Pascal Anthoine (Micropole) : Master Data Management et Big Data, quelles synergies ?

logo-micropoleEn 2012, le marché des logiciels de gestion des données de référence (Master Data Management – MDM) a enregistré une croissance de 21 % selon le cabinet Gartner, pour atteindre 1,9 milliard de dollars. Ce dernier prévoit qu’en 2015 le marché dépassera les 3 milliards de dollars. Une progression qui témoigne de l’intérêt croissant des entreprises pour le MDM. À l’heure du Big Data, faut-il y voir une relation de cause à effet ?

Accéder à une donnée de référence (client, produit, asset…) à la fois unique, intègre et alignée sur les enjeux métiers… Quelle entreprise, dans le contexte actuel, n’en a pas besoin ? De même, l’augmentation du volume des données, la montée en puissance du digital et des données sociales qu’il draine, ainsi que le cloud, poussent les entreprises à accroître la pression sur les services informatiques pour optimiser la gestion, et donc l’utilisation, des données stratégiques. Il est donc légitime de se demander quelles synergies peut-il y avoir entre le MDM et le Big Data… ou tout simplement s’il y en existe. Il y a une réelle volonté d’associer et de lier les données de l’entreprise, et de les enrichir avec les informations semi-structurées voire non structurées issues des canaux sociaux et digitaux. Cette volonté s’accompagne d’une utilisation de statistique inférentielle et d’une analyse prédictive de ces très grosses volumétries de données.

L’objectif : valoriser l’information à une très grande échelle

Obtenir une information rapprochée, consolidée et qualitatif, voilà le véritable challenge des directions informatiques vis-à-vis des Big Data. Mais si on ne structure pas un minimum les Big Data, aucun traitement ne pourra être envisagé et cela deviendra compliqué de les valoriser. Une fois structurés, les Big Data peuvent aussi venir enrichir les données ‘maîtres’ de l’entreprise. Toutefois, aujourd’hui, les projets qui associent les deux sont très rares. La raison ? Il n’existe pas de cadre légal strict concernant notamment les réseaux sociaux. En effet, il est difficile de légiférer sur l’utilisation par les entreprises des données sociales. Comment vont réagir les fans, les internautes face à l’utilisation de leurs données par les entreprises ? Quel est le droit d’usage ?

Aujourd’hui, le principe de précaution est de mise dans les entreprises face au manque de clarté de la CNIL. Mais le besoin de centraliser l’information en provenance des différents canaux reste d’actualité, surtout avec le digital. Pour ce faire, les algorithmes et les techniques de parsing et de data matching sur de très forts volumes peuvent être utilisés.

Décloisonner les canaux

Le Master Data Management permet de garantir des données permettant de rendre les processus clients plus performants. La plupart des projets adressent des problématiques BtoC orientées client (souvent associées au secteur du retail), prennent place dans une stratégie crosscanal et omnicanal et nécessitent une information unifiée.

Le MDM intègre également des projets plus globaux de gouvernance des données de l’entreprise, incluant une refonte du système d’information, pour lesquels une solution intégrée doit être privilégiée (incluant analyse, redressage et gestion des données). En effet, la data quality s’intègre de plus en plus au sein du MDM. C’est pourquoi toutes les solutions fournissent une solution de tableau de bord sur les indicateurs qualités intégrée. À la clé : piloter et réussir à faire travailler ensemble de nombreux métiers de l’entreprise.

Les clés d’un projet MDM

Aujourd’hui, en période de réduction des budgets IT, les projets nécessitent un grand nombre de réunions et un important travail en amont afin d’identifier et valider les gains. Ces gains doivent être identifiés et devront être validés suite au lancement du projet.

De nombreuses entreprises avaient déjà mis en place plusieurs projets ERP : leur projet MDM leur donne l’occasion de rendre l’ensemble cohérent, et ce à un coût moindre.

Les grandes étapes à respecter

  • En amont : détecter où se situe l’intérêt véritable à mettre en place un projet de gouvernance grâce à une analyse poussée mais rapide de la situation existante.
  • Pendant la phase de cadrage : l’identification des ‘lots’ et la mise en production (en moyenne 6 mois) sur des cycles projets courts ; et l’accompagnement sur la prise en main des entreprises de leurs données.
  • En aval : une politique de gouvernance qui soit à la fois opérationnelle et pérenne
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