MetaMatrix : la modélisation facilite l’intégration de données

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Partenaire de SAP et concurrente d’IBM, la start-up américaine MetaMatrix prétend proposer une approche innovante de l’intégration de données. Elle repose sur les travaux de l’OMG, organisme de standardisation des technologies objets, en matière de modélisation des données.

A l’occasion de deux annonces récentes ? la présentation de la stratégie Netweaver de SAP et les premières concrétisations du programme de recherche Xperanto d’IBM ? le nom d’une start-up new-yorkaise, MetaMatrix, a été cité. Dans le premier cas, en tant que partenaire (voir édition du 17 janvier 2003) et dans le second comme concurrent d’IBM (voir édition du 6 février 2003). Il est donc intéressant de regarder d’un peu plus près cette entreprise et ce qu’elle propose.

Créée en 1998 par un Français, Philippe Chambadal, MetaMatrix s’est dans un premier temps concentrée sur un secteur d’activité bien précis, la finance. Elle y avait identifié un besoin, celui d’unifier au sein d’un portail les multiples sources d’informations que les brokers utilisent pour gérer les portefeuilles de leurs clients. Or, ce besoin ? intégrer en temps réel des données structurées ou non issues de systèmes informatiques hétérogènes ? est commun à toutes les industries. Du coup, MetaMatrix compte aujourd’hui parmi ses clients des entreprises des secteurs des télécoms, de l’industrie pharmaceutique ou encore l’administration fédérale américaine.

Un problème technique ancien

L’intégration en temps réel des données issues de systèmes hétérogènes, également appelée EII (Enterprise Information Integration), est non seulement une problématique industrielle transversale, mais aussi une difficulté technique sur laquelle le secteur informatique achoppe depuis vingt ans. D’où les programmes de recherche menés par les plus grands noms de l’informatique, tels Xperanto d’IBM ou Liquid Data de Bea Systems, lesquels n’ont, semble-t-il, pas réalisé d’avancées décisives.

Une start-up telle MetraMarix peut-elle réussir là où les autres piétinent ? Philippe Chambadal le pense et met en avant l’originalité de son approche de l’intégration de données. Elle repose sur un travail de modélisation des données physiques et de leur utilisation par les applications. Pour cela, MetaMatrix exploite les travaux réalisés par l’organisme de standardisation des technologies objets OMG (Object Management Group). Plus précisément, il s’agit du langage MOF (Meta Object Facility), qui prolonge un autre standard de l’OMG, UML (Unified Modeling Language).

Le but d’UML est, rappelons-le, de décrire les relations entre les diverses entités composant un système d’information, aboutissant à l’élaboration d’un métamodèle. Pour organiser leurs données, les entreprises utilisent de longue date des métamodèles, qui peuvent être des bases de données relationnelles, objets, hiérarchiques, des fichiers séquentiels ou plus récemment XML? MOF est quant à lui un “méta-métamodèle”. Appliqué aux données, MOF permet donc de décrire les interactions entre ces divers types de données afin, par exemple, d’établir un lien entre la colonne d’un tableur et un attribut d’une base de données relationnelle.

Découpler les données des applicationsAux dires de Philippe Chambadal, c’est bien là, dans l’introduction d’un niveau d’abstraction supplémentaire, que se situe la spécificité de l’approche de MetaMatrix par rapport à ses concurrents. “Alors qu’IBM tente de traiter le problème de l’intégration de données en se plaçant au niveau d’un métamodèle, par exemple une base de données relationnelle ou XML, MetaMatrix, se situant à un niveau d’abstraction supérieur, arrive à intégrer plus aisément des données de type différent”, explique le dirigeant. Concrètement, l’intégration de données vue par MetaMatrix passe par plusieurs étapes : il faut d’abord modéliser les données physiques (modèle physique) puis modéliser les informations telles que les applications les utilisent (modèle logique) et ensuite écrire les requêtes permettant de passer du modèle physique au modèle logique, aboutissant à la constitution d’une base de données virtuelle. Il s’agit en substance de découpler les données physiques des applications (PGI, CRM, SCM, EAI, applications métiers?) qui les exploitent.

Les bénéfices de ce découplage applications-données sont grands, semble-t-il. Il permet de réduire le temps et donc le coût de déploiement d’une nouvelle application, notamment parce qu’il n’est plus nécessaire d’écrire du code informatique pour gérer les accès aux données. Le système d’information gagne en réactivité. Autre exemple : l’installation des EAI (Enterprise Application Integration) est simplifiée. Un client de MetaMatrix, un équipementier télécoms, a ainsi évalué que, grâce à l’approche modélisée de l’intégration de données, le nombre de connecteurs applicatifs spécifiques est tombé de 1000 à 60.

MetaMatrix est pour le moment absente du marché français. La start-up y recherche néanmoins des partenaires, des intégrateurs mais également des éditeurs. A suivre?


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