Mise à jour: Novembre 2024

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Dans les moyennes et grandes entreprises, une gestion efficace des données est devenue un pilier stratégique incontournable. Parmi les éléments clés de cette gestion figure le Master Data : un concept central qui pourrait transformer vos opérations. Ensemble, explorons ce qu’est le Master Data, son importance, et les outils qui peuvent vous aider à le gérer efficacement.

Qu’est-ce que le Master Data ?

Le Master Data Management, ou gestion des données de référence, regroupe les données fondamentales et structurantes de votre organisation. Ces informations servent à identifier et organiser les entités principales de votre entreprise : clients, produits, employés, fournisseurs, et bien plus.

Le Master Data agit comme une source unique de vérité (source of truth ou golden source) en créant un référentiel unifié, garantissant que toutes vos équipes et systèmes utilisent des données cohérentes et fiables.

ll y a quelques points à noter dans cette définition :

1. MDM n’est pas seulement un problème tech. La plupart du temps, implémenter un Master Data implique d’harmoniser et changer des processus Métiers. La conduite du changement sera également nécessaire pour s’assurer du maintien des données à travers la gouvernance.
2. MDM comprend à la fois la création et la maintenance des données de référence. Réussir une migration, c’est facile. L’enjeu est de maintenir les données de haute qualité dans le temps. Il faudra investir dans les processus de gouvernance et outils de qualité des données (même un simple Dashboard PowerBI) pour tirer tout le potentiel des Master Data.

Voici les principales catégories de Master Data :

💡 Par exemple, un Master Data bien géré peut vous permettre de suivre l’historique complet d’un produit, depuis sa conception jusqu’à sa distribution en magasin. N’est-ce pas chouette de pouvoir tracer son évolution ? On appelle ceci, l’historisation.

Pourquoi le Master Data est-il crucial dans une entreprise?

Dès que vous avez des volumes de données que vous ne plus gérer correctement, implémenter un Master Data offre plusieurs avantages stratégiques:

🪢 Cohérence et fiabilité des données : L’intérêt principal est de travailler sur la qualité des données et synchroniser les systèmes vers “une source unique de vérité”.

💡  Créer des rapports enfin viables: L’un des effets immédiat, est la création de rapports d’état formatés et directement opérationnels. Les décideurs ou analystes ont des accès à la données au bon moment pour qu’ils puissent exécuter leurs tâches!

⚖️ Conformité réglementaire : Une base de données centralisée permet de répondre plus facilement aux exigences légales.

🚀 Simplification de l’architecture applicative: En simplifiant l’architecture applicative, vous construisez une linéarité et un paysage global des données, rationalisez le nombre d’interfaces et les coûts associés. C’est l’occasion également de revoir comment vous stockez les données et re-évaluer les espaces de stockages, temps de traitements de données, la gestion de la maintenance etc.

💫 Vue à 360° des entités: Vous pouvez construire des vues 360° vous donnant une vue exhaustive de votre domaine de données (ainsi vos clients n’ont pas que l’historique d’achat, mais aussi l’historique du support/Customer Care ou bien, vous connaissez parfaitement la composition produits et suivre l’historique de son réassort etc.). Cela vous permet de mieux gérer le cycle de vie de votre business et anticiper les prochains coups.

Les 6 piliers du Master Data

Étant donné que le MDM n’est pas seulement un problème technologique, ce qui signifie que vous ne pouvez pas simplement implémenter un nouvel outil et penser “pouf tout est good”. Qu’implique un programme MDM solide ? Une stratégie Master Data doit être construite autour de 6 piliers :

1. Mindset : La gestion des données n’est pas un projet mais une pratique Métier qui perdure tout au long de la vie de business. La clef de la réussite, c’est l’amélioration continue.
2. Gouvernance : framework qui gère les instances, les politiques, les principes et la qualité des données pour garantir des données de référence précises et certifiées. Il est acquis qu’un mindset Master Data est construit avec des équipes de différents départements, chacun amenant son expertise.
3. Organisation : mettre en place les bonnes personnes dans les processus, y compris les data owners, stewards et custodians.
4. Politique : politiques et normes auxquelles le MDM doit adhérer.
5. Processus : processus définis tout au long du cycle de vie des données utilisés pour gérer les données de base.
6. Technologie : Maintien de l’application dans l’architecture SI.

Single Domain MDM vs Multidomain MDM

Des discussions qui apparaissent souvent c’est s’il faut avoir un ou plusieurs MDM. Pour choisir une solution MDM adaptée, il est essentiel de comprendre les différentes approches existantes.

1. Single Domain MDM: Ces solutions sont spécialisées dans la gestion du Master Data pour un domaine spécifique, comme les clients ou les produits. Appelées aussi domain-expert MDM, elles excellent grâce à leur compréhension approfondie des workflows nécessaires pour capturer et maintenir des données précises dans un domaine particulier.

2. Multidomain MDM: Une solution multidomaine gère toutes les données de référence dans un seul système, avec une gouvernance unifiée appliquée à tous les domaines. Cela favorise la cohérence des données et simplifie leur gestion.

3. Multiple Domain MDM: Bien qu’utilisé de manière interchangeable avec le multidomaine, ce concept diffère légèrement : il permet de gérer plusieurs domaines dans un même système, mais avec une gouvernance distincte pour chaque domaine (généralement avec des instances différentes).

Quel choix privilégier ?

Le débat entre multidomain MDM et domain-expert MDM reste un débat sans fin. Cependant, il n’est pas toujours nécessaire de choisir l’un au détriment de l’autre. Cela dépend fortement de vos besoins data, gouvernance en place et architecture cible souhaitée.

👉 En pratique : Les deux approches peuvent coexister dans une organisation, surtout avec l’évolution des intégrations de données. Ce n’est pas tant le choix technologique qui risque de créer des silos, mais plutôt la manière dont la solution est mise en œuvre et adoptée par les équipes.

Vous devez évaluer des use-cases et points de douleur avant de décider quelle solution correspond le mieux à vos besoins.

Les Outils de Gestion du Master Data (MDM)

Pour relever ces défis, de nombreuses entreprises adoptent des solutions de Master Data Management (MDM). Ces outils permettent :

• Centralisation : Une unique plateforme pour gérer toutes vos données critiques.
• Automatisation : Réduction des erreurs grâce à des processus automatisés.
• Rationalisation : Moins d’interfaces dispersées, plus de clarté.

Voici quelques exemples d’outils en fonction des types de données :

💡 Par exemple, un CRM peut vous aider à mieux suivre les interactions avec vos clients, tandis qu’un PIM garantit que toutes vos équipes utilisent les mêmes descriptions produits.

Quelques best-practices sur la gestion des master data

Votre plan de projet MDM sera influencé par les exigences, les priorités, la disponibilité des stakeholders, le projet de déploiement et l’ampleur des données à corriger pour la migration. La plupart des projets MDM incluent au moins les phases suivantes :

1. Identifier les sources des données et les données critiques au sein d’un domaine.
2. Identifier les producteurs et les consommateurs des données. Vous pouvez également commencer à écrire le cycle de vie de la donnée en parallèle.
3. Collectez et analysez les métadonnées de vos données de référence. Cela inclut les définitions, règles de calculs etc.
4. Nommez les data owners et stewards. Pas de panique, cela peut évoluer dans le temps.
5. Activez la gouvernance notamment à travers un comité dédié à l’amélioration de la gestion des données. Vous allez revoir le glossaire et dictionnaire de données lors de ces instances.
6. Développez le data model
7. Choisissez et implementez votre outil Master Data en fonction de vos besoins et infrastructure.
8. Testez et migrez les données
9. Mettez à jours les systèmes downstream avec les données corrigées.
10. Maintenez vos données, c’est le début de l’aventure.

Comme vous pouvez le constater, la gestion des données de référence est un processus complexe qui peut durer longtemps. Comme la plupart des choses dans les logiciels, la clé du succès est de mettre en œuvre la gestion des données de référence de manière incrémentale afin que l’entreprise réalise une série d’avantages à court terme tandis que le projet complet est un processus à long terme.

La fin en quelques mots 

La clé de la transformation numérique d’une entreprise réside dans une gestion intelligente et automatisée des données. Qu’il s’agisse de se lancer dans la modernisation du cloud, de repenser l’expérience client grâce à une vue complète et unifiée des données de l’entreprise ou de mettre en œuvre la gouvernance et la confidentialité des données d’entreprise, la gestion efficace des données joue un rôle crucial dans la réussite d’une transformation data.

En outre, aucun projet de gestion des données de référence ne peut réussir sans le soutien et la participation de la gouvernance de données. Les techs n’ont pas l’expertise métier du domaine nécessaires pour créer et maintenir des données de référence de haute qualité. Cela repose sur les Métiers, car c’est pour eux, que les Master Data sont implémentés.

Si votre projet de Master Data n’inclut pas une transition vers des processus Run ou Business as usual, qui inclut la création, maintenance et validation des données, alors votre projet de Master sera très enclin à échouer #ROIabsent.

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À bientôt !