À propos des cookies sur ce site Pour fonctionner correctement, nos sites Internet nécessitent certains cookies (requis). En outre, d'autres cookies peuvent être utilisés avec votre consentement pour analyser l'utilisation d'un site, améliorer l'expérience des utilisateurs et à des fins publicitaires. Pour plus informations, passez en revue vos options de préférences en. En visitant notre site Web, vous acceptez que nous traitions les informations comme décrit dans ladéclaration de confidentialité d’IBM. Pour faciliter la navigation, vos préférences en matière de cookie seront partagées dans les domaines Web d'IBM énumérés ici.
Qu’est-ce que le master data management (MDM) ?
Date de publication : 19 juin 2024
Contributeur : Tim Mucci
Le Master Data Management est une approche globale de la gestion des données critiques d'une organisation au sein de l'entreprise. Le MDM utilise la technologie, les outils et les processus pour créer un service de données de base unifié qui consolide les principaux actifs de données de l'entreprise tels que les informations sur les clients, les détails des produits et les données de localisation.
Le MDM implique la mise en place de workflow pour rationaliser ces processus et garantir un traitement cohérent des données au sein de l’organisation. Ces données de référence sont partagées et utilisées par divers systèmes et applications au sein de l’entreprise afin de réduire la fragmentation des données, les données cloisonnées, la duplication et les inexactitudes.
Soutenu par un modèle de données bien défini et une gestion rigoureuse des données pour dicter la manière dont les données de référence sont structurées et associées, le MDM est essentiel pour prendre des décisions éclairées fondées sur les données et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Par exemple, dans une grande organisation, différents services peuvent tenir des dossiers distincts pour le même client, ce qui entraîne incohérences et inefficacités. Le MDM contribue à créer un « golden record » une source d’information unique qui intègre des données provenant de différentes sources, affirmant ainsi que tous les membres de l'organisation travaillent avec les mêmes informations.
Les API facilitent l’intégration des données à partir de plusieurs systèmes sources, ce qui permet un échange de données transparent et certifie que les données de référence sont constamment mises à jour. Cette vue à 360 degrés des entités de données facilite un meilleur traitement des données au sein de l’organisation.
Lisez le rapport pour découvrir pourquoi IBM est reconnu comme un leader dans le Magic Quadrant 2024 de Gartner en matière de solutions de qualité des données renforcée, et pour en savoir plus sur les avantages de telles solutions.
Les entreprises s'appuient sur un réseau d'applications distinctes, comme l'Enterprise Resource Planning (ERP) et la gestion de la relation client (CRM), où les données qui transitent entre les différents départements ou divisions de l'organisation peuvent être fragmentées, dupliquées et obsolètes. Dans ce cas, il sera difficile de répondre aux questions relatives à l’analyse métier et aux performances.
Au fur et à mesure que les données se multiplient, il devient de plus en plus difficile, et pourtant important, d'obtenir des informations en temps utile. Les données de référence doivent être gérées de manière cohérente, en conservant les définitions pertinentes pour que toutes les parties de l’entreprise puissent y accéder et s'y fier. Les données de référence sont généralement moins volatiles, plus complexes et plus précieuses, et soutiennent la prise de décision et les opérations quotidiennes.
Il existe 6 types de données couramment présentes dans une organisation :
- Données non structurées : e-mails, livres blancs, spécifications de produits et fichiers PDF.
- Données transactionnelles : événements commerciaux et transactions, telles que les ventes, les factures et les réclamations.
- Métadonnées : données relatives à d’autres données, telles que les définitions de rapport et les fichiers journaux.
- Données hiérarchiques : relations entre les données, telles que les structures organisationnelles ou les lignes de produits.
- Données de référence : données utilisées pour classer ou catégoriser d'autres données, telles que les codes de pays et de devise et d'autres classifications sectorielles.
- Master data : données de référence décrivant les entités commerciales clés, telles que les clients, les produits et les emplacements.
Les domaines de master data et les sous-domaines associés sont les suivants :
- Client : client, employé, vendeur
- Produit : produit, pièce, magasin, actif
- Fournisseur : coordonnées des fournisseurs, calendriers de livraison, conditions contractuelles
- Emplacement : emplacement du bureau, divisions géographiques
- Autres : contrat, garantie, licence
La création et la gestion de master data de haute qualité impliquent l’intégration de données provenant de divers systèmes sources, la déduplication des enregistrements pour éliminer les redondances, le rapprochement des incohérences et l’enrichissement des données pour en améliorer la valeur.
Un master data management efficace protège contre les incohérences en termes de qualité et de facilité d'utilisation entre les domaines.
CRM : évite la facturation incorrecte et la duplication des efforts de marketing en conservant une source unique de données client.
Gestion des produits : il s'agit de maintenir des informations cohérentes sur les produits dans différents systèmes, ce qui est essentiel pour la gestion des stocks, les stratégies de tarification et l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
Conformité et gestion des risques : fournit des informations précises et à jour pour aider les organisations à répondre aux exigences réglementaires et à éviter les amendes.
ERP : consolide les données de différents départements pour permettre des décisions fondées sur les données et une plus grande efficacité opérationnelle.
Importance d'une stratégie de master data management
Une solution de master data management efficace facilite les processus d'intégration, de rapprochement, d'enrichissement et de gouvernance des données. Un aspect essentiel d’une stratégie de master data management est d’identifier les données qui doivent être gérées en tant que master data.
Il s’agit de tenir compte du comportement, du cycle de vie, de la complexité, de la valeur, de la volatilité et de la réutilisation. Il est important de déterminer quelles entités de données ont l’impact métier le plus significatif pour concentrer les ressources sur la gestion des données les plus critiques. Une fois identifiées, les politiques de gouvernance doivent être définies, les processus de gestion des données tout au long de leur cycle de vie mis en place et les outils et technologies appropriés doivent être sélectionnés.
Une stratégie MDM bien définie élimine les silos de données et favorise la collaboration entre les départements. La centralisation et la gouvernance des données facilitent intrinsèquement l’accès et la confiance. L’intégration des données favorise un environnement collaboratif dans lequel les services peuvent partager des informations, réduire les redondances et améliorer la productivité globale.
La gouvernance centralisée des données est cruciale. Une solution robuste protège les données tout au long de leur cycle de vie et permet d'éviter les erreurs qui peuvent se propager sur différents systèmes et applications. Une adresse incorrecte dans les données de base des clients peut entraîner l'envoi de factures, de produits et d'autres documents au mauvais endroit, ce qui peut entraîner le mécontentement des clients et augmenter les coûts opérationnels.
Des données cohérentes de haute qualité sont essentielles pour une analyse avancée et des expériences client personnalisées. Les master data permettent aux organisations de générer des informations utiles qui conduisent à des décisions éclairées et à personnaliser les interactions avec les clients, par exemple grâce à la segmentation. Grâce à une vue complète des données clients, les entreprises peuvent identifier les tendances et les préférences, ce qui leur permet de proposer des produits et services personnalisés qui améliorent la satisfaction et la fidélité des clients.
L’un des avantages notables d’une solution MDM est le gain de temps sur la gestion de l’infrastructure et d’autres activités qui consomment généralement des ressources. Grâce à un système de gestion des données centralisé et bien entretenu, les organisations peuvent réduire le temps et les efforts consacrés à la gestion de sources de données disparates, ce qui permet aux équipes informatiques et de gestion des données de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.
En l'absence d'une stratégie de master data management, les organisations risquent de conserver plusieurs versions potentiellement incohérentes des mêmes données, ce qui conduit à des inefficacités, des erreurs et des décisions erronées. Cette fragmentation peut entraîner des problèmes opérationnels importants, notamment des efforts redondants, des rapports inexacts et une mauvaise expérience client.
De plus, les organisations sont soumises à un contrôle réglementaire en matière de traitement des données. Le MDM aide les organisations à adhérer aux politiques de gouvernance des données, en fournissant des pistes d'audit fiables et en réduisant les risques de non-conformité. Dans les fusions et acquisitions, le MDM facilite l’intégration de systèmes de données disparates, évitant ainsi le chaos des processus de rapprochement de données non coordonnés.
L’un des principaux défis du MDM est d'assurer une source d'information unique sur plusieurs copies de master data Les organisations stockent souvent des données dans différents systèmes, chacun contenant potentiellement différentes versions des mêmes entités de données. Synchroniser ces sources de données disparates et s’assurer qu’elles reflètent des informations exactes est complexe. Obtenir une vue unique et unifiée des données nécessite des processus d’intégration, de déduplication et de synchronisation des données.
La confirmation de la qualité des données est un autre défi majeur. Les problèmes de qualité des données, tels que les inexactitudes, les incohérences et l’exhaustivité, peuvent nuire à une organisation. Les pratiques de gestion de la qualité des données, notamment le nettoyage, la validation et l’enrichissement des données, impliquent souvent une surveillance continue et l’amélioration des indicateurs de qualité des données afin de maintenir des normes élevées.
La gestion du rapprochement des données est également complexe. Il implique de comparer et d’aligner les données provenant de différentes sources. La présence de valeurs de données contradictoires, de formats de données différents et de fréquences de mise à jour des données variables peut compliquer ce processus. Un rapprochement des données réussi nécessite des algorithmes et des outils sophistiqués capables de gérer ces complexités.
La transformation des données ajoute un niveau de difficulté supplémentaire. La conversion de données d'un format ou d'une structure à un autre pour répondre aux exigences de différents systèmes et applications peut s'avérer complexe, principalement lorsqu'il s'agit de gros volumes de données et de relations de données complexes. Les entreprises doivent concevoir et gérer soigneusement leurs processus de transformation des données pour garantir la cohérence de ces dernières tout au long de leur cycle de vie.
L’équilibre entre le détail des données et la normalisation présente son propre lot de défis. La normalisation implique l’organisation des données pour réduire la redondance et améliorer l’intégrité des données. Cependant, une normalisation excessive peut conduire à des structures de données trop complexes qui sont difficiles à gérer et à interroger. À l’inverse, une normalisation insuffisante peut entraîner des doublons et des incohérences dans les données. Il est essentiel de trouver le juste équilibre entre le détail des données et leur normalisation.
Une solution complète de master data management est essentielle pour toute organisation qui souhaite utiliser ses données de manière durable tout en vérifiant la conformité réglementaire et en prenant en charge des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle et le machine learning.
Les entreprises utilisent le MDM de différentes manières pour soutenir leurs fonctions métier et améliorer leurs opérations.
crm
Il est surtout utilisé pour assurer une source d'informations unique à propos des clients. Par exemple, la gestion des données clients principales peut éviter des problèmes tels que l’envoi de factures à des adresses obsolètes ou la duplication des dossiers clients, ce qui peut entraîner des communications redondantes et de mauvaises expériences client. L’intégration des données clients provenant de plusieurs sources aide les organisations à améliorer la satisfaction et la fidélité des clients grâce à des interactions personnalisées et pertinentes.
Product information management (PIM)
La cohérence est cruciale pour la gestion des stocks, les stratégies de tarification et l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Une entreprise peut garantir l’uniformité des descriptions de produits, des prix et des spécifications sur l’ensemble des plateformes d'e-commerce, des magasins physiques et des systèmes internes. Cela permet d’éviter les erreurs telles que les tarifications incorrectes ou les erreurs d’étiquetage des produits, ce qui favorise l’efficacité opérationnelle et renforce la confiance des clients.
Conformité réglementaire et gestion des risques
Des données complètes sont essentielles pour répondre aux exigences réglementaires et éviter les sanctions. La conservation des données sur les clients aide les institutions financières à se conformer aux réglementations relatives à la connaissance du client (KYC), tandis que les données sur les produits aident les fabricants à respecter les normes de conformité spécifiques à leur secteur d'activité.
Systèmes ERP
En s'appuyant sur une source d'informations unique, tous les modules ERP disposent des mêmes données. Des données cohérentes provenant des fournisseurs permettent de rationaliser les processus d’approvisionnement et des données financières permettant d’établir des rapports financiers et forecasting plus fiables.
Fusions et acquisitions
Lors des fusions-acquisitions, les organisations doivent souvent relever le défi de l'intégration des master data dupliquées provenant de différentes entités. Le MDM permet de rapprocher ces sources de données, d’assurer la cohérence et de réduire les inefficacités opérationnelles. En dédupliquant les master data, le MDM facilite les processus d’intégration pendant et après la fusion ou l’acquisition.
Efficacité opérationnelle
Le MDM améliore la qualité et la cohérence des données utilisées dans les différents systèmes opérationnels. Les données de stock permettent de limiter les ruptures de stock et le surstockage, optimisant ainsi les opérations de la chaîne d'approvisionnement. De même, des données cohérentes sur les clients peuvent rationaliser les processus de service client, en réduisant le temps et les efforts nécessaires pour résoudre les problèmes des clients.
Rapprochement et harmonisation des données
Le MDM aide les organisations à rapprocher les données provenant de sources disparates, en confirmant que les valeurs des données sont alignées et cohérentes. Cette harmonisation réduit la complexité des processus de rapprochement des données. Le rapprochement des données clients provenant de différents points de contact, tels que les boutiques en ligne, les sites physiques et les systèmes de support client, permet d'obtenir une vue unifiée du client, ce qui favorise la prise de décisions fondées sur des données et la personnalisation du service.
Analytique avancée et personnalisation
La solution MDM prend en charge l’analytique avancée et les expériences client personnalisées en fournissant des données cohérentes et de haute qualité. Les master data permettent aux organisations de générer des informations significatives, d'identifier des tendances et de prendre des décisions éclairées. Les données sur les clients permettent de les segmenter en fonction de leurs préférences et de leurs comportements, ce qui permet de mener des campagnes de marketing ciblées et de proposer des recommandations de produits personnalisées.
Les outils de Master data management automatisent l’intégration, le nettoyage, le rapprochement et la gouvernance des données pour les entités stratégiques telles que les clients, les produits, les fournisseurs et les sites. Les fonctionnalités des outils de MDM peuvent considérablement améliorer la qualité des données, l’efficacité opérationnelle et la prise de décision stratégique.
Principales fonctions des outils de MDM :
Intégration des données
Consolidation des données provenant de sources disparates, internes et externes. Par exemple, les données sur les clients peuvent être collectées via des systèmes de vente, de marketing et de service client, tandis que les données sur les produits peuvent être collectées via des plateformes de stock, de fabrication et d'e-commerce. En intégrant ces données, les outils de MDM éliminent les silos et offrent une vue plus holistique.
Nettoyage des données
Les données provenant de diverses sources contiennent souvent des erreurs, des incohérences et des doublons. Les outils de MDM utilisent des algorithmes et des règles spécifiques pour identifier et résoudre ces problèmes, vérifiant ainsi la fiabilité des master data. Si les informations relatives à un client apparaissent différemment dans des systèmes distincts en raison d'erreurs typographiques ou de divergences de formatage, les outils de MDM peuvent normaliser les données et fusionner les doublons pour créer un profil unique.
Standardisation des données
Ces outils normalisent les formats et les valeurs des données, ce qui permet d'assurer la cohérence entre les différents systèmes et unités commerciales. La normalisation garantit que les données sont comparables et utilisables dans diverses applications et processus d'entreprise.
Rapprochement et enrichissement des données
Le rapprochement consiste à aligner les données provenant de différentes sources afin de garantir la cohérence et l’exactitude des données. L’enrichissement consiste à améliorer les données à l’aide d’informations supplémentaires afin d’augmenter leur valeur et leur facilité d’utilisation. Un outil de MDM peut enrichir les données des produits avec des attributs supplémentaires tels que des spécifications détaillées, des images et des descriptions marketing, les rendant plus utiles pour diverses fonctions métier telles que les ventes, le marketing et le service client.
Cadres de gouvernance
La gouvernance est un élément clé des outils de MDM, car elle garantit que les pratiques de gestion des données sont conformes aux politiques et normes établies. Ces outils fournissent des cadres pour définir les règles de gouvernance des données, surveiller la conformité et gérer la qualité des données. C'est particulièrement important dans les secteurs réglementés où l'exactitude et la cohérence des données sont essentielles au respect des exigences légales et réglementaires.
Gestion de la hiérarchie
Les outils de MDM prennent en charge la gestion de la hiérarchie pour maintenir les structures et les relations organisationnelles. Cette fonctionnalité permet de gérer les relations de données complexes et de s’assurer que les données reflètent les structures du monde réel.
Capacités d'intégration
Les outils de MDM offrent de solides capacités d'intégration, ce qui leur permet d'opérer parfaitement avec d'autres systèmes d'entreprise tels que l'ERP et le CRM. Cela garantit que les master data sont utilisées de manière cohérente dans toutes les applications métier critiques, améliorant ainsi la cohérence et l'efficacité opérationnelles.
Audit et contrôle des versions
Les outils de MDM incluent des fonctionnalités d’audit et de contrôle de version pour suivre les modifications et assurer l’intégrité des données au fil du temps. Ces fonctionnalités établissent la transparence et la responsabilité, permettant aux entreprises d'effectuer un suivi des modifications des données, de comprendre leur traçabilité et de respecter les politiques de gouvernance des données.
Solutions connexes
Fournit une vue complète des données d’entreprise en consolidant et en associant intelligemment les données provenant de diverses sources. Crée une vision fiable et à 360 degrés d'entités telles que les clients et les organisations, ce qui permet d'améliorer la compréhension, la qualité des données et la conformité aux réglementations en matière de protection de la vie privée.
Des capacités complètes pour consolider et gérer les données métier critiques, offrant une vue fiable et à jour des clients et des processus. Prend en charge plusieurs modèles de déploiement et comprend des fonctionnalités telles que des tableaux de bord relatifs à la qualité des données, des alertes proactives et un accès en libre-service, le tout sur une plateforme de integrated data management sécurisée.
Propose des fonctionnalités fiables de product information management (PIM) et des capacités collaboratives de master data management (MDM). Les organisations bénéficient d’une meilleure gestion des données, du machine learning pour la standardisation des données et d’options flexibles de déploiement du cloud.
Ressources connexes
Découvrez les bonnes pratiques en matière de protection des informations sensibles, notamment les stratégies de gestion du cycle de vie des données, les contrôles d’accès, le chiffrement, la gestion des risques, la sauvegarde et récupération de stockage et la réponse aux incidents.
Découvrez l’importance de la qualité des données pour garantir des données précises, complètes et cohérentes afin de faciliter la prise de décisions et les opérations commerciales.
Apprenez à gérer les données, de leur création à leur suppression, en mettant l’accent sur la sécurité, la disponibilité et la conformité. Découvrez les avantages du DLM, tels que l’amélioration de l’efficacité des processus, le contrôle des coûts, la facilité d’utilisation des données et le respect des réglementations.
