La Semarchy Data Platform (SDP)
Sans une définition partagée de l’information, les silos de données se multiplient, rendant les analyses transversales impossibles et provoquant des erreurs opérationnelles coûteuses. Le MDM permet de produire le « Golden Record ». Cet enregistrement agrège les meilleures informations provenant de sources disparates pour offrir une source de vérité unique.
Les bénéfices clés pour l’organisation :
- Élimination des doublons, la correction des incohérences de saisie et l’enrichissement.
- Établissement d’un langage commun entre les départements IT et métiers.
- Amélioration de la qualité globale des données pour des prises de décision précises.
Semarchy Data Platform (SDP) et l’IA : une nouvelle façon de faire
du Master Data Management
Disposer au sein du Système d’information d’une solution permettant de créer une vision unique, cohérente et persistante des entités fondamentales d’une organisation (clients,produits..) n’a jamais été aussi essentielle. L’éditeur Semarchy s’applique depuis sa création à proposer des solutions simples et accessible pour répondre à cet enjeu.
Mais aujourd’hui, la gestion des données de références (MDM) évolue profondément. Lancée en septembre 2025, la Semarchy Data Platform (Semarchy SDP) marque une rupture technologique majeure et change d’échelle.
La plateforme a été pensée pour que les équipes puissent construire ensemble, au même endroit et sans silos les plates-formes de gestion de la qualité des données de références de demain. Les métiers, les développeurs et les équipes data utilisent une interface commune qui simplifie toutes les étapes ! Grâce à l’intégration sgnificative de l’IA générative, il est possible de créer et modifier les modèles en utilisant le langage naturel.
Cette nouvelle approche change la façon de travailler par rapport à la version précédente (Semarchy xDM), dans laquelle le paramétrage se faisait manuellement à travers des écrans. Cette approche permet de gagner du temps, de se concentrer sur l’essentiel et est en ligne avec les possibilités offertes depuis 2 ans par les LLM. SDP apporte un environnement où tout devient plus fluide, cohérent et aligné avec les pratiques DataOps d’aujourd’hui.
Au cœur de la SDP : une approche orientée Data Product
Au cœur de la Semarchy Data Platform (SDP) réside une philosophie orientée Data as a Product . Le MDM n’est plus envisagé comme un référentiel de données de référence, mais comme une capacité à concevoir, gouverner et livrer des produits de données fiables, prêts à être consommés par le reste du système d’information. Semarchy présente ainsi SDP comme une plateforme pensée pour accélérer la livraison de data products certifiés (trusted)et de données AI-ready.
Concrètement, un Data Product dans SDP ne se limite pas à un modèle de données. Il regroupe un modèle structuré, une couche de gouvernance, des mécanismes de qualité, ainsi que des modes d’exposition permettant de diffuser l’information vers les applications, les outils analytiques ou les usages d’intelligence artificielle. L’objectif est de proposer une donnée immédiatement compréhensible, fiable et réutilisable à l’échelle de l’entreprise !
Cette logique change profondément la façon de concevoir un référentiel. Au lieu de produire uniquement une base “maîtresse” (logique maitre-esclave des MDM vis à vis des échnages avec le reste du SI), les équipes construisent un actif complet, prêt à l’emploi, qui peut être consommé via des API (et plus tard MCP server), des flux.. . Les Data Product sont contextualisés, conçus pour être AI-ready. Ils sont structurés de manière à améliorer la qualité du SI, des usages analytiques en réduisant les risques liés à des données incomplètes, incohérentes ou mal interprétées.
Un Data Product regroupe plusieurs briques complémentaires :
- un modèle de données permettant d’organiser les entités, attributs, relations et règles métier ;
- une application web pour consulter, enrichir ou gouverner les données de référence ;
- des API générées automatiquement pour exposer la donnée vers les autres outils du SI ;
- des règles de qualité, de validation, d’enrichissement et de dédoublonnage pour garantir la fiabilité des informations diffusées.
Lorsque les données arrivent dans la plateforme, elles suivent un cycle clair. Elles sont collectées, puis contrôlées, corrigées et enrichies si nécessaire. Elles passent ensuite par des mécanismes de consolidation et de déduplication afin de produire des enregistrements de référence de haute qualité. Semarchy décrit précisément SDP comme une plateforme capable de consolider, valider et enrichir les enregistrements à grande échelle pour fournir des données dédupliquées, prêtes pour les systèmes aval, l’analytique et l’IA.
Le MDM devient une fabrique de Data Products
Avec cette approche, le MDM devient plus qu’un socle de fiabilisation. Les données de référence ne sont plus seulement stockées et maintenues ; elles sont préparées, gouvernées, exposées et valorisées pour alimenter des cas d’usage concrets, dans une logique plus moderne, collaborative et industrielle.
Un développement du MDM plus moderne et collaboratif avec Visual Studio Code, GitHub Copilot, CI/CD et Kubernetes
Avec SDP, Semarchy fait évoluer le MDM vers une approche de développement plus moderne, inspirée des pratiques DataOps. La plateforme met en avant une intégration avec Visual Studio Code, Git et les chaînes CI/CD, afin de faciliter le travail en équipe, le versioning, la traçabilité des changements et l’industrialisation des projets de gestion des données de référence.
Cette évolution permet de mieux structurer les développements de la plateforme de Master Data Management autour des modèles, des règles, des interfaces, des workflows et des API, tout en rapprochant les équipes data des méthodes déjà utilisées dans le développement logiciel. Semarchy ajoute aussi une dimension IA avec des capacités d’assistance à la conception et à l’enrichissement des données, pour accélérer certaines tâches complexes tout en conservant un cadre gouverné et contrôlé.
Le design des solutions s’effectue désormais dans Visual Studio Code via l’extension native SEML (Semarchy Markup Language). Cette approche apporte des outils d’ingénierie logicielle standards à la gestion des données :
- Versionnage avec Git : Chaque modification est tracée, permettant de comparer des versions ou de revenir en arrière en cas d’erreur.
- CI/CD Natif : Les modèles de données peuvent être testés et déployés automatiquement entre les environnements de développement, de test et de production.
- Collaboration agile : Plusieurs développeurs travaillent simultanément sur un projet sans créer de conflits de modèles.
- Intégration de Copilot Pour une programmation assistée par les LLM les plus puissants
Conclusion
La Semarchy Data Platform (SDP) illustre une nouvelle génération de Master Data Management, plus ouverte, plus collaborative et plus adaptée aux exigences actuelles des entreprises. En associant Golden Record, Data Products, IA générative, DataOps et outils modernes de développement, elle permet de dépasser la vision traditionnelle du MDM pour en faire un véritable levier de transformation des usages de la donnée.
Fiabiliser les données ne suffit plus : il faut désormais pouvoir les gouverner, les enrichir, les industrialiser et les rendre immédiatement exploitables par les métiers, les applications et les projets d’intelligence artificielle. C’est précisément sur ce terrain que SDP apporte une réponse forte, en faisant du MDM non plus un simple socle technique, mais une fabrique de données de confiance au service de toute l’entreprise.
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Kwanzeo & Semarchy, un partenariat solide
Depuis sa création Kwanzeo est impliquée dans la mise en place de solutions de master data management. Nous avons noué des liens solides avec Semarchy (Award Delivery) afin d’accompagner nos clients sur toutes les phases des projet de référentiel de données