Avec l’explosion des données au sein des entreprises, il devient crucial de garantir la qualité, l’exploitation et la traçabilité de l’ensemble des données métiers. C’est là que le Master Data Management entre en jeu, offrant une solution puissante et efficace pour optimiser la gestion des données de référence au sein d’une entreprise. Mais le MDM, qu’est-ce que c’est exactement ? Quelles sont les données qu’il permet de gérer de manière optimale ? Découvrons les réponses à ces questions dans cet article.
Le Data Management, qu’est-ce c’est ?
Le Master Data Management (MDM), ou gestion des données de référence, est l’ensemble des outils et des processus qui permettent de rassembler les données d’une entreprise en un point central. Il englobe les domaines du PIM (Product Information Management), du DAM (Digital Asset Management), du CRM (Customer Relationship Management), de l’ERP (Enterprise Resource Planning) et autres. Les données sont ce qu’il y a de plus important dans une organisation. Le MDM permet de garantir l’intégrité, l’exactitude et la qualité des données de référence tout au long de leur cycle de vie. Grâce à cette approche, le partage sécurisé des données entre les collaborateurs et les différents services est grandement facilité.
Le fonctionnement d’un Master Data Management (MDM) repose sur plusieurs étapes clés.
Collecte des données
Tout d’abord, le processus commence par l’identification et la collecte des données de référence provenant de différentes sources au sein de l’entreprise. Ces données peuvent inclure des informations sur les clients, les produits, les partenaires, les fournisseurs, etc.
Nettoyage et consolidation
Les données collectées sont ensuite consolidées et nettoyées afin d’éliminer les doublons, les erreurs et les incohérences. Cette étape vise à garantir la qualité et l’intégrité des données avant leur intégration dans le fichier maître.
Enrichissement des données
Une fois les données nettoyées, elles sont enrichies en y ajoutant des informations complémentaires provenant de sources externes, telles que des bases de données tierces, des référentiels publics, des normes de l’industrie, etc. Cela permet d’enrichir les données existantes et de les rendre plus précises et pertinentes.
Optimisation de la gestion
Après l’enrichissement des données, le MDM établit des règles et des modèles de gestion pour organiser et hiérarchiser les données de manière cohérente. Cela facilite la recherche, la récupération et la mise à jour des données, tout en garantissant leur conformité aux normes et réglementations applicables.
Partage sécurisé des données
Enfin, le MDM offre des fonctionnalités de partage sécurisé des données au sein de l’entreprise. Les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données pertinentes pour leurs besoins spécifiques, tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des informations sensibles.
Pourquoi faire du data management ?
Comme nous venons de le voir, la gestion des données de référence (GDR ou MDM) offre une organisation simplifiée pour l’entreprise en centralisant toutes les données de référence au sein d’un unique référentiel. Il s’agit d’une vision stratégique sur le long terme : le MDM est un pilier essentiel d’une stratégie orientée données.
Le Master Data Management présente plusieurs enjeux majeurs pour les entreprises. Voici quelques raisons clés pour lesquelles il est crucial de s’engager dans une gestion efficace des données :
Optimiser la gestion des données
En centralisant et en organisant les données de manière cohérente, il devient plus facile de les retrouver, de les partager et de les mettre à jour. Cela améliore l’efficacité globale des processus liés aux données, réduit les erreurs et les redondances, et facilite la collaboration entre les différentes équipes et départements de l’entreprise.
Prendre des décisions éclairées
Lorsque les données sont inexactes, cela altère la vision de l’entreprise. En rationalisant les données de l’entreprise, le MDM peut être particulièrement utile. Grâce à des données fiables, précises et à jour, les décideurs peuvent mieux comprendre certaines situations et éviter les mauvaises décisions. Le MDM sera dans ce cas associé à un outil de BI (Business Intelligence)
Améliorer l’efficacité opérationnelle
En rationalisant les processus liés aux données, en automatisant les tâches répétitives et en éliminant les doublons, les entreprises peuvent réduire les délais, minimiser les erreurs et optimiser l’utilisation des ressources. Cela permet d’augmenter la productivité globale de l’entreprise et de mieux répondre aux demandes des clients et aux besoins du marché.
Personnaliser l’expérience client
Il est bien plus facile de renseigner une personne au sujet de sa commande si l’information est à jour et disponible immédiatement. En collectant, en intégrant et en analysant les données, les entreprises sont plus à même de traiter les demandes clients efficacement.
Des informations facilement accessibles et fiables et consolidées permettent de proposer des offres, des produits et des services personnalisés, d’établir des relations plus étroites avec les clients et de créer des expériences positives, ce qui favorise la fidélité et la satisfaction client.
Réduire les coûts liés à la gestion des données
La dispersion des données à plusieurs emplacements peut entraîner des coûts de stockage et de synchronisation considérables. Le Master Data Management permet de réduire les coûts liés à la gestion des données. En rationalisant la data, en éliminant les doublons et en améliorant la qualité des données, les entreprises peuvent économiser du temps, des ressources et des dépenses inutiles. Mais ce n’est pas tout ! Une gestion efficace des données permet aussi de minimiser les risques liés à la non-conformité (RGPD par exemple), aux erreurs ou aux pertes de données. En investissant dans un outil de gestion des données de référence, les entreprises peuvent réaliser des économies à long terme et optimiser leur retour sur investissement.
Les différents types de Master Data Management
Il existe plusieurs modèles d’architecture pour la gestion des données, chacun répondant à des besoins spécifiques. Nous en avons retenu quatre. Il s’agit notamment du modèle consolidation, du modèle registre, du modèle centralisation et du modèle coexistence. Chaque type de MDM présente des avantages et des défis spécifiques, notamment en termes d’harmonisation des données et de gestion de la qualité du réseau. Le choix de l’architecture dépendra des besoins et contraintes de chaque organisation dans sa gestion des données.
Modèle registre
Ce style de MDM repose sur un index utilisé pour accéder aux données sources. Son rôle principal est de fournir un accès unifié et cohérent aux données disponibles, quel que soit leur emplacement d’origine. Dans cette architecture, il n’est pas possible de modifier ou de synchroniser les données, car chaque source conserve la propriété de ses propres données. Cependant, le style registre offre l’avantage de demander peu de modifications aux applications existantes.
Modèle centralisé
Ce modèle architectural diffère du style registre car il centralise la création de toutes les données dans un outil et une base de données unique. Cela permet l’acquisition, la consolidation et la consultation des données à partir d’une seule application. Bien que cette centralisation requière un investissement significatif, elle présente l’avantage d’unifier les formats de données tout en éliminant les doublons. Cela renforce la synchronisation des données et permet d’uniformiser les processus. Les données sont ensuite mises à disposition des autres applications.
Modèle consolidation
Utilisé principalement pour soutenir les initiatives de Business Intelligence (BI), ce style de MDM favorise l’acheminement d’un volume important de données vers le référentiel central. Il est appliqué en aval des systèmes opérationnels, là où les données sont initialement créées.
Modèle coexistence
Ce type de MDM est utilisé principalement lorsque la création de données de référence est distribuée, mais qu’une copie est conservée de manière centralisée dans un hub. Le système central publie les données de base de la copie aux systèmes abonnés, ainsi qu’à un outil de Bisness Intelligence. Les 3 modes précédents coexistent.
Quelle solution MDM utiliser ?
Souvent, le MDM est privilégié par les entreprises d’envergure, qui gèrent une immense
quantité de données. Pourtant, elles ne sont pas les seules à pouvoir tirer parti de solutions MDM ! Même si votre système d’information contient peu d’applications, le MDM peut toujours être bénéfique. En effet, intégrer le MDM dans votre stratégie marketing à long terme peut vous prémunir contre les effets indésirables et risques engendrés par les développements du système d’information lors de la croissance de votre entreprise.
D’ailleurs, chaque solution de MDM a été conçue pour répondre à des besoins spécifiques. L’essentiel est de définir clairement vos besoins afin de choisir la meilleure solution de MDM pour votre entreprise. En fonction des objectifs que vous souhaitez atteindre, les choix de solution peuvent varier. Afin de sélectionner une solution de MDM adaptée, il est important de prendre en compte plusieurs points clés dès le départ :
● L’interopérabilité avec les autres applications du système d’information, tant actuelles que futures
● La gestion du cycle de vie des données de référence
● La capacité de cartographie et d’amélioration de la qualité des données
● La conformité aux impératifs réglementaires
D’autres facteurs peuvent être pris en compte, tels que la facilité d’utilisation, la scalabilité et les fonctionnalités spécifiques dont vous avez besoin.
Les 5 conseils de Numendo pour mettre en place un MDM
Définir une stratégie claire
La clé du succès d’un projet de MDM réside dans une phase initiale bien structurée. En définissant clairement la valeur ajoutée que le Master Data Management apportera à l’entreprise, vous serez en mesure de convaincre votre boss d’investir dans une solution MDM adaptée. Un travail sur l’urbanisation du système d’information pourra être effectué pour évaluer les impacts et les bénéfices.
Identifier les données de référence
Il est essentiel d’identifier les types de données de référence de l’entreprise. Cela peut inclure des informations telles que les données clients, les données produits, les données de localisation, etc. En identifiant ces données clés, vous pourrez vous concentrer sur leur gestion et leur qualité.
Établir des règles de gouvernance des données
La gouvernance des données fait référence aux processus qui régissent l’accès, l’utilisation et le traitement des données. La mise en place d’une gouvernance des données solide est essentielle pour assurer la qualité, la sécurité et l’intégrité des données. Cela implique d’établir des règles et des processus pour la collecte, la validation, la mise à jour et la suppression des données.
Impliquer les parties prenantes
Impliquez les différents acteurs de l’entreprise dans la mise en place du MDM. Cela peut inclure les équipes informatiques, les responsables métiers, les utilisateurs finaux, etc. Leur implication et leur collaboration seront essentielles pour assurer le succès du projet.
Mettre en place des mécanismes de suivi et d’évaluation
Une fois le MDM en place, il est important de mettre en place des mécanismes de suivi et d’évaluation pour mesurer les résultats et l’efficacité de la solution. Cela permettra d’apporter des ajustements si nécessaire et d’optimiser continuellement la gestion des données.
