titre de master en gestion de données

Gestion des données de référence pour des décisions basées sur les données

Janina Horn

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, où les données sont devenues un bien précieux, il est essentiel pour les entreprises de gérer et d'utiliser efficacement leurs données. 

C'est là qu'intervient la gestion des données de référence (MDM). La MDM offre une approche globale de la gestion des données de référence et constitue la base d'une prise de décision éclairée, de processus commerciaux efficaces et d'une expérience client améliorée.

Mais qu'est-ce que le MDM exactement et pourquoi est-il si important pour les entreprises ? Dans cet article de blog, vous découvrirez tout ce que vous devez savoir pour gérer votre entreprise. Gestion des données de passer au niveau supérieur.

définition de la gestion des données de base

Gestion des données de référence : définition

Le Master Data Management (MDM) est une approche interdisciplinaire de la gestion et du contrôle des données au sein d'une entreprise. Elle vise à fournir des données cohérentes, précises et fiables. Données de base (eng. : Master Data Management). 

Les données de référence comprennent des informations de base sur les clients, les produits, les fournisseurs et d'autres éléments critiques pour l'entreprise. Dans ce contexte, MDM comprend l'identification, la consolidation, l'harmonisation et la synchronisation des sources de données afin de garantir une vue unifiée des données de base.

L'objectif est de mettre à disposition des données de haute qualité et uniformes pour les processus commerciaux et les décisions. En outre, cela permet d'améliorer l'efficacité, la qualité des données, la conformité et l'orientation client.

MDM comprend la modélisation des données, l'intégration, la gestion de la qualité, le nettoyage, la gestion et le contrôle d'accès.

Il nécessite une collaboration entre les services, les parties prenantes et les technologies.

Le MDM est une base pour les entreprises axées sur les données et permet de prendre de meilleures décisions, de satisfaire les clients et d'obtenir un avantage concurrentiel.

objectifs de gestion des données

Objectifs et avantages du MDM

Pour les entreprises, il existe différents objectifs et avantages de la gestion des données de référence. 

Les plus pertinents sont

Amélioration de la qualité des données

MDM aide les entreprises à améliorer la qualité de leurs données en identifiant et en nettoyant les enregistrements redondants, imprécis ou incohérents. Cela garantit des informations plus précises et plus fiables pour les processus commerciaux et la prise de décision.

Des données cohérentes et fiables

MDM garantit la cohérence et l'uniformité des données, quel que soit le lieu et la manière dont elles sont utilisées dans l'entreprise. 

Cela permet d'obtenir une vue unifiée des données de base et d'éviter les informations incohérentes ou contradictoires.

Des processus commerciaux plus efficaces

En consolidant et en harmonisant les données, MDM permet d'exécuter plus efficacement les processus d'entreprise. 

Les informations peuvent être consultées et utilisées plus rapidement, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les coûts.

Meilleure prise de décision

MDM garantit que les décisions sont basées sur des données actuelles, complètes et exactes. 

Cela permet une prise de décision éclairée et contribue à améliorer la planification stratégique, la gestion des risques et l'efficacité opérationnelle.

Orientation client

MDM aide les entreprises à créer une expérience client cohérente en leur fournissant des informations cohérentes et complètes sur les clients. 

Cela permet de personnaliser la communication, d'améliorer le service à la clientèle et de fidéliser les clients.

Respect des réglementations et des normes

MDM aide les entreprises à répondre aux exigences de conformité et aux normes réglementaires. 

En gérant les données de base conformément aux réglementations en vigueur, les entreprises peuvent réduire les risques juridiques et réussir les audits.

Soutien aux initiatives de numérisation

MDM est une base importante pour la Numérisation des entreprises

En fournissant des données cohérentes et de haute qualité, le MDM favorise l'intégration des nouvelles technologies, l'utilisation de l'intelligence artificielle et les Automatisation des processus.

Avantages concurrentiels

En optimisant la qualité et l'utilisation des données, le MDM peut donner aux entreprises un avantage concurrentiel. 

Une meilleure information permet d'accélérer les temps de réaction, d'optimiser les processus commerciaux et d'améliorer l'orientation client, ce qui peut conduire à un positionnement différencié sur le marché.

Ces objectifs et avantages du MDM montrent pourquoi il est essentiel pour les entreprises de mettre en place une gestion efficace des données de référence.

Composants de la gestion des données de référence

La gestion des données de référence (MDM) se compose de différents éléments qui fonctionnent ensemble pour permettre une gestion efficace des données de référence. 

Voici quelques-uns des principaux composants du MDM :

  • Modélisation des données: La modélisation des données définit la structure et les relations des données de base. Elle détermine quels champs de données sont nécessaires, comment ils sont organisés et comment ils sont reliés entre eux.
  • Intégration des données : L'intégration des données implique le processus de regroupement des données provenant de différentes sources et de différents systèmes afin de créer une vue consolidée et uniforme des données de base. Dans ce cadre, les données provenant de différents systèmes sont fusionnées afin d'identifier et d'éliminer les doublons.
  • Gestion de la qualité des données : La gestion de la qualité des données comprend des mesures visant à surveiller, mesurer et améliorer la qualité des données de base. Elle comprend l'identification et la correction des erreurs de données, la vérification de la cohérence et de l'exhaustivité des données ainsi que la mise en œuvre de règles et de normes de qualité des données.
  • Nettoyage des données : Le nettoyage des données fait référence au processus de correction ou de suppression des données incohérentes, incomplètes ou erronées. Cela comprend le nettoyage des erreurs d'écriture, la suppression des doublons et la mise à jour des informations obsolètes.
  • Harmonisation des données : L'harmonisation des données implique l'uniformisation et l'adaptation des données provenant de différentes sources afin de garantir qu'elles soient disponibles dans un format et une structure communs. Cela permet d'intégrer et de comparer les données provenant de différents systèmes.
  • Gestion des données : La gestion des données comprend la responsabilité de l'organisation, du stockage, de la sauvegarde et de la maintenance des données de base. Cela inclut la définition des droits d'accès aux données, la garantie de l'intégrité des données et la mise en œuvre de mécanismes de gestion des modifications apportées aux données.
  • Contrôle d'accès aux données : Le contrôle d'accès aux données se réfère à la sécurisation des droits d'accès aux données de base. Il détermine qui peut accéder à quelles données et dans quelle mesure. Cela protège les données contre les accès non autorisés et garantit le respect des directives de protection et de sécurité des données.

Ces composants de la gestion des données de référence fonctionnent ensemble pour permettre une gestion et un contrôle efficaces des données de référence au sein d'une entreprise. 

En mettant en œuvre ces composants, les entreprises peuvent améliorer la qualité, la cohérence et la disponibilité de leurs données de base, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et de mettre en place des processus commerciaux efficaces.

architecture de gestion des données de base

Architecture MDM

L'architecture MDM décrit la structure et la conception du système de gestion des données de référence dans une entreprise. Il existe différentes approches et modèles qui peuvent être utilisés dans l'architecture MDM. Voici quelques aspects importants concernant l'architecture MDM :

Architecture centralisée

Dans une architecture MDM centralisée, toutes les données de base sont stockées et gérées dans une base de données ou un système central. Cela permet d'avoir une vue unique des données et simplifie l'intégration et la consolidation des données. 

Cette architecture convient bien aux entreprises ayant une hiérarchie claire et un nombre limité de sources de données.

Architecture décentralisée

Dans une architecture MDM décentralisée, les données de base sont gérées dans différents systèmes et sites. Chaque système est responsable de la gestion des données dans son domaine spécifique. Si nécessaire, les données sont synchronisées ou échangées via des interfaces. 

Cette architecture offre de la flexibilité aux entreprises ayant différentes unités commerciales ou des départements autonomes.

Architecture hybride

Une architecture MDM hybride combine à la fois des éléments centralisés et décentralisés. Certaines données peuvent être gérées de manière centralisée, tandis que d'autres sont conservées localement dans différents systèmes ou départements. 

Cette architecture offre une certaine flexibilité et permet d'optimiser la gestion des données en fonction des besoins et des circonstances de l'entreprise.

Modèle de hub de données

Le modèle de hub de données est une architecture MDM courante dans laquelle un hub de données central fait office de point unique de vérité pour les données de base. Toutes les données sont chargées, consolidées et harmonisées dans le hub de données. 

Les données sont ensuite distribuées aux différentes applications et systèmes qui doivent accéder aux données de base.

Architecture orientée services (SOA)

Une architecture MDM basée sur SOA permet d'accéder aux données de base via des interfaces et des services standardisés. Cela permet d'intégrer les fonctions MDM dans différentes applications et systèmes de l'entreprise.

Lors du choix de l'architecture MDM, les entreprises doivent tenir compte de leurs besoins spécifiques, de la complexité de leur environnement de données et de leurs processus commerciaux. 

L'architecture doit être évolutive, flexible et capable de s'adapter à l'évolution des besoins. La sécurité, la performance et la qualité des données sont également des facteurs importants à prendre en compte lors de la conception de l'architecture MDM.

boîte verte avec symboles

Gestion de la qualité des données

La qualité des données dans le cadre de la gestion des données de référence (MDM) peut être mesurée et améliorée à l'aide de différentes mesures. 

Les approches et techniques de mesure et d'amélioration de la qualité des données dans la gestion des données de référence se présentent comme suit :

Mesure de la qualité des données

  • les métriques de qualité des données : Il est possible de définir des métriques pour évaluer la qualité des données de base. Il s'agit de mesures telles que la précision, l'exhaustivité, l'actualité, la cohérence et l'unicité des données. Ces métriques sont évaluées en fonction de critères prédéfinis.
  • le profilage des données : Le profilage des données permet d'effectuer des analyses approfondies des données de base afin d'identifier les domaines potentiellement problématiques. Cela permet par exemple de détecter les doublons, les valeurs manquantes, les invalidités et les incohérences.
  • Commentaires des utilisateurs : Le feedback des utilisateurs qui utilisent les données au quotidien peut être une source précieuse pour identifier les problèmes de qualité des données. Les utilisateurs peuvent signaler des données erronées ou des incohérences, qui peuvent ensuite être examinées et corrigées.

Amélioration de la qualité des données

  • Nettoyage des données : Le nettoyage des données comprend le processus de correction des erreurs de données telles que les erreurs d'écriture, les incohérences et les données incomplètes. Ce processus peut être automatisé ou manuel, selon la nature et l'ampleur des problèmes de données.
  • Validation des données : La validation des données permet de vérifier l'exactitude des données et leur conformité aux règles et aux normes. Elle consiste à vérifier les données par rapport à des règles prédéfinies afin de s'assurer qu'elles sont conformes aux exigences.
  • Standardisation et harmonisation des données : La standardisation et l'harmonisation des données permettent de les mettre dans un format et une structure uniformes. Cela facilite la comparaison et l'intégration de données provenant de différentes sources.
  • Comparaison des données et élimination des doublons : La comparaison des données permet d'identifier et de nettoyer les doublons et les doubles. Cela se fait par la comparaison d'attributs clés tels que le nom, l'adresse ou des identifiants uniques.

Définition et suivi des règles de qualité des données

  • Définition des règles : Les règles de qualité des données sont définies afin d'établir les exigences en matière de qualité des données. Ces règles peuvent inclure des règles métier, des normes spécifiques au secteur ou des directives internes. Elles définissent l'aspect que les données doivent avoir et les exigences auxquelles elles doivent répondre.
  • Surveillance des règles : Les règles de qualité des données sont surveillées en permanence afin de s'assurer qu'elles sont respectées. Cela peut se faire par des processus de surveillance automatisés ou des contrôles manuels. En cas de non-respect des règles, des notifications ou des mesures correctives peuvent être déclenchées.
  • Outils de gestion de la qualité des données : Plusieurs outils et solutions logicielles sont disponibles pour aider à définir, surveiller et améliorer la qualité des données dans le MDM. Ces outils offrent des fonctions de mesure, de nettoyage et de surveillance de la qualité des données.

La surveillance continue de la qualité des données et la mise en œuvre de mesures d'amélioration garantissent que les données de base d'une entreprise sont cohérentes, précises et fiables. 

La qualité des données est un aspect important de la gestion des données de référence (MDM), car elle permet de fournir des informations fiables pour les processus métier et la prise de décision.

Mise en œuvre de la gestion des données de référence

Lors de la mise en œuvre de la gestion des données de référence, il existe quelques bonnes pratiques et conseils dont vous pouvez tenir compte en tant qu'entreprise :

  • Implication des parties prenantes : Un projet MDM nécessite le soutien et la participation active des parties prenantes de différents secteurs de l'entreprise. Il est important d'impliquer les services concernés à un stade précoce afin de comprendre leurs exigences et de s'assurer que le système MDM répond à leurs besoins.
  • Définir des objectifs et des priorités clairs : Définissez des objectifs et des priorités clairs pour le projet MDM. Identifiez les principaux besoins de l'entreprise qui doivent être adressés par le système MDM et assurez-vous que ces objectifs correspondent aux objectifs globaux de l'entreprise.
  • Effectuer une analyse des données : Effectuez une analyse approfondie de vos données existantes afin d'identifier les zones problématiques et les problèmes de qualité des données. Cela vous aidera à comprendre la situation de départ et à élaborer une stratégie solide pour le nettoyage et l'harmonisation des données.
  • Choisir la bonne technologie et les bons outils : Choisissez une plateforme ou une solution MDM qui répond à vos besoins spécifiques. Prenez en compte des facteurs tels que l'évolutivité, l'intégration avec les systèmes existants, la facilité d'utilisation et les fonctions de gestion de la qualité des données.
  • Mise en œuvre progressive : Commencez la mise en œuvre du MDM par étapes et fixez des jalons clairs. Commencez par un projet pilote ou un domaine d'application limité afin d'acquérir de l'expérience et d'évaluer l'efficacité du système MDM. Vous pourrez ensuite étendre le système et y inclure d'autres domaines de données.
  • Gestion du changement : La réussite d'un projet MDM nécessite une gestion efficace du changement. Assurez-vous que les employés concernés sont informés des changements, qu'ils reçoivent une formation et qu'ils sont impliqués dans le processus de mise en œuvre. Expliquez les avantages du système MDM et créez une culture de sensibilisation aux données au sein de l'entreprise.
  • Surveiller et entretenir en permanence la qualité des données : Le travail sur la qualité des données ne s'arrête pas à la mise en œuvre du système MDM. Il est important de surveiller en permanence la qualité des données, de recueillir les commentaires des utilisateurs et d'effectuer des activités régulières de nettoyage et de maintenance des données. Mettre en place des processus et des mécanismes de gestion et de mise à jour des données
  • Mesure du succès : Définissez des KPI (Key Performance Indicators) mesurables pour évaluer le succès du projet MDM. Surveillez régulièrement la réalisation des objectifs, la qualité des données et l'utilité du système MDM pour l'entreprise.

En tenant compte de ces conseils, vous pouvez augmenter les chances de succès de votre mise en œuvre MDM et vous assurer que vous obtenez les avantages souhaités pour votre entreprise.

master gestion des données konfuzio

Cas d'utilisation de la gestion des données de référence

MDM est polyvalent et vous aide à gérer les données de votre entreprise de manière claire et efficace. Cela est par exemple possible dans les domaines suivants :

Gestion des données clients

Un cas d'utilisation de la MDM dans le domaine de la gestion des données clients consiste à intégrer et à harmoniser toutes les données clients provenant de différentes sources telles que les systèmes CRM, les bases de données de vente et les outils marketing. 

En créant une vue unique, fiable et complète du client, les entreprises peuvent mener des campagnes de marketing personnalisées, offrir un meilleur service à la clientèle et effectuer une analyse globale des clients.

Gestion des données de base des produits

Dans le domaine de la gestion des données de base des produits, MDM peut aider les entreprises à consolider et à harmoniser les informations sur les produits provenant de différentes sources. 

Cela permet une description uniforme des produits, une gestion des attributs et une meilleure classification des produits. 

Cela permet aux entreprises de gérer plus efficacement leurs données produits, de créer des catalogues de produits, de mettre à jour les sites de commerce électronique et d'assurer une présentation cohérente des produits sur les différents canaux de distribution.

Gestion des données de base des fournisseurs

MDM peut également être utilisé dans le domaine de la gestion des données de base des fournisseurs. 

En intégrant les données des fournisseurs provenant de différents systèmes et en harmonisant les informations, les entreprises peuvent mieux gérer les relations avec les fournisseurs, répondre aux exigences de conformité et améliorer la gestion des risques liés aux fournisseurs. 

Avec une vue d'ensemble centralisée des informations sur les fournisseurs, les entreprises peuvent surveiller et gérer efficacement les performances, la fiabilité et la conformité contractuelle de leurs fournisseurs.

Gestion des données des employés

Un autre cas d'utilisation pour MDM se situe dans le domaine de la gestion des données des collaborateurs. 

Les entreprises peuvent utiliser MDM pour gérer toutes les informations pertinentes sur leurs employés, y compris les données personnelles, les qualifications, les données salariales et l'historique du travail. En intégrant et en harmonisant ces sources de données, les entreprises peuvent créer une source de données centralisée et fiable pour la gestion des ressources humaines. 

Cela permet de mettre en place des processus RH efficaces tels que le recrutement, l'onboarding, la gestion des performances et le développement des talents.

Gestion des données d'actifs

Dans des secteurs comme la gestion des installations et des équipements, il est important de disposer de données précises et cohérentes sur les actifs utilisés. 

MDM peut être utilisé pour gérer toutes les informations pertinentes sur les actifs, telles que l'emplacement, les spécifications techniques, l'historique de la maintenance et les conditions de fonctionnement. Cela facilite le suivi des actifs, permet une maintenance et un entretien efficaces et améliore la performance globale des actifs. 

L'intégration des données d'actifs provenant de différents systèmes permet aux entreprises d'obtenir une vue globale de leurs actifs et d'optimiser leur utilisation et leur rentabilité.

Ces cas d'utilisation pour MDM illustrent comment la gestion efficace des données de référence dans différents secteurs d'activité peut contribuer à améliorer la qualité des données, à optimiser les processus et à créer une valeur ajoutée pour l'entreprise.

Conclusion : perspectives sur le développement futur du MDM

La gestion des données de référence (MDM) est une discipline cruciale pour les entreprises afin de gérer et d'utiliser efficacement leurs données. Dans cet article, nous avons abordé les différents aspects de la MDM, depuis sa définition et ses objectifs jusqu'à ses composants et aux meilleures pratiques.

L'avenir du MDM promet des développements passionnants. Avec l'émergence de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et Blockchain les entreprises seront en mesure d'optimiser davantage la gestion des données de référence (MDM). 

Les algorithmes basés sur l'IA peuvent automatiser le contrôle de la qualité des données et permettre une reconnaissance avancée des formes. La technologie blockchain offre de nouvelles possibilités pour une gestion sûre et transparente des données de base.

L'avenir du MDM est prometteur et les entreprises qui misent sur une gestion efficace des données seront en mesure de renforcer leur position concurrentielle et de profiter des nombreuses possibilités offertes par une meilleure gestion des données.

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