Gérer ses données de référence avec la Master Data Management
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 ?
Les données de référence
Les données de référence, ou données maîtres, évoluent peu dans le temps. 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.
La définition du Master Data Management
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 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.
Quel style de Master Data Management est le plus adapté pour votre entreprise ?
Le Master Data Management se divise en quatre grands styles : Registry, Consolidated, Coexistent et Transactional. Chaque style propose un contrôle des données distinct. Vous avez alors le choix entre gérer vos données depuis un système d’information central ou synchroniser manuellement les différentes sources.
#1 Registry
Parmi les quatre grands styles du Master Data Management, le Registry est le plus simple à mettre en place et à utiliser. Il utilise des stubs, soit des enregistrements qui indiquent notamment la source et le lieu de stockage de la donnée.
Peu coûteux, il ne transmet pas aux autres applications informatiques les modifications apportées aux données (en gros, pas de synchronisation). Le risque, c’est de voir apparaître des incohérences entre les différents types de données. Le Registry transfère les données à travers les outils liés au Master Data Management, mais ces dernières ne reviennent jamais vers la source pour l’ajuster. Il garantit la mise en place des données maîtres dans des référentiels secondaires.
#2 Consolidated
Le style Consolidated reprend les principes du Registry, mais au lieu d’envoyer les données maîtres vers des référentiels secondaires, il les fait parvenir à la bibliothèque de données centrale de l’entreprise, comme le Data Catalog. Il faut adopter le Consolidated si vos systèmes informatiques rencontrent une forte latence : les transferts de données peuvent être programmés pour se faire par grappes.
Si les données de référence sont envoyées vers la bibliothèque de données centrale, elles ne se synchronisent pas automatiquement avec les sources distantes. Vous devez donc vous occuper d’intégrer les données à la main.
#3 Coexistent
Version améliorée du Consolidated, le style Coexistent synchronise les données de référence avec la source des données. Les stubs de référence sont identiques dans les différents référentiels de l’entreprise (ERP, CRM, bibliothèque de données centrale…).
Comme le système de transfert des données est plus évolué, la synchronisation est plus lente. C’est la Master Data Management des petites et moyennes entreprises, qui peuvent mettre à jour les données maîtres et les synchroniser aux données distantes à plusieurs reprises sur une intervalle donnée à l’avance.
#4 Transactional
Si vous souhaitez adopter une stratégie absolue de Master Data Management, tournez-vous vers le style Transactional. Plus coûteux que les autres, il en reprend cependant tous les avantages, notamment en termes de Data Quality. Le transfert des données se fait de la source vers le référentiel central. Ensuite, ces dernières sont traitées de A à Z : nettoyage, standardisation… Une fois prêtes, elles retournent vers la source (sans quitter pour autant le référentiel central).
Avec le style Transactional, vous pouvez :
- mettre en place votre stratégie de gouvernance des données ;
- garantir la qualité des données de référence ;
- assurer le partage de données entre les différents départements de l’entreprise ;
- réduire la latence lors des transferts de données.
La limite du style Transactional, c’est qu’il vous faut des logiciels spécifiques pour coder les chemins de transfert des données maîtres.
On peut commencer par un Master Data Management rudimentaire puis évoluer vers plus d’efficacité et de complexité. Vous garantirez un type de données propres à tous les collaborateurs de l’entreprise. Une donnée nettoyée et synchronisée, c’est un outil indispensable pour la prise de décision (business, marketing…).
Si vous souhaitez mettre en place des process précis de MDM, vous devez adopter une stratégie globale de data governance.