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AKtEHOM / Sécuriser les données par le datawarehouse

La rédaction

Parmi les systèmes d'aide à la décision, le « datawarehouse » ou « entrepôt de données » permet de disposer de données fiables, sécurisées et agrégées sur le couple produit/process.

Source Aktehom

Devant l'évolution du contexte pharmaceutique, la mise en place d'un système robuste d'aide à la décision, fondé sur la connaissance produit/process, et s'appuyant sur l'analyse statistique des données est devenu fondamental pour la maîtrise des procédés et leur optimisation. L'efficience d'un tel système repose sur la maîtrise de l'intégrité des données qui en constituent la base, et sur l'efficacité de la mise à disposition de l'information. Il s'agit donc de récupérer des données provenant de sources hétérogènes, de les stocker dans une base de données unique et de les rendre disponibles pour une prise de décision. La mise en oeuvre d'une solution de type « datawarehouse » permet de répondre à ce besoin. Le « datawarehouse », littéralement « entrepôt de données », peut se définir comme une base de données globale, regroupant des données issues de différentes sources, et destinées à supporter un processus décisionnel, après traitement statistique. L'atteinte des objectifs passe par la maîtrise de quatre phases lors de l'implémentation du datawarehouse : la définition du besoin, sa spécification, l'acceptation du système et son exploitation.

Le besoin - La finalité étant le pilotage du procédé, il est nécessaire de définir correctement les informations qui doivent être disponibles. Les référents process, après avoir caractérisé le procédé, identifient les indicateurs pertinents, et spécifient ainsi leur besoin, en regard des cas d'utilisation attendus. Le besoin est spécifié en termes de données à récupérer, d'opérations textuelles ou de calculs à réaliser, de formats attendus (libellé, unité, décimales...) et de restitution souhaitée, en vue des traitements statistiques utilisés pour l'exploitation.

La spécification - Une fois le besoin défini par le métier, les équipes techniques doivent récupérer l'information. Les données brutes peuvent provenir de domaines variés (production, mais aussi laboratoires de contrôle qualité, assurance qualité, ordonnancement, data management...) et donc d'une multitude de sources (ERP, MES, LIMS, Historian, SCADA, EQMS, MDM, fichiers plats...). Le mapping à réaliser nécessite donc une double compétence technique et métier, et ne peut aboutir qu'à la condition d'une étroite coopération des équipes concernées et d'une très bonne compréhension par les uns des besoins et contraintes des autres. Le challenge est de déterminer quelle donnée source reflète le mieux le besoin exprimé par le métier, et, en cas de calcul ou de transformation de données, quelles sont les conditions de déclen-chement ou non de l'opération.

L'acceptation - Une phase de tests vient valider la solution technique mise en place. Les informations mises à disposition par le datawarehouse seront toujours présumées justes par l'analyste qui les manipulera ou le décideur qui les consultera. La fiabilité de toutes les données doit donc être éprouvée, ce qui signifie une vérification exhaustive de toutes les données brutes et calculs, ainsi que des conditions de déclenchements de ces calculs ou des cas particuliers d'utilisation. Le nombre de paramètres à vérifier peut devenir très important pour certains procédés. Il est alors nécessaire d'être correctement outillé pour affronter cette phase. L'implémentation de nouveaux produits dans le datawarehouse pouvant engendrer des effets de bord pour les produits déjà en place, des tests de non régression standardisés soulagent grandement l'effort de vérification.

L'exploitation - Le datawarehouse s'inscrit dans une logique d'entreprise, et demande un investissement potentiellement important. La souplesse d'exploitation d'un tel système est alors primordiale. En effet, l'ajout d'un nouveau site, d'un nouveau produit ou même d'un nouveau paramètre pour un produit existant ne doit pas remettre en cause l'état validé de l'ensemble. La solution technique doit ainsi prendre en compte le plus tôt possible tous les cas d'évolution probables. L'organisation elle-même doit avoir connaissance du datawarehouse et le prendre en compte pour l'évaluation des changements, afin d'anticiper les conséquences d'une évolution au sein d'un système source.

Une fois la solution en place et les premiers produits implémentés, Aktehom préconise, par retour d'expérience, le suivi de l'exploitation correcte du datawarehouse. Une surveillance régulière du système par le référent process est nécessaire, pour détecter rapidement les éventuels incidents risquant de générer des données erronées, principalement lors de cas particuliers de production non détectés jusque-là, par exemple. Par ailleurs, le système doit être expliqué aux utilisateurs potentiels, lesquels devront être formés à cet outil qui peut se révéler très puissant pour les décisions qu'il est amené à prendre dans le cadre de la surveillance d'un procédé au niveau d'un atelier de fabrication comme dans celui d'une stratégie long terme d'entreprise.

* Erratum : Dans le n°77 d'Industrie Pharma, nous avons malencontreusement publié un texte ne correspondant pas au sujet énoncé sur le « datawarehouse ». Pour rectifier cette erreur, nous vous proposons une version modifiée de la rubrique.

Cet article est proposé par la société AKTEHOM, cabinet de conseil et d'expertise, qui accompagne les industriels de la pharmacie et des biotechnologies dans la maîtrise de leurs procédés de fabrication et dans la compréhension du produit et du procédé dans un objectif qualité permettant de garantir la sécurité du patient. AKTEHOM s'oriente depuis sa création dans l'apport de valeur ajoutée à ses clients pour leur permettre d'intégrer les évolutions techniques, réglementaires, scientifiques et humaines. www.aktehom.com

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