Que sont les données maîtres ?

Les données maîtres sont l'ensemble des identifiants qui fournissent le contexte des données commerciales telles que l'emplacement, le client, le produit, l'actif, etc. Il s'agit des données de base qui sont absolument essentielles au fonctionnement d'une entreprise ou d'une unité commerciale. Sinon, il n'y aurait aucun moyen de comparer uniformément les données entre les systèmes. Cependant, toutes les données maîtres ne sont pas égales. Le type de données désignées comme données maîtres peut varier selon le secteur d'activité. Même au sein de différentes entités commerciales d'un même secteur, les exemples de données maîtres peuvent être discrets ou ne pas avoir beaucoup de points communs.

En général, les données saisies par les entreprises entrent dans l'une de ces trois catégories :

• Données transactionnelles : les données transactionnelles sont des données générées par diverses applications lors de l'exécution ou du soutien des processus commerciaux quotidiens.
• Données analytiques : les données analytiques, comme leur nom l'indique, sont le résultat de calculs ou d'analyses effectuées sur les données transactionnelles.
• Données maîtres : les données maîtres représentent les objets commerciaux réels et critiques sur lesquels lesdites transactions sont effectuées, en tenant également compte des paramètres sur lesquels l'analyse des données est effectuée.

Les trois types de données sont parfaitement illustrés dans la phrase suivante, qui résume une transaction commerciale ordinaire :

L'acheteur X a passé une commande de 10 unités de gestion des stocks Y, le JJ-MM-AAAA, pour un montant total de 5 000 dollars.

Dans ce cadre, l'acheteur et le produit font partie des données maîtres, car ils sont au cœur de la transaction ; sans eux, le processus de transaction n'existerait pas. Les données secondaires générées à la suite de cette interaction relèvent des données transactionnelles (telles que le montant, la date, la quantité achetée, le numéro de facture ou les identifiants fiscaux). En outre, des informations telles que la taille moyenne des commandes pour ce client particulier et la valeur moyenne des commandes, qui sont extraites en creusant dans un ensemble de données accumulées, relèvent des données analytiques. Notez que ces trois types de données sont liés et que, dans la nature des transactions commerciales quotidiennes, une entreprise a besoin que ces trois types de données fonctionnent ensemble de manière transparente.

Cet exemple permet de mieux comprendre la définition des données maîtres, c'est-à-dire les données relatives aux entités commerciales qui fournissent le contexte des transactions commerciales.

Les données maîtres constituent l'un des principaux actifs de données d'une entreprise. Certaines entreprises sont même rachetées pour accéder à l'ensemble des données maîtres de leurs clients.

Catégories et composants des données maîtres

Comme le suggère l'exemple ci-dessus, les catégories les plus courantes de données maîtres, ainsi que leurs composants, sont les suivantes :

• Les parties : les individus et les entreprises, ainsi que l'ensemble des rôles qui s'y rattachent : les recruteurs, les acheteurs, les vendeurs, les clients, les fournisseurs et les employés.
• Produits : marchandises échangées entre les parties
• Structures financières : actifs, comptes, documents, etc.
• Concepts de localisation : territoires de vente, succursales, emplacements de bureaux.

Les données maîtres sont nécessaires à plusieurs processus commerciaux ainsi qu'à leurs systèmes informatiques. Il est donc impératif de normaliser les formats des données maîtres, de synchroniser les valeurs et de gérer correctement les données pour réussir l'intégration dans le système.

Les données maîtres sont généralement de nature non transactionnelle. L'exception à cette règle est le cas où les informations relatives aux composants des données maîtres, tels que les parties ou les produits, ne figurent que sur des documents transactionnels tels que les factures et les reçus et ne sont pas enregistrées séparément (bien qu'elles devraient l'être).

Les données maîtres sont souvent regroupées en ensembles de données maîtres, qui peuvent englober les « données de référence » qui leur sont associées. Cependant, il est important de séparer les données maîtres des données de référence. Les données de référence associées sont plutôt des données de repérage, comme le code postal d'une adresse de succursale de bureau dans un ensemble de données de fiche client.

Master Data Management

Master Data Management (MDM) est un service de données unifié qui couvre la technologie, les outils et les processus nécessaires pour unifier et coordonner les données maîtres provenant de diverses sources, dans l'ensemble de l'entreprise. En d'autres termes, il s'agit d'une solution technologique conçue pour maintenir l'ensemble des données maîtres officielles partagées entre les services de manière uniforme et cohérente, afin de les rendre crédibles et accessibles à tout moment.

Une bonne gestion des données maîtres est nécessaire pour garantir la cohérence, l'exhaustivité et l'exactitude des données au sein d'une entité commerciale et de ses associés. Les outils doivent garantir des données propres et cohérentes sur le long terme, et pas seulement sur le court terme. La master data management permet d'éviter le désordre en éliminant les silos et les versions en double des ensembles de données, les erreurs manuelles, et en établissant une chronologie fiable des événements.

Le rôle fondamental que jouent les données maîtres pour légender, organiser et comprendre les données opérationnelles a inspiré l'ensemble du domaine de la master data management. Les entreprises avaient besoin de mieux organiser et d'améliorer la cohérence et la qualité de leurs principaux actifs de données. Les données peuvent devenir éparpillées et encombrées si elles ne sont pas bien gérées.

Les données maîtres doivent être stockées correctement pour faciliter les bonnes analyses et les prévisions commerciales. Une entreprise doit pouvoir trouver facilement la réponse aux questions suivantes :

• Qui sont nos meilleurs clients et où sont-ils situés ?
• Quels sont les produits offrant les meilleures marges dans lesquels nous devrions investir ?
• Combien d'employés sont nécessaires pour qu'une certaine transaction soit effectuée ?

Problèmes découlant d'un manque de master data management

Les problèmes et défis typiques qui se posent en cas de mauvais master data management sont les suivants :

Redondance des données

L'importance des données maîtres pour les processus d'entreprise est à l'origine de la redondance des données, car divers services peuvent conserver des données dans un certain nombre d'applications non uniformes. Par exemple, le personnel commercial conservera les informations dans un logiciel de gestion des ressources clients, tandis que le service comptable les conservera dans un logiciel de comptabilité. Les mêmes informations sur les clients finissent par être réparties à l'infini, ce qui augmente les coûts et provoque parfois une certaine confusion.

Incohérences des données

Une partie de cette situation peut être attribuée à l'erreur manuelle dans la saisie et la maintenance des données, ce qui souligne la nécessité de systèmes automatisés de data management. Cela peut également provenir de la redondance des données et de la consolidation des informations provenant des différentes applications, comme mentionné ci-dessus.

Inefficacité des processus métiers

Lorsque les données maîtres sont stockées avec des redondances, cela peut avoir un impact négatif sur le flux de processus de bout en bout d'une entreprise. Par exemple, lorsqu'il existe différentes versions des données maîtres, chacune des différentes actions de l'exécution des commandes, telles que la préparation de la commande, la facturation et d'autres flux de processus, utilise un ensemble de données maîtres différent. Cela nuit à la réussite de l'exécution : un article peut être envoyé à la mauvaise adresse, ou une adresse obsolète peut apparaître sur une facture. Un système intégré de master data management peut aider l'entreprise à éviter tous ces problèmes et les dépenses qui y sont associées.

Évolution rapide du modèle d'entreprise

À une époque où les technologies évoluent rapidement et où les modèles d'entreprise sont modifiés par une multitude de facteurs, les événements perturbateurs sont courants et il faut s'y attendre. Les perturbations peuvent aggraver chacun des problèmes évoqués ci-dessus.

Les avantages de la gestion des données maîtres

Des données maîtres bien gérées confèrent en effet un avantage à chaque aspect de l'entreprise et à chaque partie prenante, en améliorant ainsi les résultats de l'entreprise :

• Des données maîtres bien entretenues et gérées stimulent les initiatives commerciales et contribuent à rationaliser les processus dans les entreprises B2B et B2C.
• Le master data management garantit une meilleure conformité réglementaire et un processus d'intégration des produits plus fluide.
• Il permet de concevoir des expériences client plus personnalisées, ce qui stimule les ventes et améliore les relations avec les clients.
• Le master data management permet une meilleure segmentation de la clientèle et une création de rapports plus précis.
• Il permet un plus grand degré de contrôle sur tous les ensembles et sous-ensembles de données.
• Il optimise les ressources en assurant un suivi précis des actifs tels que les équipements, leurs emplacements, leur utilisation et les journaux d'entretien.
• Lorsque les données maîtres sont bien gérées, les informations les plus pertinentes et les plus récentes sur les produits peuvent être mises à la disposition des clients et partenaires commerciaux adéquats.

Lorsque les données maîtres sont stockées sous la forme d'une fiche unique et granulaire contenant des détails précis sur chaque personne, lieu ou objet associé à une organisation commerciale, elles constituent une source cohérente et finançable de données critiques pour l'entreprise. Elles peuvent alors être utilisées à tous les niveaux pour assurer des décisions commerciales mieux informées.