Le Master Data Management : Fondation, évolution et maintenance de son système de données

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Auparavant les documents écrits, imprimés, scannés ou vérifiés constituaient la grosse partie des données factuelles/fonctionnelles d’une entreprise : fiches de produit, étiquettes, emballages ou bon de commande/livraison… Avec l'avènement des systèmes d’information et de l’informatique, la migration vers le digital a pris une grande importance, une telle importance que souvent la constitution/maintenance ou migration de cet espace de données n’est pas forcément maîtrisée ou délaissée.

L'internationalisation des interlocuteurs et de multiples outils différents rendent compliqués la fondation d’un système de données efficace et c’est dans cette optique que le MDM, ou Master Data Management, s’inscrit. Son but ? Poser à plat le système des données, les rationaliser et les structurer et enfin les alimenter et les diffuser.

Mais ne brûlons pas les étapes. Commençons par la plus importante : La Modélisation. Cette étape est très “simple” elle consiste à faire la liste d’utilisation de toutes les données créées et consommées par l’entreprise. Et les transformer en Master Data.

Une Master data est une structure simple composée d’attributs techniques et métiers et en général reflètent ce qu’elles doivent modéliser : Comment construire un “Client” ? un nom, un prénom, une adresse ? Qu’est-ce qui est obligatoire et qu’est-ce qui ne l’est pas? Quelle longueur pour un nom ? Dois-je inclure un âge ?

Il faut aussi tenir compte de la pertinence d’une donnée et aussi de sa fonction : Est-il utile de modéliser une liste de statut ou d’étape ou même de Pays.

On distingue ainsi 3 grandes catégories de Master Data :

Fonctionnelles, ou Métier : Elles représentent les périmètres métiers directement et sont les plus à mêmes de subir des évolutions dans le temps.

  • Ajout d’attributs,
  • Ajouts de règles
  • Modifications de champs
  • Volumétrie élevée

Technique : Elles représentent les périmètres de configuration des applications

  • Mise a jours de statuts
  • Étapes de workflow
  • Volumétrie faible

Paramétrage : Quasiment équivalente à une Master Data Technique, elles représentent les données statiques sur lesquelles peuvent se baser les règles de gestion des Master Data Fonctionnelles.

  • Liste Pays
  • Liste d’unité de mesure

Une fois que tout le système de données a été transformé en Master Data, il faut ajouter des relations et des règles de gestion afin de complexifier le modèle (mais pas trop).

Les relations, plutôt basiques, permettent de lier 2 master data entre elles et de complexifier certains comportements. On peut parfaitement créer une MD Adresse et Client et signifier qu’un Client peut avoir une ou plusieurs Adresses.

Les règles de gestion peuvent agir à plusieurs niveaux du modèle. Sur des attributs d’une Master Data, sur une Master Data ou sur les relations. Par exemple :

  • La longueur d’un nom
  • Le formatage d’un numéro de téléphone
  • Conditionnement d’attributs en fonction d’autres

Notre Modèle de données forme la base de notre MDM et il sera nécessaire de construire et de renforcer au fur et à mesure que l’on ajoute de nouvelles Master Data. Justement comment faire ?

C’est la deuxième étape : La Supervision

Avant toute chose, un MDM se construit avec et par le Métier. Les personnes qui sont capables de comprendre le périmètre d’utilisation des Master Data font de bons candidats pour les “Gouverner”. On parle alors de Data Steward. Un Data Steward doit participer à la conception des Master Data qui le concerne, il peut connaître la pertinence des attributs qui les composent, leurs relations et surtout leurs règles de gestion. Dans le cas d’évolutions les Data Steward connaissent parfaitement les impacts et surtout les gains.

Seulement avoir un Data Steward pour chaque MD ou groupe de MD n’est pas suffisant. Il faut en plus avoir des personnes qui peuvent avoir une vision plus grande, qui impliquent toutes les Master Data au niveau de l’entreprise, le MDM Board. Le MDM Board n’est pas forcément composé de Data Steward, mais implique aussi des entités techniques qui peuvent conseiller la conception de nouvelles Master Data. Le MDM Board assure la pérennité du MDM, l’ajout ou non de nouvelles Master Data ainsi que leurs relations avec l’existant.

 

Enfin dernière étape : l'Interaction. Dans cette dernière étape l’idée est de rendre accessible son MDM, celui-ci pouvant être source et cible.

Quand le MDM est source : Il faut bien vérifier que les applications qui vont consommer les données soit compatibles, qu’il n’y ait pas de problème et que la “vérité” qui sort du MDM ne peut pas être discutée.

Quand le MDM est cible : il faut bien vérifier que les applications qui vont nous fournir les informations s’adaptent au format du MDM, que les attributs obligatoires sont renseignés et que les règles de gestion soient valides. Il ne faut pas hésiter à ajouter une gestion de ces informations entrantes afin de les formaliser correctement.

Il est possible d’utiliser des outils qui accompagnent/favorisent le développement d’un MDM, mais le MDM reste un ensemble de concepts à appliquer à son système de donnée.

On pourra citer comme solution :

  • Microsoft MDS
  • TIBCO MDM
  • Orchestra MDM
  • Talend MDM
  • Informatica MDM
  • Et bien d’autres…

Aucun outil MDM seul ne peut analyser tout l’existant client et en sortir un modèle cohérent, pertinent et surtout simple.


Merci à Pierre pour la qualité de son intervention et sa disponibilité pour répondre à toutes nos questions.

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