menu-mob.png

Les 5C de la réussite de la gestion des données de référence

 |
May 15 2014

5cs-of-mdm.png

Pertinence du MDM
D'après une enquête d'Aberdeen, les meilleures entreprises de leur catégorie (les 20 % les plus performantes en termes d’exactitude, fiabilité, exhaustivité et accessibilité des données) sont plus susceptibles de fournir une solide fondation organisationnelle avant même d'avoir entamé un projet MDM. Les entreprises retardataires (les 30 % en bas du classement) sont bien moins susceptibles d'y parvenir. Commencez par vous faire l’avocat du MDM en choisissant un dirigeant comme parrain, un cadre dirigeant qui comprend l'importance des données en tant que ressource stratégique. Recherchez d’autres parties prenantes, à la fois côté opérationnel et côté DSI, et rassemblez-les au sein d’une équipe interfonctionnelle. Chaque membre de l’équipe pourra ainsi exprimer ses besoins et partager ses défis.

Contenu du MDM
Une fois la pertinence établie, intéressez-vous au contenu. Le MDM sert de référentiel central et unique des données qui alimente différents systèmes. La première étape consiste donc à identifier quelles informations ce référentiel va contenir. Des données client ? Des données produit ? Des données sur les fournisseurs ou les sous-traitants ? Tout ce qui précède ? Cela détermine la portée du projet global. Ensuite, cherchez d'autres sources de données pouvant servir de points d'entrée aux niveaux desquels les données seront créées et par où elles entreront dans le système MDM. Recherchez aussi en dehors du pare-feu d'autres sources externes. Les sources accessibles librement telles que les données de recensement, sur les tendances économiques, les données météorologiques ou les données de localisation peuvent enrichir considérablement les enregistrements que vous possédez déjà.

Connexion des données de référence aux systèmes de base
Une fois que vous possédez le contenu, faites en sorte que ces informations soient accessibles à l'utilisateur final. Pour cela, vous pouvez utiliser des outils ETL (Extract, Transform, and Load). Il est essentiel en effet de synchroniser les données d'une source centrale vers les systèmes que le personnel utilise chaque jour. Les entreprises de pointe ont effectué l'intégration à des systèmes de type ERP et CRM. Une solution plus avancée consiste à permettre un accès en temps réel, de n'importe où et à n’importe quel moment, à ces informations.

Nettoyage des données de référence
Maintenant que vous disposez de données et que le système fonctionne, assurez-vous que les données soient propres et de haute qualité. Vous pouvez enrichir les données en établissant la correspondance des enregistrements avec des sources internes et externes et en repérant les éventuels écarts. La suppression d’enregistrements en double pour obtenir une source unique de référence est une bonne pratique. Le nettoyage et la normalisation permettent de présenter les données de référence dans un format cohérent que vos applications et vos utilisateurs finaux peuvent lire facilement.

Contrôle des données de référence
Les données sont propres, les systèmes fonctionnent, mais comment faire pour que cela perdure et pour maintenir un haut niveau de qualité des données ? Pensez à long terme et définissez des politiques claires. Comment votre entreprise souhaite exploiter les données ? Quelles règles devez-vous établir concernant l’accès aux données et leur qualité ? Commencez à développer un programme de gouvernance des données et nommez des gestionnaires de données chargés de domaines spécifiques du MDM. Formez leurs équipes à accomplir des tâches spécifiques de gestion des données. Seuls les employés possédant l'autorisation et la formation appropriées peuvent manipuler les données.

Souvenez-vous que ces étapes sont itératives et répétables. Revenez à la première étape. Voyez si vous pouvez trouver d’autres arguments en faveur du déploiement de votre programme MDM dans un domaine de données différent ou un nouveau département avec comme objectif de l'étendre à l'échelle de l'entreprise. Ces cinq étapes clés représentent beaucoup de travail, mais l'enquête d'Aberdeen montre que cela en vaut la peine au final.

À propos de l’auteur

Peter Krensky est un analyste-chercheur du pôle Analytique et décisionnel (BI) d’Aberdeen Group. Chez Aberdeen, il produit des études informatives pour dévoiler les avantages métier de diverses solutions technologiques. Ses travaux identifient les bonnes pratiques de déploiement technologique pour obtenir des performances optimales. Ses principaux domaines d’étude comprennent l’analytique en temps réel, la visualisation des données, le décisionnel libre-service et le décisionnel cloud/SaaS, ainsi que les applications analytiques par fonction et secteur. Peter possède une licence en histoire avec mention du Amherst College (Amherst, Massachussets).

Auteur : Peter Krensky, analyste-chercheur principal, Aberdeen Group

 




← Article précédent
Prochain article →