QUESTIONS & REPONSES 
MDM pour Master Data Management
Gérer la qualité et la cohérence des données contenues dans les bases et systèmes de l'entreprise, telle est la vocation de cette méthode applicative.   (22/08/2012)
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Dossier Business Intelligence
> Que recouvre le concept de Master Data Management ?
En général, une entreprise dispose de plusieurs bases de données rangées chacune au sein d'un système d'information ou derrière une application métier particulière (gestion comptable, ventes, gestion des ressources humaines, serveur de suivi de production, etc.). C'est notamment le cas pour des structures ayant opté pour une approche best-of-breed à l'inverse d'une politique technologique articulée autour d'un progiciel de gestion intégrée.

Dans cette logique, les processus de mise à jour de données sont réalisés parallèlement par des équipes différentes par le biais d'outils hétérogènes. Un contexte structurel qui engendre des risques d'incohérences entre applicatifs. D'où l'importance de s'attacher à l'harmonistion des données. C'est bien là l'objectif de la méthode de "Gestion des données de base" (MDM - pour Master Data Management en anglais).

> Comment fonctionne cette méthode ?

Comme son nom l'indique, elle consiste à regrouper l'ensemble des données dites "de base" de l'entreprise (Master Data). Un référentiel standardisé qui a pour but de jouer le rôle de pré-requis lors de la mise à jour de tel ou tel système.
Concrètement, ce référentiel contient l'ensemble des objets essentiels à la vie de l'entreprise et décrit les liens qu'ils entretiennent entre eux : numéros de référence clients, fournisseurs, partenaires, etc. Grâce à cette couche généralement associée à des mécanismes de contrôle et de validation, les objets sont modifiés de façon cohérente et les doublons évités. Au final, ce dispositif a pour but de garantir la qualité des données métier en phase de production.

> Quels sont les champs d'intervention du Master Data Management ?

Cette démarche présente un intérêt dans de nombreux domaines. Ici, on peut notamment évoquer la mise en oeuvre d'une démarche de communication multicanal. Une approche qui nécessite de bénéficier d'une certaine cohérence entre contenus diffusés quel que soit le moyen de communication utilisé (site Internet, centre de contacts, etc.). Autre champ généralement évoqué : celui de l'analyse décisionnelle et du reporting qui peut impliquer des fonctions de contrôle des données manipuler pour assurer la régularité des rapports de résultats.

> Quelle différence avec les fonctions d'ETL et d'EII ?
Comme on l'a vu, le Master Data Management fournit une brique de référence pour contrôler l'homogénéité des données du système d'information. De leur côté, les mécanismes d'ETL (pour extraction, transfert et chargement de données) et d'EII (ou intégration des informations d'entreprise) prennent en charge leur manipulation.
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Les premiers visent les problématiques d'agrégation de données, en vue d'effectuer des traitements transversaux depuis un entrepôt de données, les seconds les questions d'invocation depuis des applications métier clientes nécessitant plusieurs sources de contenus pour fonctionner.
Rédaction JDN & JDN Solutions
 
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