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Le Master Data Management ou gestion des données de référence est l'ensemble des techniques et processus permettant d'assurer la qualité des données de référence au sein d'un seul et unique fichier maître. Découvrez la définition précise de ce concept, ses avantages ainsi que ses cas d'usage.
Lorsqu'une entreprise décide de devenir Data-Driven, elle doit prêter une attention particulière à la qualité de ses données. Dans le cas contraire, les données erronées, obsolètes ou redondantes peuvent fausser les analyses et mener à de mauvaises prises de décision.
Avec l'explosion du volume de données générées et collectées par les entreprises, un grand nombre d'entre elles ont pris conscience de l'importance supérieure de certains types de données. Toutes les données stockées au sein du système d'information d'une organisation ne sont pas aussi importantes.
Parmi les données essentielles, critiques, on compte les données tierces liées aux clients et fournisseurs, les informations financières, les données sur les employés, ou encore les données produits. Il s'agit des données de référence, ou Master Data en anglais. Il est impératif que ces données ne comportent absolument aucune erreur. C'est la raison pour laquelle un grand nombre d'entreprises s'en remettent au Master Data Management, ou gestion des données de référence.
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Master Data Management : qu'est-ce que c'est ?
Le terme de Master Data Management, traduit en français par gestion des données de référence, désigne l'ensemble des méthodes, outils, concepts et processus permettant de s'assurer que les données de référence soient correctement identifiées, de bonne qualité, dépourvues d'erreurs et utilisables sans le moindre risque.
Cet ensemble de techniques permet de constituer un référentiel unique, aussi appelé fichier maître. Il permet ainsi de rationaliser le partage des données entre les différents services et employés de l'entreprise.
Parmi les techniques faisant partie du Master Data Management, on compte le nettoyage des données (data cleansing), la mise en cohérence, l'élimination des doublons, la consolidation, la mise à jour, et l'établissement des descriptifs des données.
Master Data Management : quels sont les avantages ?
Les avantages apportés à l'entreprise par le Master Data Management sont nombreux. La mise en place d'un référentiel garantit l'unicité de la donnée et de son descriptif, éliminant tout risque de redondance.
De plus, le MDM permet de centraliser les mises à jour des données de référence. Il permet également de gérer le cycle de vie des données de façon centralisée, de leur création à leur suppression en passant par leur mise à jour.
Le Master Data Management s'avère plus utile et avantageux pour les entreprises regroupant un grand nombre de services, de rôles et d'applications informatiques. Il est donc plus intéressant d'y recourir pour les grandes entreprises que pour les PME. Il se révèle aussi très utile en cas de fusion d'entreprises.
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Master Data Management : comment fonctionne le MDM ?
Parmi les différents outils de gestion des données et des processus de l'entreprise, on compte les ERP (Entreprise Ressource Planning), les CRM (Customer Relation Management), les PLM (Product Lifecycle Management) et les WMS (Warehouse Management System).
Ces différents outils produits ou reposent sur des données de référence. Or, ces données sont bien souvent identiques. Afin de simplifier la cohérence, l'unicité, la protection et la disponibilité de ces données, il est préférable d'en centraliser la détention.
Plutôt que d'entreposer les mêmes données à plusieurs endroits différents, le MDM permet de les conserver au sein d'un même référentiel. Ainsi, en cas de besoin, tous les autres systèmes viendront consulter ces données au sein du référentiel.
Les éléments supplémentaires liés à un outil ou un autre pourront venir étoffer la donnée dans le référentiel. Par exemple, le WMS pourra ajouter des données logistiques liées à un produit, et le CRM pourra l'enrichir des statistiques de consultation par les clients de ce même produit.
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Quels sont les défis du Master Data Management ?
Complexité
Les organisations rencontrent généralement des difficultés liées à la qualité des données de base. Il s'agit notamment des informations relatives aux clients et aux adresses provenant des systèmes existants.
Chevauchement
Le chevauchement des données de base est fréquent, par exemple dans le cas de grandes entreprises qui stockent les informations clients dans plusieurs systèmes.
Modélisation
Les organisations n'ont généralement pas de modèle de data management qui définisse les maîtres primaires, secondaires et les esclaves des données principales. De fait, l'intégration des data principales devient complexe.
Normes
Il est souvent difficile de parvenir à un accord commun sur les valeurs de domaine stockées dans un certain nombre de systèmes. Notamment les données relatives aux produits.
Gouvernance
Une mauvaise gouvernance de l'information (gestion, propriété, politiques) autour des données de référence entraîne une complexité au sein de l'organisation.
Les recherches menées dans ce domaine conduisent également à d'autres préoccupations plus pratiques. En particulier, la recherche de partenaires de mise en œuvre compétents pour aider à la réalisation des projets
La sélection de la technologie
En fait, MDM est un marché émergent et il y a beaucoup de fournisseurs, il est donc difficile d'en choisir un.
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