Le produit
Une visibilité d’entreprise sur l’ensemble de vos données et leur signification métier.
Meta analysis apporte tous les éléments pour construire votre Enterprise Catalog. Sa modularité et sa souplesse permettent de démarrer simplement sur un cas d’usage métier puis de le compléter par itération après le premier succès
Organisation
Définition des propriétaires des éléments du référentiel
Mise en place des rôles, des domaines et des workflows
Description des processus métier avec les étapes et les tâches
Business Glossary
Création des termes métiers unifiés multilingues avec une définition précise et une règle de gestion validée
Implication des fonctionnels dans la définition des termes métier avec des workflows de validation
Collaboratif par le partage de commentaires
Applications
Identification des applications métiers
Association des informations applicatives liées aux applications métiers
Data Quality
Saisie du niveau de qualité attendu par les métiers et chargement des résultats de vos campagnes de qualité
Visualisation graphique de l’évolution de la qualité de vos informations
Cartographie
Cartographie des logiciels de bases de données, transformations, restitutions et analyses de votre organisation
Planification et robotisation en mode SaaS ou on-premise
Création automatique de votre Data Catalog complet
Les apports
Meta Analysis est une solution de gouvernance collaborative, avec une ergonomie fortement orientée utilisateurs.
Contribuer
Le portail donne un accès aux contributeurs et aux utilisateurs avertis pour visualiser et gérer leur périmètre
- Les termes métier sont disponibles organisés par concepts métier
- Les derniers termes métier, en cours ou validées, sont visibles
- Les actions spécifiques à l’utilisateur, comme les favoris et les tâches, sont présentées
Découvrir
La nouvelle Data Marketplace permet de valoriser votre patrimoine data avec un point d’entrée unifié aux actifs DATA de l’organisation
- Les documents et analyses comme BO, Qlik, Tableau, Power BI
- Les Data Products (Jeux de données)
- Les produits IA
Ces actifs DATA sont classifiés pour faire ressortir les plus importants
Analyser
Le Data Lineage dynamique permet une analyse graphique avec une vision du cycle de vie et de de la qualité de la donnée
- Les éléments peuvent être regroupés pour une présentation métier
- Les annotations permettent d’expliquer le cycle de vie
- Il est possible de visualiser l’action sur les associations
Partager
Le Data Lineage dynamique est le point central de Meta Analysis
Il permet d’enrichir le référentiel par l’ajout direct de termes métier et d’associations lors des ateliers métiers
Il permet de sauvegarder et partager ces analyses réalisées par des experts métiers avec les utilisateurs ou les directions métiers
Ces Data Lineages seront accessibles dans l’espace personnel
L'intégration
L’objectif est de pouvoir intégrer et échanger toutes les métadonnées des solutions de votre organisation par des connectivités natives, les API ou les chargements classiques CSV.
Les connectivités
Centraliser et partager les métadonnées
Tous vos logiciels d’entreprise possèdent des métadonnées descriptives permettant la construction du référentiel, dont les solutions Cloud et SaaS.
Par des connectivités automatisées, Meta Analysis va permettre de centraliser et partager l’intégralité des métadonnées des éléments composant votre système d’information en toute indépendance des solutions des bases de données, flux et reporting.
Demandez le guide complet des connectivités !
Les API
Intégrez Meta Analysis dans votre écosystème Data grâce aux API
Les API permettent de lire, créer ou modifier le contenu du référentiel de manière automatisée.
- Exportez automatiquement des éléments
- Intégrez des données métier depuis des outils tiers
- Cartographiez des outils spécifiques (ETL, bases de données) sans connectivité dédiée.
Vos outils peuvent interagir directement avec Meta Analysis, indépendamment des technologies et langages utilisés.
OSI
Open Semantic Interchange (OSI), un projet open source destiné à normaliser l’échange et la définition des données. Objectif : lever l’un des principaux freins à l’adoption de l’IA et de la Business Intelligence, à savoir la fragmentation des définitions métiers et des métadonnées.











