Master Data Management
Les données de référence
Précieuses comme de l'or et pourtant négligées, à tort
Toute entreprise possède des données de référence. Les données de référence sont nécessaires pour maints processus commerciaux; ces derniers ne fonctionnent de manière fiable que si les données sont d'une qualité adéquate. Elles doivent notamment être actualisées, exhaustives, correctes, univoques et disponibles de manière centralisée. Grâce à notre expertise et à nos outils, Uniserv, en tant que Customer Data Experts, résout également avec vous vos défis en matière de Master Data Management dans le domaine des clients et des prospects.
Les données de référence.
Le pilier des données de toute entreprise.
Tout comme un moteur à combustion a besoin de carburant et de lubrifiant, une entreprise a besoin de données pour fonctionner. En principe, on distingue les données de référence et les données de mouvement. Alors que les données de référence, comme par exemple l'adresse, l'adresse e-mail et les coordonnées bancaires d'un client, sont fixes et donc plutôt statiques, les données de mouvement font partie des données dynamiques. Elles proviennent de l'activité courante, par exemple des informations issues de l'interaction avec les clients et les fournisseurs, lors du traitement des livraisons et commandes ou par le biais de dialogues par téléphone, e-mail ou dans les médias sociaux.
En tant que données statiques et bien définies, les données de référence constituent le pilier d'une entreprise. Plus les fondations sont solides, plus la superstructure est stable. Appliqué aux données de référence, cela signifie que si la qualité des données de référence est adéquate, les processus commerciaux, et donc l'entreprise dans son ensemble, fonctionnent. Inversement, si les données de référence sont de mauvaise qualité, les processus et l'entreprise en souffrent. Par conséquent, il est essentiel pour la résilience économique d'une entreprise d'accorder en permanence une grande attention à ses données de référence, c'esdt-à-dire que la qualité doit être assurée en permanence. Ce qui nous amène à la gestion des données de référence - au Master Data Management.
La gestion des données de référence clients, c'est-à-dire de toutes les données liées aux clients, notamment l'adresse postale, l'adresse e-mail, les coordonnées bancaires et les numéros de téléphone, revêt une importance particulière. En fin de compte, le succès économique d'une entreprise dépend en grande partie de la qualité de ces données de référence clients. Comment une entreprise peut-elle agir avec succès sur le marché si les données clients sont erronées ou du moins de mauvaise qualité ?
Conséquences d'une mauvaise qualité des données de référence
Si les données de référence d'une entreprise n'ont pas la qualité requise, c'est-à-dire qu'elles ne sont ni actualisées, ni exhaustives, ni correctes, ni univoques, cela entraîne notamment les conséquences mentionnées ci-dessous. Surtout si l'on considère que les données de référence des entreprises sont généralement enregistrées dans différents systèmes :
- Manque d'un pare-feu de qualité des données - Data Quality Firewall - selon le principe First Time Right pour garantir automatiquement des données correctes.
- Absence d'univocité - "Unique Customer ID" inter-systèmes ou inter-bases de données, d'où des redondances et des incohérences au sein des systèmes même et entre eux.
- Consolidation des différents status des données du même client impossible. Pas de véritable vision à 360 degrés du client.
- Absence de processus standards pour éviter le vieillissement des données (anti-aging).
- Problèmes dans les processus commerciaux opérationnels, proches du client, qui se basent sur ces données.
Mais ce n'est pas tout, loin de là. Malheureusement. Il est difficile, voire impossible, d'analyser des données aussi mauvaises. Les décisions prises sur une base aussi incertaine ne sont pas à la hauteur. Il est difficile de faire confiance aux décisions.
Cet aperçu des conséquences négatives pourrait être poursuivi presque à l'infini. Mais malgré toutes ces difficultés, il y a aussi deux bonnes nouvelles. D'une part, la qualité des données de référence laisse à désirer dans de nombreuses entreprises. Et d'autre part, ces difficultés peuvent être facilement maîtrisées. Avec l'expertise et les outils nécessaires, il est en effet possible d'intégrer et de consolider des données de référence provenant de différentes sources en garantissant leur qualité.
Avantages des données consolidées et de haute qualité
Des données consolidées et de haute qualité constituent littéralement le 'fondement' de nombreux autres processus commerciaux. De nombreux services opérationnels et analytiques peuvent accéder à ces données et apporter ainsi "leur" pièce au puzzle de la vision client à 360 degrés. Ainsi, le marketing peut par exemple lancer des campagnes ciblées et personnalisées. Ou le service financier peut, sur la base des données, envoyer les factures à la bonne adresse ou effectuer des analyses de portefeuille sans doublons de débiteurs. Ou encore, la Business Intelligence peut analyser la base de données centrale dans toutes les règles de l'art et dans les directions les plus diverses et, à partir des résultats de l'analyse, formuler des recommandations de mesures à prendre et sécuriser les décisions. Pour ne citer que deux ou trois exemples. Et pour utiliser l'image du moteur à combustion : Si l'on utilisait les mauvais lubrifiants et carburants, le moteur tournerait au ralenti - s'il ne calait pas - et ne développerait pas toute sa puissance. Dans le pire des cas, un moteur tomberait même en panne.
Mesures à disposition
Vous disposez d'un parc de systèmes multiples avec des données de référence redondantes mais souhaitez profiter des avantages de données de référence consolidées et de haute qualité ? Dans ce cas, il existe plusieurs solutions qui vous permettent d'atteindre cet objectif, en particulier à travers tous les différents systèmes. Mais elles ne sont pas toutes réellement ciblées et efficaces.
Option 1 : Ne rien faire.
La solution la plus chère.
Option 2 : Consolider l'environnement système.
Trop coûteux. Trop risqué. Trop long.
Option 3: Interfaces Point-2-Point.
Du chaos des données au chaos des interfaces.
Option 4 : Workflow pour la maintenance des données.
Coût de coordination très élevé.
Option 5 : Master Data Hub.
Best practice !
Comment mener au mieux les projets de gestion des données de référence ?
L'achat d'un système de gestion des données de référence ne résout pas le problème en soi. Ce qui est décisif pour le succès des initiatives MDM, c'est la triple combinaison de la prise de conscience, de la maîtrise des étapes du projet et de l'utilisation d'outils adaptés. Les projets de gestion des données de référence échouent si ces trois aspects ne sont pas suffisamment pris en compte.
1. Prise de conscience
Pour que la gestion des données de référence réponde aux objectifs de l'entreprise, il faut avant tout que la philosophie de la gestion des données de référence et la prise de conscience de la nécessité de disposer de données de référence de haute qualité soient solidement ancrées dans la culture de l'entreprise, et que cette conscience soit constamment entretenue et renouvelée. Les données de référence et leur entretien ne doivent pas être perçus par les collaborateurs comme un travail fastidieux, mais comme une contribution précieuse au succès de l'entreprise. Pour cela, l'importance et l'utilité des données d'entreprise doivent être clairement expliquées. Le cas échéant, il convient d'initier un processus de gestion du changement correspondant.
2. Étapes du projet
Le Master Data Management se compose de différentes étapes qui traitent les points suivants en fonction de la tâche à accomplir. Les étapes du projet ont des priorités différentes selon les objectifs concrets de l'entreprise :
- Définition de l'objectif.
- Audit de la situation actuelle.
- Nettoyage initial des données.
- Mise en place du First Time Right. Introduction d'un pare-feu de qualité des données.
- Maintenance des données et anti-vieillissement des données.
L'introduction d'un système de gestion des données clients à l'échelle de l'entreprise est une tâche typique à laquelle la plupart des gens pensent en premier. Comme l'introduction d'un tel système est généralement complexe et coûteuse, les entreprises hésitent souvent à le faire. Or, ce n'est pas une fatalité. De même, l'introduction d'un système de gestion des données clients peut souvent être réalisée par étapes. Mais quand il y a "le feu", on peut encore faire preuve de pragmatisme. Même le plus grand voyage commence par le premier pas. Voici quelques exemples de tâches typiques pour lesquelles nous soutenons nos clients avec notre expertise et nos outils :
- Mesures ad hoc pour intégrer des données de masse ou une nouvelle utilisation des données de référence.
- Amélioration de la qualité des données d'un seul système qui saisit ou gère les données de référence.
- Projets de migration lors desquels la mauvaise qualité des données ne doit pas être transférée dans le nouveau système.
- Introduction d'un système central de gestion des données de référence ou optimisation de celui-ci.
L'équipe Customer Success d'Uniserv dispose d'une expertise des étapes de projet de Master Data Management ainsi que des tâches typiques et vous soutient avec plaisir dans votre projet.
3. Solutions
Un système ou un outil de gestion des données de référence ne peut à lui seul conduire au succès sans une prise de conscience adéquate au sein de l'entreprise et sans expertise des étapes du projet. Cependant, lorsque la taille et la complexité des données sont importantes, le succès du projet ne peut être atteint sans outils appropriés. C'est pourquoi nous proposons dans notre portefeuille différentes solutions pour relever les défis de manière individuelle. En travaillant ensemble, nous élaborons le concept le mieux adapté à vos besoins.
Nous sommes à votre disposition.
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Questions fréquentes sur la gestion des données de référence
Master Data Management, ou MDM, et Data Warehousing sont deux termes souvent confondus. Il convient pourtant de les différencier. Ils représentent des concepts différents dans le contexte plus large de la gestion des données. Les aspects suivants expliquent comment ils sont liés :
- Objectif : la gestion des données de référence se concentre sur la gestion et la garantie de la qualité et de la cohérence des données de base, telles que les données sur les clients, les produits et les fournisseurs. Le data warehousing, quant à lui, vise à stocker de grandes quantités de données provenant de différentes sources et à les mettre à disposition à des fins d'analyse.
- Qualité des données : la gestion des données de référence garantit que les données de base sont correctes, cohérentes et à jour. Elle crée une source centrale de vérité, appelée « Golden Record ». Le data warehousing utilise ces données de haute qualité pour les rapports et les analyses, sans gérer lui-même la qualité des données.
- Intégration des données : la gestion des données de référence intègre les données provenant de différents systèmes et applications afin de garantir une vue unique des données de base. Le data warehousing rassemble et stocke des données provenant de différentes sources afin de les utiliser pour la business intelligence et le reporting.
- Utilisation : la gestion des données de référence est principalement utilisée à des fins opérationnelles, afin de garantir que tous les services ont accès aux mêmes données fiables. Le data warehousing est utilisé à des fins stratégiques pour analyser les données historiques et prendre des décisions commerciales éclairées.
En résumé, la gestion des stocks : Le Master Data Management veille à la qualité et à la cohérence des données de base, tandis que le Data Warehousing stocke ces données et les met à disposition pour des analyses de différents types. Ces deux approches sont complémentaires et contribuent à améliorer la gestion des données et la prise de décision dans les entreprises.
La gestion des données de référence joue un rôle central dans la gouvernance des données. La gouvernance des données consiste à définir des normes internes ou des politiques de données pour la collecte, le stockage, le traitement et la suppression des données de référence. La gouvernance des données détermine qui peut accéder à quels types de données et quels types de données sont soumis à la gouvernance. En définissant des directives et des processus clairs pour la gestion des données de base des clients en particulier, la gestion des données de référence soutient les initiatives de gouvernance des données de plusieurs manières :
- Qualité des données : le Master Data Management garantit que les données de base sont correctes, cohérentes et à jour. Grâce à des processus réguliers de nettoyage et de validation des données, la qualité des données est surveillée et améliorée en permanence.
- Normes de données : Master Data Management aide à définir et à faire appliquer des normes de données à l'échelle de l'entreprise. Cela comprend la définition de conventions de dénomination, de formats de données et de classifications afin de garantir une structure de données uniforme.
- Droits d'accès : Master Data Management aide à gérer les droits d'accès et les autorisations afin de garantir que seules les personnes autorisées puissent accéder à certaines données. Cela permet de protéger les informations sensibles et d'éviter les modifications non autorisées.
- Responsabilité des données : Master Data Management favorise la responsabilité des données en définissant des rôles et des responsabilités clairs pour la gestion des données. Les responsables des données sont chargés de la maintenance et de la qualité des données de base des clients, par exemple.
- Transparence : la gestion des données de référence crée la transparence dans les processus commerciaux en permettant des modifications de données compréhensibles et documentées. Cela facilite les audits et le suivi de l'origine et des modifications des données.
Les projets de Master Data Management dégénèrent souvent. Ils traînent en longueur et, dans le pire des cas, bloquent une entreprise pendant une longue période. Les stratégies suivantes sont utiles :
- Planification détaillée du projet : elle comprend à l'avance toutes les phases, les étapes et les tâches du projet de gestion des données de référence. Si la planification est bien structurée, l'avancement peut être facilement surveillé. Des ajustements peuvent être effectués à temps.
- Objectifs et exigences clairs : Pour que toutes les parties concernées comprennent les attentes et y travaillent, les objectifs et les exigences du projet de Master Data Management doivent être clairement définis.
- Gestion efficace des risques : si les risques potentiels sont identifiés à temps, il est possible de développer des stratégies appropriées pour les réduire. Suppression des « show stops ». Un projet de gestion des données de référence se déroule plus souplement.
- Suivi et rapports réguliers : des examens et des rapports réguliers tout au long du projet de gestion des données de référence permettent de suivre et de garantir les progrès et de maintenir le projet sur les rails.
- Engagement des parties prenantes : toutes les parties prenantes pertinentes doivent être impliquées dans le projet de gestion des données de référence et informées. Cela favorise la collaboration et garantit que toutes les parties prenantes sont sur un pied d'égalité.
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Flexibilité et adaptabilité : au cours du projet de Master Data Management, il faut être et rester flexible. Le credo est 'Ongoing process'. Cela permet de réagir à des défis inattendus sans mettre en péril le calendrier global (no late surprise).
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Voir grand, commencer petit : Autrement dit : Rome ne s'est pas non plus construite en un jour. Dans la gestion des données de base, il peut être utile de ne connecter et d'examiner qu'une ou deux sources de données. Si l'on veut tout faire d'un coup, on risque de trébucher.
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Tools & Technology : Le Master Data Hub d'Uniserv permet d'accélérer considérablement un projet de Master Data Management. Le Master Data Hub contient tous les outils de qualité des données permettant de préparer directement les données de base des clients dans une qualité appropriée.
Dans pratiquement tous les secteurs, les entreprises ont affaire à des données de base, en particulier à des données de base clients, dans des quantités et des qualités différentes. Le point commun est que sans gestion des données de référence, la création de valeur est fortement compromise :
- Commerce de détail et e-commerce : intégration des données clients
En consolidant les données clients provenant de différents canaux (boutique en ligne, magasins, service clientèle), la gestion des données de référence permet de garantir des offres personnalisées et une expérience client sans faille. Un processus de passage en caisse optimisé renforce l'impression générale positive.
- Services financiers : Gestion des données clients
Une gestion centralisée des données clients dans le cadre de la gestion des données de référence permet d'améliorer l'analyse et la segmentation des clients. C'est important pour les produits et services financiers sur mesure, surtout lorsqu'il s'agit d'offres tout au long de la vie.
- Le secteur de la santé : Gestion des données des patients
La gestion des données de référence garantit que les données des patients sont cohérentes et à jour, ce qui est essentiel pour fournir des services de santé de qualité et coordonner les soins aux patients. La qualité élevée des données devient de plus en plus importante avec la numérisation progressive du secteur de la santé. En effet, les applications numériques de santé ainsi que le dossier médical électronique (DME) déployé depuis le 15 janvier 2025 se nourrissent de données de base de qualité appropriée.
- Secteur de l'énergie : intégration et consolidation des données
Les entreprises du secteur de l'énergie disposent de nombreuses sources de données, telles que les données de consommation, les points de raccordement, les données de production et les données d'exploitation du réseau. Master Data Management aide ici à intégrer et à consolider ces différentes données afin de créer une base de données unique et cohérente. Tout doit être adapté à l'utilisateur final. C'est essentiel pour une vision globale, entre autres dans le Smart Metering. Si les fournisseurs d'énergie tels que les services municipaux régionaux assument en outre des tâches communales pour les piscines municipales, le développement de la fibre optique ou le photovoltaïque, d'autres sources de données viennent s'ajouter.
- Secteur CEP (services de messagerie, express et de colis) : planification et optimisation efficaces des itinéraires.
La gestion des données de base aide à gérer des données d'adresses précises et actuelles. C'est indispensable pour planifier et optimiser les itinéraires et les horaires de livraison. Les bénéfices de données fiables sont des délais de livraison plus rapides et une réduction de la consommation de carburant. Du point de vue de la durabilité, ce n'est pas à négliger, surtout sur le fameux « dernier kilomètre ». De même, le suivi précis et transparent des envois n'est possible qu'avec des données de base clients valables.
- Les compagnies d'assurance : Centrage sur le client
Les assureurs passent de plus en plus d'un modèle commercial centré sur les contrats à un modèle centré sur les clients. La gestion des données de référence aide à changer de point de vue grâce à une vision intersectorielle. Avec des données de base clients valides, il est possible d'avoir une vue complète et uniforme de chaque client. Des services personnalisés et une meilleure fidélisation de la clientèle sont ainsi possibles. Les données structurées et non structurées peuvent également être mieux intégrées et utilisées
Vous trouverez ici toutes les informations sur des cas industriels passionnants.
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