Une gestion efficace des données de référence (Master Data Management) instaure des mesures de gouvernance pour maintenir les données en masse par l'agrégation, la consolidation et la normalisation. L'absence de stratégie de MDM peut conduire à une prise de décision erronée et à une perte de vitesse dans la croissance de l'entreprise. En administrant les bonnes procédures de MDM, on crée une source unifiée d'informations fiables qui peuvent être modifiées efficacement par de multiples entités au sein d'une organisation commerciale, ce qui optimise naturellement toutes les opérations.
Il est donc crucial de comprendre et d'analyser la gestion des données de référence afin de l'appliquer à n'importe quelle structure organisationnelle. Dans cet article, nous avons compilé les 8 cas de test MDM les plus essentiels pour aider à acquérir une compréhension plus complète de l'application de la MDM.
Partie 1: A lire absolument : 8 meilleures pratiques pour la MDM
Le MDM est une forme évoluée de stratégie d'entreprise informatique qui considère les données de référence comme un atout essentiel pour une entreprise composée de multiples points de données. Il peut s'agir d'entités telles que des fournisseurs, des clients, des comptes, des transactions, des plans, des objectifs, des comptes et des plans directeurs, qui représentent tous le cœur du fonctionnement d'une entreprise. Une fois que ces groupes de données ont été normalisés en données de base, les utilisateurs peuvent les analyser afin de mettre en évidence les domaines de mesure clés, ce qui facilite la prise de décisions commerciales cruciales.
Des pratiques ou des solutions MDM appropriées améliorent la précision et la gouvernance dans une organisation. Examinons donc quelques-uns des meilleurs cas d'utilisation pour mieux comprendre la MDM.
Données relatives aux parties:
Elles sont connues pour être le sujet principal des techniques de gestion des données de référence les plus courantes connues aujourd'hui. Les données des parties, également connues sous le nom de "données clients", comprennent l'ensemble des informations en possession d'une entreprise concernant un individu. Souvent, dans de nombreux scénarios, les organisations commerciales et les entreprises peuvent également être traitées comme un individu par d'autres entreprises.
Les données clients sont accumulées principalement pour compiler les données de base des clients qui sont gérées par l'utilisation de flux de travail, de lots et de processus transactionnels. Dans la plupart des cas, les processus de gestion des données B2C et B2B diffèrent les uns des autres. Dans le cas du B2C, les points d'entrée des données de base ne sont pas contrôlables technologiquement, alors que les points d'entrée du B2B le sont.
Données relatives aux produits:
Un autre style de MDM plus communément observé s'applique aux données relatives aux produits. Deux approches différentes s'appliquent à ce type de données : l'une du côté de l'acheteur et l'autre du côté du vendeur. Les données de base "côté acheteur" sont basées sur la chaîne d'approvisionnement d'une organisation. Elles impliquent la collecte de données auprès des fournisseurs par le biais d'un logiciel MDM. Il s'agit également d'une forme de gestion des données d'inventaire.
Le côté "vente" s'attache à fournir aux clients des informations essentielles sur les produits, qui sont liées à la gestion du cycle de vie ou même à la gestion des ressources. Ces sources de données sont généralement gérées à l'aide d'un workflow. Le MDM "sell-side" est plus orienté vers le client et implique de relayer des informations organisées aux consommateurs finaux.
MDM multidomaine:
L'avènement du MDM multidomaine a déclenché une nouvelle tendance lourde dans la gestion des données. Jusqu'à présent, les entreprises étaient fortement dépendantes d'une approche "best-of-breed" impliquant plusieurs fournisseurs avec des fonctions distinctes pour aider à la gestion et à la maintenance d'un seul domaine. Mais maintenant, avec le MDM multidomaine, les acheteurs peuvent compter sur la construction d'une infrastructure de gouvernance de la gestion des données en utilisant un seul outil pour le travail. Le processus de formation et d'orientation, auparavant complexe, s'en trouve simplifié, car tous les utilisateurs sont désormais soumis au même cadre et utilisent un ensemble unique de langues comme données référentielles dans tous les domaines.
Traitement des données:
La sophistication croissante des exigences de MDM est renforcée par l'introduction du Data Wrangling. Il s'agit du processus de nettoyage et d'unification de vastes ensembles de données diverses et non organisées dans un langage hétérogène. Cette avancée est devenue très utile étant donné la croissance exponentielle des données organisationnelles. Le traitement des données facilite la gestion efficace des données de référence, car il implique le reformatage et le mappage de données massives en une version simplifiée pour une consommation, une organisation et une analyse plus aisées. Les entreprises modernes intègrent le Data Wrangling dans leur stratégie MDM afin de se démarquer de la concurrence par une vitesse et une précision accrues.
Plate-forme MDM TIBCO:
Les opérateurs de téléphonie mobile, les opérateurs de communication cellulaire et les fournisseurs de services sans fil, dont le nombre ne cesse de croître, doivent relever le défi d'exploiter plusieurs systèmes incongrus de MDM et de stockage. Leur objectif est d'intégrer toutes ces données dans une vue unique, sans pour autant jongler avec plusieurs versions de la situation.
La seule façon d'y parvenir serait d'installer un système qui identifie efficacement les données inexactes, effectue un nettoyage à la source et fournit des résultats viables. La plate-forme MDM conçue par TIBCO propose de prescrire un tel système comme une couche intermédiaire de filtrage qui fonctionne comme un point central de collecte synchronisée et un point de référence pour un MDM intégré amélioré.
Technologie graphique:
Il est de notoriété publique que les systèmes MDM mal conçus créent des lacunes dans l'efficacité de votre organisation. La plupart des systèmes existants reposent sur des bases de données sous-optimales qui entravent la réactivité. Dans de tels scénarios, la technologie des bases de données graphiques s'est avérée être la plus efficace, car elle offre aux organisations un avantage concurrentiel en stockant, interrogeant et modélisant les métadonnées, les hiérarchies et les points d'accès à vos données matérielles. Airbnb a par exemple développé un portail de données autonome et bien intégré qui donne une vue globale de toutes les données et permet aux utilisateurs de naviguer facilement. Dans ce contexte, de grands ensembles d'informations ont été organisés en graphiques pour accéder à des millions de connexions de données en quelques secondes.
MDM opérationnel:
Similaire au processus adopté de Data Wrangling, Operational MDM suit l'objectif d'identifier les données défectueuses et de nettoyer les données de base à la source afin d'utiliser le résultat dans toutes les questions liées à l'entreprise. Pour ce faire, Operational MDM a extrait des informations commerciales réelles des utilisateurs pour résoudre les données de base défectueuses. Cela changerait effectivement la stratégie globale de MDM d'une organisation commerciale. Un tel exemple de cas d'utilisation de MDM peut être vu dans la Business Intelligence (BI) Land. Ici, le MDM opérationnel est utilisé pour identifier les sources de données originales afin de rassembler, nettoyer et stocker une multitude d'informations en vue d'effectuer des analyses au sein de l'entreprise.
Données de base collaboratives:
Une fois que les entreprises commencent à utiliser des applications, leur objectif premier revient à la rationalisation des données de base en termes de qualité et de gouvernance. Les entreprises sont généralement confrontées au problème des données redondantes collectées à partir de plusieurs systèmes, au manque de normalisation et à la création arbitraire non synchronisée de données. En utilisant SAP NetWeaver, ces entreprises ont pu mettre en place un processus rationalisé dans lequel les clients demandent eux-mêmes la création de données de base.
Cette amélioration s'est appuyée sur des services MDM spécifiques et une interface utilisateur préinstallée pour réduire l'effort de mise en œuvre tout en augmentant la flexibilité et la cohérence. Les entreprises de BPM sont désormais en mesure d'exploiter les nouvelles entrées de données de base, ce qui déclenche un processus d'enregistrement et d'automatisation.
Partie 2: Que pouvons-nous apprendre de ces pratiques pour le MDM ?
- Accumulation de grandes quantités de données pures: Toutes les entreprises prospèrent aujourd'hui à l'ère de l'information, ce qui fait des données un actif intangible de toute organisation. En exploitant ces données, les entreprises peuvent accroître leur efficacité dans un environnement hautement concurrentiel. Plus une organisation recueille de données, plus elle est en mesure de comprendre une situation donnée. Il est donc crucial de créer un entonnoir uniforme d'informations et de filtrage des données de référence afin de mettre en œuvre de nouvelles stratégies.
- Création d'une couche de métadonnées mutuelles: Auparavant, de grandes quantités de données dans une organisation n'avaient aucune corrélation et il n'y avait donc aucune coordination ou authentification des informations. Pour permettre le partage de ces données, il faut une connexion entre tous les points du processus d'administration et d'analyse. Une couche commune de métadonnées permet d'atteindre cet objectif en créant un langage commun pour la classification et l'interprétation de toutes ces données.
- Promouvoir un meilleur accès aux données: Toute quantité de données n'est d'aucune utilité si les gens ne peuvent rien en faire. C'est pourquoi la création de banques de données accessibles est un aspect essentiel des pratiques de gestion des données de référence. Permettre un meilleur accès à ces données par les personnes augmente la productivité de toute entreprise.
Principaux points-clés de cet article
- Le logiciel de gestion des données de base permet aux entreprises et aux organisations commerciales de compiler toutes les données essentielles filtrées dans des fichiers de base qui servent de point de référence principal dans les opérations commerciales.
- L'établissement de la corrélation des données de base facilite le processus d'accès et d'analyse des informations pour les utilisateurs.
- L'objectif principal de tout outil de MDM est de fournir des informations complètes, précises et cohérentes qui sont pertinentes dans le contexte des objectifs de l'entreprise.