Tout savoir sur la gestion des données de référence (Reference data management)

La gestion des données de référence (RDM) est un pilier de la gouvernance des données moderne.

Elle garantit l’uniformité, la cohérence et la fiabilité des informations partagées au sein de l’entreprise.

Grâce à des composants clés comme le data catalog, la gestion des métadonnées et des outils de qualité des données, la RDM permet d’éviter les incohérences, d’assurer la conformité réglementaire et de soutenir une prise de décision éclairée.

À l’horizon, l’intégration de l’intelligence artificielle rend la RDM plus intelligente, automatisée et interconnectée.

Qu’est-ce que la gestion des données de référence (RDM) ?

La gestion des RDM désigne l’ensemble des pratiques et outils permettant de gérer des données stables servant de normes communes dans l’entreprise.

Ces données de référence forment un point fixe dans l’univers mouvant des données, car elles évoluent peu dans le temps et sont utilisées pour catégoriser, qualifier ou harmoniser d’autres données.

Exemples concrets de données de référence :

• Les codes pays dans une base internationale : “US” (États-Unis), “FR” (France), “AU” (Australie)
• Les codes devises comme “EUR”, “USD” ou “JPY”
• Les codes produits utilisés transversalement par différents départements

Ces données garantissent que toutes les équipes utilisent les mêmes valeurs, indépendamment du service, du pays ou du système source.

Pourquoi la RDM est-elle essentielle ?

Sans une RDM solide, les incohérences prolifèrent : codes différents pour un même produit, anomalies de stock, erreurs de facturation ou divergences dans les reportings financiers.

Prenons l’exemple d’un groupe international présent en Inde et au Brésil : si chaque filiale adopte une nomenclature différente pour les devises ou les produits, la consolidation devient un casse-tête coûteux.

La RDM agit comme une couture invisible qui relie l’ensemble du tissu informationnel de l’organisation.

Elle permet :

• Une langue commune des données, partagée par toutes les branches
• Une fluidité opérationnelle dans les processus transverses
• Une conformité réglementaire renforcée (ex. : normes comptables, régulations financières comme BCBS 239 ou Solvency II)
• Une prise de décision stratégique fiable grâce à des données harmonisées

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Les composants clés d’une RDM efficace

Pour être efficace, une stratégie de gestion des données de référence repose sur trois piliers :

1. Des règles de gouvernance des données

Un cadre clair définit ce qui crée, modifie et valide les données de référence.

Sans gouvernance, les valeurs se multiplient et perdent leur cohérence.

2. Un data catalog centralisé

Un data catalog agit comme un répertoire unique, consultable par toutes les parties prenantes. Il :

• Centralise les données de référence
• Évite les doublons et la dispersion
• Rend les données accessibles sans dépendre uniquement de l’IT

3. Des outils de validation et de nettoyage

Les solutions de data quality vérifient la conformité des valeurs et corrigent les anomalies.

Comme les données de référence servent de socle à toutes les autres, leur qualité est non négociable.

Le rôle central du data catalog

Le data catalog ne se limite pas à un espace de stockage : c’est un moteur de démocratisation des données.

• Il permet aux équipes de trouver et utiliser rapidement les données de référence nécessaires
• Il propose une interface intuitive qui réduit la dépendance vis-à-vis de l’IT
• Il évolue avec l’organisation, intégrant de nouvelles valeurs et éliminant celles devenues obsolètes

En ce sens, il constitue un référentiel vivant qui maintient la donnée de référence pertinente et à jour.

L’apport des outils de gestion des métadonnées

La RDM s’appuie également sur des outils de metadata management qui apportent une vision contextuelle :

• Ils documentent la lignée des données (data lineage)
• Ils facilitent la traçabilité et la compréhension de l’impact des changements
• Ils renforcent la gouvernance des données en connectant les entités de référence aux usages métiers

Les défis actuels de la RDM

Mettre en place une RDM n’est pas sans difficultés :

• La croissance organisationnelle entraîne l’apparition de nouveaux codes et nomenclatures
• Les standards évoluent, nécessitant des mises à jour continues
• La cohérence internationale reste complexe à maintenir

Sans stratégie claire, la RDM peut vite devenir un processus lourd et coûteux.

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L’avenir de la gestion des données de référence

L’intégration de l’intelligence artificielle transforme déjà la RDM :

• Les algorithmes de machine learning détectent automatiquement les incohérences
• Les solutions prédictives anticipent les évolutions nécessaires
• L’automatisation réduit la dépendance aux interventions manuelles et augmente la fiabilité

À l’horizon 2025 et au-delà, la RDM se dirige vers des systèmes intelligents, proactifs et interconnectés avec la gouvernance et la qualité des données.

À l’international, de plus en plus d’experts considèrent la RDM comme un levier stratégique. Pour approfondir, vous pouvez consulter ce guide complet sur la Reference Data Management publié par Airbyte, qui détaille les meilleures pratiques et outils à mettre en place

Gestion des données de référence, socle indispensable

Le RDM constitue un socle indispensable pour toute entreprise data-driven.

Elle assure la cohérence et la fiabilité des informations, rendant possible une prise de décision éclairée.

Qu’il s’agisse d’implémenter un data catalog centralisé ou de s’appuyer sur des outils avancés de gestion des métadonnées, la RDM est un investissement stratégique incontournable pour garantir la qualité et la valeur des données.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.