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Master Data Management certaines données sont plus importantes que d'autres

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Tendances de fond et constats

Les Données de Référence (Master Data & Reference Data) représentent les données communes à la plupart des activités de l’entreprise sur lesquelles vont se raccrocher la majorité des données transactionnelles de l’entreprise. Elles constituent ainsi la pierre angulaire des données sans laquelle rien ou quasi-rien ne peut se faire sans induire un risque important au niveau opérationnel, décisionnel ou analytique.

Ainsi les Données de Référence se doivent d’être identifiées, mises sous contrôle, accessibles et de qualité dans toutes les entreprises, quel que soit le secteur d’activité. La plupart d’entre elles ont d’ailleurs lancé par le passé des initiatives MDM (Master Data Management) ou de mise en place de référentiels de données, avec un investissement en général conséquent, que ce soit au niveau humain ou connexe (licences logiciels, consulting, etc.).

Mais force est de constater que beaucoup de projets et d’initiatives MDM apportent peu satisfaction ou ont même échoué : projets arrêtés, non ou sous-utilisation des Golden Sources, mauvaise qualité des données, émergence de référentiels de données concurrents. Par extension, on observe dans certains cas une désillusion qui s’installe sur le sujet avec une difficulté majeure à convaincre les décideurs de donner une seconde chance aux initiatives.

Pourquoi en est-on là ?

En quelques mots, la cause racine de cette situation tient à deux antagonismes : d’une part un sous-investissement sur les aspects humains, organisationnels et d’engagement des métiers (business case insuffisant, conviction non portée au plus haut niveau managérial, absence de stewardship, absence de gouvernance transverse), et d’autre part un surinvestissement sur les aspects technologiques (acquisition et intégration de solutions MDM).

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Notre réponse

Parce qu'on a toujours un avis sur la question

La gestion des données de référence (Master Data Management) doit se voir comme un programme au long cours et surtout une activité pluridisciplinaire, et non comme un projet de mise en place d’outil ou d’application.

Nos convictions en la matière sont les suivantes :

  1. La gouvernance avant tout chose : gérer des données de référence implique de mettre en commun des sensibilités et des intérêts potentiellement divergents sur des données communes, il est donc essentiel de savoir d’abord comment les différentes parties prenantes vont dialoguer, se concerter, et se mettre d’accord sur les objectifs d’une part, et ensuite sur les décisions à prendre ;
  2. Voir les choses selon une logique d’évolution constante : mettre sous contrôle un périmètre de données de référence est une chose, faire en sorte que ce périmètre donne encore satisfaction au fil des évolutions métier et SI en est une autre. Pour ce faire, outre la gouvernance MDM, des processus et des modèles opérationnels devront être instaurés pour suivre les changements et la demande ;
  3. Le Quality by Design en parallèle : un des objectifs d’une initiative Master Data est d’améliorer la qualité et, in fine, la confiance dans les données de référence. Cela ne peut se faire qu’en abordant la qualité des données en amont de toute évolution dans le SI qui sera reliée au référentiel (point source comme point de consommation) : c’est ce qu’on appelle communément le « quality by design ».
  4. Le Stewardship MDM pour assurer la pérennité: malgré les nombreux progrès accomplis pour automatiser certaines tâches (rapprochement, détection d’anomalies, etc.), il reste essentiel de disposer d’un stewardship pour non seulement gérer les opérations MDM courantes, mais aussi faire de l’évangélisation auprès des projets, et également pour assurer une responsabilité dédiée sur la qualité du référentiel.

Pramana œuvre depuis plus de 10 ans sur ce domaine et affiche de nombreuses expériences réussies de conseil sur les initiatives Master Data. Travailler avec Pramana est la garantie d’aborder le sujet selon le bon angle, de manière systémique, dans le bon ordre, avec les bonnes pratiques, et selon une approche spécifique au contexte, pour des effets tangibles et opérationnels.

Possibilités d'intervention

On peut vous aider sur beaucoup de sujets

Bien commencer pour bien atterrir :

  • Clarification des enjeux et objectifs métier du programme ;
  • Identification des données concernées et exercice de priorisation ;
  • Evaluation des difficultés courantes (métier comme SI) pouvant entraver la bonne marche du programme ;
  • Définition de la gouvernance MDM et du stewardship ;
  • Définition de la trajectoire SI directe et indirecte et des modalités d’accostage avec le référentiel ;
  • Planification des activités à mener lors des différentes phases du programme.

Lorsque ça ne marche pas, il vaut mieux prendre une pause constructive plutôt que de persevérer

  • Diagnostic sur la situation ;
  • Identification des irritants et des causes racines ;
  • Identification des points d’appui ;
  • Priorisation des enjeux et des sujets à adresser ;
  • Définition du plan de redressement et accompagnement à sa mise en œuvre.

Construire un référentiel n’est pas une mince affaire. Définissons ensemble :

  • Les données et le modèle canonique du référentiel ;
  • Les processus référentiels et les règles de gestion / qualité associées ;
  • L’architecture cible et de transition du référentiel en adéquation avec la trajectoire SI ;
  • Les modalités d’intégration des données ;
  • Les algorithmes de rapprochement et les mécanismes de déduplication.

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