Maîtriser la gestion des données d'entreprise en 7 étapes éprouvées

Avec les exigences croissantes de présence de marque centrée client et de lancements de produits diffusés numériquement, les entreprises font aujourd'hui souvent face à des obstacles dus à une mauvaise gestion des données. De nombreuses entreprises aujourd'hui, surtout les entreprises mondiales, ont de nombreuses applications et systèmes séparés (ERP, CRM, SCM) où les données peuvent rapidement devenir fragmentées, dupliquées et obsolètes.

Si elles ne sont pas gérées soigneusement, les données fragmentées peuvent mener à un désalignement divisionnel et à une prise de décision sous-optimale. Dans un tel scénario, les entreprises trouvent de plus en plus difficile de fournir des réponses précises aux questions les plus basiques sur les métriques de performance ou KPI. Cela cause des obstacles significatifs sur le chemin de la croissance de l'entreprise. La gestion des données de référence (MDM) peut aider à répondre à ce besoin par la consolidation de l'information et en fournissant une « source unique de vérité ».

Comment la MDM peut-elle aider ?

La MDM soutient un certain nombre de cas d'usage pour les entreprises à travers les produits, clients, magasins/emplacements, employés, fournisseurs, actifs numériques et plus. Elle centralise et administre des actifs de données critiques comme les données produit, données d'actifs, données clients, données de localisation, etc. et améliore leur cohérence et qualité. La MDM donne des capacités pour la gouvernance des données, modélisation des données, stewardship des données, gestion des hiérarchies, qualité/sémantique, workflow et plus. Elle est également instrumentale pour analyser les données efficacement, sécuriser les informations des parties prenantes et rationaliser l'infrastructure pour les résultats. Les initiatives MDM mènent à l'élimination des silos de données, amélioration de la qualité des données, modifications faciles des données, meilleure conformité des données, économies de coûts et temps, et prise de décision éclairée.

Cependant, mener un projet MDM n'est pas un jeu plug-and-play. Il nécessite de la prévoyance et de la précision pour intégrer la stratégie MDM et adopter les solutions respectives dans le cadre organisationnel existant pour réaliser la valeur métier et accélérer la croissance.

Les leaders d'entreprise doivent s'aventurer dans le parcours MDM car il s'adresse à tous les flux de données internes et externes de l'organisation pour une période prolongée. Il doit être exécuté avec clarté et précision à toutes les étapes, y compris la stratégie, la détermination des KRAs, l'implémentation et la mise à l'échelle avec un minimum de perturbations de transition. Par conséquent, il est conseillé d'avoir une base plus solide de gestion des données et de vérifier quelques prérequis pour s'assurer que votre projet MDM délivre réellement de la valeur.

Ces sept étapes de préparation sont indispensables pour le succès de la MDM.

1. Évaluation et établissement des objectifs

Puisque l'implémentation MDM est plus un programme qu'un simple projet, elle bénéficie d'avoir une stratégie. Commencez par établir une vision claire et les objectifs que vous visez à atteindre avec la MDM, puis analysez la pile technologique requise pour ce faire.

Conseils : Répondez à des questions comme :

• Qu'est-ce qui doit être fait et dans quelle séquence ?
• Quelles ressources seraient requises ?
• Combien de budget requis pour garder les choses sur la bonne voie ?

2. Planification avec la culture organisationnelle, la technologie et le budget à l'esprit

Une fois que vous avez déterminé les objectifs et retours attendus de la MDM, l'étape suivante est de finaliser une feuille de route d'implémentation qui prend en compte la culture organisationnelle, le cadre technologique actuel et les préoccupations d'optimisation des coûts. Cela implique de définir les cas d'affaires MDM (de préférence agnostiques aux outils) et axés sur les bénéfices potentiels.

Conseils :

• Collectez toutes les données dispersées. Commencez par identifier les sources de données et rassemblez les informations précieuses critiques pour votre organisation.
• Transformez les données. Comme toute initiative liée aux données, la MDM est réalisable lorsque la taille de vos ensembles de données augmente continuellement. Vous pouvez consolider les enregistrements et éliminer les silos avec des efforts de modernisation des données tels que les migrations de mainframe vers applications cloud. En supprimant les ensembles de données incorrects ou dupliqués pendant la migration, vous réduisez la charge de travail administrative et de traitement requise pour votre initiative MDM sur la nouvelle plateforme.
• Créez une couche de métadonnées standard. Cela facilite le partage d'informations à travers toutes vos plateformes de gestion et d'analytique. Cela rend votre processus de collecte et d'application de données plus efficace.

3. Intégration à travers le système

Le succès de toutes les initiatives MDM dépend fortement de la collaboration continue. Puisque la plateforme MDM elle-même interagit avec les personnes, équipes et divisions, l'interconnectivité est un must. L'intégration des personnes impliquées dans la MDM, tels que les propriétaires métier, stewards des données de référence et architectes logiciels, peut propulser le programme vers le succès.

Différents départements doivent être sur la même longueur d'onde pour que les données ne soient pas biaisées à aucun point de la chaîne de valeur. La MDM fournit une vue centrale et consolidée parmi des unités comme la logistique et la chaîne d'approvisionnement, les ventes et le marketing, RH, finance, admin, etc., et permet une collaboration continue entre ces équipes. Cela dit, un accès facile aux données et une formation sur les directives MDM est d'une importance primordiale pour augmenter la productivité et tenir tout le monde informé.

4. Sélection de l'architecture technologique

Une compilation de cas d'affaires devrait être utilisée pour déterminer les capacités critiques à livrer par tout outil proposé. De plus, il existe de multiples plateformes et solutions MDM disponibles sur le marché avec différentes variantes et fonctionnalités. Il y a des outils d'Intégration de Données Clients (CDI) pour gérer le référentiel client et des outils de Gestion de l'Information Produit (PIM) pour gérer les données de référence produit. Avec clarté sur les objectifs et retours, vous pouvez rapidement identifier ceux qui correspondent le mieux à votre exigence. Mélanger la technologie MDM avec l'architecture IT existante et les écosystèmes d'affaires peut fournir un levier technique qui supporte une intégration transparente.

Conseils :

• Soit acheter, soit construire des outils pour créer les listes de référence en nettoyant, transformant et fusionnant les données sources. Le jeu d'outils devrait supporter le processus de recherche et correction des problèmes de qualité des données ainsi que le maintien de différentes versions et hiérarchies de données.
• Vous pouvez utiliser les solutions d'un seul fournisseur, mais il est conseillé d'adopter l'approche best-of-breed (puisque différentes données nécessitent différents traitements).

5. Aborder la gouvernance et la qualité des données

À mesure que de plus en plus de données entrent et sortent, gouverner le flux de données devient obligatoire. Donc, cela vaut la peine de définir des règles de base et des politiques pour analyser, sécuriser et rationaliser efficacement votre infrastructure de données pour les résultats.

Aussi, tandis que les outils MDM matures suffisent à ce besoin, le mastering durable des données nécessite un parrainage exécutif et un engagement organisationnel au changement et à la navigation à travers la politique. Les directives de gouvernance des données peuvent gérer les politiques, principes et qualités organisationnels pour promouvoir l'accès à des données de référence précises et certifiées. Essentiellement, c'est le processus à travers lequel une équipe transversale définit les divers aspects du programme MDM. Un modèle complet avec des politiques et procédures formalisées de gouvernance des données peut aider à réduire le temps d'implémentation, les exportations de données, les audits et la mise à l'échelle en éliminant les chances d'erreurs.

6. Implémentation

Une fois que vous avez des données de référence propres, cohérentes et les jeux d'outils requis pour les gérer, vous devez les exposer à vos applications et fournir des processus pour les gérer et les maintenir. Ce processus implique une superposition appropriée des besoins métier et des contraintes technologiques. Vous devez personnaliser les fonctionnalités selon votre architecture existante, intégrer la solution de manière transparente, et ensuite former chaque équipe concernée sur son utilisation.

Beaucoup de défis organisationnels liés aux données et aux systèmes doivent être abordés pour avoir une implémentation MDM réussie. Même post-implémentation, vous devrez surveiller, tester et assurer une communication fluide des nouvelles applications avec d'autres comme ERP et CRM. En conséquence, la fiabilité et l'évolutivité sont des considérations importantes à inclure dans votre conception.

7. Commencer petit — et grandir grand

Il est également conseillé d'adopter une approche modulaire et de ne pas plonger tête baissée dans la MDM. Il y a de nombreux fournisseurs et fonctionnalités de solution disponibles sur le marché, et vous devez réduire à celle qui convient le mieux à vos exigences. C'est pourquoi on devrait toujours adopter une approche par phases pour assurer l'évolutivité du design, suivre les progrès et mesurer le ROI. Plus tôt vous rationalisez, protégez et appliquez les données que vous avez, plus vite votre entreprise grandira.

Conseils :

• Vous pouvez réaliser des « quick wins » en appliquant la MDM d'abord à des ensembles de données plus petits, plus simples et plus stables.
• Ayez un plan à long terme pour ce que vous aimeriez voir un an ou plus plus tard à partir de l'information que vous avez maintenant.

Shashin Shah est PDG de Pimcore Global Services, une plateforme open-source pour la gestion de l'information produit (PIM/MDM), la gestion d'actifs numériques (DAM), le système de gestion de contenu (CMS) et le e-commerce.