Les 7 étapes clés d’un projet de Master Data Management (MDM)
Anticipation, proposition de nouveaux produits et services, proximité clients… leur point commun ? la data !
La gestion des données est devenue incontournable pour les entreprises, constituant désormais une priorité pour beaucoup d’entre elles. Dans ce contexte, le Master Data Management (MDM), dont l’objectif est de centraliser, harmoniser, et gérer les données de référence de l’entreprise pour en garantir la qualité, la fiabilité, la cohérence et l’accessibilité, tient une place importante dans les organisations.
La mise en place d’une telle solution nécessite une planification rigoureuse et un suivi rapproché des étapes du projet. En effet, Loin d’être un énième projet informatique, un projet MDM est avant tout un projet métier et organisationnel.
Il n’est d’ailleurs pas rare d’entendre que la mise en place d’un tel projet, c’est 70 % de métier et 30 % d’IT.
On vous livre ici les 7 Étapes clés d’un projet de Master Data Management.
1. Compréhension des besoins métier
Avant de démarrer l’implémentation technique du projet MDM, il est indispensable de bien comprendre les besoins métier spécifiques de l’entreprise. Cette étape garantit que le projet MDM répond aux attentes des unités de l’organisation et est aligné sur ses objectifs stratégiques.
Les actions à mener durant cette phase incluent :
- Analyse des processus métier : Comment les différentes équipes utilisent les données maîtresses au quotidien et comment ces données influencent les processus.
- Identification des cas d’usage prioritaires : Définir les scénarios d’utilisation de la solution MDM qui auront le plus d’impact pour l’organisation.
- Alignement avec la stratégie d’entreprise : Garantir que la gestion des données soutient les initiatives comme la satisfaction client, l’optimisation des opérations ou la conformité réglementaire.
Comprendre les besoins métier est essentiel pour assurer que la solution MDM apporte une réelle valeur à l’organisation.
2. Définition de la gouvernance des données
Une étape essentielle à tout projet de MDM est l’établissement d’une gouvernance des données solide. Cela implique de définir les rôles, responsabilités, politiques et processus pour gérer les données de l’organisation, afin de garantir ainsi leur qualité, sécurité et cohérence tout au long de leur cycle de vie.
Les éléments clés de la gouvernance des données incluent :
- Définition des rôles : Identifier les parties prenantes qui seront responsables de la gestion des données (gestionnaires de données, responsables de la qualité des données, etc.). Cette définition des rôles permettra de définir les responsabilités des différentes parties prenantes.
- Mise en place de politiques : Les politiques de gouvernance doivent clairement définir les normes de gestion des données, y compris les règles de validation, de correction et d’archivage.
- Suivi et audit des processus : Un processus de suivi constant doit être mis en place pour garantir le respect des règles de gouvernance, avec des audits réguliers afin d’assurer leur efficacité.
Une gouvernance des données bien définie est la fondation sur laquelle repose tout projet de MDM.
3. Évaluation de la qualité des données
Un projet MDM ne peut réussir que si les données intégrées dans le système sont de bonne qualité.
L’évaluation de la qualité des données avant la migration vers la solution MDM est essentielle pour anticiper et planifier les mesures correctives, et identifier, le cas échéant, de nouvelles règles à appliquer.
Les points clés à considérer lors de cette évaluation sont :
- Identification des problèmes de données : Identifier les problèmes tels que les doublons, les incohérences ou les données manquantes.
- Évaluation des écarts de qualité : Mesurer la qualité actuelle des données par rapport aux objectifs définis dans les politiques de gouvernance.
- Planification des actions correctives : Sur la base des problèmes identifiés, planifier les mesures pour corriger les erreurs avant l’intégration des données dans le MDM.
Cette étape permet de garantir que seules des données de haute qualité sont centralisées dans le système MDM.
4. Conception d’une architecture adaptée
Après avoir identifié les données de qualité, il convient de concevoir une architecture MDM robuste, essentielle pour traiter efficacement les données et s’intégrer aux systèmes existants de l’organisation.
Les points à prendre en compte lors de la conception d’une architecture MDM :
- Définition des domaines de données : Identifier les domaines de données (par exemple, clients, produits, fournisseurs) qui doivent être gérés dans le MDM.
- Choix des méthodes de gestion des flux de données : Définir comment les données seront collectées, traitées et distribuées (en temps réel, par batch, etc.).
- Sélection d’une solution technologique : Choisir la plateforme technologique (logiciel MDM, base de données, etc.) qui répond le mieux aux besoins de l’organisation.
Ainsi, Une architecture bien conçue assure une solution MDM performante, évolutive et adaptable aux futurs besoins de l’entreprise.
5. Implémentation et intégration des données
Une fois l’architecture en place, il s’agit d’intégrer les données dans le système MDM et de déployer la solution. Cela inclut l’importation des données, leur validation et l’ajustement des processus de gestion des données.
Les actions clés durant l’intégration des données sont :
- Chargement des données : Transférer les données des systèmes sources vers la solution MDM en respectant les formats et règles définies.
- Validation des règles de gestion : Vérifier que les règles de gouvernance des données sont correctement appliquées lors du traitement des données dans le MDM.
- Mise en place des flux de données : S’assurer que les flux de données entre les systèmes source, le MDM et les utilisateurs finaux fonctionnent comme prévu.
Une intégration réussie assure le bon fonctionnement du MDM et l’accès à des données fiables dès le départ.
6. Formation et sensibilisation des utilisateurs
Le succès d’un projet MDM ne repose pas seulement sur la technologie, mais également sur l’adoption par les utilisateurs. Il est essentiel d’impliquer rapidement les utilisateurs clés et d’assurer une formation adaptée des utilisateurs finaux et des parties prenantes.
Les éléments à inclure dans la formation :
- Formation technique : Enseigner aux équipes comment utiliser la solution MDM au quotidien.
- Sensibilisation à la qualité des données : Souligner l’importance de la gestion et de la qualité des données pour l’organisation.
- Support continu : Offrir un soutien aux utilisateurs après l’implémentation pour répondre à leurs questions et résoudre les problèmes éventuels.
L’engagement des utilisateurs est essentiel pour garantir que le projet MDM atteindra ses objectifs à long terme.
7. Suivi et optimisation continue
Un projet MDM ne se termine pas avec l’implémentation, il ne fait que démarrer.
Il est important de faire vivre ce projet en assurant un suivi et une optimisation continue des processus de gestion des données pour s’assurer qu’ils restent efficaces.
Les actions à entreprendre lors de cette phase :
- Suivi des indicateurs clés : Mesurer la performance de la solution MDM en termes de qualité des données, de conformité et d’efficacité opérationnelle.
- Améliorations continues : Identifier et mettre en œuvre des améliorations basées sur les retours des utilisateurs et l’évolution des besoins métier.
- Mises à jour technologiques : Adapter la solution MDM aux évolutions technologiques pour rester à jour avec les meilleures pratiques.
Cette étape garantit que la solution MDM reste alignée sur les besoins de l’entreprise et génère une valeur durable.
Conclusion
Pour finir, la réussite d’un projet MDM requiert une planification rigoureuse, une exécution soignée et l’implication de parties prenantes à plusieurs niveaux, avec une organisation adaptée.
Ainsi, en suivant ces étapes clés, les organisations peuvent s’assurer que leurs données sont gérées efficacement et qu’elles soutiennent directement leurs objectifs stratégiques.
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Pour en savoir plus sur data-major, consultez également notre précédent article sur le cross-selling et l’upselling personnalisé pour les experts-comptables.
Cyril Spanu
Responsable du delivery
