Master Data Management (MDM)

Le rôle fondamental de l’intégration de données dans une stratégie de gestion des données de référence (MDM)

QU’EST-CE QU’UNE « MASTER DATA » ?

Une master data est un enregistrement unique qui sert de RÉFÉRENCE pour toute l’entreprise.

Par exemple, le nom d’un client, le code d’un produit, un numéro de compte sont des données de référence.

DÉFINITION DU MDM :

Méthode de traitement des données, lancée par le cabinet Meta Group, destinée à qualifier et à uniformiser le mode de description des informations pour en garantir une prise en compte correcte. Elle regroupe l'ensemble des données dites "de base" (ou Master Data) au sein d'un référentiel. Celui-ci servira alors de modèle lors de la mise à jour de tel ou tel système ou base de données. Cette démarche repose sur : -l’unification des données dans un

 référentiel unique -l’actualisation des données, grâce à la centralisation des mises à jour -la fiabilité et la propreté des données (pas de doublons, pas de recoupements)

-la validation des données dans le respect des droits et règles de sécurité propres à l’entreprise

-la disponibilité des données et leur propagation à travers toute l’entreprise

L’idée d’un référentiel qui hébergerait toutes les données de référence (ou master data) de l’entreprise n’est pas nouvelle. Après des années d’informatique distribuée, de prolifération et d’imbrication de systèmes hétérogènes supportant les activités métiers et la gestion de l’entreprise, pouvoir disposer d’une base centralisée, dépositaire exclusive de « la vérité », est un rêve partagé par tous les responsables de systèmes d’information. Un rêve que de nouveaux impératifs – de réactivité dans des contextes de fusion-acquisition, de gestion de performance, de conformité réglementaire… – propulsent au rang d’urgente nécessité. L’absence de gestion unifiée des données de référence se traduit au quotidien par des pertes d’efficacité opérationnelle qui ont un impact direct sur la performance globale de l’entreprise.

Partant du principe qu’il est impossible de faire abstraction de la diversité, de l’hétérogénéité et de la complexité des systèmes, applications et processus existants, mettre en place une gestion performante des données de référence pose toute une série de questions difficiles à résoudre sans méthode et outils appropriés : comment aller chercher les données de référence là où elles sont produites ? Comment s’assurer de leur qualité et de leur homogénéité alors qu’elles sont issues de systèmes différents ou d’instances distinctes d’un même système ? Comment les actualiser et, lorsqu’elles sont modifiées, propager les changements à travers toute l’entreprise ?

Une problématique d’intégration de données

A l’énumération des questions qui précèdent, on comprend aisément pourquoi toute initiative de MDM est aussi – et peut-être avant tout – une problématique d’intégration de données. S’il existe de multiples approches, propriétaires ou développées par chaque entreprise, pour gérer les données de référence, toutes reposent sur la construction d’un référentiel (unique ou par catégorie de données de référence) et ont fondamentalement les mêmes besoins d’accessibilité, de disponibilité, de qualité, de cohérence, d’auditabilité et de sécurité des données.

Dans son article*, l’analyste David Waddington de Ventana Research estimait que « la plate-forme d’intégration de données d’Informatica est particulièrement bien placée pour répondre à ces besoins », notamment dans les contextes de déploiement d’architectures orientées-services (SOA). PowerCenter offre, en effet, une plate-forme unifiée fournissant des services de données partagés, utilisables dans de multiples processus et dans des environnements de données hétérogènes, ainsi que des fonctionnalités de développement collaboratif que l’auteur considère comme « des éléments décisifs pour supporter le MDM ».

Les étapes du processus

Une démarche complète de gestion et de maintenance des données de référence comprend les étapes suivantes :

1 Définir un responsable pour chaque catégorie de données de référence (clients, produits, fournisseurs, structures organisationnelles, etc.). Ce responsable devient le garant de la qualité et de l’actualisation des données vis-à-vis de tous les systèmes, processus et personnes qui utilisent cette ressource partagée.

2 Extraire des divers systèmes opérationnels, transactionnels et analytiques les données de référence de chaque domaine pour les charger dans des référentiels par domaine ou dans un « hub » central.

3 Appliquer les normes de qualité de données pour obtenir un ensemble de données propres (en particulier en dédupliquant les enregistrements).

4 Définir les règles de réconciliation et de rationalisation des données de référence. L’objectif est d’obtenir pour chaque domaine une liste/hiérarchie optimale et compréhensible pour les utilisateurs, qu’il s’agisse d’individus ou d’applications.

5 Synchroniser les systèmes opérationnels et de reporting avec les données gérées dans le(s) référentiel(s) de données de référence, afin de garantir que tous les systèmes

Quelle différence entre le data warehousing et le MDM ?

Un data warehouse regroupe les données issues de plusieurs sources en vue d’alimenter des applications de business intelligence, de reporting et d’analyse. S’il unifie les données provenant des systèmes sources, le data warehouse n’est pas conçu pour renvoyer vers ces sources les données modifiées. En d’autres termes, un data warehouse fait appel à un processus mono-directionnel alors que le MDM nécessite un processus bidirectionnel garantissant la synchronisation des données entre le référentiel et les systèmes sources/cibles rattachés.

utilisent, à tout moment, les bonnes

  données (même valeur, même version).

6. Suivre les mises à jour/modifications de données de référence dans les systèmes participants et reconduire systématiquement les 5 étapes précédentes du processus, de façon à maintenir l’exhaustivité, la qualité et la fraîcheur des données de la ressource partagée.

Principales caractéristiques d’une solution de MDM

En regard des étapes décrites ci-dessus, une solution de MDM (qu’il s’agisse d’une plate-forme générique prenant en charge toutes les catégories de données de référence ou d’une solution spécifique à une seule catégorie) doit impérativement :

1 Permettre de définir des rôles et des droits d’accès individuels pour chaque étape du processus de gestion des données de référence.

2 Offrir des fonctionnalités ETL complètes pour extraire les données de référence des différentes sources et les charger dans le référentiel.

3 Fournir des services de nettoyage de données pour comparer et dédupliquer les enregistrements.

4 Offrir des capacités de collaboration pour coordonner les décisions de réconciliation et de rationalisation des données de référence.

5 Prendre en charge la détection des changements, la synchronisation bidirectionnelle et la réplication des données, afin de répercuter dans les systèmes concernés tout changement effectué dans le référentiel.

6. Permettre le contrôle de version et la validation des changements dans l’ensemble du système. La solution doit en particulier permettre de recréer un état antérieur des données et de modéliser des états futurs.

Recommandation

Dans l’article cité*, Ventana Research estime que les clients existants d’Informatica doivent considérer PowerCenter 8 comme une extension nécessaire de leurs efforts d’intégration de données pour supporter le MDM. Les entreprises doivent concevoir leur stratégie de MDM de façon à prendre en compte l’intégration de données et à s’assurer qu’elle répond à tous leurs besoins de migration, de réplication et de synchronisation des données de référence. Ceux qui recherchent une solution d’intégration de données flexible doivent considérer Informatica comme la base qui supportera leur architecture d’information et un élément de soutien pour le MDM.

A propos d’Informatica

Informatica Corporation est un fournisseur majeur de solutions d’intégration de données d’entreprise. A l'aide des produits Informatica, les organisations de tous types peuvent accéder, intégrer, migrer et consolider les données générées et utilisées par l’ensemble de leurs systèmes, processus et collaborateurs pour réduire la complexité, garantir la cohérence et accroître la performance globale de leurs activités.

* VentanaMonitor™ : « Informatica s’attaque au MDM », David Waddington, Ventana Research, 18 avril 2006

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