7 mythes réfutés sur le Master Data Management

La promesse de créer une « source unique de vérité » relative aux clients et aux produits d’une entreprise a conduit nombre d’organisations à investir de manière précipitée dans des solutions qui ne répondent pas toujours à leurs besoins.

Bien que la gestion des données maîtres (Master Data Management ou MDM) puisse apporter de la valeur, la réalité au sein des sociétés est bien différente : une étude récente a souligné que « seulement 24 % des personnes consultées considéraient leur projet de MDM comme un succès ou une nette amélioration de l’état de leurs données » [1].
Sans bonnes pratiques, pas de MDM. L’entreprise doit ainsi dépasser une stratégie « uniquement basée sur la solution », pour s’appuyer sur des pratiques de modélisation des données, sur la gestion des métadonnées ainsi que sur la mise en œuvre de pratiques appropriées en termes de qualité et de gouvernance des données.
  • Mythe n°1 : le MDM apporte d’emblée une source unique de vérité : Aucune solution logicielle ne pourra résoudre immédiatement les problèmes résultant de divergences entre les sources de données  initiales ou les interprétations des domaines tels que « client » ou « produit »  par les consommateurs de données. En réalité, il est indispensable d’investir un minimum d’effort en matière de gouvernance des données avant d’installer la solution et de procéder à l’extraction, à l’intégration et à la consolidation des données en un ensemble unique de Master Data.
  • Mythe n°2 : le MDM est un produit : L’entreprise doit se débarrasser de l’idée qu’un quelconque produit pourra résoudre immédiatement ses difficultés d’intégration et de partage des données clients et produits. Les offres de MDM peuvent simplifier le déploiement d’une stratégie de Master Data. 
    Cependant, avant de commencer tout déploiement, l’entreprise doit analyser les besoins des métiers afin de disposer d’une vision unifiée des domaines des données maîtres et choisir la solution la plus adaptée à ses attentes. Cette solution améliorera alors le processus de gestion et de partage des ressources d’information de l’entreprise.
  • Mythe n°3 : le MDM est un projet : Le MDM ne peut être considéré comme un projet « ponctuel » car il suppose une évolution continue. Le MDM pourrait être défini comme un ensemble de meilleures pratiques d’administration des données pour gérer la qualité et l’usage de concepts communs de données partagées. Cette approche permet de faire la différence entre, d’une part, les étapes du projet pour des aspects spécifiques, et d’autre part, la gestion continue et les aspects procéduraux indispensables à une surveillance à plus long terme.
  • Mythe n°4 : le MDM est synonyme de consolidation des données : L’intérêt du MDM résulte de l’utilisation des données maîtres, pas de leur création, et donc de la consolidation des données. En d’autres termes, les avantages du MDM sont en fait basés sur la définition, l’accès et la publication d’une vision unifiée des domaines maîtres, à l’intention des consommateurs de Master Data.
    Pour que le processus de consolidation garantisse un partage et une réutilisation efficaces des données, deux aspects liés à l’usage de celles-ci sont à prendre en compte: les besoins actuels et les attentes relatives aux Master Data.
    Une autre possibilité est de déterminer comment seront utilisées les Master Data, avant de commencer le processus de consolidation. Le fait de conduire d’abord cette analyse permet de comprendre les scénarios d’usage pour les domaines maîtres sélectionnés, de développer avec soin les modèles pour chaque domaine maître et enfin de concevoir les services de Master Data pour leur utilisation.
  • Mythe n°5 : Le MDM est synonyme de qualité de données : Si l’objectif est d’améliorer la qualité des données, l’entreprise doit envisager de mettre en place un programme de contrôle et de gestion de la qualité des données, aligné sur son programme de gouvernance des données. Il n’est donc pas nécessaire d’installer un environnement complet de données maîtres, initiative relativement conséquente.
  • Mythe n°6 : le MDM n’a aucun rapport avec la qualité des données : Une approche rationnelle du MDM intègre des règles et des processus de gestion des métadonnées, de qualité et de gouvernance des données. Les activités de gestion, de contrôle et de qualité de données contribueront à créer un référentiel maître, et une approche générale pour améliorer la qualité des données simplifiera la création des Master Data.
    Enfin, les pratiques de gouvernance de données qui rendent opérationnelles la validation et le contrôle des valeurs des données, allègeront les tâches de création, de maintenance et de partage d’accès pour des Master Data de qualité.
  • Mythe n°7 : le MDM ne concerne que l’entrepôt de données : L’entrepôt de données est souvent séparé des systèmes opérationnels d’où proviennent ses données, avec le risque d’incohérences entre les données comme des versions différentes entre l’entrepôt et les données à jour au sein des sources.
    En créant une vue unifiée de chaque domaine maître, et en fournissant un seul ensemble de services pour accéder aux Master Data, le MDM peut servir à synchroniser les Master Data dans les systèmes opérationnels, en faveur de la cohérence de ces systèmes et des entrepôts utilisés pour les rapports et l’analyse.

Les étapes pour la mise en œuvre d’un MDM efficace

  • Analyser les exigences en information.
  • Garantir l’usage partagé des données.
  • Favoriser une structure et une sémantique communes.
  • Gérer les données de référence partagées.
  • Considérer le MDM avec une approche à long terme.
  • Ne  pas subordonner le MDM à l’entrepôt de données.
  • Considérer la dépendance mutuelle du MDM et de la qualité des données.

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[1]
http://www.cio.co.uk/article/3280854/themissinglinkindataquality

 

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