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Les master data, un levier pour exceller ?

Le 29/06/2020

Cet article vous est proposé par Wavestone

A l’ère du digital, la gestion des données de référence (Master Data Management) est plus que jamais stratégique. Elle constitue le système sanguin de l’entreprise : en assurant le transport des données de référence, vitales à l’activité de l’entreprise, depuis et vers les différentes parties d e l ’organisation, elle garantit la pérennité et la croissance de l’entreprise. Malheureusement, à l’inverse de notre appareil cardiovasculaire, la bonne régulation de ce système circulatoire est loin d’être innée.

Dans un contexte d’explosion des volumétries de données (Big Data, Internet of Things etc) et d’atomisation des systèmes d’information, négliger la donnée n’est plus envisageable et les entreprises le savent : 90 % des entreprises auront un Chief Data Officer d’ici fin 2019 d’après le Gartner. Mener des projets de gouvernance des données de références – données des référentiels produits, clients, fournisseurs principalement – est alors d’une utilité stratégique. En effet, de manière assez directe, définir et mettre en place une bonne stratégie de gestion de la qualité et de la fiabilité des données de référence, cohérente et centralisée, cela permet à l’entreprise de mieux se défendre face à la concurrence, via une amélioration de la performance. Mais de tels projets peuvent aussi soutenir une politique agressive de l’entreprise, en permettant à celle-ci de se montrer compétitive sur des sujets porteurs de valeur ajoutée : Machine LearningBig Data etc.

Pour cela, il faut cependant savoir éviter quelques écueils, et se poser les bonnes questions : Qui, quoi, quand, pourquoi, comment ?

La gouvernance des données, ça veut dire quoi ?

Mener un projet de gouvernance des données de référence, c’est finalement définir les règles de gestion des données de référence, tel un code civil pour référentiels. La gouvernance a pour but de clarifier comment les données sont utilisées, qui les détient et qui est garant de sa qualité, selon quelles procédures, selon quelles solutions, et selon quelles normes ou quels standards.

Elle implique de se pencher sur la sémantique de ce que doit être un article, un client, ou bien un fournisseur au sein du référentiel, de définir son cycle de vie dans ce même référentiel, de réfléchir aux rôles de chacun dans l’organisation dans la création/maintenance de ces données, et de repenser l’architecture applicative dans laquelle elles doivent se trouver. Elle répond à des enjeux de nature diverse, permettant de choisir des solutions SI adaptées, tels que :

  • La fiabilité : garantir la justesse et la disponibilité à tous les niveaux de l’organisation
  • La cohérence/qualité : sécuriser les processus de création/maintenance
  • La sécurité : garantir la sécurité des données et des échanges
  • L’agilité : s’adapter rapidement aux besoins métiers
  • La productivité : optimiser la charge nécessaire à la GDA

Avant tout, mobiliser le comité de direction. Pourquoi ? Comment ?

La gouvernance des Master Data est un sujet complexe et transversal qui nécessite des transformations culturelles, organisationnelles et outils importantes. Même si les directions métiers sont de plus en plus sensibles à l’importance de la qualité des données, les enjeux sur le coeur de métier sont généralement sous-estimés. Dans ce contexte, le risque majeur que ces initiatives ne soient pas suffisamment valorisées ni priorisées est réel. L’alignement du comité de direction sur les enjeux du projet et sur les gains souhaités est donc indispensable avant de passer à des phases plus opérationnelles de mise en oeuvre de projet. Un projet de gouvernance des données de référence est en effet créateur de valeur, ce qu’il faut idéalement pouvoir prouver.

Un projet Master Data, une source de profit plutôt qu’un centre de coût

Aujourd’hui, les ambitions concernant la gestion des données sont fortes. Cependant, dans les faits beaucoup d’entreprises sont encore éloignées de leurs objectifs à ce sujet : 91 % des entreprises n’ont pas encore atteint leur niveau de maturité « transformationnel » en ce qui concerne la gestion des données et leur analyse, bien que cela soit une priorité d’investissement numéro 1 pour les DSI ces dernières années (Gartner). Le travail reste donc encore à faire.

70 % des entreprises considèrent que la qualité des Master Data n’est pas satisfaisante.

Plusieurs causes sont identifiées par les entreprises :

  • Manque de culture data au sein de l’entreprise (manque de sensibilisation, déficit de compétences…)
  • Définitions / règles communes inexistantes ou insuffisamment partagées
  • Difficultés liées à l’organisation (gouvernance floue, rôles des acteurs mal définis,…)
  • Processus de gestion des Master Data inefficient (manque de transversalité, existence de plusieurs processus parallèles et non coordonnés de création/ modification de la donnée etc.)
  • Applications informatiques inadaptées, cité par 20 % des répondants.

Pour faciliter l’adhésion des donneurs d’ordre, être malin dans le choix du timing

Si la valeur créée pour l’entreprise par le projet de manière intrinsèque est parfois difficile à estimer, rappeler son utilité dans le cadre d’une plus grande initiative, telle une petite brique dans la construction d’un grand mur, est particulièrement convaincant. Cela suppose de savoir profiter des opportunités de transformation de l’entreprise, pour lancer son projet au moment propice.

Il faut donc savoir se poser une question essentielle : dans quel contexte est-il pertinent de se poser la question de la gouvernance des Master Data ?

Embarquer les métiers et conduire le changement

L’alignement du comité de direction est nécessaire mais n’est pas suffisant. Même si cela peut sembler trivial de le rappeler, un projet de référentiel réussi, c’est 80 % d’effort côté métiers et 20 % d’effort côté IT. La difficulté pour les métiers, c’est de s’investir sur cette thématique alors qu’elle est de prime abord très éloigné de leur ADN. Intégrer dans le dispositif interne mobilisé des profils métiers ayant une sensibilité données et systèmes s’avère souvent être un choix payant.

Dans ce contexte, la démarche d’un accompagnement au changement de toutes les strates de l’entreprise impliquées est également une clé de réussite fondamentale :

  • Le top management pour faire émerger et sponsoriser l’initiative
  • Le middle management pour construire la gouvernance de la donnée de demain
  • Les opérationnels pour contribuer à la mise en qualité des données et sécuriser sa gestion

Nous savons qui impliquer et leur démontrer pourquoi… Maintenant que faire ?

Avant de se lancer, il est nécessaire de commencer par recenser les nombreux référentiels de l’entreprise (clients, articles, fournisseurs, employés, structures organisationnelles, ouvrages,…), puis les prioriser en fonction des enjeux de l’entreprise et des opportunités de portage offertes par les projets de transformation à venir : un EPR peut être l’occasion d’améliorer la gouvernance du référentiel produits tandis qu’un projet CRM représente un excellente plateforme pour sécuriser de façon pérenne le référentiel clients.

Si l’on tente en amont d’analyser l’analyse de la création de valeur que pouvait apporter un projet de gouvernance d’un référentiel en particulier, l’exercice peut aussi être fait dans l’autre sens, (voir graphe page suivante, qui se limite aux référentiels produits, clients, fournisseurs) : selon les enjeux de l’entreprise et ses priorités stratégiques, quels référentiels cibler ?

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