Le Master Data Management (MDM)
pour une vision unique des données de référence
Le Master Data Management (MDM) permet de créer une vision unique et fiable des données de référence de l’entreprise.
Clients, produits, fournisseurs, collaborateurs ou structures peuvent être présents dans plusieurs briques du système d’information : CRM, ERP et applications spécifiques. Le Master Data Management, aussi appelé gestion des référentiels de données ou Data Hub, organise ces informations afin de garantir une version de référence partagée.
Définition : un MDM centralise les données de référence en un point unique, le Golden Record. Il met en œuvre des processus de standardisation, de normalisation, de consolidation, de nettoyage des doublons, de propagation et de traçage des données.
Cette page présente les fondamentaux du Master Data Management. Les définitions détaillées, les architectures et la conduite de projet sont traitées dans les contenus Kwanzeo vers lesquels elle renvoie.
Qu’est-ce qu’une donnée de référence ?
Une donnée est dite « de référence » lorsqu’elle change peu. Le nom et le prénom d’une personne, un SIREN, un SIRET ou une raison sociale en sont des exemples. Lorsqu’elles sont utilisées par plusieurs applications, ces informations doivent rester cohérentes pour éviter des comportements différents entre les systèmes et des dysfonctionnements.
Les référentiels peuvent notamment couvrir les domaines suivants :
- Produits : fabrication, vente, achat et visions marketing, commerciale ou technique ;
- Tiers : clients, prospects, fournisseurs, partenaires, restaurants, magasins ou boutiques ;
- Structures : données organisationnelles, comptables et analytiques ;
- Ressources : collaborateurs, prestataires, bénéficiaires, équipements, sites, salles et outils ;
- Contrats.
Pour approfondir les notions de Golden Record, Master Record, Source Record, entité, attribut, nomenclature ou règles de rapprochement, consultez le glossaire MDM de Kwanzeo.
Dans quel cas mettre en place un référentiel MDM ?
Un référentiel répond au besoin de rationaliser et d’homogénéiser les données transverses de l’entreprise. Il devient pertinent lorsqu’une même donnée est utile dans plusieurs applications du système d’information.
Les enjeux identifiés par Kwanzeo
- Améliorer la précision, la fraîcheur et la complétude des informations diffusées ;
- Identifier où se trouvent les informations dans les applications et mieux connaître le métier ;
- Réduire le temps consacré à réconcilier des informations différentes d’une application à l’autre ;
- Rationaliser les échanges et homogénéiser les données pour les équipes IT ;
- Faciliter la prise de décision métier et la mise en place de nouveaux besoins.
À quoi sert une solution de Master Data Management ?
Les outils de MDM permettent la création et la gestion du référentiel dans un contexte sécurisé. Ils simplifient les échanges entre applications, processus métier et outils analytiques. Ils permettent aussi de définir des règles de gestion et de traiter la qualité de la donnée.
Dans un Data Hub, les données de référence peuvent être contrôlées, enrichies, améliorées et gouvernées. Les informations de référence sont ensuite diffusées ou leur usage et leur actualisation sont orchestrés dans le système d’information.
| Étape | Rôle dans le MDM |
|---|---|
| Sources | Les données issues des applications alimentent les tables Sources ; elles correspondent à l’information brute par application. |
| Consolidation | Les traitements de validation, d’enrichissement et de consolidation permettent de constituer des Masters par application. |
| Golden Record | Les Masters sont rapprochés pour former un Golden, le point de vérité destiné à être diffusé dans le système d’information. |
Quelles architectures autour du MDM ?
Le choix de l’architecture dépend des applications existantes, des échanges et du niveau de maîtrise attendu sur le cycle de vie de la donnée. Les contenus Kwanzeo distinguent trois grandes approches.
| Architecture | Principe | À retenir |
|---|---|---|
| Consolidation | Les données transitent des applications vers le Data Hub, notamment par ETL ou batch. | Les applications ne consomment pas directement les données du Hub. Cette approche peut être utilisée au début d’un projet. |
| Transactionnelle | Une plateforme d’échange offre les services entre applications et Data Hub. | Elle évite les échanges en point à point et vise un même niveau d’information pour les applications. |
| Centralisée | Les processus métier et les workflows gèrent les échanges et les mises à jour. | Cette architecture est orientée utilisateur et normalise les processus métier selon le contexte. |
Pour les schémas, les contraintes et le détail de ces modèles, consultez l’épisode Kwanzeo dédié à l’architecture autour du MDM.
Gouvernance, qualité et responsabilités
Un MDM ne se limite pas à une plateforme. Les services coproducteurs et utilisateurs des données doivent dialoguer et s’impliquer collectivement dans la gouvernance de la donnée de référence et l’amélioration de sa qualité.
Des responsabilités à organiser dès le démarrage
La qualification des données incombe aux équipes métiers, tandis que les équipes IT les accompagnent dans cette tâche. Une équipe garante doit être identifiée pour traiter les arbitrages manuels. Les rôles de Data Owner et de Process Owner font partie des responsabilités à clarifier dans la gouvernance MDM.
Question : quelle articulation Kwanzeo recommande-t-il entre MDM, Data Governance et Data Catalog pour votre contexte ?
À rédiger.
Comment réussir un projet MDM ?
Un projet de Data Hub est un projet d’entreprise. Il vise à urbaniser, rationaliser et centraliser les informations à forte valeur ajoutée. Le succès du projet repose sur le cadrage, la qualité des données, l’organisation des équipes et la formalisation du besoin.
Une donnée présente dans plusieurs applications, évoluant ponctuellement et utile à plusieurs usages constitue un bon candidat pour le Data Hub. Les sources, les entités, les relations et les règles existantes doivent être documentées.
Le profilage des données permet de mesurer leur hétérogénéité, leur normalisation et leur accessibilité. La préparation et le recensement doivent être pris en compte dès le début du projet.
Un périmètre restreint permet de gagner en maturité, de recueillir des retours d’expérience et de limiter les risques liés aux délais, à la performance et à la maintenance corrective.
Métiers, DSI, architectes, utilisateurs, équipes d’infrastructure et d’exploitation doivent être impliqués du pré-cadrage à la mise en production.
Les métiers portent le cadrage, les user stories et le backlog. Les équipes IT accompagnent la faisabilité, réalisent l’implémentation et la documentation. Un MVP permet d’éprouver un périmètre restreint avant l’extension du projet.
Retrouvez les recommandations détaillées dans l’épisode « Réussir un projet MDM », les risques à anticiper dans « Les erreurs à éviter sur un projet MDM », et les principes de planification dans « La roadmap d’un projet MDM ».
Comment choisir un outil MDM ?
Question : quels outils MDM Kwanzeo propose-t-il et selon quels critères — modélisation, gouvernance, qualité de la donnée, intégration et cas d’usage ?
À rédiger.
Ce comparatif devra être complété uniquement à partir des solutions effectivement proposées et documentées par Kwanzeo. Il devra évaluer l’adéquation entre l’outil, le domaine de données, les processus métier et l’architecture du système d’information, sans présenter de solution comme universellement meilleure.
Mettre en place ou faire évoluer votre MDM avec Kwanzeo
Vous souhaitez disposer d’une solution de gestion de Master Data Management, repenser ou enrichir votre MDM ? Kwanzeo et ses équipes sont à vos côtés pour échanger et travailler avec vos équipes afin de concrétiser le projet, enrichir la gouvernance des données et renforcer les équipes.