Qu'est-ce que la gestion des données de référence (MDM) ?

Présentation de la gestion des données de référence

La gestion des données de référence est à la fois une discipline, un processus et un ensemble de technologies utilisés pour créer et gérer une vue unique et fiable des données métier les plus critiques d'une entreprise, telles que les clients, les fournisseurs, les produits, les matériaux et les actifs, dans l'ensemble des systèmes.

Dans les entreprises qui s'appuient sur de nombreuses applications, y compris les systèmes ERP, HCM et CRM, les mêmes données de base sont souvent créées et mises à jour à plusieurs endroits. La gestion des données de référence permet d'éviter les doublons, les incohérences et les enregistrements obsolètes en standardisant les données et en les harmonisant entre les différents systèmes. Ainsi, des données de référence précises et cohérentes peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions, améliorer l'efficacité des opérations métier et renforcer la fiabilité de l'IA.

Qu'est-ce qu'une donnée de référence ?

Le terme « données de référence » désigne les données métier de base qui décrivent les entités clés sur lesquelles repose le fonctionnement d'une entreprise, telles que les clients, les fournisseurs, les produits, les matériaux et les actifs. Ces données sont partagées entre plusieurs systèmes et processus métier et évoluent relativement rarement par rapport à d'autres types de données.

Il est utile de distinguer les données de référence de deux autres types de données courants :

• Données transactionnelles : elles enregistrent les événements et activités métier, tels que les commandes clients, les factures, les expéditions ou les paiements. Les données transactionnelles évoluent constamment et font souvent appel aux données de référence (par exemple, une commande client liée à un client et un produit spécifiques).
• Données de base : elles sont constituées de valeurs standardisées utilisées pour classer ou catégoriser les données, telles que les codes pays, les devises, les unités de quantité ou les codes sectoriels. Les données de base garantissent la cohérence, mais ne représentent pas les entités métier core.

Les données de référence étant utilisées de manière récurrente dans l'ensemble des systèmes et des processus, la plus petite incohérence (comme des doublons dans les fiches clients ou des informations produit discordantes) peut rapidement entraîner des inefficacités opérationnelles, des erreurs de reporting et de mauvaises décisions. C'est pour cette raison que la gestion cohérente des données de référence est si importante.

Exemples de domaines de données de référence

Les données de référence sont généralement organisées en domaines selon le type d'entité métier core concerné. Bien que les domaines varient selon le secteur, voici quelques exemples courants :

• Données de référence client
  Inclut les informations utilisées pour identifier et gérer les clients, telles que les noms, les coordonnées, les hiérarchies de comptes, les informations de facturation et les conditions de paiement. Les données de référence client prennent en charge les processus de vente, de marketing, de service client et de conformité.
• Données de référence produit
  Décrit les produits ou services à l'aide d'attributs tels que les identifiants de produit, les catégories, les spécifications, la tarification et le statut du cycle de vie. Les données de référence produit sont utilisées dans l'ensemble des processus de Supply Chain, de production, de vente et de développement produit.
• Données de référence fournisseur
  Contient des données sur les fournisseurs et les partenaires, notamment leurs noms, les contrats, les certifications, les conditions de paiement et les attributs de performance. La fiabilité des données de référence fournisseur est essentielle pour les achats, le sourcing, la gestion des risques et l'analyse des dépenses.
• Données de référence article Décrit les caractéristiques des marchandises physiques, tels que les matières premières, les produits semi-finis et les produits finis, y compris le numéro d'article, l'unité de mesure, le poids et les dimensions. La cohérence des données de référence article est essentielle pour garantir la précision des achats, de la planification de la production et de la gestion de la Supply Chain.
• Données de référence actif
  Décrit les actifs immobilisés et incorporels, telles que l'équipement, les installations, les véhicules ou la propriété intellectuelle. Les données de référence actif incluent généralement des attributs tels que le type d'actif, la propriété, les détails de l'amortissement et les besoins en matière de maintenance.

Comme ces domaines sont partagés entre plusieurs systèmes et processus, il est essentiel de les gérer de manière cohérente pour garantir l'exactitude et la fiabilité des informations à l'échelle de l'entreprise.

L'importance de la gestion des données de référence

La gestion des données de référence est importante car de nombreux processus critiques reposent sur des données communes créées et gérées dans plusieurs systèmes. En l'absence d'une méthode cohérente pour gérer ces données, les entreprises sont souvent confrontées à des doublons, à des informations contradictoires et à une visibilité limitée sur leurs entités métier core.

Lorsque les données de référence sont fragmentées ou incohérentes, des problèmes courants apparaissent, notamment :

• Mauvaise prise de décision due à des données inexactes ou incomplètes utilisées dans le reporting, l'analytique et la planification
• Opérations inefficaces dues au rapprochement manuel, aux retouches et aux retards tout au long des processus de bout en bout
• Incohérence des expériences client et fournisseur lorsque différents systèmes affichent des versions différentes des mêmes enregistrements
• Conformité et exposition au risque résultant d'un contrôle limité sur les données sensibles ou réglementées
• Coûts et complexité accrus lors de l'intégration de nouveaux systèmes, de la prise en charge des fusions et acquisitions ou de l'évolution des opérations
• Résultats d'IA inexacts lorsque les modèles et les algorithmes fonctionnent à partir de données de référence incohérentes, incomplètes ou en double

En établissant une vue unique et fiable des données métier de base, la gestion des données de référence aide les entreprises à améliorer la qualité des données, à aligner les informations entre les systèmes et à garantir la disponibilité de données fiables partout où elles sont nécessaires.

Ces avantages de la gestion des données de référence permettent d'améliorer l'efficacité des processus, d'obtenir des informations plus précises et de renforcer la confiance dans les décisions pilotées par les données.

Ainsi, les entreprises qui mettent en œuvre la gestion des données de référence peuvent bénéficier plus facilement de :

• Amélioration de la précision et de la cohérence des données entre les différents systèmes
• Processus de bout en bout plus efficaces
• Résultats d'analytique, de reporting et d'IA plus fiables
• Renforcement de la gouvernance, de la conformité et du contrôle des risques
• Baisse des coûts d'intégration et évolutivité plus rapide

Le réel rôle de la gestion des données de référence

Dans la pratique, la gestion des données de référence vise à améliorer la qualité, la cohérence et la convivialité des données métier de base dans tous les systèmes. Plutôt que de remplacer les applications source, la gestion des données de référence fonctionne en parallèle avec celles-ci pour garantir l'exactitude, l'alignement et la fiabilité des données en commun.

D'une manière générale, la gestion des données de référence se concentre sur :

• Déduplication des données en identifiant et en résolvant les enregistrements multiples qui font référence au même client, produit, fournisseur ou autre entité dans différents systèmes.
• Standardisation des données en appliquant des formats, des définitions et des règles métier cohérents afin que les données soient comparables et utilisables dans toute l'entreprise.
• Mise en correspondance et fusion des enregistrements pour regrouper les données liées provenant de plusieurs sources en une vue unique et complète, souvent appelée registre optimal.
• Validation et approbation des modifications via des processus de révision définis pour garantir l'exactitude et la responsabilité des données.
• Application des politiques de gouvernance des données à chaque opération de création, de mise à jour et de suppression, afin de garantir que les règles de qualité des données, la propriété et la gestion soient appliquées de manière proactive, avant que des données erronées n'entrent dans le système.
• Publication de données de référence fiables vers les systèmes opérationnels et analytiques afin que toutes les équipes travaillent à partir des mêmes informations cohérentes.

En mettant en œuvre ces mesures de manière continue, la gestion des données de référence aide les entreprises à gérer des données de référence fiables, même lorsque les systèmes, les processus et les exigences métier évoluent.

Types de gestion des données de référence

Les entreprises ont généralement recours à quatre types de gestion des données de référence, en fonction de la manière dont les données de référence sont stockées, gérées et partagées entre les systèmes. Chaque approche offre un équilibre différent entre contrôle, intégration et flexibilité.

• Gestion des données de référence du registre
  Gère un index centralisé des enregistrements de données de référence sans modifier les systèmes sources. Il relie et identifie les enregistrements associés entre les différents systèmes tout en laissant les données d'origine à leur place.
• Gestion des données de référence de consolidation
  Collecte les données de référence de plusieurs systèmes source et les regroupe dans un référentiel central à des fins de reporting, d'analytique et d'utilisation en aval, tandis que les systèmes opérationnels continuent de gérer leurs propres données.
• Gestion des données de référence de coexistence
  Synchronise les données de référence entre les systèmes source et un hub central. Les modifications peuvent être apportées à l'un ou l'autre des emplacements et sont synchronisées pour maintenir l'alignement des systèmes.
• Gestion des données de référence centralisée
  Crée et gère les données de référence dans un système central unique qui devient le système d'enregistrement. Toutes les applications en aval utilisent les données de référence de cette source de confiance.

Fonctionnement de la gestion des données de référence

La gestion des données de référence suit une approche structurée pour maintenir l'exactitude, la cohérence et la mise à jour des données métier de base au fil du temps. Ce cycle de vie de la gestion des données de référence reflète la manière dont les entreprises gèrent ces données de manière continue, plutôt que de considérer cette tâche comme une opération ponctuelle.

Bien que les mises en œuvre varient, la plupart des entreprises s'appuient sur un cadre de gestion des données de référence partagée pour définir la manière dont les données de référence sont collectées, validées et partagées entre les systèmes. Dans ce cadre, le processus de gestion des données de référence comprend généralement les étapes suivantes :

• Collecter
  Rassembler les données de référence des systèmes sources pertinents, tels que les applications ERP, CRM, de gestion de la Supply Chain et financières.
• Standardiser
  Appliquer des formats, des définitions et des règles métier cohérents afin que les données soient structurées et interprétées de la même manière dans toute l'entreprise.
• Comparer et fusionner
  Identifier les enregistrements qui font référence à la même entité réelle et les regrouper en un seul enregistrement de référence complet.
• Approuver
  Vérifier et valider les modifications à l'aide de workflows définis pour garantir l'exactitude, la responsabilité et le respect des politiques relatives aux données.
• Publier
  Diffuser des données de référence fiables aux systèmes opérationnels et analytiques afin que toutes les équipes travaillent à partir des mêmes informations.
• Contrôler
  Suivre en continu la qualité et l'utilisation des données pour identifier les problèmes, gérer les modifications et assurer la cohérence au fil du temps.

Comme les données métier évoluent en permanence, la gestion des données de référence est un processus continu plutôt qu'une initiative ponctuelle.

Gouvernance des données vs gestion des données de référence

La gouvernance des données de référence et la gestion des données de référence sont étroitement liées. En fait, la gouvernance des données est une fonctionnalité core de la gestion des données de référence, spécifiquement appliquée aux données de référence.

La gouvernance des données définit les règles, les politiques et les responsabilités relatives à la manière dont les données doivent être créées, gérées et utilisées. Elle établit des normes, attribue la propriété et garantit que les données sont conformes aux exigences métier et réglementaires.

La gestion des données de référence, quant à elle, est la discipline opérationnelle qui applique ces règles spécifiquement aux données de référence. Elle utilise des processus et des outils pour créer, mettre à jour, valider et diffuser les données de référence de manière cohérente entre les différents systèmes.

Si la gouvernance des données peut s'appliquer de manière générale à tous les types de données (entrepôts de données, lacs de données, données transactionnelles), la gestion des données de référence l'applique spécifiquement et en continu aux données de référence, faisant ainsi de la gouvernance une partie intégrante du fonctionnement de la gestion des données de référence plutôt qu'une discipline distincte qui s'exécute en parallèle.

Défis courants en matière de gestion des données de référence (et comment les relever)

Les entreprises qui découvrent la gestion des données de référence posent souvent une question simple et honnête : « La gestion des données de référence est-elle difficile ? » En réalité, si la gestion des données de référence offre une valeur significative, elle peut s'avérer difficile à mettre en œuvre et à pérenniser sans une approche adéquate. Parmi les défis courants liés à la gestion des données de référence, on peut citer :

• Propriété et responsabilité floues
  Lorsque la responsabilité des données de référence n'est pas clairement définie, les problèmes restent sans solution et la qualité des données se détériore. L'établissement de rôles clairs de propriété et d'administration des données permet de garantir l'exactitude et la responsabilité des modifications apportées aux données.
• Incohérence des données entre les systèmes sources
  Les données de référence sont souvent créées et gérées dans plusieurs applications à l'aide de formats et de règles différents. La standardisation des définitions et l'application de règles de validation cohérentes dans tous les systèmes permettent de réduire les conflits et les doublons.
• Faible adoption par les utilisateurs
  Si les processus de données de référence sont difficiles à suivre ou ralentissent le travail quotidien, les utilisateurs risquent de s'en passer. La conception de workflows simples et l'intégration de processus de gestion des données de référence aux applications métier existantes favorisent l'adoption.
• Gestion des changements constants
  Les structures métier, les produits, les fournisseurs et les réglementations évoluent sans cesse, ce qui fait des données de référence une cible mouvante. En considérant la gestion des données de référence comme un programme continu, avec un suivi et une amélioration permanents, les entreprises peuvent s'adapter aux changements au fil du temps.

En anticipant ces défis et en y répondant de manière proactive, les entreprises peuvent améliorer l'efficacité et la réussite à long terme de leurs initiatives en matière de gestion des données de référence.

Évaluation de la réussite de la gestion des données de référence

En mesurant l'efficacité de la gestion des données de référence, les entreprises peuvent déterminer si la qualité de leurs données s'améliore et identifier les domaines nécessitant une attention supplémentaire. Les programmes de gestion des données de référence efficaces s'appuient généralement sur un petit ensemble de métriques claires et exploitables.

Parmi les indicateurs et les KPI courants en matière de gestion des données de référence, on peut citer :

• Taux de doublons
  Mesure la fréquence à laquelle le même client, produit ou fournisseur apparaît plusieurs fois dans les systèmes. Un taux de doublons en baisse indique une amélioration de la cohérence des données.
• Exhaustivité des données
  Vérifie si les zones obligatoires, telles que les coordonnées du client ou les attributs du produit, sont renseignées. Plus les données sont exhaustives, plus les processus et l'analytique sont fiables.
• Précision des données
  Évalue si les valeurs des données de référence sont correctes et à jour, sur la base de règles de validation ou des audits définis.
• Délai de résolution des problèmes
  Mesure la vitesse à laquelle les problèmes de qualité des données sont identifiés, examinés et corrigés. Plus la résolution est rapide, plus les processus et la prise en charge sont efficaces.
• Nombre de systèmes alignés
  Indique dans quelle mesure les données de référence fiables sont partagées entre les applications. Plus les systèmes sont alignés, plus l'adoption et l'intégration de la gestion des données de référence sont importantes.

En suivant ces métriques au fil du temps, les entreprises peuvent identifier les lacunes, mettre en évidence les progrès et améliorer continuellement la qualité et la fiabilité de leurs données de référence.

Bonnes pratiques en matière de gestion des données de référence

Une stratégie de gestion des données réussie repose sur une propriété claire, des processus cohérents et un suivi continu pour garantir que les données de référence restent exactes et fiables au fil du temps. Bien que les mises en œuvre varient, les bonnes pratiques suivantes aident les entreprises à créer et à maintenir des programmes de gestion des données de référence efficaces :

• Définir clairement la propriété et la responsabilité
  Attribuez la responsabilité des domaines de données de référence et des attributs clés afin que les problèmes puissent être résolus rapidement et de manière cohérente.
• Établir des normes communes en matière de données
  Convenez de définitions, de formats et de règles de gestion partagés pour garantir que les données de référence sont interprétées de la même manière par tous les systèmes et toutes les équipes.
• Intégrer la gouvernance aux processus quotidiens
  Intégrez les étapes d'approbation, de validation et de gestion des modifications aux workflows existants afin de préserver la qualité des données sans créer de frictions inutiles.
• Commencer par des domaines à fort impact
  Concentrez-vous d'abord sur les domaines de données de référence qui affectent plus directement les processus critiques, le reporting ou les exigences de conformité.
• Considérer la gestion des données de référence comme un programme continu
  Surveillez en permanence la qualité des données et affinez les processus à mesure que les besoins métier, les systèmes et les réglementations évoluent.

En suivant ces pratiques, les entreprises peuvent améliorer l'adoption, maintenir la qualité des données à grande échelle et garantir la fiabilité des données de référence à mesure que l'entreprise évolue.

FAQ sur la gestion des données de référence