Stibo Systems - The Master Data Management Company

Qu’est-ce que le Master Data Management ?

Le Master Data Management centralise vos données pour créer un enregistrement unique et fiable de l'information pour toute l’entreprise.

Introduction au Master Data Management

Les données de référence constituent une source unique de données communes, mais il existe de nombreux types de données de référence distincts. Les données de référence existent souvent en double dans l’entreprise et sont enregistrées sur des systèmes en silos disparates, avec très peu d’accord quant à leur définition standard.

Les données de référence peuvent être des informations sur les produits, les clients, les fournisseurs, les sites et les actifs, plus toute source d’informations supportant votre activité.

La gestion efficace des données de référence dans un référentiel central apporte une vue unique, faisant autorité, sur les informations détenues par l’entreprise. Elle élimine les inefficacités coûteuses des silos de données.

La solution MDM supporte vos initiatives métier grâce à des fonctions d’identification, de liaison et de syndication des informations sur les produits, les clients, les magasins, les sites, les employés, les fournisseurs, les actifs numériques, et bien plus.

Pourquoi la gestion des données maîtresses est-elle importante ?

La GDM est importante pour plusieurs raisons :

  • Qualité des données : La GDM garantit que les données sont précises, complètes et cohérentes dans toute l'organisation. Cela améliore la qualité des données utilisées pour la prise de décision et réduit les erreurs causées par des données incohérentes ou inexactes.
  • Intégration des données : La GDM aide à intégrer les données provenant de sources et systèmes multiples, créant ainsi une vue unique et unifiée des données. Cela permet aux organisations d'avoir une compréhension globale de leurs données et de prendre des décisions mieux informées.
  • Efficacité opérationnelle : La GDM peut aider les organisations à améliorer leur efficacité opérationnelle en réduisant le temps et les efforts nécessaires pour gérer les données. En créant une vue centralisée des données, la GDM élimine le besoin de saisie redondante des données, améliore le partage des données et automatise les processus.
  • Conformité réglementaire : La GDM peut aider les organisations à répondre aux exigences de conformité réglementaire en veillant à ce que les données soient précises, complètes et à jour.
  • Satisfaction des clients : La GDM aide les organisations à améliorer la satisfaction des clients en fournissant une vue complète et précise des données clients. Cela permet aux organisations d'offrir un meilleur service client, de cibler plus efficacement les campagnes marketing et d'améliorer l'expérience globale des clients.
  • Économies de coûts : La GDM peut aider les organisations à économiser des coûts en réduisant les erreurs de données, en éliminant les données redondantes et en améliorant l'efficacité opérationnelle.

Dans l'ensemble, la GDM est importante pour les organisations car elle contribue à améliorer la qualité des données utilisées pour la prise de décision, à rationaliser les opérations et à garantir la conformité réglementaire. Elle contribue également à améliorer la satisfaction des clients, à réduire les coûts et à améliorer les performances globales de l'organisation.

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Quels sont les signes indiquant que votre organisation a besoin d'une gestion des données maîtresses ?

La GDM est une discipline importante pour les organisations qui souhaitent améliorer la qualité de leurs données, rationaliser leurs opérations et garantir la conformité réglementaire. Cependant, toutes les organisations ne reconnaissent pas toujours quand elles ont besoin de la GDM.

Voici quelques-uns des signes les plus courants qui pourraient indiquer que votre organisation a besoin de la GDM :

  • Problèmes de qualité des données : Si vous rencontrez des problèmes de qualité des données tels que des données incomplètes, inexactes ou incohérentes, cela peut être un signe que la GDM est nécessaire. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des prises de décision médiocres, des opérations inefficaces et des coûts accrus.
  • Silos de données : Si les données sont stockées dans plusieurs silos ou systèmes au sein de l'organisation, il peut être difficile de créer une vue d'ensemble complète des données. La GDM peut aider à consolider les données provenant de différentes sources et systèmes en une seule vue unifiée.
  • Données en double : Si des données en double existent dans différents systèmes ou départements, il peut être difficile de déterminer quelles données sont exactes. La GDM peut aider à identifier et éliminer les données en double, réduisant ainsi la redondance des données et améliorant leur exactitude.
  • Absence de gouvernance des données : Si aucune structure claire de propriété ou de gouvernance des données n'existe au sein de l'organisation, cela peut entraîner des pratiques de gestion des données incohérentes. La GDM peut aider à établir une structure de gouvernance des données, définissant qui est responsable des données, comment elles sont utilisées et entretenues.
  • Gestion inefficace des données : Si les processus de gestion des données sont inefficaces ou chronophages, cela peut être un signe que la GDM est nécessaire. La GDM peut aider à rationaliser les processus de gestion des données, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour gérer les données.
  • Problèmes de conformité : Si votre organisation est soumise à des exigences de conformité réglementaire, telles que HIPAA dans le secteur de la santé ou le RGPD en Europe, cela peut être un signe que la GDM est nécessaire. La GDM peut aider à garantir que les données sont précises, complètes et à jour, permettant ainsi aux organisations de respecter les exigences de conformité réglementaire.

En résumé, si votre organisation rencontre l'un de ces signes, cela peut être un bon indicateur que la GDM est nécessaire pour améliorer la qualité des données, rationaliser les opérations et garantir la conformité réglementaire.

Quelles sont les principales capacités de la gestion des données maîtresses (MDM) ?

Les principales capacités de la MDM incluent généralement :

  • Modélisation des données : Développer un modèle de données cohérent et complet qui représente les entités, les attributs et les relations de données essentielles de l'organisation.
  • Profilage des données : Analyser et évaluer la qualité, l'exhaustivité et la cohérence des données de l'organisation pour identifier les domaines à améliorer.
  • Intégration des données : Créer une vue unifiée des données essentielles à travers plusieurs systèmes et applications disparates pour assurer la cohérence et l'exactitude.
  • Gouvernance des données : Établir des politiques, des procédures et des processus pour garantir que les données essentielles sont exactes, cohérentes et sécurisées tout au long de leur cycle de vie. 
  • Gestion de la qualité des données : Surveiller et maintenir la qualité des données essentielles pour s'assurer qu'elles répondent aux exigences de précision, d'exhaustivité et de cohérence de l'organisation.
  • Responsabilité des données : Attribuer des responsabilités et des obligations pour les données essentielles afin de garantir qu'elles sont gérées efficacement tout au long de leur cycle de vie.
  • Gestion des métadonnées : Établir un cadre complet de métadonnées pour gérer la définition, l'utilisation et la filiation des données essentielles.

En tirant parti de ces capacités essentielles, les organisations peuvent créer une source unique et fiable de données essentielles à travers l'entreprise, ce qui leur permet de prendre de meilleures décisions, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'améliorer l'expérience client.

BREF EXÉCUTIF Comment élaborer des politiques et des processus clairs de gouvernance des données pour votre implémentation de MDM

Pour une mise en œuvre réussie du MDM, des politiques et processus de gouvernance des données clairs sont essentiels. Ce bref exécutif vous guidera pour élaborer des politiques efficaces, garantissant des données fiables et impactantes.

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Comment élaborer des politiques et des processus clairs de gouvernance des données pour votre implémentation de MDM

Quels sont les avantages du MDM ?

Assurer la visibilité et l'accès à des données fiables dans l'écosystème d'entreprise grâce au MDM offre de nombreux avantages pour votre entité commerciale. Voici quelques exemples de bénéfices :
Améliorez l'efficacité opérationnelle Améliorez l'efficacité opérationnelle Améliorez l'efficacité opérationnelle
Rationalisez/automatisez les processus et améliorez la prise de décision, la productivité, la qualité et le délai de mise sur le marché.
Faire de la conformité un avantage Faire de la conformité un avantage Faire de la conformité un avantage
Instaurez la confiance grâce à la conformité règlementaire et sectorielle et fidélisez vos clients en respectant les normes de confidentialité des données.
Gérez et minimisez les risques Gérez et minimisez les risques Gérez et minimisez les risques
Une bonne gouvernance de vos données vous aide à prendre les bonnes décisions. Automatisez les processus sujets aux erreurs et prévenez les infractions aux règlementations.
Accélérez la transformation digitale Accélérez la transformation digitale Accélérez la transformation digitale
Fournissez des données de haute qualité aux initiatives d'innovation telles que l'IA et la personnalisation et favorisez ainsi la différenciation, la valeur et le retour sur investissement.
Optimisez la chaîne d’approvisionnement Optimisez la chaîne d’approvisionnement Optimisez la chaîne d’approvisionnement
Assurez la visibilité, la traçabilité et la compréhension des pratiques de responsabilité sociale et de durabilité.
Offrez des expériences exceptionnelles Offrez des expériences exceptionnelles Offrez des expériences exceptionnelles
Favorisez des expériences omnicanales personnalisées et permettez aux clients de prendre des décisions sûres et fiables.
Améliorez l'agilité de l’entreprise Améliorez l'agilité de l’entreprise Améliorez l'agilité de l’entreprise
Tenez compte de l’évolution des marchés et des besoins, intégrez rapidement les produits, ajoutez des canaux et gérez l'expansion ou les fusions-acquisitions.
Les bénéfices de la transparence des données Les bénéfices de la transparence des données Les bénéfices de la transparence des données
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Quels sont les différents types de données de base ?

Les données de référence constituent une source unique de données communes, mais il existe de nombreux types de données distincts. Les données de référence sont souvent stockées en double dans l’entreprise, avec très peu d’accords quant à leur définition standard.
Données produit
Description, coût, unité de mesure et image sont des exemples de données produit qui aident vos clients à prendre des décisions d’achat. Plusieurs études montrent que fournir des informations de qualité sur les produits fait grimper les ventes en ligne de 17 % à 56 %.
Données client
Les données de référence les plus courantes sont sans doute les enregistrements client : noms, adresses e-mail, adresses postales et préférences du client. Ces données permettent de créer des expériences client attrayantes, susceptibles d’accroître le taux de satisfaction client jusqu’à 20 %.
Données fournisseur
Vous pouvez consulter des éléments de l’ensemble de votre chaîne d’approvisionnement à l’aide d’une vue intégrée, précise et actualisée. Vous bénéficiez ainsi d’un meilleur contrôle, de relations plus fortes et d’un processus d’intégration supérieur pour les fournisseurs et les produits.
Données de localisation
Les données de localisation sont essentielles pour analyser les habitudes d’achat des clients en fonction de leur région géographique. Vous obtenez une meilleure compréhension des produits et des magasins, mais aussi des localisations de vos concurrents, et vous améliorez la gestion de votre chaîne de magasins.
Données de « party »
La maîtrise des données issues des « first, second » et « third party » permet de créer les relations indispensables à une bonne compréhension de la valeur de chacun de vos enregistrements. Doté de cette compréhension, vous bénéficiez d’un avantage concurrentiel déterminant.
Données de base
Maintenir à jour les champs des données de base (pays, devises, conversions) est vital pour prendre des décisions métier clés, pour comprendre leur impact sur les performances de vos systèmes et pour respecter vos obligations de conformité.
Données d’actifs
La gestion de données d'actif réparties dans des systèmes disparates, appartenant à différents services, nuit à la qualité des données. Relier toutes les données d'actif dans un référentiel central, vous donne une idée précise de qui utilise quel équipement, où se trouve cet équipement, à quel moment il est entretenu et par qui.
Données employé
Les employés sont des atouts précieux. La gestion des données employé dans une solution MDM centralisée permet de relier ces données à d’autres domaines. Vous obtenez ainsi de nouveaux éclairages, par exemple quels employés ont travaillé sur quels projets, quelle est leur localisation et quel est leur niveau de compétences.
Données comptables
Le MDM évite que l’ERP ne devienne un silo de données comptables. En connectant l’ERP à d'autres systèmes et à des sources tierces, le MDM améliore l'efficacité et devient votre source unique de vérité, consolidant les données produit de même que les informations relatives aux fournisseurs et aux distributeurs.
Données distributeur
Les fabricants doivent disposer de données fiables et visibles sur les distributeurs. Ils peuvent ainsi assurer une facturation correcte, respecter les exigences de ces distributeurs et celles des consommateurs. Ils peuvent aussi prendre rapidement de l’expansion en ajoutant de nouveaux distributeurs, généralement des retailers, c’est-à-dire les clients B2B de la société de fabrication.
DÉMARRAGE Construire l'argumentaire pour la gestion des données maîtresses

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Quelles sont les solutions MDM les plus courantes ?

Le MDM accroît la valeur des investissements en informatique grâce à l'intégration avec les applications et systèmes d'entreprise. Les solutions MDM couvrent différents domaines de données pertinents pour tous vos défis commerciaux. Les quatre solutions MDM les plus courantes sont :
PIM - Product MDM PIM - Product MDM
Également appelé PIM (Product Information Management), Product MDM permet aux entreprises de créer une source unique de l'information pour les données produit et de la partager rapidement et en toute confiance avec les clients et partenaires de l'écosystème. La capacité d'activer et de gérer la transparence des données permet aux entreprises de répondre à la demande croissante des consommateurs en matière d'informations pour les attributs complexes, les ingrédients, la durabilité, l'impact environnemental et social. La capacité à répondre à cette attente détermine dans une large mesure la capacité à acquérir et à fidéliser ses clients.control.
Customer MDM Customer MDM
Obtenir une vue unique des clients est un défi en raison de la dispersion des données sur plusieurs systèmes déconnectés. L'incapacité à fournir des données et des informations fiables sur les clients peut entraîner une mauvaise expérience client, une perte de revenus et une rotation des clients. Le Customer Master Data Management connecte, nettoie et améliore les données client, fournissant une base pour des expériences personnalisées. En plus d'améliorer la capacité d'adhérer et de fournir la transparence des données pour soutenir la confidentialité, la gouvernance et la conformité réglementaire.
Supplier MDM Supplier MDM
La gestion des données de base des fournisseurs permet une vue unique et fiable de vos fournisseurs et de leurs produits pour plus d'économies et d'efficacité. Il vous permet d'accélérer l'intégration des données des fournisseurs et des produits, d'atténuer les risques, d'augmenter les assortiments de produits et de soutenir la résilience de la chaîne d'approvisionnement. Avec Supplier Master Data Management, il devient facile de centraliser et de gérer de manière proactive les données des fournisseurs et des produits, ce qui se traduit par une plus grande réduction des coûts de gestion des données, une efficacité et une confiance des clients.
Location MDM Location MDM
Obtenir une vue unique et fiable de vos informations de localisation, tirer parti des capacités intégrées de qualité des données, de gouvernance et d'intégration devient possible avec Location MDM. La gestion des données de référence de localisation permet aux entreprises de gérer, maintenir, mettre à jour et partager de manière transparente les données de référence de localisation et de site sur plusieurs canaux de communication et applications afin d'obtenir une vue unique et fiable de vos données géographiques, de site et d'inventaire, ce qui permet des expériences client exceptionnelles et booster la rentabilité.

Comment choisir la bonne solution de gestion des données maîtresses pour votre organisation

Choisir la bonne solution MDM peut être un processus complexe, mais certains facteurs clés peuvent vous aider à orienter votre décision.

Voici quelques étapes à considérer :

  • Définir vos besoins commerciaux : Identifiez les domaines de données critiques qui doivent être gérés, les processus métiers nécessitant des données maîtresses et les politiques et procédures de gouvernance des données à appliquer. Cela vous aidera à déterminer les fonctionnalités et capacités nécessaires pour votre solution MDM.
  • Évaluer le fournisseur MDM : Évaluez le fournisseur MDM en fonction de son expérience, de sa réputation et de son parcours. Prenez en compte des facteurs tels que son expertise dans le domaine, la taille et l'étendue de sa base de clients, son niveau d'innovation et sa capacité à répondre à vos besoins commerciaux spécifiques.
  • Évaluer la plateforme MDM : Évaluez la plateforme MDM en fonction de sa scalabilité, de sa flexibilité et de ses capacités d'intégration. Prenez en compte des facteurs tels que le modèle de données, la capacité à gérer plusieurs domaines de données, le support pour la gouvernance des données et le pilotage, ainsi que l'intégration avec d'autres systèmes informatiques.
  • Évaluer les capacités de qualité des données : Évaluez les capacités de qualité des données de la solution MDM, y compris le profilage et l'analyse des données, le nettoyage et l'enrichissement des données, ainsi que la validation et la vérification des données. Prenez en compte des facteurs tels que le niveau d'automatisation, la capacité à traiter de grands volumes de données et le support pour le suivi et le reporting de la qualité des données.
  • Considérer les options de déploiement : Tenez compte des options de déploiement de la solution MDM, telles que le cloud, l'infrastructure sur site ou hybride. Évaluez les avantages et les inconvénients de chaque option en fonction de critères tels que la sécurité, la scalabilité et le coût.
  • Évaluer le coût total de possession : Évaluez le coût total de possession de la solution MDM, y compris les coûts de licence, de mise en œuvre et de maintenance et de support continu. Prenez en compte des facteurs tels que le modèle de tarification, le niveau de personnalisation requis et le niveau de support fourni par le fournisseur.

En considérant ces facteurs, vous pouvez choisir la bonne solution MDM pour votre organisation, en vous assurant qu'elle répond à vos besoins métiers, s'aligne avec votre infrastructure informatique et offre les fonctionnalités, la scalabilité et les capacités de qualité des données dont vous avez besoin.

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Les quatre styles de déploiement de gestion des données maîtresses (MDM) les plus courants et comment choisir le bon pour votre organisation

MDM peut être déployé sous différents styles, chacun ayant ses caractéristiques et avantages uniques. Les quatre principaux styles de déploiement de MDM sont les suivants :

  • MDM de consolidation : Dans ce style, toutes les données maîtresses sont consolidées dans un seul référentiel, où elles sont standardisées, nettoyées et enrichies. Cette approche convient aux organisations ayant de nombreux systèmes disparates qui doivent être intégrés dans une source unique de vérité.
  • MDM de registre : Dans ce style, les données maîtresses sont conservées dans leurs systèmes d'origine et le système MDM agit comme un registre des attributs des données maîtresses. Cette approche convient aux organisations qui ne souhaitent pas consolider toutes les données, mais qui ont besoin d'un moyen de gérer les relations entre les objets de données.
  • MDM centralisé : Dans ce style, les données maîtresses sont gérées de manière centralisée, mais les données sont synchronisées avec les systèmes sources selon les besoins. Cette approche convient aux organisations qui souhaitent gérer leurs données maîtresses de manière centralisée, tout en laissant une certaine autonomie à leurs unités opérationnelles.
  • MDM en coexistence : Dans ce style, plusieurs systèmes MDM coexistent au sein d'une organisation, chacun gérant des domaines spécifiques de données maîtresses. Cette approche convient aux organisations qui ont plusieurs lignes de métier nécessitant différents systèmes MDM.

Pour choisir le bon style de déploiement de MDM pour votre organisation, tenez compte des facteurs suivants :

  • Exigences commerciales : Identifiez les domaines de données critiques qui doivent être gérés, les processus métiers nécessitant des données maîtresses et les politiques et procédures de gouvernance des données à appliquer.
  • Infrastructure informatique : Comprenez les systèmes informatiques existants, les sources de données et les capacités d'intégration de votre organisation.
  • Structure organisationnelle : Tenez compte de la structure organisationnelle, des unités opérationnelles et des processus de prise de décision à prendre en charge.
  • Exigences de qualité des données : Déterminez les normes de qualité des données à respecter et le niveau de nettoyage et d'enrichissement des données requis.
  • Exigences de conformité : Tenez compte des exigences de conformité réglementaire à respecter et du niveau de sécurité des données requis.

En évaluant ces facteurs, vous pourrez choisir le bon style de déploiement de MDM pour votre organisation, en vous assurant qu'il répond à vos besoins commerciaux, s'aligne sur votre infrastructure informatique et respecte les exigences réglementaires.

Pratiques exemplaires de gestion des données maîtresses (MDM)

Voici quelques pratiques exemplaires pour la MDM :

  • Établir une gouvernance claire des données : La gouvernance des données est essentielle pour la MDM car elle définit qui est responsable des données, comment elles sont utilisées et entretenues. Établissez des politiques et des procédures de gouvernance des données claires pour garantir une gestion efficace des données.
  • Identifier et hiérarchiser les domaines de données : Identifiez les principaux domaines de données au sein de votre organisation tels que les données produit, les données clients ou les données fournisseurs, et hiérarchisez-les en fonction de leur importance pour votre entreprise.
  • Développer un cadre de qualité des données : Mettez en place un cadre de qualité des données pour définir les normes et les processus relatifs à la qualité des données. Cela doit inclure la validation des données, le profilage des données et le nettoyage des données.
  • Créer un référentiel de données centralisé : Créez un référentiel de données centralisé qui stocke toutes les données maîtresses de l'organisation. Cela permet de garantir que les données sont cohérentes et à jour dans toute l'organisation. 
  • Utiliser un modèle de données standardisé : Utilisez un modèle de données standardisé pour garantir une structuration cohérente des données dans toute l'organisation. Cela peut contribuer à éliminer les silos de données et à assurer la cohérence des données.
  • Mettre en place des mesures de sécurité des données : Mettez en place des mesures de sécurité des données pour protéger les données sensibles et assurer la conformité aux exigences réglementaires. Cela inclut les contrôles d'accès des utilisateurs, le chiffrement des données et le masquage des données.
  • Mettre en place l'intégration et la synchronisation des données : Mettez en place l'intégration et la synchronisation des données pour garantir le partage et la mise à jour des données en temps réel sur tous les systèmes et applications pertinents.
  • Mettre en place un programme de suivi de la qualité des données : Mettez en place un programme de suivi de la qualité des données pour surveiller la qualité des données au fil du temps et identifier les problèmes ou les tendances nécessitant des mesures correctives.

En suivant ces pratiques exemplaires, les organisations peuvent gérer efficacement leurs données maîtresses et s'assurer qu'elles sont précises, complètes et cohérentes dans toute l'organisation. Cela peut conduire à une amélioration de la prise de décision, de l'efficacité opérationnelle et de la performance globale de l'organisation.

Comment créer un appel d’offres optimal pour le MDM afin de renforcer votre stratégie de données d’entreprise

Les processus d'identification et d'achat de solutions d’entreprise peuvent considérablement varier en fonction de la taille de l’entreprise, de son secteur d'activité et de la nature de son infrastructure. Découvrez ce guide destiné à vous aider à identifier la bonne solution et/ou le bon partenaire.

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Comment mettre en œuvre avec succès la gestion des données maîtresses (MDM)

La mise en œuvre de la MDM peut être un processus complexe, mais certaines pratiques exemplaires peuvent aider à garantir une mise en œuvre réussie. Voici quelques étapes clés à considérer :

  • Définir votre stratégie MDM : Développez une compréhension claire des exigences commerciales, des objectifs et de la portée de l'initiative MDM. Définissez les domaines de données qui doivent être gérés, les politiques de gouvernance des données qui doivent être appliquées et les indicateurs clés de performance (KPI) qui mesureront le succès du projet.
  • Évaluer votre paysage de données actuel : Effectuez une évaluation complète de votre paysage de données actuel pour comprendre la qualité, l'exhaustivité et la cohérence de vos données. Cela aidera à identifier les problèmes de qualité des données et les silos de données qui doivent être traités.
  • Élaborer un modèle de données : Développez un modèle de données complet qui définit les entités, les attributs et les relations des données maîtresses. Cela servira de base pour votre mise en œuvre MDM.
  • Choisir une plateforme MDM : Choisissez une plateforme MDM qui répond à vos besoins commerciaux, s'aligne sur votre infrastructure informatique et offre les fonctionnalités et l'évolutivité dont vous avez besoin.
  • Construire et déployer votre solution MDM : Construisez et déployez votre solution MDM en fonction du modèle de données, en utilisant une approche progressive qui donne la priorité aux domaines de données et aux processus commerciaux les plus critiques. Utilisez le profilage et l'analyse des données, le nettoyage et l'enrichissement des données, ainsi que la gouvernance et la supervision des données pour garantir que les données sont précises, complètes et cohérentes.
  • Établir une surveillance continue de la qualité des données : Mettez en place une surveillance et un reporting continus sur la qualité des données pour que votre solution MDM reste efficace dans le temps. Définissez des indicateurs de qualité des données et des KPI qui mesurent l'efficacité de votre solution MDM et identifient les problèmes à résoudre.
  • Maintenir et faire évoluer votre solution MDM : Maintenez et faites évoluer votre solution MDM pour qu'elle continue de répondre à vos besoins commerciaux et aux exigences réglementaires en constante évolution. Effectuez des revues périodiques pour évaluer l'efficacité de votre solution MDM et identifier les opportunités d'amélioration.

En suivant ces pratiques exemplaires, les organisations peuvent mettre en œuvre avec succès la MDM, améliorer la qualité des données, réduire la redondance des données et obtenir une vue unifiée de leurs données. Cela peut conduire à une meilleure prise de décision, une amélioration de l'efficacité opérationnelle et une meilleure conformité réglementaire.

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