Faire preuve de négligence quant à la qualité des données peut coûter jusqu’à 25 % de son chiffre d’affaires à une entreprise, selon MITSloan. Le Data Quality Management ou DQM permet aux organisations de surmonter cet obstacle en s’assurant de la fiabilité et de la qualité des données engrangées et stockées.
Le DQM ne saurait cependant être le seul outil à adopter pour assurer une gestion des données complète. Une fois leur qualité garantie, les données doivent faire l’objet d’une gestion et d’une gouvernance, afin d’optimiser l’efficacité opérationnelle des équipes et de mener à des analyses plus poussées pour élaborer des stratégies commerciales réussies. C’est l’objet du Master Data Management (MDM) ou gestion des données de référence.
Comment le DQM et le MDM forment-ils un tandem efficace pour prendre des décisions éclairées et data-driven ? Semarchy vous explique.
DQM et MDM : les fondations d’une entreprise data-driven
Data Quality Management et Master Data Management sont deux disciplines différentes, mais complémentaires. Si l’une garantit à l’entreprise de disposer d’une matière première fiable, c’est-à-dire une information vérifiée et avérée, l’autre entraîne le déploiement d’une gestion et d’une gouvernance rigoureuse. Cette dernière permet aux différentes parties prenantes une collaboration rapide et efficace via la data, pour aboutir à des insights business pertinents.
Le Data Quality Management : la gestion de la qualité des données
Comme son nom l’indique, le rôle du Data Quality Management est d’assurer la qualité des données : leur exactitude, leur fiabilité, leur cohérence et leur complétude.
La qualité des données stockées par une entreprise peut être entachée par plusieurs problématiques : informations manquantes ou incomplètes, erreurs, doublons, non-conformité au cadre législatif et réglementaire, sécurité défaillante, manque de pertinence. Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte 12,9 millions de dollars par an aux entreprises.
Le rôle du Data Quality Management est de déployer un éventail d’outils pour corriger l’ensemble de ces défauts de qualité. Le DQM regroupe ainsi plusieurs missions :
- L’analyse de la donnée ;
- La détection des défaillances de qualité de l’information ;
- La correction de la data ;
- L’harmonisation des formats de stockage ;
- La validation de la donnée, afin de garantir la Data Quality tout au long de son cycle de vie ;
- La surveillance continue des actifs de données ,
- La mise en place et le suivi d’indicateurs de suivi de la qualité des données.
Discipline technique, le Data Quality Management possède également une part fonctionnelle et humaine. Pour assurer un haut degré de qualité de la donnée au sein d’une organisation, une véritable acculturation doit être menée afin de sensibiliser l’ensemble des directions métiers aux problématiques présentes et aux processus adoptés.
Le Master Data Management : la gestion des données de référence
Après s’être assuré de la qualité des données, il convient de les gérer et de les gouverner pour permettre leur utilisation optimale par les différents métiers et services : c’est le rôle du Master Data Management ou MDM.
Le Master Data Management s’applique aux données maîtres ou données de référence. Relatives aux transactions et aux opérations de l’entreprise, elles concernent les objets (produits, matériaux, etc.), les lieux (entrepôts, bureaux, boutiques, etc.) et les personnes (clients, prospects, employés, fournisseurs, etc.). Issues de sources disparates souvent liées à l’histoire de l’entreprise (fusion-acquisition, extension d’activités, etc.), ces informations sont le plus souvent structurées sous forme de silos distincts qui instaurent un cloisonnement de l’information au sein de l’entreprise.
L’objectif du MDM ? Établir un référentiel unique de vérité, accessible à toutes les parties prenantes, grâce auquel l’organisation adopte une démarche data-centric. Cette dernière s’appuie ainsi sur la donnée à la fois pour collaborer efficacement au quotidien via des processus métiers critiques (lancement d’un nouveau produit, gestion du cycle de vie du client, etc.), mais aussi pour établir des stratégies business et marketing ou des modèles prédictifs.
Grâce au MDM, les données de référence sont regroupées sur une plateforme unique. Enrichies, hiérarchisées, connectées et sécurisées, ces informations procurent aux équipes une vision à 360° des activités.
DQM et MDM : quelle est la différence ?
Complémentaires, le DQM et le MDM n’en sont pas moins dissemblables. Ces deux disciplines diffèrent notamment sur les points suivants :
- Portée : le Data Quality Management est centré sur la fiabilité et l’exactitude des données, tandis que la gestion des données maîtres s’intéresse aussi à leur cycle de vie, à leur hiérarchie, à leur sécurité et à leur conformité ;
- Objectifs : alors que le DQM vise à améliorer la fiabilité des données, le MDM met en place un système pour garantir leur utilisation efficace et leur accessibilité à l’ensemble des parties prenantes ;
- Responsabilités : les tâches liées à la DQM incombent assez souvent à des équipes techniques spécialisées et trop rarement aux équipes métiers. Dans le cadre du MDM, la gouvernance des données attribue des rôles et des responsabilités concernant la gestion des données à travers l’ensemble de l’organisation, permettant notamment de rendre la responsabilité des données claire et connue au sein de l’entreprise.
DQM et MDM : deux disciplines indissociables
Data Quality Management et Master Data Management sont intrinsèquement liés. Une bonne gestion des données maîtres est impossible sans une information de haute qualité, mais un MDM bien mené améliore la Data Quality.
Le MDM comme facteur d’amélioration de la Data Quality
DQM et MDM forment un cercle vertueux qui permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur des actifs de données de haute qualité.
Le Master Data Management définit des normes claires pour la gouvernance des données, en confiant des responsabilités définies à chacun et en instaurant des objectifs communs à tous les services et départements de l’entreprise.
Une culture data-driven est alors instaurée au sein de l’organisation : chaque salarié est sensibilisé aux problématiques data et à l’importance du maintien d’une donnée de qualité. Cette acculturation encourage l’investissement dans de nouvelles ressources dédiées à la gestion des données de référence, telles que des logiciels, des cursus de formation ou encore le recrutement de professionnels qualifiés.
Le MDM améliore également la traçabilité de la donnée, ce qui facilite la détection et la correction des problèmes relatifs à la Data Quality. Le Master Data Management instaure aussi des évaluations régulières de la qualité des données, ce qui mène à l’identification des défauts avant qu’ils ne causent des incidents.
Exploiter le potentiel des données en alliant MDM et DQM
Certains bons réflexes peuvent être adoptés dans le processus de gestion des données de référence pour améliorer la Data Quality :
- Créer un data catalog : d’après Gartner, “un data catalog maintient un inventaire des données grâce à la découverte, à la description et à l’organisation d’ensemble de données.”. Il s’agit d’une banque de données qui permet d’identifier l’information et de la rendre plus accessible ;
- Automatiser le contrôle des données à l’aide d’outils d’Intelligence Artificielle (IA) et de machine learning ;
- Déterminer et suivre des indicateurs clés de performance en matière de Data Quality ;
- Mener des contrôles de qualité tout au long du cycle de vie de la donnée pour une détection précoce des problèmes ;
- Contextualiser l’information à l’aide de métadonnées pour aider les utilisateurs à comprendre et à utiliser correctement la data ;
- Déployer des actions de communication interne pour faire pivoter l’entreprise vers une approche data-centric.
Semarchy xDM : une plateforme unifiée pour la gestion des données
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