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Data Management versus Master data management : comment moderniser la gestion des données

Les concepts de data management et de master data management permettent de soutenir ces objectifs. Mais quelle est la différence entre ces deux approches ? Quels sont les avantages du master data management et comment mettre en place une telle stratégie ?

Brand content manager, Opendatasoft
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Les données sont essentielles à la réussite des organisations. Mais pour rentabiliser les investissements dans les stratégies et les solutions existantes et observer des résultats notables, il est indispensable de s’assurer que les données peuvent être consommées par tous simplement et réutilisées pour générer de la valeur à tous les niveaux des organisations.

Les concepts de data management et de master data management permettent de soutenir ces objectifs. Mais quelle est la différence entre ces deux approches ? Quels sont les avantages du master data management et comment mettre en place une telle stratégie ?

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Le data management

Le data management désigne les processus de collecte, de traitement, de stockage, de partage et d’utilisation des données. L’objectif est de s’assurer que les données collectées sont correctement traitées afin de pouvoir être réutilisées.

Sans cette démarche, il est impossible de garantir la qualité des données. Mais l’approche ne prend pas en compte les disciplines qui gravitent autour du traitement des données et qui sont aussi importantes pour la réussite d’un projet d’ouverture et de partage des données : la gouvernance, les outils, la culture, etc.

Le master data management

Le master data management (MDM) désigne l’ensemble de la discipline de la gestion des données : du traitement à la gouvernance ou encore la technologie. Cela couvre donc la manière dont les données sont créées, partagées, mises à jour et utilisées.

Le master data management se concentre particulièrement sur les données de référence, qui sont les données stratégiques de l’organisation. Par exemple, elles couvrent des entités telles que les noms de produits, les formats de clients ou la façon dont sont décrites les structures financières par exemple. En utilisant le MDM, les entreprises améliorent la précision et la cohérence des données au sein de leur écosystème.

Mais pour implémenter une telle stratégie de master data management, les organisations doivent utiliser un « modern data stack ». Autrement dit, des outils capables de traiter efficacement de grands volumes de données et d’en assurer la bonne coordination (comme les classifications des personnes, des lieux et des objets). Le MDM participe donc à une approche plus moderne du data management.

Gouvernance de données et master data management

La gouvernance des données renvoie aux politiques et procédures relatives à l’identification, l’organisation, la manipulation, la gestion et l’utilisation des données collectées. Et ce, tout au long de leur cycle de vie.

En d’autres termes, elle définit le cadre de la gestion des données en créant des règles et des normes. L’objectif étant de garantir la qualité, l’exactitude, la complétude, la validité, la pertinence, la fiabilité et la conformité des données.

La gouvernance des données est donc une composante clé du master data management. Elle couvre tous les aspects opérationnels et les règles communes qui garantissent une cohérence dans la manière dont sont gérées les données.

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Avec le master data management, l’objectif est d’aller plus loin qu’une simple gestion des données, avec de nombreux bénéfices à la clé :

Une meilleure prise de décision

Grâce à la mise en place d’un cadre pour gérer les données, tous les collaborateurs sont alignés sur des règles communes. Cela permet d’avoir une plus grande confiance dans les données disponibles et d’en garantir la bonne utilisation.

Il est ainsi possible de prendre des décisions plus éclairées à tous les niveaux de l’organisation. Notamment pour anticiper les risques potentiels, prendre des mesures préventives, développer une stratégie permettant de maximiser son avantage concurrentiel, etc.

Une efficacité optimale

Le master data management repose sur des outils permettant d’automatiser les différentes étapes du processus de gestion des données et de faciliter la recherche des informations. Les collaborateurs de l’organisation perdent donc moins de temps dans le traitement et l’exploitation des données. Cela permet d’améliorer les performances globales de l’organisation.

Par ailleurs, en améliorant la qualité des données, le master data management permet aux organisations d’optimiser leur connaissance client. Elles pourront ainsi mieux comprendre les besoins de leurs cibles, et surtout y répondre avec plus de précision.

Une réduction des coûts

Adopter le master data management permet de réduire les coûts et de rationaliser les investissements dans les diverses solutions data utilisées. D’une part, parce que les collaborateurs passeront moins de temps sur des tâches chronophages et fastidieuses. Ils se concentreront alors davantage sur la valorisation des données et la création de nouveaux usages. D’autre part, parce que les décisions prises grâce aux données seront aussi plus pertinentes, car elles seront mieux gérées et de meilleure qualité.

Les données comme source d’innovation

En améliorant la qualité des données et en les rendant plus accessibles à tous, il est plus simple pour les parties prenantes d’identifier de nouvelles opportunités pour créer des usages.

Le master data management facilite également toutes les actions de partage et de réutilisation des données pour ne pas freiner l’innovation par des contraintes techniques ou de gouvernance.

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Si la mise en place d’une stratégie de master data management est bénéfique pour les entreprises, celles-ci doivent aussi savoir l’implémenter. Voici les étapes indispensables.

La collecte de données

Les sources de données sont multiples et variées. Par exemples :

  • Des systèmes d’entreprise (tels que CRM, RH ou ventes) ;
  • Des systèmes de production ;
  • Des capteurs IoT ;
  • Des données tierces.

À cette étape, il est indispensable de s’assurer que les données sont de qualité et qu’elles répondent en standards de l’entreprise pour en garantir l’interopérabilité.

L’intégration des données

Toutes les données collectées sont ensuite regroupées au sein d’un espace de stockage, comme un data lake, un data warehouse ou encore grâce à une solution Cloud. Centraliser les données permet ainsi d’éliminer les silos de données et les doublons. Sans oublier que l’intégration doit aussi faciliter le croisement de données et simplifier la chaîne décisionnelle.

Quel que soit l’espace de stockage utilisé, les données doivent pouvoir être accessibles depuis n’importe quel outil en interne.

La préparation des données

Si les données proviennent d’une multitude de sources différentes, elles présentent souvent des formats différents, des incohérences, des doublons, etc.

Pour en garantir la qualité, il convient donc de les nettoyer. C’est-à-dire, supprimer les informations incorrectes, incomplètes, dupliquées, inutiles ou erronées. Ensuite, il faudra également normaliser le formatage (notamment au niveau des champs des datasets) et rendre anonymes toutes les informations personnellement identifiables.

L’enrichissement des données

Individuellement, les données n’ont que peu de valeur. En les croisant avec d’autres jeux de données (par exemple des données géographiques, météorologiques, historiques, …), il est possible de contextualiser les données et d’identifier des insights à forte valeur ajoutée. Cela permet ainsi d’affiner l’analyse.

Bon à savoir : Le datahub d’Opendatasoft vous permet d’accéder à plus de 30 000 datasets publics. Réutilisez dès maintenant ces données grâce à nos options de téléchargement et APIs !

L’analyse des données

Lorsque les données sont prêtes, elles doivent pouvoir être analysées. Afin de faciliter cette analyse par le plus grand nombre (les experts data et les non-initiés), il est préférable de présenter les données sous des formats visuels clairs et compréhensibles par tous. C’est à cet instant qu’interviennent les différents outils de data visualisation, comme les cartes, les graphiques ou les tableaux de bord.

Le partage des données

Si les données restent entre les mains des analystes de données, elles ne libèrent pas toute leur valeur. Elles doivent être partagées plus largement avec les non-experts, qu’il s’agisse de décideurs d’entreprise, de citoyens ou d’employés qui en ont besoin pour leur missions quotidiennes. Cette étape est souvent négligée dans les stratégies de gestion des données, ce qui ne permet pas de réellement rentabiliser les investissements réalisés pour déployer la stratégie data de l’organisation. Il faut démocratiser les données pour qu’elles puissent être à l’origine de nouveaux usages créateurs de valeur.

Pour relever ce défi, les organisations doivent centraliser l’accès à leurs données, en créant un guichet unique via un portail de donnée ou data portal contenant tous les ensembles de données disponibles, ainsi que les outils permettant de réutiliser ces informations (options de téléchargement, APIs) :

  • un portail de données interne pour rassembler tous les ensembles de données de l’organisation et de les mettre à la disposition des collaborateurs
  • un portail de données ouvertes pour partager tous les ensembles de données avec le grand public.
  • un portail dédié à vos clients et partenaires pour collaborer grâce aux données. On peut également imaginer commercialiser certaines données sur un tel espace.

L’analyse des usages de vos données

Pour améliorer la gestion des données, il est essentiel de comprendre comment elles circulent et sont réutilisées, dans votre organisation et au-delà. Les outils de data lineage permettent d’avoir une traçabilité complète des données. Cela permet de démontrer la valeur d’un portail mais également d’en assurer la bonne gestion.

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