Quels sont les enjeux du MDM ?

Dans une logique de performance et de rentabilité, les besoins d’automatisation des processus métier ne cessent d’augmenter mais se heurtent souvent à l’écueil du volume et de l’hétérogénéité des données générées dans l’entreprise.

En effet, chaque métier (marketing, vente, gestion des ressources humaines, comptabilité, production, …) produit et gère souvent ses propres données. Dans la plupart des cas, elles sont dispersées en différents points et leur mise à disposition pour d’autres applications devient très difficile.

Aux États-Unis, le coût induit de cette mauvaise gestion des données est évalué à plus de 600 milliards de dollars. Pour faire face à cette dérive organisationnelle et financière, le MDM (Master data Management) ou gestion des données de référence apporte des solutions en termes de structuration et de qualité de données nécessaires à la mise en oeuvre des processus ainsi que des outils qui permettent une meilleure harmonisation de la définition des données partagées entre plusieurs applications métiers.

Quelles sont les solutions proposées ?

Les solutions MDM sont aujourd’hui une réponse éprouvée à la gestion des données de référence. Ces solutions doivent s’accompagner d’une bonne gouvernance des données de référence afin que chaque métier puisse accéder à la donnée dont il a besoin au moment opportun.

Cela suppose également la mise en place d’une infrastructure pour faciliter la diffusion des données. Le marché mondial du MDM est en perpétuelle expansion et il devrait représenter aux alentours de 3 milliards de dollars en 2015.
L’offre est pléthorique et les plus gros éditeurs restent Oracle, SAP, IBM ainsi que Smartco sur le marché français.

Les applications MDM se divisent en plusieurs catégories :
• les solutions PIM pour (Product Information Management) : initialement conçues pour valider les produits et catalogues.
• les solutions CDI (Customer data Integration) : de nature transactionnelles, elles ont pour rôle initial l’intégration et la gestion des données clients.
• les Key mapper issus du monde décisionnel : pour la gestion des clés et des hiérarchies. Leurs fonctionnalités sont généralement limitées autour de ce périmètre.
• les génériques (peu nombreux) : solutions flexibles offrant la plupart des fonctionnalités décrites ci-dessus.

Quelle approche adopter pour réussir son projet MDM ?

Il y a quatre étapes principales à respecter :
1. Effectuer un audit de l’existant afin de modéliser les données, les processus et les flux.
2. Définir la gouvernance des données : il s’agit d’une déclinaison de la gouvernance d’entreprise qui a pour objectif de piloter et de contrôler. Le pilotage s’appuie entre autres sur la fonction essentielle de propriétaire des données en termes de création, modification, et utilisation.
3. Mettre en oeuvre la solution au travers du projet IT de gestion et de migration des données et de sa déclinaison organisationnelle.
4. « Run » ou adaptation continue afin que les données soient contrôlées et mises à jour au quotidien.
Etant donné le caractère transverse et stratégique d’un tel projet, l’implication de la direction générale de l’entreprise est primordiale.