Le Master Data Management (MDM) ou Gestion des Données de Référence (GDR) est un ensemble d’outils et de méthodes pour la gestion des données de référence de l’entreprise. La fonction d’un MDM est de garantir l’intégrité du référentiel des données structurantes de l’entreprise et que tous les services accèdent à tout moment à des données exactes, pertinentes et à jour.
Dans cet article nous allons voir comment le Master Data Management simplifie la gestion des données des entreprises :
- Quelles sont les données de référence de l’entreprise ?
- Quelles sont les fonctions d’un MDM ?
- Pourquoi mettre en œuvre un MDM ?
- MDM et BigData ?
- L’EAI (Enterprise Application Integration), outil de partage et d’échange des données de référence.
Quel est l’objectif de la MDM ?
Aujourd’hui toutes les entreprises ont accès à d’importants volumes de données et d’informations disparates et dispersées. Celles-ci sont soit générées en interne par leurs solutions logicielles, soit en provenance de sources externes tel le BigData.
Les entreprises prennent conscience qu’il leur faut contrôler, trier et qualifier toutes ces informations pour pouvoir les exploiter en toute confiance.
Selon les experts, la mise en œuvre d’un MDM apporte à l’entreprise un avantage économique et stratégique :
- Une enquête Gartner révèle que pour les organisations la mauvaise qualité des données est responsable d’une perte moyenne de 15 millions de dollars par an ;
- Un rapport d’IBM au groupe ABERDEEN, société spécialisée dans les données adressées au marketing et au commerce, cite : « les entreprises qui utilisent le master Data Management (MDM) sont 2 fois plus satisfaites de la qualité des données et la rapidité de la livraison ».
Quelles sont les données de référence de l’entreprise ?
En informatique, une donnée est une information élémentaire codée : un identifiant client, un code postal, un numéro de commande, une date de commande, une quantité, etc.
Définition de la donnée de référence pour le master data management
La donnée de référence varie selon l’utilisateur ou le besoin que l’on en fait. En effet, pour un exploitant, c’est une information métier structurante ; exemples : un compte client pour un responsable des ventes, un compte comptable pour un chef comptable.
Pour un chef de projet métier, c’est une donnée partagée par plusieurs processus métiers ; exemple : le compte client est utilisé par les services commerciaux, marketing et comptabilité.
Dans le cas d’un chef de projet informatique, c’est une donnée utilisée dans les différentes solutions logicielles, exemples : le CRM, la Gestion Commerciale, la Comptabilité.
Les trois principaux types de données de référence :
- Les données « maîtres » qui sont des objets métiers principaux : client, fournisseur, article, salarié, etc ;
- Les données « consécutives » qui complètent les données « maîtres » : adresse d’un client (rue, code postal, commune, pays,…), caractéristiques d’un article (couleur, dimensions, photo); etc ;
- Les tables de valeurs ou nomenclatures : taux de TVA, codes devises, identifiants pays, codes postaux, etc.
Au sein de l’entreprise, toutes ces données doivent respecter des critères de qualité : l’unicité, l’exactitude, la complétude, la conformité, la cohérence et l’intégrité. Mais également répondre à des enjeux d’exploitation c’est-à-dire : être à jour, facile d’accès, pertinentes et compréhensibles. Ces datas doivent aussi satisfaire aux règles de sécurité. De fait, elles doivent être accessibles seulement par les services et personnes autorisées. L’entreprise doit également mettre en œuvre une journalisation des accès et des modifications.
Comment fonctionne un MDM ?
L’exemple de la donnée client
Prenons l’exemple de la donnée « client », cette donnée est partagée et utilisée par le CRM, la gestion commerciale et la comptabilité.
Ces trois applications conservent et utilisent des informations communes : le nom, l’adresse qui complètent l’entité client. Elles détiennent et mettent à jour des informations métiers propres à leurs fonctions :
- Dans le CRM : les dates des derniers échanges avec le service commercial, le nom du commercial du compte ;
- Dans la gestion commerciale : l’historique des achats, les conditions tarifaires ;
- Dans la comptabilité : le compte comptable, l’encours, la date du dernier paiement.
La problématique est d’avoir à tout moment une vue exacte de la situation du client :
- Qui prend en charge une modification d’adresse du client ?
- Comment répliquer une modification d’adresse dans le CRM, la gestion commerciale, la comptabilité en temps réel et sans ressaisie ?
- Comment maintenir l’exactitude des informations communes entre les différentes applications ?
- Sous quelles conditions le CRM et la gestion comptable ont accès à l’encours comptable du client ?
Les fonctions du Master Data Management
Un MDM dispose de tous les moyens pour constituer le référentiel des données structurantes de l’entreprise. Le périmètre d’intervention d’un MDM est donc large, le MDM va centraliser toutes les fonctions :
- D’acquisition de la donnée : saisie directe, sources internes (traitements applicatifs, objets connectés), sources externes (banques de données) ;
- De validation de la donnée selon des règles de syntaxe communes, des règles de gestion métier, des règles de cohérence ;
- Des traitements qualitatifs : recherche et suppression de doublons, mise aux normes ISO, etc ;
- De l’identification de la donnée avec ID unique ;
- De l’instance de la donnée (un changement d’adresse ne met pas en cause l’identité du tiers) ;
- De description de la donnée : mise à jour des métadonnées ;
- De la transcodification entre applications.
Selon le type de données, ces fonctions seront soient directement exécutées par un outil du MDM, soient réalisées par une application propriétaire de la donnée :
- La liste des communes est importée de la banque de données de l’INSEE et mise à disposition des applications qui en ont besoin ;
- Les clients sont créés dans le CRM et diffusés vers la gestion commerciale et la comptabilité ;
- L’encours est mis à jour dans la comptabilité et accessible par les applications autorisées.
Le Master Data Management devra aussi veiller à la conformité de la gestion et des durées de conservation des données selon les règlements en vigueur, tel le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) pour les données à caractère personnel et les normes IFRS (International Financial Reporting Standards) pour les données comptables et financières.
Pourquoi mettre en place un MDM ?
Une gestion centralisée des données de référence est bénéfique pour l’entreprise.
En effet, à défaut d’une gestion centralisée des données de référence, l’entreprise conserve des silos de données propres à chaque application. Les données sont de formats différents, qui ne sont pas toujours synchronisées. Tout risque de données fausses, inexactes ou incohérentes sont importants et font perdre du temps et de l’argent à l’entreprise.
Les principes de la mise en place d’un MDM :
- Une source de données unique et identifiée ;
- La diffusion et la mise à disposition de données exactes aux applications « consommatrices » de données (ERP, CRM, WMS, BI. etc).
Les avantages d’un MDM pour votre entreprise :
- Des gains d’exploitation du fait d’avoir accès à des données de qualité ;
- Des gains de temps d’accès à des données exactes ;
- Une vue complète de l’ensemble de données dont dispose l’entreprise ;
- Une plus grande facilité pour mettre en œuvre des outils d’analyse de Business Intelligence.
La mise en œuvre d’un Master Data Management va aussi permettre à l’entreprise d’exploiter à son profit le BigData.
Aujourd’hui avec le BigData, les volumes de données accessibles sont de plus en plus importants. Ces données structurées ou non proviennent du Web, de l’OpenData, des objets connectés, etc.
Elles ne sont pas exploitables en état par l’entreprise, trop nombreuses, redondantes, de formats multiples et d’origines mal connues.
L’idée est d’utiliser un ETL pour consolider les informations contenues dans un Data Lake autour de données de référence ; tel un hasthtag (#MDM) si l’on souhaite traiter et analyser des tweets par exemple.
Ces informations ainsi traitées et qualifiées après suppression des doublons et traitement des incohérences, rendues compréhensibles et interprétables, pourront alors être rattachées à des données de référence de l’entreprise. Elles pourront ainsi être utilisées par le service marketing et commercial.
L’EAI, outil de partage et d’échange des données de référence
Le déploiement d’un EAI (Enterprise Application Integration) va permettre d’organiser la diffusion des données de référence.
Un des objectifs principaux d’un EAI est que toutes les applications connectées partagent la même source de données. Pour chaque donnée, il est défini une application source de la donnée. Cette application diffuse la donnée via le bus de l’EAI auprès des applications qui en en font la demande.
Transport et transformation des données assuré par l’EAI (ETL) :
- Transformées dans un format pivot ;
- Transportées entre les applications qui fournissent la donnée et les applications qui la consomment.
L’EAI va permettre ainsi de définir pour chaque donnée de référence un et seul point de saisie.
L’EAI met aussi en œuvre un « référentiel virtuel » de données de référence qui est partagé avec toutes les applications de l’entreprise connectées.
Connection du bus EAI à d’autres outils et applications
A ce bus EAI, pour que les utilisateurs puissent partager toutes leurs informations, il est aussi possible de connecter :
- Les sites internet de l’entreprise ;
- Les middleware, les services WEB des applications mobiles ;
- Les Data Lake.
La mise en œuvre d’un EAI dans une entreprise est donc une étape importante dans la mise en œuvre d’un projet MDM. Il permettra à la fois d’identifier les données, de paramétrer les étapes d’échanges, de transformation et de chargement.
Quels sont les bénéfices immédiats pour l’entreprise ?
Mettre en place un EAI dans un système d’information est à la fois tactique et stratégique pour l’entreprise. On retrouvera deux types de bénéfices :
Les bénéfices tactiques :
- Bénéficier rapidement de données de référence de qualité ;
- Accélérer la livraison des données vers les applications consommatrices ;
- Supprimer les interfaces point à point et les batch de mise à jour des données dans les différentes applications ;
- Simplifier l’architecture du Système d’Information, mettre fin au syndrome Spaghetti grâce aux flux EAI.
Les bénéfices stratégiques :
- Acquérir une plus grande agilité à faire évoluer le SI ;
- Simplifier l’intégration de nouvelles applications ;
- Faciliter l’accès à des sources de données externes, l’OpenData, le BigData ;
- Permettre la consolidation de filiales et d’acquisitions.
En somme, le Master Data Management (MDM) propose de nombreux avantages. Bien au delà de permettre la centralisation et la mise à jour des données grâce au référentiel de données, le MDM garantit l’unicité des datas et élimine les risques de données dupliquées dans votre SI.
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