Les projets de MDM (Master Data Management) sont déployés depuis plus de 5 ans dans les entreprises. Qu’ils reposent sur des outils de PIM* (pour gérer les données de référence produit) ou de CDI* (pour gérer les données de références client) les projets de MDM ont atteint un niveau de maturité certain. Visant à la mise en place de référentiels communs de données, partagés entre plusieurs applications, ils ont imposé les technologies MDM comme l’un des composantes clés des systèmes d’information nouvelle génération à base de SOA.
Le fort développement de ces déploiements a été porté par la vague de
fusions-acquisitions à l’œuvre dans la plupart des secteurs d’activité, comme par la volonté des DSI d’urbaniser la gestion du système d’information et de standardiser les échanges avec les partenaires externes. Aujourd’hui ils doivent franchir une nouvelle étape : celui de l’industrialisation du traitement de la donnée.
Cependant, la centralisation opérée jusque-là via la mise en place de référentiels avoue certaines limites, notamment en matière de qualité des données. Réussir la mutation de l’industrialisation supposera donc de pouvoir mesurer et garantir la qualité des données injectées dans ledit référentiel.
La prise en compte des spécificités des processus métier pour chaque secteur d’activité est un autre axe clé de travail.
Enfin il faudra savoir prendre en compte les logiques collaboratives qui, de plus en plus, imprègnent chaque dimension du SI.
Pour répondre à ces enjeux, les acteurs doivent concentrer leurs efforts de développement sur quatre points :
• Fiabiliser les données et pouvoir apporter des garanties de leur qualité : les solutions ETL* et EII* présentent de nombreux atouts, notamment au travers de leur fonction de nettoyage des données qui s’opère avant même leur entrée dans le référentiel, affranchissant la DSI de certains traitements batch tout en garantissant une haute qualité de données contenues dans le référentiel central quelle que soit la source de la donnée.
• Instiller du collaboratif par l’existence d’interfaces utilisateurs et la mise en place de workflow servant à valider les données de référence dont ils ont la responsabilité.
• Adopter des approches verticalisées proches des métiers avec des modèles de données faisant écho aux particularités de chaque secteur : le travail sur le modèle de données sera déterminant et devra viser l’association d’un socle commun avec une nomenclature spécifique métier.
• L’ouverture vers les plates-formes d’infrastructures au travers de connecteurs standards qui viendront remplacer les développements spécifiques faits pour chaque interconnexion.
Fort de ces évolutions, les technologies de MDM auront acquis leur notoriété, formant l’un des nouveaux services clés des nouveaux systèmes d’information SOA.
* PIM : Product Information System
* CDI : Customer Data Integration
* ETL : Extraction, Transformation and Loading
* EII : Enterprise Information Integration
Le fort développement de ces déploiements a été porté par la vague de
fusions-acquisitions à l’œuvre dans la plupart des secteurs d’activité, comme par la volonté des DSI d’urbaniser la gestion du système d’information et de standardiser les échanges avec les partenaires externes. Aujourd’hui ils doivent franchir une nouvelle étape : celui de l’industrialisation du traitement de la donnée.
Cependant, la centralisation opérée jusque-là via la mise en place de référentiels avoue certaines limites, notamment en matière de qualité des données. Réussir la mutation de l’industrialisation supposera donc de pouvoir mesurer et garantir la qualité des données injectées dans ledit référentiel.
La prise en compte des spécificités des processus métier pour chaque secteur d’activité est un autre axe clé de travail.
Enfin il faudra savoir prendre en compte les logiques collaboratives qui, de plus en plus, imprègnent chaque dimension du SI.
Pour répondre à ces enjeux, les acteurs doivent concentrer leurs efforts de développement sur quatre points :
• Fiabiliser les données et pouvoir apporter des garanties de leur qualité : les solutions ETL* et EII* présentent de nombreux atouts, notamment au travers de leur fonction de nettoyage des données qui s’opère avant même leur entrée dans le référentiel, affranchissant la DSI de certains traitements batch tout en garantissant une haute qualité de données contenues dans le référentiel central quelle que soit la source de la donnée.
• Instiller du collaboratif par l’existence d’interfaces utilisateurs et la mise en place de workflow servant à valider les données de référence dont ils ont la responsabilité.
• Adopter des approches verticalisées proches des métiers avec des modèles de données faisant écho aux particularités de chaque secteur : le travail sur le modèle de données sera déterminant et devra viser l’association d’un socle commun avec une nomenclature spécifique métier.
• L’ouverture vers les plates-formes d’infrastructures au travers de connecteurs standards qui viendront remplacer les développements spécifiques faits pour chaque interconnexion.
Fort de ces évolutions, les technologies de MDM auront acquis leur notoriété, formant l’un des nouveaux services clés des nouveaux systèmes d’information SOA.
* PIM : Product Information System
* CDI : Customer Data Integration
* ETL : Extraction, Transformation and Loading
* EII : Enterprise Information Integration