Le volume mondial de production de données numériques progresse à un rythme effréné. Passant de 2 zettaoctets en 2010 à 64 en 2020, il devrait dépasser 180 zettaoctets en 2025[1]. Comment faire face à cet afflux? Comment enrayer les problématiques de moindre qualité, de doublonnage, de cohérence, de fiabilité inhérentes à cette explosion des data ? C’est pour répondre à ce challenge que sont nés les outils de Master Data Management. Depuis leur apparition dans les années 2000, les outils de MDM se sont beaucoup développés. Les solutions concurrentes sont nombreuses. Pourquoi investir dans un tel outil et comment faire le bon choix? Explications.
Un outil de Master Data Management dit aussi Gestion des données de référence (GDR en français) a pour vocation de stocker, gérer et diffuser l’ensemble des données structurantes d’une entreprise. On parle ici de données au sens le plus large du terme : données client, fournisseurs, partenaires, produit, RH… En creux, ce type d’outil répond à cinq enjeux stratégiques.
- Définir, créer, uniformiser, standardiser les données : avec un MDM, vous garantissez l’unicité, la fiabilité et la qualité des données. Ainsi, les données de référence sont d’emblée correctement identifiées et exemptes d’erreurs. Le MDM met à disposition des données qualifiées à l’ensemble des applications du SI de l’entreprise.
- Implémenter et adopter un langage commun, transverse à l’entreprise, quels que soient les services et outils consommateurs des Master Data. Le MDM implique par exemple de standardiser ce qu’est un “client” dans une entreprise (s’agit-il d’une personne morale ou physique ? d’un prospect ou d’un client facturé ?, d’une entreprise, d’un établissement ?). C’est un levier puissant pour casser les silos et faire travailler les équipes ensemble.
- Optimiser les flux d’information : le MDM devient le “point de vérité” de l’organisation dont part toute information autour des activités de l’entreprise. Les données ne sont plus “silotées” et éparpillées dans plusieurs fichiers ou solutions, les échanges sont fluidifiés depuis ce point de référence.
- Améliorer le time to market des nouveaux produits : avec un MDM, tous les services disposent d’un accès en temps réel des mises à jour des produits (nouveau format, nouvelle couleur…), ces dernières sont partagées plus rapidement sur les différents canaux de l’organisation. Toute la chaîne de valeur autour du produit gagne en efficacité et sa mise en marché est accélérée.
- Assurer la conformité des données : le MDM permet notamment de centraliser, nettoyer, référencer, protéger les données de référence. Il facilite la gestion des données en conformité avec les normes, celles du réseau GDSN (Global Data Synchronization Network) ou les obligations légales qui encadrent la protection des données personnelles (RGPD).
Un panel de solutions logicielles large
Si l’intérêt d’un MDM n’est plus à démontrer pour les entreprises, nombre d’entre elles éprouvent des difficultés à identifier la solution qui correspond à leur attente. Si l’offre produit est large sur le plan concurrentiel, l’une des difficultés consiste aussi à s’y retrouver parmi des typologies d’outils considérés parfois, à tort, comme cousins.
- Le PIM pour diffuser les données produit sur l’ensemble des canaux de vente
Le PIM -pour Product Inventory Management – supporte le catalogue produit. Il gère l’ensemble de l’information produit (nom du produit, description, caractéristiques de taille, couleur, poids, ingrédients…), ses références (SKU et autres données d’identification), son prix… C’est le point de départ pour initier la diffusion des fiches Produits sur les différents canaux de communication client (points de vente, sites web), que l’entreprise mise sur l’EDI ou le GDSN pour transmettre ses données. Dans l’entreprise, les métiers concernés par le déploiement d’un PIM sont à la fois les équipes marketing, les commerciaux, le service Client.
- Le PLM pour suivre le cycle de vie des produits
Le Product Lifecycle Management est une solution généralement déployée pour suivre, non pas les caractéristiques, mais son cycle de vie et donc les différentes étapes qui jalonnent sa vie : depuis les phases de création (R&D), de développement (fabrication), d’utilisation (qualité, logistique), jusqu’à sa fin de vie (archivage). C’est un outil à usage interne, réservé à des activités centrées sur les flux physiques du produit. En termes d’utilisation, le PLM concerne tous les départements impliqués dans le développement, la fabrication et la manipulation d’un produit.
- Le DAM pour gérer les contenus multimédias
On parle de Digital Asset Management pour désigner les solutions logicielles visant à stocker, organiser et partager l’ensemble des ressources digitales d’une organisation (images, vidéos, fichiers audio… ). Ces plateformes prennent en compte les besoins de différents formats d’archivage et de rétention. Elles s’adressent aux métiers du marketing, de la communication ou du commerce, ayant des volumes de ressources multimédias importants à gérer.
- Le MDM pour unifier et gérer les données de référence
L’outil Master Data Management vise à centraliser et unifier en un seule base maîtresse les données de références, afin de simplifier l’organisation de l’entreprise. Il garantit l’unicité des données structurantes au sens large (données client, fournisseurs, partenaires, salariés, produit, sites physiques …). Il assure aussi leur bonne gestion dans l’entreprise et leur fiabilité dans le temps, grâce à l’application de règles strictes de qualité et d’accessibilité entourant la saisie et la mise à jour des data. Un MDM irrigue le parc applicatif existant. Ainsi, un grand nombre d’acteurs, internes à l’entreprise en sont utilisateurs : marketing, production, qualité, commerce, service client, service livraison, etc.
Quelle grille de lecture pour orienter son choix de solution de MDM ?
Votre choix est fait et s’oriente vers une solution de MDM ? Cette première étape franchie, il faut ensuite être en mesure de cadrer le projet et de satisfaire quelques prérequis indispensables à la mise en œuvre efficace d’un MDM. 
En voici une rapide check-list :
- Quelles sont les données maîtres à référencer, clés dans la chaîne de valeur de l’entreprise (produit, client, fournisseur, collaborateur, site géographique, …) ?
- Quel est le processus de référencement des Master Data (qui l’initie, qui le met à jour), quel est son cycle de vie (de la création à son archivage) ?
- Quels sont les volumes de données concernées et le type d’attributs qui vont permettre de qualifier ces objets de données maîtres ?
- Quel est le niveau de qualité des données (actuel et à atteindre) ?
- D’un point de vue sécurité, est-il nécessaire de disposer d’archives et/ou de back-up de substitution ?
- Du point de vue du système d’information, quelles sont les applications déployées, comment s’effectuent les échanges d’information, quels sont leurs usages (transactionnels ou décisionnels) ?
Pour couvrir l’ensemble de ces problématiques, Cenisis vous accompagne pour définir la feuille de route de mise en place d’un processus de Master Data Management : aligner et prioriser l’étude de vos besoins à votre stratégie d’entreprise, évaluer et optimiser le process de gestion des Master Data, sélectionner le type d’outil nécessaire et l’architecture la plus cohérente avec votre écosystème d’informations, vous recommander l’organisation et les bonnes pratiques qui conditionnent la réussite de votre projet.
[1] Source : IDC/Seagate/Statista
