Peu ou pas de besoin de consolidation entre les données de sources différentes (toutes les informations constituant le « GOLDEN RECORD » sont déjà dans l’ERP)
– Mettre en place des solutions simples d’alimentation / publication ( Batch / ETL)
– Si les besoins métiers évoluent, ne pas essayer de tordre l’ERP pour les faire rentrer, passer au niveau 2 ou 3.
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Processus d’alimentation / publication du référentiel JDE
E1 Cible
Flat Files
ODBC JDBC
Système
Source
Z-Table F0101Z2
UBE R01010Z
Alimentation Tiers
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Oracle Data Integrator « ODI » et son KM JDE Faciliter et automatiser l’intégration
Systèmes “source”
ERP
--- --- --- ---
--- ---
MDM
- - -
Legacy
--- --- --- ---
--- --- ---
--- --- ---
--- ---
Best-of-breed Applications
Patrimoine…
Outil d’Integration de données
Data Warehousing
Master Data Management
Real Time Messaging
Federation Migration
- - - - - -
- - - - - -
Data Synchronization
Avec un outil unique
Systèmes “cible”
ERP
--- --- --- ---
--- ---
MDM
- - -
Legacy
--- --- --- ---
--- --- ---
--- --- ---
--- ---
Best-of-breed Applications
Patrimoine…
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E1 Cible
Flat Files
ODBC JDBC
Système
Source
Z-Table F0101Z2
1ere étape = Mapping
UBE R01010Z
Avec ODI Alimentation Tiers
Processus d’alimentation / publication du référentiel JDE
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• L’administrateur gère l’accès aux serveurs et aux données
• Le fonctionnel applique les règles métiers et gère le mapping (via drag & drop)
Séparation des règles métiers et des technologies employées
Oracle Data Integrator “Interface”
Declarative Design
Le fonctionnel effectue le mapping
L’administrateur défini les accès aux bases et tables
Mapping dans ODI
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E1 Cible
Flat Files
ODBC JDBC
Système
Source
Z-Table F0101Z2
1ere étape = Mapping
UBE R01010Z
2eme étape = déclenchement
de l’UBE
Sans ODI Alimentation Tiers Avec ODI
Processus d’alimentation / publication du référentiel JDE
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Déclenchement de l’UBE dans ODI
• Utilisation du module de
connaissance (KM
JDE pour spécifier les
paramètres nécessaires :
– UBE,
– Version,
– Profil,
– Environnement
– …
• L’alimentation / publication
de donnée pourra ainsi
être automatisée
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Les options de déploiement autour de JDE Comment déclencher la publication des données depuis JDE
• Par des tâches planifiées
– Utilisation du planificateur ODI
• Sur déclenchement d’événéments – Utlisation des Real Time Events JDE
– A chaque “master Business function” de JDE est associée un “Real Time Event”
– Le RTE offre une livraison garantie via la file d’attente JMS
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JDE Integration Oracle Sales Cloud Services
JMS
Client
RTE
Exemple de publication avec RTE Création Client dans JDE –> Création compte dans le CRM
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Création d’un client dans JDE Evénement alimentant une file d’attente JMS
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JDE Middleware Oracle Sales Cloud Services
JMS ODI , SOA Suite Web services
Client
RTE
Compte
Exemple de publication avec RTE Création Client dans JDE –> Création compte dans le CRM
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Les options de déploiement autour de JDE Appliquer le modèle de maturité Oracle de façon pragmatique (2/3)
• Niveau 2:
– Mettre en place une solution simple de référentiel • L’ERP (JDE) n’est qu’une source / destination des données
• Définir un modèle de données permettant de satisfaire aux besoins métiers
• Définir les règles d’alimentation / publication
– Utiliser les fonctionnalités étendues de l’ETL (Oracle Data Integrator) pour définit: – Modéliser le référentiel
– Les règles de transformation
– Les règles de fusion des sources pour définir le GOLDEN RECORD
– Les références croisées éventuelles
– Doit rester une solution tactique temporaire • Difficile à faire évoluer / risque de dérapage non maitrisé des coûts
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Les fonctions avancées d’ODI
• Un référentiel central pour :
– Contrôle des versions des objets
– Gestion complète du cycle de développement
– Analyse d’impact
– Références Croisées
– Documentation des flux
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Les options de déploiement autour de JDE Appliquer le modèle de maturité Oracle de façon pragmatique 3/3)
• Niveau 3 et +:
– Mettre en place une plateforme MDM à haute valeur ajoutée • L’ERP (JDE) n’est qu’une source / destination des données
• La plate-forme fournit les outils permettant d’assurer la cohérence et la qualité des données
• La plate-forme fournie les outils permettant de garantir la bonne gouvernance des données • workflow de création de nouveaux articles
• Gestion de version
• Module de gestion de la qualité des données
• La plateforme facilite le partage des données • Portail de consultation / recherche
• Règles fonctionnelles de publication
– Les HUB Oracle fournissent ces fonctionnalités • Déploiement on-premise / dans le Cloud Oracle
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Le MDM d’Entreprise Oracle Moderne , Multi-Domaine, Conçu pour le métier
Pro
du
ct
Fin
anci
al
OLAP/BI
WEB.COM
Legacy…
CRM
SFA
ERP
“Big Data”
Cu
sto
mer
Sup
plie
r
Emp
loye
e
Ass
et
Loca
tio
n
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Complètude Agilité Métier et SI
• Data Quality intégrée
• Gouvernance
• Intégration
• Scalable
• Spécialisation par industrie
• Multi-Source, Canal
• Best practices “Out-of-Box”
• Modèle de données robuste
• Configuration
• Orienté métier
• ROI élévé
« Best Practices »
Oracle MDM : les points clés « Enabler » à la mise en place de bonnes partiques de gouvernance des donnéees
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History & Audit
Events & Policies
Data Governance
Manager
List Import Workbench
Identification & Cross-Reference
Source Data History Rules based
Survivorship
Address Validation
Enrich
Manage Decay
Enhanced Match & Merge Unmerge
Multi-language
Publish & Subscribe
Transports & Connectors
Authorization Registry
Roles & Relations des Tiers Variantes Multi-Canal
Golden Customer Record
Gouvvernance intégrée
Configuration
Modèle ouvert pour une spécialisation par
industrie Modèle de publication Nombreuses technologies disponibles
Data Quality intégré
Modules dédiés à la validatiion des donéesClient
“heavy duty”
import
Web Services Library
Les points clés du MDM – Exemple: Oracle Customer Hub La référence des données clients pour l’entreprise
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Plus de 1850+ Clients
Oracle MDM
RETAIL
MFG & DIST
HIGH TECH
FINANCIAL SVC
COMMS & MEDIA
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La Qualité des données
- Un enjeu majeur
du Référentiel
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Les approches “traditionnelles” de correction des données ne fonctionnent pas
L’approche manuelle
– Trop chère
– Trop lente
– Pas scalable
;3.5 MM 20 MM
* ^ | G = "MM" | ^ | G = "MM" | [{FM}="CATHETER" ] |
[{T1}="BALLOON"]| [{BR}!="OPTIPLAST"]
COPY [1] temp1
COPY_A [2] {Q1}
COPY "X" {C1}
COPY [3] temp2
COPY_A [4] {Q2}
RETYPE [1] 0
RETYPE [2] 0
RETYPE [3] 0
RETYPE [4] 0
CALL Ballon_Measurements
Le code spécifique
– Trop long à construire
– Trop d’exceptions à gérer
– Qualité du résultat aléatoire
Mettre en place un outil de qualité de données
- Accélère et automatise les procédures de correction
- Permet de mesurer la qualité des données et son évolution
- Contribue à garanti la qualité des données de référence
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Oracle Enterprise Data Quality
La plus large couverture fonctionnelle DQ • Meilleurs fonctionnalités pour les Données Tiers et Produit
• Profiling, standardisation, matching, gouvernance
L’offre DQ la plus opérationnelle • Offre complètement intégrée ( tiers / produit)
• Conçue pour les utilisateurs métiers et techniques
• Visibilité totale sur les traitements & résultats – (pas de boite
noire)
Opérations pervasive pour une gouvernance
d’entreprise de la qualité de données • Applications historiques et MDM
• Pour la migration / le chargement de données
• A la saisie / capture des données
• Pendant le déplacement / transfert de données
Profile
Standardize
Match
Govern
Quickly understand data content
Drive conformance to standards
Identify & merge duplicates
Monitor effectiveness & resolve problems
Com
mon A
ccess/U
I
Enterprise DQ Platform
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Project Browser
Main Canvas
Results Browser
Tool Palette
Oracle EDQ – Orienté Utilisateurs Fonctionnels
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Fonctionnalités Clés : Librairie de processors Un large ensemble de fonctionnalités de DQ sous la même interface
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La Qualité des données Produit – un processeur dédié La donnée Produit / Article – une problématique spécifique
10hp motor 115V Yoke mount
mtr, ac(115) 10 horsepower 115volts
MOT-10,115V, 48YZ,YOKE
This 10hp yoke mounted motor is rated
for 115V with a 5 year warranty
10 Caballos, Motor, 115 Voltios
TEAO HP = 10.0 1725RPM 115V 48YZ YOKE MTR
Motor, TEAO, 1725 RPM, 48YZ, 15 Voltios,
Montaje de Yugo, hp = 10
Item Motor
Classification 26101600
Power 10 horsepower
Voltage 115
Mounting Yoke
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‘Nettoyage’ des données Produit
Category
Piping & plumbing
Fasteners
Headgear
Capacitors
Wine
Extracted Attributes
Diameter = 4 inch
Length = 4 inch
Quantity = 4
Capacitance = 4ESU = 4.45 picofarad
Volume = 750ml; varietal = Merlot
Standardized Description
End cap, 4 inch
Hex cap screw, 4 inch
Baseball cap, 4 per box
Capacitor, 4.45pf (4 ESU)
Wine: Merlot, 750ml, screw cap
Missing information
Material; Thread
Thread; Diameter; Material
Color
Manufacturer; Mount type; Operating characteristics
Input Description
4” end cap
4 in cap screw
4 in box b-ball cap
4 ESU cap
750ml Merlot, screw cap
1. Analyze selmantique basée sur le contexte pour identifier les catégorie et la signification
2. Utilisation de modèles sémantiques spécifiques à la catégorie pour extraire les attributs
3. Modèles sémantiques spécifiques permettent d’identifier les données manquantes pour remédiation
4. Les données sont transformées, standardisées et assemblées en fonction de la cible
Semantic Rec.
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EDQP: Governance Studio Dashboard
Process metrics – Combien d’items
traités en détail
Tendances sur la durée Metrics de Qualité par
fournisseurs / source
Résultats de
Classification
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ERP
Logistique
Patenaires
MarketPlace
Catalogue
Web
CRM
End
eca
Navigation
Recherche
Web Store Multi-canaux
eCommerce ; Exemple d’intégration EDQP / MDM produit Pour une meilleure gouvernance des données Produit
• Automatiser la standardisation des données multi-sources.
• Identification immédiate les problèmes de qualité des données produits
• Réutiliser les règles et bonnes pratiques définies au niveau ENDECA Mise en exploitation plus rapide Contrôle aval de la cohérence des
données produits
Data Quality for Product Server
Gouvernance Studio
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Enterprise Data Quality for Product Demonstration
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Q & R
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Retour d’expérience CEVA Santé Animale
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