Quels sont les principaux risques d'un projet en Master Data Management (MDM) ?
Comment organiser un projet MDM ? Et quels sont les principaux écueils à éviter ? Des pistes pour clarifier vos idées sur le sujet.
Un seul chiffre donne le vertige : 611 milliards de dollars. C’est le coût engendré par des données de mauvaise qualité, supporté chaque année par les entreprises américaines Certes, d’un point de vue conceptuel le problème de l’harmonisation et de l’intégrité des données n’est pas nouveau. Il remonte à l’invention des premières bases de données relationnelles il y a maintenant plus de 40 ans. Cependant, l’ouverture progressive des systèmes d’information et la multiplication des opérations de fusion-acquisition depuis une dizaine d’années ont rendu ce problème d’harmonisation de plus en plus aigu, au point de menacer parfois la pérennité même d’un SI.
Existe-t-il une démarche standard pour un projet MDM ?
- Un état des lieux durant lequel on modélise les données, les processus et les flux existants.
- Une définition de la gouvernance des données. C’est là que réside le gros du travail. Il s’agit d’une part d’établir un ensemble de définitions partagées pour les données métiers qui feront partie du référentiel. Le travail d’harmonisation se fera au cas par cas, il n’existe pas à notre connaissance d’algorithme infaillible qui permettrait de définir à coup sûr un modèle cohérent et utile. D’autre part, il s’agit de désigner les responsables du cycle de vie des données, une tâche souvent délicate car liée à des enjeux éminemment politiques.
- La mise en œuvre correspond au projet IT de migration des données, à l’évolution des systèmes existants et à la mise en place de la solution MDM. Il s’agit en réalité d’un projet IT classique d’harmonisation de données.
- Une phase d’adaptation continue durant laquelle les données sont contrôlées et corrigées au quotidien.
Quelles sont les principaux risques d’un projet MDM ?
- La première erreur est de sous-estimer le temps nécessaire pour dresser une cartographie fiable de l’existant. En effet, le plus souvent les définitions des données sont à la fois disséminées dans plusieurs unités, pas forcément habituées à collaborer, et entachées de contradictions sémantiques dont il faut prendre note avant d’entamer le travail d’harmonisation proprement dit.
- La seconde erreur est sans doute la plus grave et aussi, hélas, la plus fréquente. Elle consiste à considérer un projet de MDM comme un projet IT classique et à négliger l’essentiel qui est la mise en place d’une solide gouvernance des données. Celle-ci devra attribuer des droits et des responsabilités pour la définition et la mise à jour des données maîtresses. C’est à ce stade qu’il faudra en particulier aplanir tous les différents politiques.
- Enfin, la dernière erreur est de voir trop grand. La complexité combinatoire de la tâche d’harmonisation de quelques dizaines d’entités métiers, avec leurs attributs et leurs associations, peut rapidement s’avérer colossale. Il convient donc de se restreindre à un ensemble d’entités métiers dont l’harmonisation sera directement porteuse de valeur ajoutée pour les métiers.