Blog Post 9 septembre 2026 | 4 minutes de lecture

Transformer les plateformes de données en valeur ajoutée pour l'entreprise grâce à la gestion des données de référence

De l'expérience client à la préparation à l'IA, voici comment les données de référence déterminent discrètement si vos investissements dans les plateformes portent leurs fruits.

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Transformer les plateformes de données en valeur ajoutée pour l'entreprise grâce à la gestion des données de référence

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septembre 09 2026
Transformer les plateformes de données en valeur ajoutée grâce à la gestion des données de référence
6:26

Dans mon dernier article de blog, j’ai abordé une question que me posent souvent les entreprises du secteur des services financiers : « Nous disposons déjà de Snowflake et de Databricks, alors pourquoi avons-nous encore besoin du MDM ? »

La réponse est simple : les plateformes de données aident les entreprises à stocker, traiter, analyser et exploiter leurs données. La gestion des données de référence (MDM), en revanche, permet de s’assurer que les données sont fiables, gouvernées, interconnectées et pertinentes avant leur utilisation.

Ou, pour reprendre la métaphore du football de mon précédent billet, Snowflake et Databricks peuvent vous fournir le stade, l’analyse des performances et les tactiques. Le MDM permet de s’assurer que tout le monde joue selon la même feuille de match (tout en veillant à ce que le même arrière gauche n’ait pas été inscrit trois fois sous des noms différents).

C’est là que commence la valeur métier.

Où se situent réellement les problèmes liés aux données dans le secteur des services financiers

Dans le secteur des services financiers, les principaux problèmes liés aux données concernent rarement uniquement l'accès à celles-ci. Ils portent sur la confiance, la cohérence et le contexte.

  • Une banque peut disposer de données clients sur plusieurs plateformes, mais avoir néanmoins du mal à déterminer si deux enregistrements correspondent au même client, quelle entité juridique appartient à quel groupe, ou si les données relatives aux produits et aux comptes sont suffisamment précises pour étayer la souscription, la procédure « Know Your Customer » (KYC) ou les décisions de crédit.
  • Un assureur peut disposer de données alimentant des plateformes d’analyse, mais avoir néanmoins du mal à établir des liens entre les assurés, les personnes assurées, les courtiers, les sinistres, les produits et les ménages. Cela complique l’évaluation de l’exposition au risque, la réduction des pertes liées aux sinistres, la gestion de la distribution, la justification de la juste valeur ou la fourniture d’un service cohérent.
  • Un gestionnaire de patrimoine ou d’actifs peut disposer de solides capacités de reporting et d’analyse, mais avoir néanmoins du mal à établir des liens entre les clients, les ménages, les conseillers, les portefeuilles, les produits et les entités juridiques. Cela nuit à l’adéquation des produits, à la personnalisation, au reporting client et à la gestion de la relation client.

La gestion des données de référence (MDM) comme vecteur de valeur

C’est là que le MDM passe du statut de discipline de gestion des données à celui de catalyseur de valeur métier. Cette évolution s’explique par le fait que le MDM relie les données relatives aux clients, aux produits et aux relations sur une plateforme unique et régie par des règles, plutôt que de laisser chaque domaine gérer sa propre version de la vérité — et cela se manifeste à cinq niveaux spécifiques :

Expérience client

Le MDM aide les équipes à identifier le client de manière cohérente, tous canaux, produits et marques confondus. Cela se traduit par une réduction des doublons, une diminution des questions répétitives et un service plus pertinent.

En termes de football, c'est la différence entre reconnaître instantanément son joueur clé et lui demander de prouver son identité à chaque fois qu'il arrive au terrain d'entraînement.

Intégration et service client

Le MDM permet de créer des données fiables sur les clients, les parties prenantes, les comptes, les produits et les relations. Il réduit les vérifications manuelles, accélère les validations et renforce la confiance opérationnelle.

Risques et conformité

Le MDM permet de relier entre eux les clients, les contreparties, les entités juridiques, les politiques, les produits et les hiérarchies. Il offre aux équipes une meilleure visibilité sur l'exposition au risque, la propriété, l'éligibilité, l'adéquation et la responsabilité réglementaire.

Cette traçabilité revêt d’autant plus d’importance que les cadres réglementaires tels que la directive DORA et le « Consumer Duty » exigent de plus en plus des entreprises qu’elles démontrent — et non qu’elles se contentent d’affirmer — la gouvernance qui sous-tend les décisions ayant un impact sur les clients.

Préparation à l’IA

La gestion des données de référence (MDM) fournit le contexte fiable dont l'IA a besoin pour produire de meilleurs résultats. Les modèles d'IA doivent savoir quelles données sont à jour, quel enregistrement fait autorité, quelles relations sont pertinentes et si les données peuvent être expliquées.

Croissance

La gestion des données de référence (MDM) aide les organisations à mieux cerner les relations : ménages, groupes d'entreprises, intermédiaires, conseillers, portefeuilles de produits et valeur client. Elle offre de meilleures opportunités en matière de personnalisation, de ventes croisées, de fidélisation et d'engagement plus intelligent.

Conclusion : des données fiables, de meilleurs résultats

Avec le MDM, l'impact sur l'activité est concret :

  • Une meilleure expérience client
  • Une intégration et un suivi plus rapides
  • Réduction des doublons et des opérations de rapprochement manuelles
  • Confiance renforcée en matière de risques et de conformité réglementaire
  • Des analyses et des résultats d’IA plus fiables
  • Une meilleure compréhension de la valeur des clients, des produits et des relations

C’est pourquoi la gestion des données de référence (MDM) reste essentielle dans les architectures de données modernes telles que Snowflake ou Databricks. Elle a pour but de les rendre plus efficaces, et non de leur faire concurrence.

Snowflake permet de démultiplier l’accès aux données. Databricks permet de transformer les données en analyses et en intelligence artificielle. La gestion des données de référence (MDM) fournit lesdonnées fiables et le contexte métier qui aident ces plateformes à produire des informationsplus fiables et prêtes à l’emploi pour la prise de décision.

Car dans le secteur des services financiers, l’équipe gagnante n’est pas celle qui dispose du plus grand volume de données. C’est celle qui sait à quelles données se fier.

FAQ

Comment la gestion des données de référence améliore-t-elle l'expérience client dans les services financiers ?

La gestion des données maîtresses (MDM) aide les entreprises à reconnaître le même client de manière cohérente à travers les canaux, les produits et les marques — réduisant ainsi les enregistrements en double, les questions répétées et les frictions pour le client. 

Comment MDM aide-t-il avec l'intégration et le service ?

Cela crée des données fiables sur les clients, les parties, les comptes, les produits et les relations dès le départ, ce qui réduit les vérifications manuelles et accélère les approbations.

Comment le MDM soutient-il la gestion des risques et la conformité ?

En connectant les clients, les contreparties, les entités juridiques, les politiques et les produits, MDM offre aux équipes de gestion des risques et de conformité une visibilité claire sur l'exposition, la propriété, l'éligibilité et la responsabilité réglementaire. 

Pourquoi la préparation à l'IA dépend-elle de la MDM ?

Les modèles d'IA doivent savoir quelles données sont à jour, quel enregistrement est autoritaire et si les relations entre les enregistrements peuvent être expliquées — c'est le contexte de confiance que MDM fournit avant que l'IA ne soit superposée.

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Mark Blake est responsable de la pratique de l'industrie BFSI chez Stibo Systems, aidant les banques et les assureurs à construire des fondations de données fiables et gouvernées pour la transformation, la confiance réglementaire et des opérations prêtes pour l'IA. Avec plus de 20 ans d'expérience dans les services financiers, l'assurance, le changement et la transformation axée sur les données, Mark se concentre sur la transformation des défis complexes liés aux données clients, produits, politiques et risques en une valeur commerciale claire.

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