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4 styles courants de mise en œuvre du Master Data Management

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| 5 minutes de lecture
mars 14 2023

Comment choisir une architecture de Master Data Management et un style de mise en œuvre adaptés à vos objectifs et à votre stratégie d'entreprise ?

Les fondations sur lesquelles vous bâtirez votre système de Master Data Management (MDM) dépendront du style de mise en œuvre qui, selon vous, donnera les meilleures chances de réussite pour votre projet. Ce style sera largement déterminé par la situation de votre entreprise en matière de gestion des données.

Il existe plusieurs styles de mise en œuvre (également appelés approches, méthodologies et architectures). Leurs principales différences reposent sur le mode de contrôle des données. Vous pouvez contrôler vos données à partir d'un hub central ou synchronisez ce hub avec vos sources de données.

Mais pourquoi tant d’attention sur le style de mise en œuvre ?

La plupart des organisations accordent un niveau de priorité élevé au maintien d'une version unique de la vérité dans toute l'entreprise, de même qu’au respect de la conformité et des obligations réglementaires. L'accent est mis sur l'amélioration de la qualité des données et des processus et l'établissement de directives pour la gouvernance des données. Les entreprises souhaitent en outre simplifier la gestion des données et assurer leur accessibilité dans toute l'entreprise.

Chacun de ces éléments est réalisable avec les styles de mise en œuvre les plus courants. Cependant, les systèmes de Master Data Management varient considérablement d'une organisation à une autre. Le type de déploiement dépendra de votre cœur de métier, de la structure de votre entreprise et de ses objectifs.

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En fonction de vos besoins métier, votre fournisseur MDM pourra vous conseiller la meilleure approche à adopter. Nous allons examiner ici quatre styles courants de mise en œuvre du Master Data Management pour vous aider à déterminer lequel correspond le mieux aux besoins de votre organisation.

Les 4 styles de mise en œuvre les plus courants du Master Data Management

Les quatre styles et architectures de mise en œuvre les plus courants adoptés par les entreprises pour le Master Data Management sont les suivants : 1) le style Registre, 2) le style Consolidation, 3) le style Coexistence et 4) le style Transactionnel/Centralisé.

Mise en œuvre MDM 1 : Le style Registre

Le style Registre est principalement utilisé pour repérer les doublons à l’aide d’algorithmes de nettoyage et de couplage exécutés sur les données provenant de vos différents systèmes source. Ce style attribue des identificateurs globaux uniques aux enregistrements couplés en vue d’identifier une version unique de la vérité.

Il ne renvoie pas les données aux systèmes source. La modification des données de référence continue à être effectuée via ces systèmes. Le style Registre nettoie les données et assure le couplage des informations croisées. Cette approche suppose que le système source gère lui-même la qualité de ses données.

Les informations nécessaires au couplage et à la liaison des enregistrements sont stockées et une vue de ces données est accessible.

Lorsqu'une vue unique et complète d'un client est nécessaire, chaque système de référence est utilisé pour construire en temps réel une vue à 360 degrés du client. Une gouvernance centrale des données est cependant nécessaire pour garantir la fiabilité des « golden records ».

Registre


Les avantages du style Registre

Si vous disposez, dans le monde entier, d'un grand nombre de systèmes source, il peut être difficile d'établir une source faisant autorité. Le style Registre permet d’analyser les données tout en évitant d'écraser des informations dans les systèmes source. Vous évitez ainsi tout risque de violation de la conformité et des réglementations, variable d'un pays à un autre, et susceptible de survenir en cas de modification des données source.

Le style Registre fournit une vue en lecture seule sans modifier les données de référence. Il permet de supprimer les doublons et offre un accès cohérent aux données de référence.

Il assure une intégration rapide et peu coûteuse des données et une intrusion minimale dans vos systèmes applicatifs.

Mise en œuvre MDM 2 : Le style Consolidation

Avec le style Consolidation, les données de référence sont généralement consolidées dans le hub à partir de multiples sources afin de créer une version unique de la vérité, également appelée « golden record ».

Le golden record est enregistré dans le hub central et utilisé pour le reporting et les consultations. Toute modification apportée aux données de référence est ensuite appliquée à leurs sources.

Consolide

Les avantages du style Consolidation

Avec le style Consolidation, vous pouvez extraire les données de référence d'un grand nombre de systèmes et les placer dans un hub unique de Master Data Management. Ces données peuvent ensuite être nettoyées, couplées et intégrées afin de disposer d’un enregistrement unique et complet pour un ou plusieurs domaines de données de référence.

Les hubs consolidés sont peu coûteux et rapides à mettre en place. Ils simplifient le reporting dans toute l'entreprise. Ce style est principalement utilisé pour l'approche analytique. Il offre une source de données fiables pour le reporting et les analyses.

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Mise en œuvre MDM 3 : Le style Coexistence

Tout comme le style Consolidation, le style Coexistence permet de construire un golden record, mais vos données de référence sont stockées dans le système MDM central et mises à jour dans ses systèmes source.

Les données de référence peuvent être modifiées dans le système MDM, mais aussi dans les systèmes applicatifs.

Tous les attributs du modèle de données de référence doivent être nettoyés et cohérents avant leur chargement dans le système de Master Data Management.

Coexistence

Les avantages du style Coexistence

Le principal avantage de ce style est que les données sont ordonnées dans les systèmes source, puis synchronisées avec le hub. Elles peuvent donc coexister harmonieusement, quel que soit leur emplacement, tout en offrant une version unique de la vérité.

Autre avantage de cette approche, une meilleure qualité des données de référence et une plus grande rapidité d'accès. Le reporting est également plus simple, car tous les attributs des données de référence se trouvent au même endroit.

Un hub de style Consolidation peut naturellement évoluer vers un hub de style Coexistence si votre entreprise estime nécessaire de lier aux systèmes source les données gérées de manière centralisée.

Mise en œuvre MDM 4 : Style Transactionnel/Centralisé

Le style Centralisé vous permet de stocker et d’assurer la maintenance des attributs des données de référence à l’aide d’algorithmes de liaison, de nettoyage, de couplage et d'enrichissement. Les améliorations ainsi apportées aux données peuvent ensuite être répercutées dans les systèmes source concernés.

Avec cette architecture, le hub de données de référence prend en charge la fusion des enregistrements. Les systèmes source peuvent s'abonner aux mises à jour publiées par le système central, ce qui assure une cohérence complète.

Le style Centralisé permet également de créer des données de référence, faisant ainsi de votre MDM le système d’enregistrement faisant autorité. Vous pouvez centraliser les fonctions de création de données pour les domaines liés aux fournisseurs, aux clients et aux produits dans un environnement distribué, en créant l'entité dans le MDM. Vous pouvez ensuite l'enrichir à l’aide de sources de données externes ou par enrichissement interne.

Faire du MDM le système d'origine des informations permet de créer des workflows et des capacités de validation pour la mise à jour de votre ERP, mais aussi pour d'autres systèmes métier ayant besoin de données de référence précises.

Centralise


Les avantages du style Transactionnel/Centralisé

  • Vos données de référence sont exactes et complètes à tout moment. Au niveau des attributs de données, les politiques de sécurité et de visibilité sont prises en charge.
  • Vous disposez d’un ensemble centralisé de données de référence pour un ou plusieurs domaines.
  • Avec le MDM comme système d'origine, vous pouvez tirer parti des puissantes capacités de gouvernance de données du Master Data Management.

Le style Centralisé peut souvent être mis en place à partir des styles Consolidation ou Coexistence.

 

Votre style de mise en œuvre du Master Data Management

En fonction des besoins de votre entreprise, vous pouvez maintenant identifier l'approche et la méthodologie appropriées pour votre plan de mise en œuvre.

Autre aspect important : une combinaison de styles est possible au sein d'un même déploiement MDM, le style restant unique pour le type de données.

Toutefois, avant de vous lancer dans une quelconque mise en œuvre, vous devez vous poser certaines questions concernant la qualité actuelle de vos données et votre future politique de données.

Quelles sont vos exigences en matière de qualité des données ?

Si vous êtes gêné par des données cloisonnées dans des systèmes disparates, votre première étape devrait être de déterminer ce que vous aimeriez faire avec vos données si vous pouviez avoir accès à des enregistrements uniques et complets.

En savoir plus sur la façon de transformer des silos de données en zones de visibilité

 

 

 

 

L'étape suivante consisterait à déterminer qui, au sein de votre organisation, doit avoir accès à ces données et, enfin, si vous souhaitez que ces personnes puissent y accéder à partir de différents appareils et sites, dans le monde entier.

Vous pouvez fort heureusement passer d'un style de mise en œuvre à un autre en fonction de l’évolution de votre entreprise. L’important est de mettre en place dès le début une politique de gouvernance des données, puis de choisir une plateforme de Master Data Management pour soutenir cette politique.

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Terry Hosford est vice-présidente de Stibo Systems en charge de la stratégie de déploiement. Elle compte plus de 30 ans d'expérience dans l'industrie, les logiciels et le conseil en gestion, aidant les organisations et les entreprises à se transformer. Chez Stibo Systems, Terry est plus particulièrement passionnée par l'exploitation de la valeur des données en vue de favoriser l'innovation, la rentabilité et la croissance pour nos clients.

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