Qu’est-ce que la gestion des données de base ?

Imaginez avoir accès au télescope spatial le plus puissant au monde pour avoir une vue globale de tout ce qui se passe dans l’univers, jusqu’au plus petit grain de sable, et avoir la possibilité de zoomer vers l’avant ou vers l’arrière si nécessaire pour mieux comprendre et analyser tout ce qui se passe. 

C’est essentiellement la puissance de la gestion des données de base (MDM), un processus qui permet aux organisations d’exploiter tout le potentiel de leurs actifs de données, de stimuler l’innovation et de maintenir un avantage concurrentiel dans un monde où les données sont au cœur de l’activité.

Cet article aborde tout ce qui concerne le MDM, y compris ses avantages, ses composants clés, ses défis et ses bonnes pratiques. 

Qu’est-ce que le MDM ?

Le MDM est une approche exhaustive de la gestion et de la garantie de la cohérence, de la précision,  de la durabilité et de la fiabilité des entités de données critiques (appelées « données de base ») sur les différents systèmes, applications et processus métier d’une organisation. Ces données de base comprennent généralement des entités clés telles que les clients, les produits, les fournisseurs, les employés, les sites et d’autres données de référence clés.

Le MDM atteint ses objectifs grâce à une combinaison de technologies, de processus et de mécanismes de gouvernance. Elle implique généralement l’utilisation de plateformes logicielles, d’outils de qualité des données, de cadres de gouvernance des données et de collaboration entre diverses parties prenantes, notamment le service informatique, les gestionnaires de données, les utilisateurs professionnels et la direction exécutive.

L'objectif final de la solution MDM est d'établir une source de vérité unique et fiable pour les données de référence, afin que les entreprises puissent utiliser ces données efficacement pour améliorer la gouvernance et la conformité, et en fin de compte leurs résultats. Le MDM est un élément essentiel du maintien de l’hygiène des données. 

Avantages de la technologie MDM

Les principaux avantages de la MDM sont les suivants :

• Cohérence des données : Le MDM permet de garantir la cohérence des données de base entre les différents systèmes et applications au sein de l’organisation. Cette cohérence est essentielle pour éviter les divergences de données, les informations contradictoires et les inefficacités opérationnelles.
• Exactitude des données : En centralisant les processus de gestion des données de référence, le MDM aide les organisations à améliorer la précision et la fiabilité de leurs données. Cela implique de nettoyer, normaliser et valider les données pour éliminer les erreurs, redondances et inexactitudes.
• Qualité des données : Le MDM vise à améliorer la qualité globale des données de référence en appliquant des politiques de gouvernance des données, en mettant en œuvre des pratiques de gestion des données et en établissant des indicateurs et des normes de qualité des données. Cela permet d’obtenir des données de meilleure qualité, fiables pour la prise de décision et l’analyse.
• Intégration des données : Le MDM permet une intégration transparente des données de base entre différents systèmes, applications et unités commerciales. Cette intégration permet à toutes les parties prenantes d’accéder à des informations cohérentes et à jour, quel que soit l’endroit où résident les données.
• Processus métier : Le MDM aligne les données de base sur les processus métier critiques, tels que les ventes, le marketing, la finance et la gestion de la chaîne logistique. En fournissant une vue unifiée des principales entités commerciales, MDM rationalise les flux de travail, renforce la collaboration et améliore l’efficacité opérationnelle.
• Conformité réglementaire : De nombreux secteurs sont soumis à des exigences réglementaires en matière de confidentialité, de sécurité et de reporting des données. Le MDM aide les organisations à se conformer à ces réglementations en assurant l’exactitude, l’intégrité et la confidentialité des données de base.

Cas d’utilisation réels de la technologie MDM

Voici quelques exemples concrets de MDM qui font la différence pour les entreprises :

• L’expérience utilisateur : Pour les entreprises qui se concentrent sur la satisfaction et la fidélisation des clients, le MDM joue un rôle essentiel dans l’offre d’une expérience client personnalisée et cohérente sur tous les points de contact. Une vue unifiée des données clients permet de cibler des campagnes marketing, d’offrir un service client efficace et d’améliorer la fidélité des clients.
• Réduction des coûts : Les données en double et incohérentes peuvent entraîner des inefficacités opérationnelles, une augmentation des coûts de maintenance informatique et des opportunités de revenus manquées. Le MDM permet d’éliminer les redondances, de rationaliser les processus et d’optimiser l’utilisation des ressources, ce qui permet de réaliser des économies.
• Prise de décision : La prise de décisions éclairées repose sur des données précises, opportunes et pertinentes. Le MDM fournit des données fiables pour l’analytique, le reporting et la prévision, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions stratégiques basées sur des informations exploitables plutôt que sur des incertitudes.

Les défis de la gestion des données de base

Voici quelques-uns des défis les plus courants avec le MDM :

• Silos de données : Les organisations disposent souvent de données dispersées dans différents services, systèmes et bases de données, ce qui conduit à des silos de données où les informations sont isolées et incohérentes.
• Systèmes traditionnels : Les systèmes traditionnels peuvent avoir des technologies obsolètes, des structures de données complexes et des capacités d’intégration limitées, ce qui rend difficile leur intégration dans les initiatives MDM.
• Résistance au changement : La résistance des parties prenantes, notamment des employés, de la direction et des équipes informatiques, peut entraver l’adoption de la technologie MDM en raison de préoccupations liées à la sécurité des emplois, aux changements de flux de travail et aux technologies inhabituelles.
• Problèmes de qualité des données : Une mauvaise qualité des données, notamment des erreurs, des doublons et des incohérences, peut nuire à l’efficacité des initiatives MDM et entraîner une méfiance envers le système.
• Évolutivité et flexibilité : À mesure que les organisations se développent et évoluent, les systèmes MDM doivent être capables d’évoluer pour s’adapter à l’augmentation des volumes de données, à la diversité des types de données et à l’évolution des besoins métier.

Bonnes pratiques pour la gestion des données de base

Voici des conseils pratiques et des bonnes pratiques pour un MDM efficace :

1. Établir des politiques de gouvernance des données claires : Définir les rôles, les responsabilités et les processus de gestion des données de base, y compris la propriété, la gestion et la responsabilité des données. Établir des normes, des indicateurs et des politiques de qualité des données pour garantir la cohérence, l’exactitude et l’exhaustivité des données de base. Examiner et mettre à jour régulièrement les politiques de gouvernance des données pour s’adapter à l’évolution des besoins métier et aux exigences réglementaires.
2. Mettre en œuvre des processus de gestion de la qualité des données : Effectuer un profilage des données pour identifier les problèmes de qualité tels que les doublons, les erreurs et les incohérences. Mettre en œuvre des techniques de nettoyage des données pour supprimer ou corriger les données inexactes, incomplètes ou obsolètes. Standardisez les formats, les valeurs et la terminologie des données pour garantir la cohérence entre les systèmes et les applications. Enrichissez les données de base avec des informations supplémentaires provenant de sources externes de confiance pour en améliorer la valeur et la pertinence.
3. Ressources de données de base sécurisées : Mettre en œuvre des mesures de sécurité des données robustes pour protéger les données de base sensibles contre l’accès, la manipulation ou la divulgation non autorisés. Utilisez le chiffrement, les contrôles d’accès et les mécanismes d’authentification pour protéger les données stockées et en transit. Vérifier et surveiller régulièrement l’accès aux données de référence pour détecter et atténuer les risques ou violations de sécurité potentiels. Respectez les réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données, telles que le RGPD, l’HIPAA et le CCPA, en mettant en œuvre des contrôles et des pratiques appropriés en matière de protection des données.
4. Tirez parti des technologies d’automatisation et d’intégration : Investir dans des plateformes logicielles MDM et des outils de qualité des données pour automatiser les processus de gestion des données de référence, tels que le nettoyage, la standardisation et l’enrichissement. Intégrez les systèmes MDM à d’autres applications métier, telles que les outils CRM, ERP et BI, pour garantir un échange et une synchronisation des données en toute transparence. Explorez des technologies avancées telles que l’apprentissage machine et l’AI pour améliorer les capacités de correspondance, de déduplication et de classification des données.
5. Responsabiliser les gestionnaires de données et les experts en la matière : Désigner des gestionnaires de données et des experts dédiés pour superviser les activités de gestion des données de référence et appliquer les politiques de gouvernance des données. Fournir une formation et un support aux gestionnaires de données afin de mieux comprendre les principes, les outils et les bonnes pratiques de la MDM. Favoriser la collaboration et la communication entre les gestionnaires de données, les équipes informatiques et les utilisateurs professionnels pour résoudre efficacement les problèmes de qualité des données et les écarts.
6. Mettre en œuvre une surveillance continue des données et une assurance qualité : Établir des processus de surveillance des données pour suivre en permanence la qualité, l’intégrité et l’utilisation des données de base. Mettre en œuvre des tableaux de bord et des rapports sur la qualité des données pour visualiser les indicateurs clés et identifier les tendances ou les anomalies. Réaliser des audits de données et des contrôles qualité réguliers pour vérifier l’exactitude, la cohérence et la fiabilité des données de base.
7. Encourager la gouvernance des données et l’amélioration continue : Promouvoir une culture de gouvernance et de gestion des données dans l’ensemble de l’organisation en sensibilisant, en formant et en reconnaissant les réussites. Encourager les retours et la collaboration des parties prenantes pour identifier les domaines à améliorer et optimiser les processus de gestion des données de base. Mesurez et évaluez en continu l’efficacité des initiatives MDM, identifiez les leçons apprises et mettez en œuvre des améliorations itératives pour améliorer la qualité des données et les pratiques de gouvernance au fil du temps.

Choisir la meilleure solution MDM

Voici quelques points clés à prendre en compte lors de l’évaluation des solutions MDM :

Besoins et objectifs commerciaux

Identifier les objectifs et exigences spécifiques de l’entreprise qui motivent le besoin de MDM, par exemple améliorer la qualité des données, faciliter la prise de décisions ou garantir la conformité réglementaire. Tenez compte de la portée et de l’échelle de votre initiative MDM, notamment des types d’entités de données de référence (clients, produits, fournisseurs) et de la complexité des relations et hiérarchies de données.

Sources de données et exigences d’intégration

Évaluez la diversité et le volume des sources de données et des systèmes au sein de votre organisation, y compris les systèmes ERP, CRM et hérités. Évaluer la capacité de la solution MDM à s’intégrer à ces différents 

sources de données via des API, des connecteurs et des techniques de virtualisation des données.

Capacités de qualité et de gouvernance des données

Hiérarchisez les solutions MDM qui offrent des fonctionnalités robustes de gestion de la qualité des données, telles que le profilage, le nettoyage, la standardisation et l’enrichissement des données. Recherchez des capacités pour établir et appliquer des politiques de gouvernance des données, y compris la gestion des données, les contrôles d’accès et les pistes d’audit.

Flexibilité et évolutivité

Évaluez la flexibilité et l’évolutivité de la solution MDM pour vous adapter à l’évolution des besoins métier, des volumes de données et des paysages technologiques. Demandez-vous si la solution MDM prend en charge différentes options de déploiement (sur site, dans le cloud, hybride, etc.) et si elle peut évoluer pour s’ adapter à la croissance future.

Expérience utilisateur et simplicité d’utilisation

Évaluer l’interface utilisateur et la convivialité de la solution MDM, en tenant compte des besoins et des niveaux de compétences des utilisateurs techniques et professionnels. Recherchez des flux de travail intuitifs, des tableaux de bord personnalisables et des contrôles d’accès basés sur les rôles pour rationaliser les tâches MDM et favoriser l’adoption par les utilisateurs.

Performances et fiabilité

Évaluez les performances et l’évolutivité de la solution MDM, notamment sa capacité à gérer de gros volumes de données et à prendre en charge le traitement et les transactions de données en temps réel. Tenez compte de facteurs tels que la latence des données, la disponibilité et les capacités de reprise après sinistre pour garantir la fiabilité du système MDM.

Total Cost of Ownership (TCO)

Calculez le coût total de possession de la solution MDM, y compris les frais de licence initiaux, les coûts de mise en œuvre, la maintenance continue et les dépenses de support. Prenez en compte des facteurs à long terme tels que l’évolutivité, l’engagement des fournisseurs et les économies potentielles liées à l’amélioration de la qualité des données et de l’efficacité opérationnelle.

Réputation et assistance des fournisseurs

Faites des recherches sur la réputation, l’expérience et les antécédents du fournisseur en matière de fourniture de solutions MDM aux organisations de votre secteur ou de votre secteur. Évaluer les services de support client du fournisseur, y compris la formation, la documentation et l’assistance technique, afin de garantir la réussite continue de la solution MDM.

Considérations relatives à la conformité et à la sécurité

Assurez-vous que la solution MDM est conforme aux réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données et aux normes du secteur, telles que le RGPD, la loi HIPAA et la norme PCI DSS. Évaluez les fonctionnalités de sécurité de la solution, notamment le chiffrement, les contrôles d’accès et le masquage des données, afin de protéger les données de base sensibles contre les accès non autorisés ou les violations.

Conclusion

Le MDM associe des processus, des technologies et des logiciels pour permettre aux entreprises d’atteindre la précision, la cohérence et la réussite des données.

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