La Gestion des Données de Référence (MDM)

Gestion qualité des données de référence

Toutes les données stockées ou transitant par le système d'information de l'entreprise ne sont pas d'égale importance. Cela tombe sous le sens. Aussi, la gestion des données de référence, le MDM - Master Data Management en anglais - se préoccupe essentiellement des données dites de référence de l'entreprise.

Quelles données ?

Ce sont les données pour lesquelles il importe qu'il ne subsiste absolument aucun risque d'erreurs. Les données clients, fournisseurs, produits, employés, sous-traitants, comptables, contractuelles... sont autant de données de références. Les exigences fiscales et comptables actuelles imposent dans tous les cas, et à juste titre, une gestion précise et normalisée des données.

Définition MDM Master Data Management

Le MDM (Master Data Management), Traduit en français par gestion des données de référence, regroupe l'ensemble des méthodes, outils et processus pour assurer que les données soient identifiées et utilisables sans risque aucun.

Ce concept englobe ainsi tous les moyens pour constituer un référentiel de qualité comme le nettoyage des données, la mise en cohérence, la consolidation, la mise à jour, l'élimination des doublons et l'établissement des descriptifs des données de référence de l'entreprise.

Avantages de la gestion des données de référence

• La mise en place d'un référentiel, une manière de lexique universelle au niveau de l'entreprise, véritable nomenclature garantissant l'unicité de la donnée et de son descriptif
• Centralisation des mises à jour des données vitales comme les références client (contact, adresse,..), les données produits, les références et données fournisseurs
• Gestion centralisé du cycle de vie des données :création, mise à jour suppression

La gestion des données de référence, un projet singulier

Le projet de gestion des données de référence, MDM Master Data Management, est un projet assez singulier. Les questions "techniques" de collecte, de nettoyage et de mise en forme des données de référence ne sont pas les seules préoccupations de l'équipe projet. De même que le repérage desdites données de référence, leur localisation et la chasse aux doublons ne seront pas l'ultime difficulté.

Démarche participative

Le projet est singulier dans la mesure où seule une démarche participative avec l'ensemble des principaux responsables et utilisateurs permettra de bien saisir le sens des dites informations afin d'en établir la cohérence et les rapprochements à propos. La subtilité de cette coopération est la clé de la réussite du projet. Elle n'est pas des plus simples.

Les aspects techniques de la collecte

Les aspects techniques de la collecte comme le nettoyage, formatage, élimination des doublons et des valeurs aberrantes sont traitées au chapitre ETL Extract Transform load Collecte des données.

Unicité des désignations

La question de la désignation unique ne sera pas la moins ardue. Les entreprises de grandes tailles ne sont bien souvent en fait qu'un ensemble d'îlots quasiment autonomes pour bien des thèmes. Cette semi-autonomie est d'autant plus vrai après rachat, absorption ou fusion d'entreprises. Chaque unité dispose de son propre référentiel métier.

Pourtant, au niveau de l'entreprise, il faut bien partager les mêmes notions. Comment pourrait-on intégrer une gestion de la relation client optimale de type CRM si les données clients sont non seulement éparses mais aux désignations multiples et impossibles à consolider ?

La préoccupation est du même ordre en ce qui concerne l'hétérogénéité des codes articles et les exigences de traçabilité. Les erreurs et corrections répétitives alimentent généreusement les coûts de non qualité.

Coopération étendue pour mieux saisir le sens des données

L'organisation, la structuration et la standardisation des données de référence ne sont pas uniquement des problèmes techniques. Les données sont porteuses d'un sens plus riche, plus subtile que ce que pourrait laisser penser le simple libellé.

Seuls les détenteurs de ces données, c'est-à-dire ceux qui la produisent ou l'utilisent, connaissent le sens précis de l'information. Sans établir une relation saine avec les "propriétaires" de l'information, il sera impossible de constituer le référentiel.

Les obstacles sont multiples.
Communiquer cette connaissance ultime, c'est aussi perdre un certain pouvoir.
Pour une étude plus précise de cet aspect oh combien fondamental, se référer à l'étape 6 de la méthode Gimsi traitée dans le détail dans l'ouvrage de référence :Les nouveaux tableaux de bord des managers.

Gérer la qualité des données

L'importance de la qualité de l'information n'est plus à démontrer. Avec l'explosion des données générées, collectées, stockées et échangées, cette question est toujours plus sensible. Décider rapidement, détecter les signes avant-coureurs du changement, comprendre les effets des actions engagées sans délai, bref survivre en un monde hyper-concurrentiel, autant d'exigences pour une gestion optimale des données de l'entreprise.

Data Quality Management DQM

La gestion de la qualité des données est aussi connue sous le sigle DQM pour Data Quality Management. Le DQM a pour objectif de garantir des données parfaitement utilisables quelles que soient leurs origines.

Une donnée est utilisable lorsqu'elle est juste, fiable, disponible et cohérente avec les autres données traitées. L'utilisateur doit pouvoir exploiter l'information en toute confiance. Il en comprend le sens et en mesure précisément les risques. La gestion de la qualité des données est partie intégrante du projet MDM.

ROI du projet MDM

Si la mise en conformité des données de production de l'entreprise n'est pas sans rappeler le nettoyage des écuries d'Augias, la consolidation des désignations des informations de référence n'en est pas moins une tâche herculéenne.
Les budgets ont plutôt intérêt à être à la hauteur pour un ROI Retour sur Investissement pas toujours aisé à apprécier.

Capital immatériel

Pensez toutefois que la conservation, autant que la mise à disposition de données de référence à la qualité maîtrisée, constitue une part importante du capital immatériel de l'entreprise.

Faciliter le BPM

La standardisation des données est aussi un facteur majeur de résolution des problèmes d'interface au sein même et entre les processus métiers, une aide précieuse pour les démarches de type BPM Business Process Management et d'intégration d'ERP.

Quelques produits de Gestion des données de référence

• Informatica, Gestion des données de référence
• Talend MDM
• G2 Software

Voir aussi

• SAP NetWeaver, la solution MDM de SAP
• IBM InfoSphere Master Data Management Server for Product Information Management (gestion produit)
• IBM WebSphere Customer Center (gestion client)
• Oracle Master Data Management Suite (Oracle, Hyperion, Sunopsis...)
• Microsoft SQL Server 2008 R2 Master Data Services (anciennement Stratature)
• Teradata Master Data Management

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Présentation détaillée du livre "la transformation démocratique de l'entreprise"

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Livres recommandés

Un projet assez finement conduit par un spécialiste de la question. L'auteur centre bien son thème sur les stakeholders, les seuls détenteurs de l'information ultime, les seuls capables de fournir les clés d'une issue heureuse pour le projet. Un livre à étudier dans le détail lorsque l'on se prépare à entreprendre un projet de MDM :

Master Data Management
David Loshin
Morgan Kaufmann Publishers
304 pages
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MDM: Enjeux et méthodes de la gestion des données
Franck Regnier-Pecastaing, Michel Gabassi, Jacques Finet
Dunod
336 pages
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Le livre de référence du site

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