Qu’est-ce que la gestion des données maîtres ? Définition et stratégie

La gestion des données maîtres (MDM) sert de base pour créer une vue unifiée, précise et complète des informations stratégiques. Elle intègre des données provenant de sources internes et externes afin d’établir une source unique de vérité. Le MDM permet aux entreprises d’obtenir une vue d’ensemble des profils clients, des stocks de produits, des informations sur les fournisseurs, et plus encore.

On ne saurait trop insister sur l’importance du MDM. Sa mise en œuvre permet aux entreprises d’obtenir plusieurs résultats clés :

 Le MDM et la gouvernance des données sont interdépendants et se renforcent mutuellement. La gouvernance des données définit les politiques et les rôles afin d’aligner les données sur les normes réglementaires, de confidentialité et de sécurité. Le MDM vise à créer une source d’informations unique et fiable afin de soutenir les fonctions stratégiques comme le marketing, les ventes, les finances et les opérations. Le MDM permet une gouvernance efficace des données grâce à la gestion d’un référentiel de données maîtres, tandis que la gouvernance applique des normes de données afin de garantir une qualité constante. Ensemble, ils favorisent l’homogénéité, l’exactitude et la fiabilité.

La qualité des données est un élément stratégique du MDM, car le manque de fiabilité des données peut nuire même aux stratégies de MDM les mieux conçues. Des données de haute qualité se caractérisent par leur exactitude, leur exhaustivité et leur homogénéité, et constituent une base fiable pour la prise de décisions stratégiques. Atteindre et maintenir ce niveau de qualité des données nécessite un travail considérable, qui implique des processus de nettoyage, de validation et de standardisation des données. C’est là que la technologie et l’automatisation jouent un rôle crucial, car elles simplifient ces processus et diminuent la charge de travail manuel. Les logiciels avancés de qualité des données permettent de réduire les erreurs, les incohérences et les doublons.

L’intégration des données, communément appelée ETL (extraction, transformation et chargement), englobe les trois opérations principales suivantes : 

L’utilisation la plus récente du terme est ELT, qui souligne que la transformation des données peut se produire pendant ou après le chargement, comme le permettent des systèmes tels que Snowflake. Ce processus est nécessaire pour unifier les jeux de données provenant de nombreuses sources en un seul référentiel utilisable pour diverses fonctions stratégiques.

Cet ensemble de pratiques protège les informations contre l’accès non autorisé, le vol ou la corruption. Elle couvre tous les éléments de sécurité, de la protection des applications matérielles et logicielles à la mise en œuvre de contrôles d’accès et de politiques de gouvernance des données. Elle vise également à mettre les données à la disposition des personnes autorisées qui en ont besoin, quand elles en ont besoin. 

La gestion des données désigne la gestion et la supervision des données d’une entreprise tout au long de leur cycle de vie. Les responsables des données supervisent le cycle de vie des données, et garantissent leur intégrité, leur exactitude et leur valeur. Ils jouent un rôle actif dans le maintien de la conformité et la promotion des données en tant qu’actifs stratégiques.

À l’aide de techniques d’analyse avancées, telles que l’analyse statistique, le machine learning et la modélisation prédictive, les données sont analysées pour dégager des informations et des tendances significatifs.

Une stratégie de MDM bien définie commence par la compréhension des objectifs spécifiques de l’entreprise. En alignant les initiatives de MDM sur ces objectifs, les entreprises peuvent s’assurer que leurs efforts de gestion des données contribuent directement à leur réussite globale. Par exemple, si l’objectif est d’améliorer la satisfaction des clients, la stratégie peut se concentrer sur la création d’une vue client unifiée pour offrir des expériences personnalisées et des campagnes marketing ciblées.

Les entreprises doivent ensuite identifier les domaines et les entités de données spécifiques qu’elles souhaitent gérer, tels que les données clients, produits ou financières. Elles doivent également acquérir une compréhension claire des processus stratégiques associés et des parties prenantes responsables ou concernées par ces domaines de données.

L’étape suivante consiste à évaluer soigneusement leur infrastructure et leurs systèmes de données existants. Pour ce faire, elles évaluent la qualité des données, identifient leurs sources et analysent leurs pratiques de gouvernance. Grâce à une évaluation approfondie des données, elles peuvent mettre au jour les lacunes ou les incohérences qu’il convient de combler pendant le processus de mise en œuvre.

Les meilleures pratiques en matière de mise en œuvre du MDM impliquent d’établir un framework de gouvernance des données fiable, qui contribue à garantir la qualité et l’intégrité des données, et de favoriser la collaboration autour des données entre les différents services. Il est essentiel de disposer d’une équipe dédiée chargée de gérer les données maîtres, ainsi que de définir des politiques et des procédures claires en matière de gouvernance des données.

Enfin, les entreprises doivent mesurer le succès des initiatives de MDM afin de suivre les progrès, d’identifier les domaines à améliorer et de démontrer la valeur des efforts de gestion des données. Des indicateurs clés de performance (KPI) comme l’exactitude, l’exhaustivité et la conformité des données permettent d’évaluer l’efficacité des stratégies de MDM. Le suivi et le reporting réguliers de ces KPI aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données et à optimiser en permanence leurs processus de MDM.