Les différents modes d’implémentation d’un système MDM

Qu’est-ce que le MDM ?

Le MDM (Master Data Management) est l’association des méthodes, des outils et des processus permettant de s’assurer qu’une donnée, identifiée comme transverse dans l’entreprise, est unifiée (tant en termes de définition et de qualité) et donc utilisable sans ambigüité par tous les services de cette entreprise.

Mettre en place un système MDM va donc impliquer la mise en œuvre d’un référentiel de données en charge de garantir la qualité et l’uniformité des données par des étapes telles que le nettoyage de données, leur normalisation, l’enrichissement, la mise en cohérence, le dédoublonnage ainsi que la mise en place d’un Dictionnaire de données décrivant chaque donnée à travers une définition commune à tous les services de l’entreprise.

MDM et processus métier

On ne peut pas parler de MDM sans parler de processus métier

• Le cycle de vie d’une donnée (sa création, sa mise à jour et même sa suppression) étant lié à un (ou des) processus métier, la mise en place d’un système MDM va devoir s’intégrer dans les processus métier quitte à les revoir ce qui, dans bien des cas, sera de toute façon profitable.
• Un système MDM n’a pas, normalement, vocation à être utilisé uniquement pour un système décisionnel. Un système MDM est avant tout un système opérationnel qui doit unifier une donnée au sein de l’intégralité du SI. On ne parle pas seulement de consolidation (prisme « BI ») mais réconciliation des données opérationnelles.
• L’impact sur les processus métiers va être plus ou moins important en fonction de la stratégie qui va être décidée ; stratégie qui pourra dépendre de l’organisation de l’entreprise (centralisée ou décentralisée avec des SI homogènes ou non) héritée en général de l’histoire de sa croissance ; en effet, une entreprise qui a grandi en faisant des acquisitions d’autres marques risque d’avoir une organisation très décentralisée avec un SI hétérogène au contraire d’une société qui a évolué différemment.
• Chaque donnée devra être « portée » par un Data Owner qui sera responsable de la création, de la mise à jour, de la propagation de la donnée et de sa suppression au sein du SI de l’entreprise mais aussi et surtout de sa qualité. Cela implique également une gestion des droits d’accès au système MDM plus ou moins forte.

Les modes d’implémentation

On va catégoriser 4 grandes familles d’implémentations d’un système MDM plus ou moins impactant sur les processus métier :

Enregistrement
	Ce premier mode est le moins impactant sur les processus métier. C’est aussi celui qui a le moins d’intérêt opérationnel ; en effet il ne s’agît là que d’enregistrements au sein d’un référentiel centralisé. Tous les systèmes (opérationnels et décisionnels) sont responsables de la bonne mise à jour et de la qualité de la Master Data dans le système MDM.
Consolidation
	Le deuxième mode reste peu impactant sur les processus métier. C’est un mode d’implémentation que l’on va retrouver principalement dans un objectif de consolidation de données pour du reporting au niveau groupe au sein d’une entreprise décentralisée ou chaque filiale a son propre SI (voire son propre système MDM). Chaque filiale va envoyer son référentiel qui sera alors centralisé et transcodifié. Là encore, le système MDM ne remplit pas son objectif opérationnel au sein du SI
Co-existence
	Ce troisième mode, lui, remplit entièrement son objectif d’unification de la donnée au sein de l’intégralité du SI. Par voie de conséquence, les processus métiers devront être revus en adéquation ; exemple : un objet client pourra toujours être créé dans un ERP ou dans un CRM mais il sera également possible de le créer dans l’outil MDM où la donnée sera unifiée et renvoyée aux différents systèmes opérationnels. Ce mode implique également un travail assez important sur la synchronisation des données entre les systèmes et donc une architecture de flux performante et une première définition de Gouvernance de la Donnée.
Centralisé
	Ce dernier mode est le plus impactant sur les processus métiers car tout le cycle de vie des données est géré uniquement dans le système MDM, il y a donc une acculturation et un accompagnement à prévoir auprès des métiers (Change Management). L’avantage, en plus de remplir également entièrement son objectif d’unification de la donnée au sein de l’intégralité du SI est que la version de vérité, la référence (Golden Record), se trouve tout le temps dans le système MDM ; de même le travail d’interfaçage est facilité car il ne nécessite que de la diffusion de la Master Data. C’est ce mode également qui va faciliter le travail de lineage (traçabilité des changements) car tous les changements de valeur de la donnée seront effectués au même endroit ; important dans un environnement à fort enjeux règlementaires (banques, assurances…)

Risques… et avantages 

On va être clair : la plupart des projets de mise en place d’un MDM s’est soldée par un échec. Les entreprises voulant avoir un système MDM ont systématiquement rencontré un écueil : essayer d’arriver à faire se mettre d’accord différents services et métiers sur une définition commune de la caractérisation d’un objet métier incluant sa « clé métier » (concept que nous retrouvons par ailleurs dans le Data Vault – voir les articles à ce sujet).

C’est pourquoi, se lancer dans la mise en place d’un projet MDM sans avoir un sponsoring haut niveau et impliqué côté métier pour trancher et prendre les décisions, est voué à l’échec.

Il est donc important de sensibiliser les métiers sur leur rôle prépondérant dans ce type de projet.

Pour impliquer un sponsor métier, rien de tel que de lui présenter les avantages d’un système MDM. Ils sont multiples :

• Disposer d’une référence de définition de ses objets métiers
  • En termes de ROI, le capital immatériel qu’est une donnée de référence à la qualité maîtrisée est important
• Remettre à plat (et centraliser) les processus métiers – permettant si besoin d’aller vers une démarche de Business Process Management…
• Pouvoir enfin avoir une vision 360 de ses objets métier à travers le SI
• …

En contrepartie, les métiers doivent être conscients du niveau d’implication nécessaire qu’ils doivent avoir dans ces projets tant sur la définition métier (Data Owner) que sur la fiabilité de la donnée et de sa propagation (Data Steward).

En synthèse et en prenant en considération qu’un système MDM peut, en fonction des Master Data qu’il gère, rassembler plusieurs modes d’implémentation ; hormis le premier mode sans grand intérêt 😉, il n’y a pas de bon ou de mauvais mode d’implémentation de son MDM ; il y a un mode qui correspond au mieux à son organisation, à son SI, à sa maturité vis-à-vis de la gouvernance des donnée et à sa volonté.