MDM : définition et utilisation du Master Data Management

La multiplication des données à gérer par une entreprise peut représenter une difficulté non négligeable. En effet, avec la multitude des canaux de communication et, parfois, de services distincts au sein d'une entreprise, les informations traitées représentent un volume de données conséquent. Le Master Data Management est une solution pour optimiser la gestion des données de référence.

Sommaire :

• Qu'est-ce que le Master Data Management ?
• Pourquoi se servir du Master Data Management ?
• Pour quels types de données a-t-on besoin du Master Data Management ?
• Quels sont les 3 types de Master Data Management ?
• 6 conseils pour réussir son Master Data Management

Pourquoi se servir du Master Data Management ?

Face à la profusion des données qu'une entreprise doit ou peut désormais avoir, il devient indispensable d'envisager des solutions de centralisation et de traitement. En effet, pour fonctionner il lui est nécessaire de posséder différentes typologies de données :

• Les informations client (ou prospect)
• Les informations fournisseur
• Les informations produit
• Les données financières

C'est alors qu'intervient le MDM, pour centraliser et traiter toutes ces données, mais aussi créer un référentiel commun et interne à l'entreprise. Ce processus présente de nombreux avantages qui offrent un important gain en productivité et une considérable réduction des coûts.

Centraliser les données de référence

Les différentes données que peut posséder une entreprise proviennent de canaux divers et prennent souvent différentes formes. Par exemple, les données constructeur sont souvent aux normes de celui-ci et transmises par PDF. Les informations client sont quant à elles stockées en base de données sous un format propre à l'entreprise. Enfin, les données qualitatives de prospection qui sont acquises auprès d'une société tierce sont au format CSV sous un référentiel différent.

La centralisation des données permet donc de les gérer de manière raisonnée et globale pour les hiérarchiser, les normaliser puis les exploiter. Cette démarche permet tout d'abord d'avoir une vision à 360° et en temps réel du fonctionnement de l'entreprise. Puis elle offre la possibilité de croiser les données pour une meilleure exploitation. Il est aussi possible d'utiliser les ressources sur différents supports avec la création d'une source unique. De plus, il est plus simple de sécuriser des données centralisées que des données éparses.

Épurer les données disponibles

Face à un grand nombre de données, il est intéressant de ne conserver que celles qui font sens et sont utiles à l'entreprise. C'est pourquoi un processus de Master Data Management est particulièrement utile dans les entreprises qui collectent ou conservent un volume important de données. Cela permet ainsi d'éliminer d'éventuels doublons et de ne stocker que des données de qualité qui pourront être utilisées de manière fiable.

Éviter de prendre de mauvaises décisions

Lorsque les données sont erronées, la vision de l'entreprise est, de fait, faussée. Face à des données incohérentes, partielles ou manquantes, il est plus difficile d'évaluer certaines situations et de prendre des décisions sereinement. Là encore, le Master Data Management présente un avantage majeur en permettant de mener une rationalisation des données de par son processus de centralisation et normalisation. En s'assurant de la fiabilité des sources de données, mais aussi du processus de traitement de celles-ci, dont la phase de nettoyage, l'entreprise peut se fier à ces informations et ainsi améliorer la qualité de sa prise de décision.

Réduire les coûts liés à la gestion et la conservation des données

Le coût de stockage des données peut être relativement important lorsque celles-ci se trouvent à différents endroits. Les ressources utilisées telles que l'espace de stockage en interne, le cloud, la maintenance, le volume du réseau et les différents outils évoluent avec le volume des données. Et celui-ci sera en perpétuelle croissance tant que l'entreprise sera en activité. Ainsi, une centralisation permet de réaliser d'importantes économies pour deux raisons : les coûts structurels s'en voient réduits, mais le nettoyage et la rationalisation de la data conservée permettent aussi d'améliorer l'efficacité et donc les coûts de fonctionnement.

Améliorer le service client

Avec des données client régulièrement mises à jour et centralisées, le suivi est facilité au quotidien. Les opérations au service client s'en voient alors grandement facilitées puisqu'il est plus aisé de renseigner une personne au sujet de sa commande si l'information est immédiatement disponible et actualisée. De plus, en centralisant l'historique des interactions avec un client, l'opérateur pourra mieux répondre à ses attentes. De fait, la qualité du support s'en voit améliorée ainsi que la satisfaction client qui en découle.

Améliorer le référentiel produit

Plus le volume des produits vendus par une entreprise est important, plus les données sont nombreuses. Il est donc important que les fiches produit soient à jour et que leurs contenus puissent être entièrement fiables. Dès lors, l'entreprise pourra les exploiter afin de communiquer sur celles-ci et informer les clients de la manière la plus juste possible. Cette démarche pourra d'ailleurs prendre différentes formes grâce au MDM. Étant centralisées et digitalisées, elles pourront être exploitées sur différents supports comme les pages produit sur le site web, les plaquettes de présentation commerciale ou les campagnes de publicité.

Fluidifier la communication interne à l'entreprise

Avec des données fiables ainsi que des référentiels actualisés et normalisés dans différents domaines (produits, clients, fournisseurs, procédures), la communication interne peut fonctionner de manière fluide et efficace. L'accès à ces différents documents permet également un gain de temps pour tous les collaborateurs et la hiérarchie peut aussi décider des droits d'accessibilité. Par exemple, l'information sur la marge d'un produit peut être visible par le service commercial, mais pas par le service client. Ainsi, tous ont accès aux informations qui leur sont nécessaires pour mener à bien leur mission tout en s'assurant que ces dernières sont homogènes, actualisées et sécurisées.

Pour quels types de données a-t-on besoin du Master Data Management ?

Le master data management est utile à la gestion de toutes les données, mais revêt un intérêt tout particulier pour certaines d'entre elles.

Pour les données de structures

À chaque entreprise ses spécificités structurelles et organisationnelles. Certaines disposent de plusieurs pôles d'activité, d'autres de plusieurs implantations géographiques. Tout l'enjeu est de centraliser ces données géographiques et techniques pour identifier la forme et les modes de fonctionnement spécifiques à l'entreprise.

Les données relatives au personnel ont également un intérêt structurel puisqu'elles servent la gestion du parcours des salariés : recrutement, départ, gestion administrative, rémunération ou attribution d'outils spécifiques à certains collaborateurs.

Pour les données produit

Les données produit regroupent toutes les informations contextuelles des produits vendus ou fabriqués par l'entreprise. On retrouve parmi elles les données marketing et commerciales qui permettent de valoriser le produit et comportent des éléments comme la désignation, le descriptif, les principes de fonctionnement ou les points forts de son offre. Les renseignements techniques sont quant à eux caractéristiques de chaque produit. Ils sont accompagnés des informations logistiques, relatives au e-commerce et à la relation fabriquant/fournisseurs.

La gestion de ces données par le MDM permet de garantir leur cohérence et leur enrichissement pour, à terme, dynamiser le e-commerce, alimenter le catalogue produit et assurer l'application des normes réglementaires.

Pour les données tierces

Ces données concernent les personnes physiques et morales extérieures à l'entreprise, à savoir les clients, les fournisseurs et les distributeurs. Le principe du MDM est de rapprocher, unifier et consolider ces données pour améliorer l'expérience client, les ventes, la relation avec les fournisseurs et les distributeurs.

Pour les données ressources

Les données ressources sont liées à l'activité de l'entreprise. Elles comprennent notamment les données financières, lesquelles impliquent d'être restituées à certaines instances comme l'assemblée des actionnaires, les services d'imposition ou les organes de direction.

Il est particulièrement important que ces données soient à jour et certifiées. Pour ce faire, le MDM consolide, uniformise et permet aux différents services de l'entreprise d'utiliser les données relatives aux ressources de l'entreprise.

Quels sont les 3 types de Master Data Management ?

Le MDM permet la gestion de données selon des modalités de stockage et de partage spécifiques. L'évolution de la masse de data est susceptible de faire évoluer ces modèles, mais trois se distinguent aujourd'hui par leurs architectures.

Le répertoire virtuel (registry)

Le répertoire virtuel n'est pas un espace de stockage à proprement parler. Il fonctionne comme un index par lequel passer pour accéder aux données sources. Son objectif est de proposer un accès unique et uniforme à la data disponible, quelle que soit la source dont elle provient.

Cette architecture ne permet pas de modifier ou synchroniser les données dans la mesure où chaque source reste propriétaire de sa data. Cependant, le répertoire virtuel a l'avantage d'être transparent et de demander peu de modifications des applications existantes.

L'architecture centralisée (repository)

Cette architecture s'oppose au répertoire virtuel puisqu'elle centralise l'ensemble de la data dans une base de données unique. L'acquisition, la consolidation et la consultation des données sont dès lors réalisables depuis une seule application. Le consommateur peut demander une information, mais aussi être informé lorsqu'une modification est opérée.

Cette centralisation demande un investissement considérable, mais à l'avantage d'unifier les formats de données tout en éliminant les doublons. La synchronisation s'en voit renforcée et les processus uniformisés.

L'architecture de Coopération (hybride)

Les inconvénients inhérents aux deux premières architectures ont fait naître une forme hybride de MDM basée sur la coopération. Elle simplifie la constitution de la base de données et réduit en même temps l'impact sur les fournisseurs des datas sources. En effet, ces derniers gardent la maîtrise de leurs données et ont la tâche de se synchroniser avec la base, tout en prévenant des changements opérés.

Cette architecture améliore la quantité des données intégrées à la base commune et permet une plus grande souplesse dans la gouvernance de la data. Ses difficultés résident dans la masse de données hétéroclites à intégrer qui peuvent complexifier l'harmonisation et le nettoyage des datas. De même, plus le nombre d'utilisateurs augmente, plus la qualité du réseau sera importante.

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6 conseils pour réussir son Master Data Management

Identifier ses objectifs

La réussite d'un MDM se construit dès la phase d'élaboration du processus, par une bonne définition des bénéfices escomptés et des métiers concernés. En effet, définir avec précision la plus-value du Master Data Management pour répondre aux objectifs généraux de l'entreprise permettra de convaincre la direction et les services concernés du bien-fondé de la démarche, mais permettra également de développer son plein potentiel.

Définir le périmètre de ses données

Bien organiser son projet de MDM nécessite de définir avec soin le périmètre de ses données. À ce titre, la transversalité des données doit être suffisante pour servir les intérêts d'un maximum de collaborateurs. De même, pour être exploitées, les données doivent être maîtrisables, avec une définition, un rôle et une utilité clairement définis, sachant que plus une donnée est visible en externe ou en interne, plus elle doit être maîtrisée. À ces paramètres s'ajoute la prise en compte du cycle de vie des données et des outils qui supportent leur évolution.

Trouver la bonne architecture

L'architecture du MDM définit la manière dont le MDM sera intégré au système d'information actuel de l'entreprise. Pour faire son choix, cette dernière doit prendre en compte le nombre et la qualité des applications sources et consommatrices de données, les contraintes légales relatives à la protection des données, la taille de l'entreprise, le processus d'information en place, la stratégie d'entreprise et la durée de stockage des données.

Il lui est possible d'expérimenter différentes architectures du MDM, pour ensuite analyser leurs performances et choisir la solution la plus adaptée aux ambitions et contraintes de l'entreprise.

Choisir un modèle de gouvernance adapté

La gouvernance des données désigne les procédures d'accès, d'utilisation et de traitement des données. Elle est indispensable à la réussite et à la pérennité du MDM dans la mesure où elle garantit que les données sont utilisées de façon à servir les objectifs de l'entreprise.

Ce choix organisationnel est directement lié à la gestion des ressources humaines. En effet, la gouvernance tend à mobiliser les différentes parties prenantes d'un projet, en tenant compte des responsabilités et des compétences de chacun, en prévoyant des volets d'accompagnement aux changements et en entretenant la communication entre les utilisateurs du Master Data Management.

Actualiser et faire circuler ses données

Le Master Data Management repose dans un premier temps sur la liberté d'accès aux données et leur libre circulation. Cette dynamique permet d'enrichir en continu les données et, par extension, d'améliorer la pertinence des projets menés par les équipes. Il faudra également veiller à la mise à jour permanente des données, laquelle assurera la durabilité de son MDM et de ses bienfaits.

Sécuriser ses données

Manager des données ne se fait pas sans la mise en place de mesures sécuritaires garantissant à la fois le respect des règles de RGPD et la sécurité interne de l'entreprise. L'entreprise devra se tenir à jour par rapport aux textes de loi encadrant la collecte, le stockage et l'utilisation de la donnée, tout en protégeant les informations relatives à son activité et sa vie interne.

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