Qu'est-ce que le master data management ? Tout ce que les professionnels des données doivent savoir

Qu'est-ce que le master data management ?

Les composants du master data management. Source : STIBO Systems

Le master data management désigne le processus qui consiste à créer un enregistrement unique pour chaque entité métier, comme un client, un magasin ou un produit, à partir de différentes sources et applications internes et externes. On obtient ainsi, via l'enregistrement maître, une vue fidèle des données de l'organisation.

Supposons que vous travailliez dans une entreprise où vous devez analyser des données clients. Vous constatez que les données d'un client en particulier – disons Joseph – sont dispersées dans plusieurs sources et systèmes. Or, ces données présentent certains problèmes et incohérences :

• Conventions de nommage incohérentes : Différents systèmes et services ont saisi le même client avec des variantes de son nom (Josef, Joe, Joey).
• Multiplicité des identifiants : Joseph a utilisé plusieurs adresses e-mail pour ses achats, ce qui peut entraîner des enregistrements fragmentés et dupliqués.
• Écarts dans les données : De légères différences d'ID produit entre systèmes rendent difficile le suivi précis des transactions et du comportement du client.

En raison de ces écarts, des doublons peuvent exister, ce qui complique l'obtention d'une vision claire de Joseph.

Mais si votre organisation applique les bonnes pratiques de master data management, vous constatez que toutes les données essentielles concernant Joseph sont reliées à une source de vérité unique ou à un point de référence commun, que l'on appelle l'enregistrement maître. Cela vous aide à identifier rapidement ce client précis dans votre jeu de données.

Quels sont les composants clés du master data management ?

Parmi les composants clés courants du MDM, on trouve la cohérence sémantique, la synchronisation, la gérance des données, la qualité des données, et plus encore. Passons-les en revue.

1. Cohérence sémantique

La cohérence sémantique définit et impose un format et un standard d'interprétation uniformes pour un traitement et une analyse fluides des données. Par exemple, vous travaillez pour une enseigne de détail XYZ dotée d'un système de master data management.

En consultant les ventes de la boutique en ligne, vous voyez le terme « remise client », qui indique un pourcentage de réduction appliqué au paiement.

Mais il y a un piège.

Dans les données du programme de fidélité, le terme « remise client » désigne des points de récompense acquis lors d'achats antérieurs et utilisables plus tard.

Une façon d'assurer la cohérence sémantique consiste à identifier les homonymes (même mot, sens différent) et à établir des règles métier pour le terme « données client » dans chaque contexte spécifique.

2. Synchronisation des données

Synchronisation des données entre différents systèmes. Source

La synchronisation des données maintient toutes les données à jour et garantit que toute modification est correctement répercutée dans l'ensemble du référentiel de données maîtres.

Par exemple, lorsque de nouveaux clients s'abonnent à un service, ils saisissent leurs informations lors de l'inscription en ligne. Une fois terminé, la synchronisation des données maîtres va :

• Identifier le nouvel enregistrement client : Reconnaître qu'un nouveau client s'est inscrit et qu'un nouvel enregistrement a été créé.
• Transformer les données : Convertir les données du nouveau client dans un format et une structure standardisés conformes aux exigences du système de facturation. Cette étape est essentielle pour maintenir la cohérence entre systèmes.
• Distribuer les données : Envoyer les données client transformées à tous les systèmes connectés pertinents, comme le système de facturation et le portail client.
• Intégrer les données : Chaque système connecté intègre ensuite les données reçues dans sa base, pour que tous disposent d'informations à jour et cohérentes.

3. Gérance des données (data stewardship)

La gérance des données renvoie aux responsabilités et à la propriété confiées à des services ou des personnes pour des domaines de données spécifiques dans le référentiel de données maîtres.

Supposons que, data scientist, l'on vous demande de nettoyer les données clients dans le système MDM. Dans ce cas, l'équipe marketing serait le data steward et pourrait vous guider sur les standards de qualité des données, comme les formats d'e-mail valides.

Cette collaboration améliore la qualité des données et garantit que vos efforts de nettoyage s'alignent sur les fondamentaux de la gouvernance des données. Si vous souhaitez maîtriser ces fondamentaux, vous pouvez télécharger la fiche mémo ici.

4. Qualité des données

Caractéristiques qualitatives de données de haute qualité. Source

La qualité des données garantit que les données maîtres du système MDM sont valides, complètes et cohérentes. Cela implique que tous les éléments importants d'un enregistrement maître soient disponibles. Par exemple, les adresses e-mail ou toute autre information sur le client ne devraient pas manquer dans les fiches clients.

Le MDM recourt également à des techniques de nettoyage et de profilage pour maintenir la qualité des données. Ces techniques éliminent les doublons d'enregistrements maîtres et corrigent erreurs et formats invalides.

5. Référentiel de données maîtres

Le référentiel de données maîtres est l'endroit où sont stockées et gérées, de façon structurée et standardisée, toutes les informations critiques sur vos entités métier. Il conserve l'ensemble des enregistrements pour des entités comme les produits, les fournisseurs, les clients, les employés et les sites.

Ici, chaque entité dispose d'un enregistrement maître unique et complet. En outre, le référentiel contient tous les éléments, points de données, attributs et autres détails relatifs à ces entités.

6. Sécurité des données

Le master data management déploie différentes mesures de sécurité pour protéger les données contre les accès et modifications non autorisés. Parmi ces mesures :

• Contrôle d'accès granulaire : Restreint qui peut consulter et modifier les données dans le référentiel, afin que seules les personnes autorisées accèdent aux informations sensibles.
• Chiffrement des données et pistes d'audit : Le chiffrement protège les données au repos et en transit, tandis que les journaux d'audit tracent l'activité des utilisateurs pour surveiller et suivre toute modification effectuée. Cela aide à détecter et prévenir les accès et changements non autorisés.
• Conformité réglementaire : Les systèmes MDM font respecter les réglementations applicables en matière de confidentialité des données, telles que le RGPD, en mettant en œuvre des contrôles prédéfinis pour protéger les données sensibles et définir les droits des utilisateurs. L'organisation respecte ainsi ses obligations légales et réglementaires.

7. Cartographie des données

La cartographie des données est un autre composant incontournable du master data management. Elle intègre des données issues de multiples sources pour offrir, dans le référentiel, une vue cohérente et complète.

Elle relie les éléments de données entre domaines et systèmes à leurs champs correspondants au sein du référentiel. Cela garantit que toutes les valeurs respectent le format et la structure définis dans le référentiel de données maîtres.

Quels sont les bénéfices du master data management ?

Le master data management peut renforcer les pratiques globales de gestion des données de votre organisation. Voici ses principaux atouts :

Amélioration de la qualité des données

Le MDM maintient cohérence et exactitude sur l'ensemble des systèmes connectés d'une organisation. Vous disposez ainsi de données plus propres et plus fiables pour l'analyse et la prise de décision.

Efficacité

Le MDM rationalise la gestion des données et maintient des sources de vérité centralisées pour les éléments critiques. Le temps et les efforts requis pour rapprocher les données, effectuer des saisies et assurer la maintenance sont ainsi fortement réduits à travers les systèmes et services.

Conformité réglementaire

La plupart des secteurs sont soumis à des exigences strictes en matière de confidentialité, de sécurité et de gouvernance des données. Le MDM aide l'organisation à se conformer en maintenant des données complètes et exactes au regard des règles de confidentialité.

Il aide également à instaurer des pratiques de gestion des données cohérentes pour garantir la conformité. Le fait d'assurer des enregistrements clients cohérents et exacts dans les systèmes CRM, de facturation et marketing facilite le respect des réglementations imposant une tenue de registre rigoureuse.

Opérations fluidifiées

Le MDM simplifie des contextes de données complexes en réunissant, en une seule vue, des types, formats et structures auparavant disparates. Cette vision unifiée du modèle de données favorise une collaboration interfonctionnelle fluide, une meilleure coordination entre services et un déroulement optimal des processus métier.

Moins de coûts cachés

En optimisant la qualité des données, le MDM réduit les coûts inutiles liés à leur gestion. Il s'agit, par exemple, des coûts de saisie manuelle, des erreurs et incohérences, des efforts de rapprochement, des amendes réglementaires et des inefficacités dues aux silos.

En somme, le MDM permet d'allouer correctement les ressources et d'atteindre le retour sur investissement attendu des données.

Quelles stratégies et bonnes pratiques pour le master data management ?

Lors de la mise en place d'un système de master data management, vous devez planifier de manière stratégique pour en renforcer les fonctions et en maximiser le potentiel.

Définir des objectifs clairs et un périmètre

Commencez par définir les objectifs que vous visez avec le master data management. Il peut s'agir de défis spécifiques à résoudre. Dressez aussi la liste des entités de données maîtres propres et essentielles à votre activité (clients, produits, sites, etc.).

Cela vous aidera à prioriser les ressources et à concentrer le système MDM sur les données à plus fort impact.

Investir dans la bonne technologie

Il existe de nombreuses plateformes de master data management, et choisir la bonne implique de les évaluer selon plusieurs critères importants. Demandez-vous si leurs atouts résident dans le nettoyage et la standardisation poussés des données, ou si l'accent est mis sur la gouvernance.

Vérifiez aussi leurs capacités d'intégration. Elles doivent se connecter efficacement à vos systèmes ERP, CMS ou entrepôts de données existants pour offrir une vision complète de vos données.

Établir un cadre de gouvernance des données

Un cadre de gouvernance définit qui peut accéder aux données et quels standards de qualité s'appliquent dans votre organisation.

Le service de master data management que vous choisissez s'appuiera sur ce cadre pour imposer des formats cohérents. Il est donc essentiel d'établir le bon cadre de gouvernance car il favorise l'uniformité entre services. Pour approfondir la confiance dans les données grâce à la gouvernance, écoutez notre épisode de podcast Building Trust in Data with Data Governance.

Mettre en œuvre la standardisation des données

Votre organisation doit définir des standards clairs pour toutes les entités de données maîtres. Cela inclut les formats de données, par exemple la façon de stocker l'adresse d'un client dans le référentiel.

Des terminologies communes sont à fixer. Vous pouvez également définir un schéma de codification propre à votre organisation à appliquer dans tous les services.

Tout cela relève de la standardisation des données, qui garantit que les données de l'organisation sont stockées dans le référentiel selon des définitions homogènes.

Mesurer en continu et améliorer

Une fois le MDM en place, suivez régulièrement les taux d'adoption (nombre de personnes utilisant activement le MDM et ses fonctionnalités), les indicateurs de qualité des données et les performances du système.

Vous pourrez ainsi identifier des axes d'amélioration et ajuster votre stratégie MDM en fonction de vos besoins métier et de vos pratiques de gestion des données.

Faites monter vos équipes en compétences 

La réussite d'un master data management repose autant sur les bons outils que sur les bonnes compétences. Face à la demande croissante en matière d'exactitude, de gouvernance et d'intégration des données, il est essentiel de doter vos équipes des connaissances nécessaires pour gérer et optimiser les données.

DataCamp for Business propose des parcours d'apprentissage complets pour faire monter en compétences vos équipes en gestion, gouvernance et analyse des données. Avec des cours couvrant des notions clés comme la qualité, l'intégration et la sécurité des données, vos équipes seront prêtes à gérer les données maîtres efficacement et en toute confiance.

Demandez une démo dès aujourd'hui et donnez à votre organisation les moyens de tirer pleinement parti du MDM en investissant dans une formation qui soutient à la fois l'évolution individuelle et les objectifs business.

Quels sont les défis du master data management ?

Le master data management comporte certains défis, que l'on peut anticiper et atténuer grâce à une bonne préparation.

Scalabilité et flexibilité

Les systèmes MDM non scalables ne peuvent pas absorber la croissance des données à mesure que les besoins évoluent. Pour réussir sur le long terme, choisissez un MDM capable de s'adapter à des volumes croissants et de s'intégrer à de nouvelles applications.

Adoption par les utilisateurs et conduite du changement

Convaincre les équipes d'adopter le MDM peut être complexe si elles sont réfractaires au changement. Pour encourager l'utilisation, organisez des formations complètes, rassurez-les et répondez à leurs objections.

Vous pouvez également relever ces défis en planifiant soigneusement et en déployant des actions d'accompagnement pour garantir une mise en œuvre sans heurts du MDM dans votre organisation.

Quels métiers autour du master data management ?

Le MDM a créé de nombreux postes et offre un large éventail d'opportunités aux professionnels de la gestion des données. Voici des rôles courants :

Postes juniors 

• Master Data Management Specialist/Analyst
• Data Steward
• Data Quality Analyst
• Data Integration Specialist
• MDM System Administrator

Postes seniors

• Data Governance Specialist/Manager
• Data Architect/MDM Architect
• MDM Solutions Consultant
• Data Quality Manager
• Business Analyst (MDM)
• Data Security Analyst (MDM)
• Data Warehouse Analyst (focalisé MDM)

Quels sont les outils de master data management les plus répandus ?

Voici quelques-uns des outils de master data management les plus utilisés dans l'industrie :

De nombreuses solutions de master data management existent sur le marché. Pour choisir la meilleure, évaluez les besoins métier de votre organisation, votre budget et votre infrastructure IT existante.

Pour conclure

Le master data management impose une vision fiable et consolidée des données à l'échelle de l'organisation. Il facilite ainsi la collaboration étroite entre data scientists et data stewards sur des jeux de données complets et cohérents.

Pour approfondir ces notions et concepts connexes, un cours sur les concepts de gestion des données vous apportera des éclairages précieux sur les cadres et méthodologies qui sous-tendent le MDM.

Par ailleurs, comprendre les principes de gouvernance des données est un atout pour réussir une mise en œuvre MDM. Suivre un cours sur les concepts de gouvernance des données vous permettra d'assurer exactitude, cohérence et sécurité des données au sein de votre organisation.

Bonne formation, et gardez vos données bien organisées !