Gestion des données de base

La gestion des données de référence ( MDM ) est une discipline dans laquelle les entreprises et les technologies de l'information collaborent pour garantir l'uniformité, l'exactitude, la gestion , la cohérence sémantique et la responsabilité des actifs de données de référence partagés officiels de l'entreprise .

• Cohérence et précision des données : MDM garantit que les données critiques de l'organisation sont cohérentes et exactes sur tous les systèmes, réduisant ainsi les écarts et les erreurs causés par plusieurs copies cloisonnées des mêmes données.
• Prise de décision améliorée : en fournissant une version unique de la vérité , MDM vise à permettre aux chefs d'entreprise de prendre des décisions éclairées et basées sur les données , améliorant ainsi les performances globales de l'entreprise.
• Efficacité opérationnelle : Grâce à des données cohérentes et précises, les processus opérationnels tels que le reporting, la gestion des stocks et le service client deviennent plus efficaces.
• Conformité réglementaire : MDM tente d'aider les organisations à se conformer aux normes et réglementations du secteur en garantissant que les données de base sont enregistrées, conservées et auditées avec précision .

Toutefois, des problèmes de qualité , de classification et de rapprochement des données peuvent nécessiter une transformation des données . Comme pour les autres mouvements de données basés sur l'extraction, la transformation et le chargement , ces processus sont coûteux et inefficaces, réduisant ainsi le retour sur investissement d'un projet.

En raison de la segmentation des unités commerciales et des lignes de produits , la même entité (qu'il s'agisse d'un client, d'un fournisseur ou d'un produit) sera incluse dans différentes lignes de produits. Cela entraîne une redondance des données, voire une confusion.

Prenons l'exemple d'un client qui contracte un prêt immobilier auprès d'une banque. Si les services marketing et service client disposent de bases de données distinctes, des publicités peuvent tout de même être envoyées au client, même s'il s'est déjà inscrit. Les deux services de la banque n'en sont pas informés et le client reçoit des communications non pertinentes. La liaison d'enregistrements peut associer différents enregistrements correspondant à la même entité, ce qui atténue ce problème.

L'un des problèmes les plus courants en matière de gestion des données de base est la croissance des entreprises par le biais de fusions ou d' acquisitions . La réconciliation de ces systèmes de données de base distincts peut présenter des difficultés, car les applications existantes dépendent des bases de données de base. Idéalement, les administrateurs de bases de données résolvent ce problème en dédupliquant les données de base dans le cadre de la fusion.

Au fil du temps, à mesure que de nouvelles fusions et acquisitions se produisent, le problème peut se multiplier. Les processus de rapprochement des données peuvent devenir extrêmement complexes, voire peu fiables. Certaines organisations se retrouvent avec 10, 15, voire 100 bases de données principales distinctes et mal intégrées. Cela peut entraîner de graves problèmes de satisfaction client , d'efficacité opérationnelle, d'aide à la décision et de conformité réglementaire.

Un autre problème consiste à déterminer les niveaux de détail et de normalisation appropriés à inclure dans le schéma de données de base. Par exemple, dans un environnement de ressources humaines fédéré , le logiciel d'entreprise peut se concentrer sur le stockage des données des personnes sous forme de statut actuel, en ajoutant quelques champs pour identifier la date d'embauche, la date de la dernière promotion, etc. Cependant, cette simplification peut introduire des erreurs ayant un impact sur l'entreprise dans les systèmes dépendants de planification et de prévision. Les parties prenantes de ces systèmes peuvent être obligées de créer un réseau parallèle de nouvelles interfaces pour suivre l'intégration des nouveaux employés, les départs à la retraite prévus et les cessions, ce qui va à l'encontre de l'un des objectifs de la gestion des données de base.

La gestion des données de référence est rendue possible par la technologie, mais elle va bien au-delà des technologies qui la rendent possible. La capacité de gestion des données de référence d'une organisation inclut également les personnes et les processus dans sa définition.

Plusieurs rôles doivent être attribués au sein de MDM. Les plus importants sont le propriétaire des données et le gestionnaire des données. Plusieurs personnes seront probablement affectées à chaque rôle et à chaque personne responsable d'un sous-ensemble de données de base (par exemple, un propriétaire des données pour les données de base des employés, un autre pour les données de base des clients).

Le propriétaire des données est responsable des exigences en matière de qualité des données, de sécurité des données, etc., ainsi que du respect des procédures de gouvernance et de gestion des données. Le propriétaire des données doit également financer des projets d'amélioration en cas d'écart par rapport aux exigences.

Le Data Steward gère la gestion des données de base au nom du propriétaire des données et est probablement également un conseiller du propriétaire des données.

La gestion des données de référence peut être considérée comme une « discipline d'amélioration de la qualité spécialisée » définie par les politiques et procédures mises en place par une organisation de gouvernance des données . Elle a pour objectif de fournir des processus de collecte , d'agrégation , de mise en correspondance, de consolidation, d'assurance qualité , de conservation et de distribution des données de référence dans l'ensemble d'une organisation afin de garantir une compréhension, une cohérence , une exactitude et un contrôle communs dans la maintenance continue et l'utilisation des applications de ces données.

Les processus couramment observés dans la gestion des données de base comprennent l'identification de la source, la collecte de données, la transformation des données , la normalisation , l'administration des règles, la détection et la correction des erreurs , la consolidation des données, le stockage des données , la distribution des données, la classification des données, les services de taxonomie, la création de bases de données, le mappage de schémas , la codification des produits, l'enrichissement des données, la gestion de la hiérarchie, la gestion de la sémantique métier et la gouvernance des données .

Un outil de gestion des données de base peut être utilisé pour prendre en charge la gestion des données de base en supprimant les doublons , en standardisant les données (maintenance en masse) et en incorporant des règles pour éliminer les données incorrectes entrant dans le système afin de créer une source fiable de données de base. Les données de base sont les produits, les comptes et les parties pour lesquels les transactions commerciales sont effectuées.

Lorsque l'approche technologique produit un « enregistrement de référence » ou s'appuie sur une « source d'enregistrement » ou un « système d'enregistrement », il est courant de parler de l'endroit où les données sont « maîtrisées ». Il s'agit d'une terminologie acceptée dans le secteur des technologies de l'information, mais il convient de veiller, tant auprès des spécialistes qu'auprès de la communauté plus large des parties prenantes, à éviter de confondre le concept de « données de référence » avec celui de « données de maîtrise ».

Il existe plusieurs modèles de mise en œuvre d'une solution technologique de gestion des données de référence. Ceux-ci dépendent du cœur de métier d'une organisation, de sa structure d'entreprise et de ses objectifs. Il s'agit notamment des éléments suivants :

1. Source de l'enregistrement
2. Enregistrement
3. Consolidation
4. Coexistence
5. Transaction/centralisé

Ce modèle identifie une application unique, une base de données ou une source plus simple (par exemple une feuille de calcul) comme étant la « source d'enregistrement » (ou le « système d'enregistrement » lorsque seules les bases de données d'application sont utilisées). L'avantage de ce modèle est sa simplicité conceptuelle, mais il peut ne pas correspondre aux réalités de la distribution complexe des données de base dans les grandes organisations.

La source d'enregistrement peut être fédérée, par exemple par groupes d'attributs (de sorte que différents attributs d'une entité de données de base peuvent avoir différentes sources d'enregistrement) ou géographiquement (de sorte que différentes parties d'une organisation peuvent avoir différentes sources de base). La fédération n'est applicable que dans certains cas d'utilisation, où il existe une délimitation claire des sous-ensembles d'enregistrements qui se trouveront dans quelles sources.

Le modèle de source d'enregistrement peut être appliqué plus largement que simplement aux données de base , par exemple aux données de référence .

Il existe plusieurs façons de collecter et de distribuer les données de base vers d'autres systèmes. Cela comprend :

1. Consolidation des données – Processus de capture de données principales provenant de plusieurs sources et de leur intégration dans un hub unique ( magasin de données opérationnelles ) pour réplication vers d’autres systèmes de destination.
2. Fédération de données – Processus consistant à fournir une vue virtuelle unique des données principales provenant d’une ou plusieurs sources vers un ou plusieurs systèmes de destination.
3. Propagation des données – Processus de copie des données principales d’un système à un autre, généralement via des interfaces point à point dans les systèmes existants.

La gestion des données de base peut souffrir de son adoption au sein d'une grande organisation si le concept de « version unique de la vérité » n'est pas affirmé par les parties prenantes, qui croient que leur définition locale des données de base est nécessaire. Par exemple, la hiérarchie des produits utilisée pour gérer les stocks peut être entièrement différente des hiérarchies de produits utilisées pour soutenir les efforts de marketing ou payer les représentants commerciaux. Il est avant tout nécessaire d'identifier si des données de base différentes sont réellement nécessaires. Si cela est nécessaire, la solution mise en œuvre (technologie et processus) doit être capable de permettre l'existence de plusieurs versions de la vérité, mais fournira des moyens simples et transparents pour concilier les différences nécessaires. Si cela n'est pas nécessaire, les processus doivent être ajustés. Souvent, des solutions peuvent être trouvées qui préservent l'intégrité des données de base, mais permettent aux utilisateurs d'y accéder de manière adaptée à leurs besoins. Par exemple, un vendeur peut vouloir regrouper des produits par taille, couleur ou autres attributs, tandis qu'un responsable des achats peut vouloir regrouper des produits par fournisseur ou pays d'origine. Sans cette gestion active, les utilisateurs qui ont besoin des versions alternatives « contourneront » simplement les processus officiels, réduisant ainsi l'efficacité du programme global de gestion des données de base de l'entreprise.