À l’ère du numérique, les organisations s’appuient de plus en plus sur les données pour prendre des décisions stratégiques, ce qui rend la gestion de ces données plus critique que jamais. Cette dépendance a entraîné un changement important dans tous les secteurs, motivé par les progrès de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML), qui prospèrent grâce à des données complètes et de haute qualité. Cette évolution souligne l'importance de la gestion des données de référence (MDM) pour garantir la qualité et la cohérence des données dans divers domaines et sources.

Définir un cadre de gouvernance des données robuste

MDM est une approche stratégique et méthodique de la gestion des données critiques d'une organisation. Cela implique la création et la gestion d’une vue unique, cohérente et précise des données commerciales essentielles, souvent appelées données de référence. Les données de base couvrent les principales entités commerciales telles que les clients, les produits, les employés et les fournisseurs et sont utilisées dans divers processus et systèmes commerciaux. L'objectif principal du MDM est de fournir une vue unifiée, précise et cohérente de ces données dans toute l'organisation, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle, améliorant la prise de décision et permettant une meilleure expérience client.

Le processus visant à garantir la qualité et la cohérence des données au sein de MDM comporte de multiples facettes. Cela comprend la mise en œuvre de contrôles de qualité des données, l’exploitation de techniques de mise en correspondance et de fusion de données et l’adoption d’un cadre complet de gouvernance des données. Pour que la gestion des données de référence réussisse, il est impératif que les entreprises créent un cadre de gouvernance des données qui les aidera à établir des normes et des réglementations pour les données, à déterminer qui possède et est responsable de quelles données, à surveiller les performances des données et à résoudre les problèmes. Toutes les sources et domaines MDM sont définis dans un gouvernance des données architecture, décrivant leurs interactions et intégrations. Les parties prenantes reçoivent une documentation accessible et compréhensible sur les définitions de données, les métadonnées, le lignage et les mesures de qualité. 

Ce cadre jette les bases d'une gestion efficace des données en établissant des politiques, des rôles, des responsabilités et des processus clairs pour la collecte, le stockage, la gestion et l'utilisation des données. Il aligne les stratégies MDM sur les objectifs commerciaux, définit des normes et des règles en matière de données, attribue la propriété et la gestion des données et met en œuvre des mécanismes de surveillance de la qualité et des performances des données.

Établir la bonne architecture MDM

Sélectionner le bonne architecture MDM est crucial pour adapter l’approche aux besoins spécifiques de l’organisation. Il existe trois options courantes pour l'architecture MDM : registre, référentiel et hybride. Chacune a ses atouts et est choisie en fonction de facteurs tels que le volume de données, la complexité, les capacités organisationnelles et la stratégie commerciale globale. 

L'architecture MDM du registre crée un index ou un système de pointeur pour maîtriser les données qui résident dans des systèmes disparates au sein de l'organisation. Il ne stocke pas les données de base mais fournit une vue consolidée en reliant les sources de données d'origine. Cette approche en lecture seule minimise les perturbations des systèmes existants. Il est avantageux pour les organisations qui recherchent un gain rapide dans la maîtrise des données sans avoir besoin d’efforts approfondis de migration ou de consolidation des données.

L'architecture MDM de référentiel (ou centralisée) crée une source unique et faisant autorité de données de base conservées dans un référentiel central. Tous les systèmes et applications de l'organisation consomment des données de base provenant de cette source centrale. Ce modèle prend en charge le plus haut niveau de qualité et de cohérence des données, mais nécessite des efforts importants en matière de consolidation et de gouvernance des données pour maintenir le référentiel central. 

L'architecture MDM hybride combine des éléments des modèles de registre et de référentiel, offrant une approche équilibrée qui s'adapte à un large éventail de cas d'utilisation. Il permet aux organisations de gérer certaines données de base de manière centralisée dans un référentiel tout en les reliant à d'autres ensembles de données restant dans leurs systèmes sources. Cette flexibilité le rend idéal pour les organisations confrontées à des paysages de données complexes, comprenant des besoins de données centralisées de haute qualité et des exigences décentralisées spécifiques à chaque service. Par exemple, une chaîne mondiale de vente au détail pourrait choisir le modèle hybride. Cela lui permet de centraliser ses informations sur les produits pour garantir la cohérence sur tous les sites tout en permettant les variations locales des prix, des promotions et des niveaux de stock.

Cette architecture allie l'approche de référentiel centralisé, où les données de base sur les produits telles que les noms, les catégories et les prix standard sont gérées de manière uniforme, avec la capacité du modèle de registre à établir des liens avec des données décentralisées spécifiques à une région. En conséquence, chaque magasin accède à des données de base à jour et précises, conformes aux normes de l'entreprise et aux exigences du marché local. En fin de compte, l'efficacité d'une architecture MDM ne repose pas uniquement sur le modèle choisi, mais aussi sur la façon dont il est adapté pour répondre à la combinaison unique d'intégration mondiale de l'organisation et de besoins de flexibilité locale, garantissant que l'architecture choisie sert de catalyseur dynamique pour l'entreprise. des stratégies plutôt qu’une contrainte.

Le cycle de vie des données

La qualité et la cohérence des données sont cruciales dans le MDM pour garantir l'exactitude des données et l'intégrité tout au long de son cycle de vie, de l'acquisition et du nettoyage à l'intégration et à la maintenance. Ce processus relève le défi de l'harmonisation d'ensembles de données étendus et complexes provenant de sources et de systèmes variés, en utilisant des outils et des techniques d'échantillonnage pour rationaliser les évaluations de qualité et maintenir la fiabilité.

La documentation des définitions de données, des métadonnées, du lignage et des mesures de qualité est essentielle à la clarté et à la compréhension des parties prenantes, contribuant ainsi à l'établissement de normes de qualité des données et à l'application d'un cadre de qualité structuré. Les outils automatisés améliorent ce cadre, qui prend en charge une documentation précise et une validation des données et favorise une meilleure collaboration organisationnelle et une meilleure prise de décision.

Tirer parti des techniques de correspondance et de fusion de données 

L'utilisation de techniques de mise en correspondance et de fusion de données permet la consolidation et l'harmonisation des données provenant de diverses sources et domaines dans un enregistrement principal unifié. L'identification et la connexion d'enregistrements appartenant à la même entité ou au même concept impliquent la mise en correspondance de données à l'aide de critères tels que le nom, l'adresse, l'e-mail, le numéro de téléphone ou l'identifiant. La combinaison d'enregistrements correspondants en un seul enregistrement consiste à suivre des règles telles que la survie, la préséance ou le consensus. Des techniques de mise en correspondance et de fusion de données sont utilisées pour supprimer la redondance, l'incohérence et l'ambiguïté des données et pour établir une vue unifiée des données. Une communication et un reporting efficaces sur la qualité des données sont essentiels pour améliorer la qualité des données, la conformité et l’efficacité opérationnelle.

Implémenter MDM avec une approche de gestion du changement

La gestion du changement est de la plus haute importance pour minimiser les perturbations et optimiser l’adoption du MDM. La gestion du changement est le processus de coordination des effets des modifications apportées à un environnement de données, y compris l'ajout de nouvelles sources, domaines, réglementations ou exigences. En plus de planifier, communiquer, mettre en œuvre, tester et surveiller les changements, la gestion du changement offre une formation, un soutien et un engagement à toutes les parties prenantes des données. Cela garantit que tous les membres de l'équipe sont informés et acceptent les modifications et que la qualité et la cohérence des données sont préservées ou améliorées tout au long et après les modifications.

Apprendre de l’expérience d’autres acteurs, tels que des entreprises de vente au détail intégrant des données client ou des entreprises technologiques fusionnant des systèmes MDM, peut offrir des informations précieuses. Ces exemples soulignent l'importance d'un processus structuré de gestion du changement pour maintenir la qualité des données et garantir le succès des initiatives MDM. En fin de compte, l'efficacité du MDM dépend de la technologie et de la capacité d'une organisation à s'adapter au changement, en conservant les données comme un atout stratégique.

Regard vers l'avenir

Les organisations gèrent leurs données et les transforment en un actif stratégique essentiel en établissant une gouvernance complète des données, la sélection stratégique des architectures MDM et la mise en œuvre rigoureuse de contrôles de qualité des données. L'intégration de technologies émergentes telles que l'IA et le ML promet de révolutionner le MDM, en offrant des informations encore plus nuancées et en favorisant un environnement de gestion des données plus agile. À mesure que les entreprises évoluent dans ce monde centré sur les données, la maîtrise du MDM devient un différenciateur clé, permettant aux organisations de naviguer dans les complexités de l’ère numérique avec confiance et prévoyance. Cette évolution de la gestion des données ne concerne pas seulement le maintien de l’efficacité ; il s'agit d'ouvrir la voie à un avenir où le potentiel des données sera pleinement exploité, favorisant ainsi l'innovation et le succès dans une économie mondiale de plus en plus axée sur les données.

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• La source: https://www.dataversity.net/how-to-ensure-data-quality-and-consistency-in-master-data-management/