Master data management : la gestion des données de référence

Avancer petit à petit et prioriser sont les deux clés pour bien gouverner les données de votre entreprise.

Vous pouvez commencer par les données marketing, les données RH… Mais elles n’ont pas la même importance ! Le master data management vous aide à gérer les données de référence de l’entreprise.

Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur le Master Data Management, de ses qualités à ses limites.

Qu’est-ce que le master data management (MDM) ?

Les données de référence, ou données maîtres, évoluent peu dans le temps. Selon la définition proposée par Gartner, le Master Data Management vise à assurer une source unique, cohérente et fiable pour les données critiques de l’entreprise.

Ce sont les informations structurantes pour l’entreprise : la liste des données produits, la liste des clients, les données sur les employés… Vous serez rarement amené à les modifier.

Selon l’organisation de votre entreprise, les données de référence peuvent être réparties à divers endroits. Les données clients, par exemple, se trouvent dans l’ERP, le CRM, la solution de gestion de comptabilité de l’entreprise… Ou bien dans un fichier Excel que Fred des Sales a fait à la main, mais qui n’est pas accessible aux autres équipes.

Le master data management (MDM) est l’ensemble des techniques et des process qui assurent la qualité des données de référence.

Il s’agit d’appliquer la data governance sur un groupe de données essentielles à l’entreprise. Les données de référence doivent être :

• Qualitatives
• Sans aucune erreur
• Communes à tous les collaborateurs de l’entreprise

Avec une solution MDM, vous pouvez décrire la donnée de référence, définir sa valeur, et la référencer dans une source unique.

Si quelqu’un recherche une donnée de référence, il saura où la trouver. Le MDM donnera la réponse à la question suivante : la liste des clients se trouve-t-elle dans l’ERP, le CRM, ou le fichier Excel de Fred ?

Le master data management inclut d’autres services : le nettoyage des données, l’application des mises à jour, l’ajout du descriptif des données…

Les avantages et les limites de la gestion des données de référence

Master data management : les avantages

Le Master Data Management apporte bien des avantages à votre entreprise, notamment une vision commune sur les données de référence.

Il vous aide à considérablement diminuer le risque d’erreur et de doublons. Le MDM garantit une meilleure maîtrise du cycle de vie de vos données de référence. Maîtriser les données de votre entreprise, c’est répondre aux enjeux actuels de connaissance de la donnée.

Vous pouvez mettre en place plus facilement les réglementations liées à la donnée, comme le RPGD.

Bénéfique pour les entreprises de grande taille qui utilisent beaucoup d’applications informatiques, le Master Data Management permet de simplifier l’architecture IT, donc de diminuer les coûts d’exploitation.

La centralisation est un atout indispensable pour mettre en place un référentiel de données accessible à tous les collaborateurs d’une entreprise.

Quelles sont les limites du master data management ?

La difficulté principale est la conduite du changement.

Le MDM consiste à définir les démarches pour trouver et utiliser les données de référence. Il est donc impossible que les experts métiers de la data gardent leurs vieilles habitudes, notamment Fred, qui devra abandonner son fichier Excel personnel.

Il peut être vite compliqué de mettre en place des consensus lorsqu’il s’agit d’informations sensibles. Pour éviter de voir votre projet de Master Data Management tomber à l’eau, adoptez une politique agile et pragmatique.

Commencez sur un petit périmètre, puis avancez au fur et à mesure. Les collaborateurs de l’entreprise s’approprieront petit à petit les nouveaux process.

Pourquoi le Master Data Management est crucial aujourd’hui

Dans un contexte où les entreprises multiplient les applications SaaS, les API et les projets IA, la fragmentation des données est inévitable.
Le MDM répond à plusieurs enjeux :

• Qualité des données (Data Quality) : détection et suppression des doublons, correction des erreurs.
• Unicité et cohérence (Single Source of Truth) : éviter les divergences entre systèmes.
• Conformité réglementaire : RGPD, HIPAA, Solvency II, BCBS 239…
• Réduction des coûts IT : simplification de l’architecture et rationalisation des flux.
• Accélération des projets IA : données de référence fiables = meilleur entraînement des modèles d’IA.

Quel style de master data management est le plus adapté pour votre entreprise ?

Mettre en place un MDM ne signifie pas appliquer une méthode unique : il existe quatre grands styles qui correspondent à des niveaux de maturité et de besoins différents. Chaque organisation peut choisir le modèle le plus adapté en fonction de sa taille, de son architecture IT et de ses objectifs de gouvernance des données.

1. Le style Registry

Le modèle Registry est le plus simple et le plus économique à mettre en place. Il repose sur des stubs : de petits enregistrements qui indiquent l’existence d’une donnée de référence, sa source d’origine et son emplacement.
Ce système joue donc un rôle de catalogue d’indexation sans modifier ni synchroniser les données elles-mêmes.

• Avantages : sa mise en œuvre est rapide, peu coûteuse et ne bouleverse pas l’existant.
• Limites : comme il n’y a pas de synchronisation entre les systèmes, le risque est d’obtenir des incohérences : la version stockée dans le CRM peut ne pas correspondre à celle de l’ERP.

Le Registry convient aux entreprises qui veulent commencer à structurer leurs données de référence, mais sans encore investir dans une gouvernance complète.

2. Le style Consolidated

Le style Consolidated reprend les principes du Registry, mais va plus loin en centralisant les données de référence dans un référentiel unique — souvent une bibliothèque de données ou un data catalog.
Les données sont extraites des systèmes sources (ERP, CRM, outils financiers, etc.) puis regroupées dans ce référentiel.

• Avantages : il permet d’avoir une vision unifiée des données, même si elles continuent à être modifiées dans les systèmes d’origine. Les transferts peuvent être automatisés ou planifiés par lots, ce qui réduit la charge réseau et les problèmes de latence.
• Limites : la consolidation ne met pas automatiquement à jour les données dans les systèmes sources. Si une donnée est corrigée dans le référentiel central, elle ne sera pas reflétée ailleurs sans intervention manuelle.

Le Consolidated est adapté aux grandes organisations qui veulent améliorer la visibilité de leurs données tout en maintenant leurs systèmes existants.

3. Le style Coexistent

Le modèle Coexistent constitue une évolution du Consolidated. Ici, le référentiel central et les systèmes sources sont synchronisés de façon bidirectionnelle. Les mises à jour effectuées dans le référentiel sont répercutées dans les applications, et inversement.

• Avantages : cette approche garantit une meilleure cohérence des données dans toute l’organisation. Chaque modification est partagée entre les différents systèmes, ce qui limite le risque d’avoir plusieurs versions contradictoires.
• Limites : la synchronisation n’est pas forcément instantanée et peut engendrer des délais. La mise en place est aussi plus complexe techniquement, car elle demande de définir précisément les flux et les règles de gestion.

Le Coexistent est particulièrement intéressant pour les PME et ETI qui veulent un équilibre entre simplicité et cohérence, tout en gardant une certaine souplesse dans leur architecture.

4. Le style Transactional

Le style Transactional est le modèle le plus avancé — et le plus exigeant. Ici, le référentiel central devient le point unique de gestion et de validation des données de référence. Toutes les modifications passent par lui, puis sont renvoyées vers les systèmes sources.

• Avantages : il garantit un niveau de qualité maximal grâce à des processus de nettoyage, de normalisation et de validation systématiques. La synchronisation est quasi temps réel, ce qui élimine les risques d’incohérence et optimise la circulation des données dans l’entreprise.
• Limites : c’est le style le plus coûteux et le plus complexe, car il nécessite des outils spécialisés et une architecture robuste. De plus, il implique un véritable changement organisationnel : toutes les équipes doivent passer par le MDM pour manipuler les données de référence.

Ce modèle est particulièrement adapté aux grandes entreprises internationales qui doivent gérer d’énormes volumes de données et répondre à des obligations réglementaires strictes.

En résumé :

• Registry : point de départ simple, sans synchronisation.
• Consolidated : centralisation des données pour une meilleure visibilité.
• Coexistent : synchronisation bidirectionnelle pour plus de cohérence.
• Transactional : gestion complète et en temps réel, idéale pour les environnements complexes.

Les bonnes pratiques pour réussir un projet de Master Data Management

• Aligner le MDM sur la data & AI product governance
• Impliquer les métiers dès le départ
• Mesurer et améliorer en continu avec des KPIs
• Définir des règles claires (rôles, responsabilités, workflows)
• Choisir des solutions MDM intégrées à votre plateforme de gouvernance

Conclusion

Le Master Data Management est bien plus qu’un outil technique : c’est un levier stratégique pour garantir que vos décisions reposent sur des données fiables et partagées.
En l’intégrant à votre stratégie de Data & AI Product Governance, vous posez les bases d’une organisation plus agile, plus conforme et plus performante.

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.