Auteur
Cheryl E. Johnson, vice-présidente et consultante en information de marché, Bank of America
Le nombre d'employés chez Bank of America, ainsi que la multitude de rôles qu'ils occupent, complexifient la gestion des droits d'accès aux applications. Des profils prédéfinis ont été créés pour faciliter la gestion de ce défi ; cependant, leur nombre a proliféré au fil du temps. Une simplification du système a été entreprise afin de réduire les efforts de maintenance, tout en augmentant la transparence et en réduisant les risques. Les principales applications ont été identifiées par fonction. Ensuite, une vue transversale des accès aux applications a été établie par rapport à l'identifiant de l'employé, chaque application étant notée 0 ou 1 selon qu'il y avait accès ou non. Selon la fonction, les identifiants des employés ont également été liés à d'autres variables clés, telles que le code de poste (au sein d'une fonction), le secteur d'activité, la région et le site. Un clustering K-means a été utilisé pour regrouper les applications en fonction de droits d'accès similaires et pour identifier des tendances basées sur d'autres prédicteurs. L'analyse des diagrammes de bi-plots et des moyennes de clusters obtenus a permis d'améliorer considérablement la clarté, notamment : (1) l'identification des sous-groupes d'applications présentant une corrélation élevée à parfaite des droits d'accès ; (2) forte association des clusters aux codes d’emploi ; et (3) association des clusters avec d’autres variables liées.
