Projet MDM : les clés d’un pilotage réussi

Article paru le 30 octobre 2017 | Partager sur les réseaux sociaux

Classé dans : Transformation SI

Cette explosion de la donnée suscite une réelle prise de conscience quant à la nécessité de maîtriser la qualité et la fiabilité des données stratégiques de l’entreprise, à commencer par les données de référence, également appelées données maîtres ou Master Data.

Quel est le rôle stratégique du MDM ? Et comment piloter ce projet d’envergure à la fois technologique et organisationnel ?

Fiabiliser les données pour mieux les exploiter

Avec la multiplication des sources d’information, chaque entité de l’entreprise possède désormais son propre catalogue de données de référence, et sa propre version de la « vérité ».

Cependant, comment savoir si ces données sont fiables ? Quel est leur niveau de précision ? Quelle entité dispose des données les plus à jour ?

Yves Grandmontagne, Directeur des Publications du magazine en ligne « IT Social » précise que peu d’entreprises sont aujourd’hui en capacité de répondre de manière certaine à ces questions, et rappelle que « 40 % des données d’une entreprise à un instant sont manquantes, erronées ou incomplètes ».

Or, la qualité des données obtenues en sortie d’un système d’information est directement proportionnelle à la qualité des données en entrée, comme le stipule le célèbre principe du « Garbage In Garbage Out » (ou GIGO).

Ainsi, pour pouvoir être en capacité de prendre des décisions stratégiques, il est primordial de fiabiliser ses données et de veiller à leur cohérence. Concrètement, il s’agit de compléter les données, les consolider et supprimer les doublons, afin de disposer de données de référence exactes, intègres et contrôlées. Pour ce faire, un ensemble de traitements, de règles et de contrôles de la donnée permet de garantir sa qualité et sa conformité aux exigences du métier.
Le Master Data Management est donc devenu une nécessité, pour répondre à des exigences croissantes en matière de performance, de réduction des coûts, et de pertinence des processus et algorithmes de modélisation qui se basent sur ces données.

Une nécessaire coopération de la Direction Générale et des Directions Métiers

L’objectif d’un projet MDM étant de garantir la qualité de la donnée ainsi que la cohérence de son usage dans la totalité de l’entreprise, il est naturellement indispensable de dépasser le périmètre local de la donnée pour maîtriser les processus inter-entités.

Doivent alors être consolidées des données de référence provenant de plusieurs entités, d’une multitude de logiciels informatiques, et de pratiques toutes différentes les unes des autres.

Ce décloisonnement des silos applicatifs existants peut facilement constituer un frein majeur à la mise en place du projet MDM, un frein qui ne peut être surmonté sans la collaboration des Directions Métiers et de la Direction Générale.

La fédération de ces différentes équipes passe par la définition d’axes stratégiques communs à tous et portés par la DG. En effet, les acteurs du projet doivent fixer conjointement des orientations, des objectifs, et des seuils de tolérance d’inexactitude pour chaque type de données. Ensuite, il incombera aux dirigeants de l’entreprise de porter le projet et d’impliquer les professionnels de la donnée dans les différentes étapes de déploiement.

La stratégie à adopter pour mettre en place un projet MDM est donc idéalement une approche descendante de type top-down : le fil directeur doit être tenu par un management directif. Chaque acteur déclinera ensuite le projet en sous-projets dédiés à son métier, sans perdre de vue les axes stratégiques globaux de l’entreprise, définis au niveau hiérarchique supérieur.

De plus, il est important de noter que le Retour sur Investissement (ROI) d’un projet MDM est difficilement quantifiable au niveau local, puisque sa valeur réside dans la qualité globale des données, leur cohérence par rapport aux objectifs business de la société, et leur utilisation dans des problématiques stratégiques futures. Une raison de plus pour désigner un sponsor au niveau de la Direction et lui assigner la tâche de défendre le projet.

Data Owner, Data Manager, Chief Data Officer… mythe ou réalité ?

Parallèlement à l’apparition d’ambitieuses perspectives introduites par les technologies du Big Data, on assiste à la création en entreprise de nouvelles fonctions directement liées à la donnée. Parmi ces fonctions, nous pouvons citer les Chief Data Officer, Data Owner, Master Data Manager, Data Quality Manager et bien d’autres. Certaines entreprises vont jusqu’à créer un Data Management Office (DMO) qui rassemble ces différentes fonctions et constitue l’épine dorsale de la gouvernance de la donnée.

Ces nombreuses fonctions sont-elles indispensables à la bonne conduite et à l’aboutissement du projet MDM ?

Que les rôles s’articulent autour de la qualité, de la gouvernance ou de la fiabilisation de la donnée, force est de constater que ces anglicismes ne constituent pas à proprement parler de nouveaux métiers. Il s’agit plutôt d’une concentration de fonctions qui étaient auparavant éparpillées dans l’entreprise, et réalisées par une multitude d’acteurs dans le cadre de leurs fonctions respectives. L’importance croissante de la maîtrise de la donnée a valorisé ces fonctions, et a fait ressurgir le besoin de redéfinir le rôle de chacun.

Malgré des frontières encore floues et des contours qui varient d’une entreprise à une autre, le Chief Data Officer est aujourd’hui le poste le plus fréquemment rencontré en entreprise, et arrive en tête de la liste des nouvelles fonctions liées au Data Management. Le CDO possède une portée très vaste, et se positionne en tant que véritable homme-orchestre de la donnée. Très influent, il participe activement à la définition de la stratégie de Data Management de l’entreprise, et a une vision globale de l’urbanisation du SI et des enjeux business qui découlent des bonnes collectes et diffusions des données.

Dans une étude publiée en janvier 2016, le cabinet Gartner estime d’ailleurs que 90% des grandes entreprises auront un Chief Data Officer d’ici l’an 2019. Gartner complète ces chiffres lors d’une seconde étude publiée fin 2016, dans laquelle il prévoit que 15% des CDO pourront, grâce à leur vision transversale à l’entreprise, prétendre d’ici 2020 au poste de CEO ou à un autre poste de haut dirigeant.

Aujourd’hui cependant, aucune formation ne semble préparer à ce type de poste. Une chose est sûre, le CDO doit s’armer d’une bonne vision stratégique, de patience et de beaucoup de diplomatie pour honorer ce métier d’avenir !

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