Les solutions MDM : l’outil incontournable pour structurer, sécuriser, mettre en qualité et valoriser vos données maîtres. Libérez le potentiel de vos données au profit de votre stratégie d’entreprise et de vos métiers ! »
Ce contenu sur les logiciels et outils MDM fait partie de notre dossier sur le Master Data Management.
A l’ère de la transformation digitale, toutes les entreprises, quelles que soient leurs tailles et leurs secteurs d’activité, doivent prêter une attention particulière à la qualité, la validité et la traçabilité de leurs données comme aux processus métier qui leur sont associés. C’est tout l’intérêt de la plateforme Phoenix de Blueway qui réunit MDM (Master Data Management), BPM (Business Process Management) et ESB (Enterprise Services Bus).
Les projets de Master Data Management répondent à ces besoins particuliers, dictés par des demandes internes (données produits par exemple) ou externes (échanges clients-fournisseurs) des organisations, que l’on peut classer en 2 catégories principales :
La mise en place de règles de gouvernance et l’utilisation d’un outil MDM offrent une vision globale et cohérente des données, permettant de mieux comprendre leur environnement, de résoudre les problèmes de qualité et d’améliorer les performances de l’entreprise grâce à des informations fiables.
Le MDM est l’outil de prédilection du Data Manager, la personne chargée de garantir la qualité, l’intégrité et la cohérence des données. Une solution de MDM fournit une infrastructure et des processus robustes au Data Manager pour gérer les données de référence essentielles à l’entreprise. Il peut ainsi centraliser la gestion de l’information, éliminer les doublons, normaliser les valeurs et fournir des données fiables et précises à l’ensemble de l’organisation.
Améliorer la prise de décision et l’efficacité opérationnelle.
Réduire les erreurs et les risques liés aux données.
Favoriser la collaboration inter-fonctionnelle et l’intégration entre les applications métiers.
Participe au respect des normes et des réglementations en vigueur.
Améliore la satisfaction des clients en ayant des données précises et à jour pour personnaliser les interactions.
Aligner les besoins recensés avec les étapes de construction du référentiel repose sur une connaissance précise des fondements de votre architecture « données et processus ».
Ainsi, pour réussir votre projet, plusieurs points d’attention doivent être anticipés comme la capacité à dialoguer avec les autres applications du Système d’Information actuel et futur, la cartographie des données et leur mise en qualité, le cycle de vie des données de référence ou les impératifs réglementaires à prendre en compte.
Les applications sources et cibles doivent être identifiées et les degrés de confiance dans la qualité des données de chaque logiciel précisé pour adapter les mises à jour et consolidations d’informations et la création de données maîtres. De même, les règles s’appliquant aux différents champs, ainsi que les règles de gestion et d’administration du référentiel doivent être définies en amont.
À partir de ces éléments pourront être précisés les axes de mise en œuvre de votre référentiel : finalité de la démarche, complexité, granulométrie, stabilité du système dans le temps, nature des objets manipulés, indicateurs d’efficience, interopérabilité avec les applications sources et cibles… Vos données de référence vivront et évolueront en continu !
L’accès aux données maîtres du référentiel unique est simplifié par une génération automatique de WebServices qui garantissent la bonne diffusion des informations et leur exploitation selon les différents modes « ajout », « modification » et « suppression ».
Votre architecture autour de la base de données unique évolue ainsi vers une Architecture Orientée Services (SOA) dans le respect des règles de sécurité d’accès à l’information.
Vous gardez le contrôle vos données au travers de règles de gestion (composition du champ, longueur, caractère obligatoire, formule de validation RIB ou code INSE, existence du code dans une table, etc.) et vos modifications sont tracées et archivées au sein du référentiel grâce à cette approche.
Une bonne pratique consiste à initialement se concentrer sur des entités de données moins complexes avant de passer à des entités plus critiques. Nous conseillons en tout cas d’avancer par lot – par exemple l’entité fournisseur, puis l’entité produit, puis client – pour faciliter la gouvernance et l’alignement au niveau de l’entreprise sur chaque périmètre. Cependant, pour chacun de ces périmètres, l’implication active de toutes les équipes internes concernées permet d’aligner la vision sur les données de référence. Fonctionner par lot, ne veut pas dire qu’il faut cloisonner la vision de la donnée : le service client n’est pas le seul à exploiter les données clients ! Cette vision transversale de la donnée est essentielle pour la réussite du projet et son adoption. Nous préconisons également de définir en commun, et dès le début, les règles de gestion et de gouvernance pour éviter les erreurs et garantir la fiabilité des informations.
Le module Data Governance, est le socle de Master Data Management de notre plateforme de données Phoenix. Avec les fonctionnalités de Data Governance, vous validez le modèle retenu, contrôlez les flux de données et reconstituez un référentiel unique à date. Vous pouvez également produire des écrans de présentation des données d’entreprise pour faciliter l’accès aux informations de référence à travers des interfaces conviviales et accessibles depuis n’importe quel terminal (PC, mobile, etc.). La création de statistiques est également possible.
Vos règles de gestion peuvent être appliquées à tous types de données : vous définissez les attributs et cibles à associer à chaque donnée pour la contrôler, la valider, la transformer ou en garantir la traçabilité.
Gestion de différents environnements, des applications et serveurs, modèle de données adaptable et scalable.
Gestion des habilitations et des accès, règles de gestion, vérification automatique des erreurs, déclaration des éléments évènementiels (déclencheurs).
Accès aux annuaires, aux applications métiers et aux connecteurs applicatifs standards, cartographie applicative et analyse d’impacts.
Documentation, gestion des révisions et versioning, reconstruction des référentiels à date.
Indicateurs sur la qualité des données et tableaux de bord pour analyser toutes les dimensions autour de votre patrimoine data.
En complément des capacités de MDM de Phoenix, notre Data Platform intègre également des outils de BPM, d’ESB (Enterprise Service Bus), d’APIM et de catalogue de données. Elle permet ainsi de mettre en place rapidement un référentiel de données unique pour améliorer la qualité de toutes vos données d’entreprise et aussi d’appréhender toutes les dimensions autour des flux de données dans votre organisation.
La plateforme Phoenix outille et accompagne votre stratégie de gouvernance des données et la rend agile et plus facile à mettre en œuvre. Notre approche se veut simple et pragmatique, pour une instanciation rapide !
Le Master Data Management (MDM) se concentre sur la centralisation, la qualité et la gouvernance des données maîtresses (clients, produits, etc.) pour assurer leur exactitude et cohérence. L'Enterprise Service Bus (ESB), quant à lui, facilite l'intégration et l'échange de données entre différentes applications en assurant le routage, la transformation et la communication des messages. Tandis que le MDM garantit des données fiables et cohérentes, l'ESB permet ces données de circuler efficacement entre les systèmes. Ensemble, ils assurent une gestion et une intégration optimale des données au sein de l'entreprise. Le MDM améliore la qualité des données, et l'ESB facilite leur utilisation inter-systèmes.
Les principaux composants d'une solution MDM incluent :
Les données maîtresses incluent les informations essentielles et persistantes sur les entités critiques de l'entreprise, telles que les clients, les produits, les fournisseurs, les employés, les comptes financiers et les actifs.
Le MDM se concentre sur la gestion et la qualité des données maîtresses en temps réel et à travers les systèmes opérationnels, tandis qu'un data warehouse est une base de données conçue pour l'analyse et le reporting, intégrant des données de différentes sources pour le support décisionnel.
