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

La gestion des données maîtres (MDM) centralise les données de l’entreprise pour créer une source unique et fiable de vérité.

  • Présentation
  • Pourquoi le MDM est-il important ?
  • Composants clés du MDM
  • Comment mettre en œuvre une stratégie de MDM
  • Ressources MDM

Présentation

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.

Quel est le rôle du MDM en entreprise ?

Le MDM crée un référentiel centralisé de données fiables et sûres. Les entreprises peuvent ainsi réduire les risques liés aux données silotées et incohérentes, tels que les rapports erronés ou les informations fragmentées sur les clients. Avec une stratégie de MDM efficace, les entreprises sont en mesure de produire des données homogènes et fiables, afin que chaque service puisse prendre des décisions éclairées, améliorer son efficacité opérationnelle et optimiser l’expérience client.

Le MDM favorise également la collaboration à travers une vue unique des données, accessible à la fois aux équipes internes et aux partenaires externes si nécessaire. Par exemple, une entreprise de logistique peut utiliser le MDM pour garantir l’homogénéité des données de localisation dans tous les systèmes de la supply chain, simplifier la gestion des stocks et améliorer les taux de livraison dans les délais. 

Créer une stratégie de MDM implique d’identifier les besoins de l’entreprise, de cartographier les domaines de données, de sélectionner les outils et technologies appropriés, de définir des politiques de gouvernance des données et d’établir des rôles de gestion des données. Cette approche structurée fait du MDM un outil stratégique qui transforme la manière dont les entreprises exploitent leurs données.

Pourquoi le MDM est-il important ?

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

  • Amélioration de la précision et de l’homogénéité des données : des données propres et fiables sont la pierre angulaire d’une prise de décision efficace. Une entreprise dotée d’une source unique de vérité sur tous ses systèmes réduit les erreurs coûteuses, comme celles qui résultent de divergences entre les chiffres d’inventaire dans une opération logistique.
  • Optimisation des analyses de données : des données fiables permettent d’obtenir des informations plus approfondies. Une source unique de vérité facilite l’identification des tendances, des modèles et des corrélations qui peuvent orienter les décisions stratégiques. Par exemple, un retailer utilise l’analyse du comportement des clients et de l’historique de leurs achats pour proposer des recommandations de produits personnalisées à chaque utilisateur.
  • Efficacité opérationnelle : la centralisation et la standardisation de la gestion des données permettent d’éliminer les tâches manuelles et chronophages. Vos ressources peuvent ainsi se concentrer sur le développement de produits essentiels, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et la productivité des développeurs. Par exemple, les fabricants améliorent la planification de la production lorsque le MDM unifie les données sur l’offre et la demande, ce qui évite les temps d’arrêt et garantit un flux de travail plus fluide.

Quels sont certains des composants clés du MDM ?

Gouvernance des données

 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.

Qualité des données

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.

Intégration des données

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

  • Extraction : exportation des données à partir de sources de données spécifiées.

  • Transformation : transformation des données pour qu’elles correspondent à la cible à l’aide de règles ou de conversions.

  • Chargement : importation des données transformées dans une base de données cible.

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.

Sécurité des données

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. 

Gestion des données

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.

Analyse des données

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.

Comment mettre en œuvre une stratégie de MDM

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.

MDM et Snowflake

Snowflake propose une solution de gestion des données maîtres fiable et évolutive, conçue pour aider les entreprises à simplifier leurs processus de gestion des données et à en garantir l’exactitude, l’homogénéité et la fiabilité. Grâce à la plateforme cloud-native de Snowflake, les entreprises peuvent intégrer et centraliser les données provenant de plusieurs sources, afin de créer une source unique de vérité, unifiée et fiable, pour leurs données maîtres. De plus, la prise en charge par Snowflake des processus ELT et des analyses avancées permet aux entreprises de conserver des données de haute qualité et d’en tirer des informations exploitables, ce qui se traduit par de meilleurs résultats. Pour plus d’informations, découvrez Snowflake Horizon.