5 conseils pour que le personnel informatique puisse gérer vos données de référence sans stress
Les données de référence constituent la base de relations commerciales réussies - elles sont essentielles pour une approche ciblée des partenaires commerciaux et forment l'épine dorsale des processus commerciaux et de distribution. C'est pourquoi beaucoup des cadres et spécialistes estiment que la valeur ajoutée d'une gestion des données de référence est élevée et critique pour le succès de leur entreprise.
La dynamique de la numérisation complique la gestion des données de référence, si importante pour les processus commerciaux
Mais la mise en œuvre technique d'un MDM ne doit pas pour autant être complexe. La dynamique de la numérisation confronte certes les organisations à une vitesse de développement fulgurante : les infrastructures, les paysages de systèmes et les environnements d'applications évoluent souvent si rapidement que l'informatique ne peut que suivre le rythme avec des méthodes agiles.
Un système de Master Data Management (MDM) peut représenter et intégrer différents systèmes - sans perturber les opérations en cours
Pour que les services informatiques puissent mettre en œuvre un projet pour la gestion des données de référence sans tracas, la solution MDM doit donc pouvoir être mise en œuvre "à la volée" et intégrer différents environnements système. Uniserv, fournisseur spécialisé de solutions pour la gestion des données des partenaires commerciaux, résume en cinq conseils les préparatifs que les services informatiques doivent entreprendre à cet effet :
Conseil 1 : un ensemble de données homogène au lieu d'une prolifération informatique et de silos de données
Les principaux problèmes qui compliquent la gestion des données de référence pour les départements informatiques sont l'hétérogénéité des environnements système qui se sont développés et le parallélisme des processus de vente, de marketing et de CRM. Ces deux éléments engendrent des données des partenaires commerciaux enregistrées à différents endroits. Conséquence : ces données ne peuvent être utilisées que de manière limitée dans certaines solutions départementales, voire pas du tout, car elles ne sont pas regroupées et harmonisées dans une plate-forme centrale. Pour compliquer les choses, les données ne proviennent pas seulement de différentes sources, mais leurs structures varient également. Elles peuvent se présenter sous forme d'enregistrements, de tableaux ou de listes, mais aussi de stockage par lots, de graphes ou de tables de hachage. Pour les rendre utilisables par tous les services, il faut briser ces silos et uniformiser les stocks de données. Une vision à 360 degrés des clients et des partenaires commerciaux n'est possible que par une intégration transversale de toutes ces informations dispersées et structurées différeentes en un seul ensemble de données. Le MDM doit également être en mesure de représenter et d'intégrer les univers de systèmes les plus divers, indépendamment des fabricants.
Conseil 2 : garantir la qualité des données
Un autre grand défi pour le MDM est la qualité des données de référence. En effet, dans les environnements qui ne sont pas suffisamment harmonisés et qui sont en outre caractérisés par une structure en silo prononcée, le nombre de données de référence en double ou multiple est par exemple nettement plus élevé. L'incomplétude est un autre problème. Le fait que des redondances apparaissent dans différents systèmes répartis, par exemple en raison de filiales et d'employés différents, de profils en ligne multiples et de bases de données séparées qui ne sont pas synchronisées entre elles, ne permet guère d'effectuer une correspondance propre des données pour résoudre ces doublons. Il est alors fréquent de voir apparaître des concordances qui ne sont pas correctes et qui posent des défis pratiquement insolubles au service informatique. Mais si la qualité de la base de données de référence est insuffisante, les processus opérationnels qui en découlent ne sont pas non plus fiables. Résultat : les départements spécialisés travaillent avec des données de référence erronées, obsolètes ou redondantes. Les données doivent donc d'abord être nettoyées en termes de qualité, c'est-à-dire qu'il faut notamment procéder à un contrôle postal, éliminer les doublons et actualiser toutes les données - et cela identiquement.
Conseil 3 : établir une stratégie de gouvernance des données
Pour que la qualité des données ne soit pas seulement établie une fois pour toutes, mais qu'elle soit maintenue durablement, il faut mettre en place une surveillance continue et le reporting correspondant. En raison des nombreux systèmes répartis dans toute l'entreprise, les informations ne correspondent pas à un standard uniforme. Soit les directives correspondant à une stratégie de gouvernance des données sont totalement absentes, soit elles ne sont tout simplement pas respectées par les collaborateurs. Des systèmes sources différents hébergent donc des données différentes. Ce phénomène entraîne un surcroît de travail considérable pour l'utilisation centrale des données clients et partenaires commerciaux.
De plus, en raison du manque d'harmonisation informatique, il n'est même pas possible de saisir ou de vérifier la qualité des données. Les mesures de surveillance et les analyses doivent être effectuées manuellement en raison de l'incompatibilité des données, ce qui n'est souvent fait que de manière sporadique. De plus, un contrôle global et (partiellement) automatisé de la qualité des données est quasiment impossible dans des paysages de données hétérogènes et non intégrés. C'est pourquoi les stratégies d'optimisation de la gestion des données de référence doivent absolument prendre en compte l'intégration de fonctions de surveillance et d'un pare-feu de qualité des données (DQ Firewall) pour soutenir une gouvernance des données valable dans toute l'entreprise.
Conseil 4 : intégrer la gestion des métadonnées
Les métadonnées sont tout aussi importantes pour la gestion des données de référence et donc aussi pour le MDM. Elles sont indispensables à la création de valeur des Big Data. Elles donnent un contexte aux jeux de données et indiquent quand et dans quels systèmes ils ont été générés. Si ces précieuses indications contextuelles ne sont pas conservées de manière centralisée - par exemple dans un catalogue de données global - il devient très difficile de procéder à une contextualisation des informations basée sur les métadonnées et d'obtenir ainsi un aperçu approfondi de la gouvernance. Une autre conséquence d'une gestion déficiente des métadonnées, qui se produit en combinaison avec des stocks de données de base dispersés et non harmonisés : la base de données qui en résulte n'est guère utilisable pour les processus commerciaux opérationnels qui s'appuient sur elle et constitue un facteur critique en termes de qualité et de sécurité.
Conseil 5 : respecter le RGPD de l'UE
Enfin, lors de la mise en place d'un MDM, les lois sur la protection des données telles que le RGPD de l'Union européenne sont bien entendu importantes et extrêmement critiques en termes de sécurité. Pour mettre en œuvre son contenu, qui renforce les droits des partenaires commerciaux et des clients, les entreprises doivent être en mesure de leur communiquer toutes les données collectées de manière structurée et rapide. Dans de nombreuses entreprises, ni les processus ni les systèmes ne sont encore conçus à cet effet. Cela devrait changer si la gestion des données de référence doit être menée à bien. Celui qui respecte les conseils déjà mentionnés est sur la bonne voie. Il ne reste plus qu'à mettre en place des processus d'information et à attribuer des responsabilités. Il s'agit par exemple de documenter clairement qui a saisi ou supprimé quelle information, quand et pourquoi. Pour que tous les processus relatifs au traitement des données clients et partenaires restent transparents et qu'un maximum d'intégrité des données soit garanti, la définition des rôles et des droits d'accès est fondamentale pour toute stratégie MDM.