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Identités, annuaires, habilitations
Chapitre 7
qui avaient une telle incidence. D’autres fichiers à usage purement bureaucratique
(ou perçu comme tel), et dont les procédures de mise à jour étaient de surcroît
particulièrement pénibles, étaient beaucoup moins bien traités — en général on se
contentait de renvoyer la version de l’année précédente, et personne ne s’apercevait
de rien.
Bref, nous avions rêvé d’un système d’information où il nous aurait suffi de voleter
de base de données en base de données pour y butiner les données utiles à notre
projet : il se révélait que nous avions à construire les données dont nous avions besoin, et que la réutilisation de données existantes n’était pas un avantage mais bien
plutôt une contrainte, imposée par le souci de cohérence mais assortie d’un coût
élevé induit par leur mauvaise qualité et, paradoxalement, par leur incohérence.
La situation décrite ci-dessus ne correspond pas à un cas particulièrement défavorable : au contraire, tous les univers de données réels sont peu ou prou conformes à
cette description. Les données sont bonnes si elles ont une bonne raison de l’être,
et elles sont bonnes à l’usage pour lequel elles ont été construites. Si l’on veut en
faire autre chose, il faut les ré-élaborer entièrement.
Identités, annuaires, habilitations
Chapitre 7
qui avaient une telle incidence. D’autres fichiers à usage purement bureaucratique
(ou perçu comme tel), et dont les procédures de mise à jour étaient de surcroît
particulièrement pénibles, étaient beaucoup moins bien traités — en général on se
contentait de renvoyer la version de l’année précédente, et personne ne s’apercevait
de rien.
Bref, nous avions rêvé d’un système d’information où il nous aurait suffi de voleter
de base de données en base de données pour y butiner les données utiles à notre
projet : il se révélait que nous avions à construire les données dont nous avions besoin, et que la réutilisation de données existantes n’était pas un avantage mais bien
plutôt une contrainte, imposée par le souci de cohérence mais assortie d’un coût
élevé induit par leur mauvaise qualité et, paradoxalement, par leur incohérence.
La situation décrite ci-dessus ne correspond pas à un cas particulièrement défavorable : au contraire, tous les univers de données réels sont peu ou prou conformes à
cette description. Les données sont bonnes si elles ont une bonne raison de l’être,
et elles sont bonnes à l’usage pour lequel elles ont été construites. Si l’on veut en
faire autre chose, il faut les ré-élaborer entièrement.