Master Data

Qu’est-ce que les données de référence ?

Les données de référence sont les éléments structurants du système d’information. Contrairement aux données transactionnelles (commandes, paiements, livraisons) ou aux données analytiques (rapports, agrégats), les master data décrivent des objets métier fondamentaux et relativement stables dans le temps. Par exemple, un client peut passer des dizaines de commandes, mais son identifiant, son adresse, son secteur ou son canal d’acquisition font partie des master data.

Ces données sont utilisées par l’ensemble des processus opérationnels et décisionnels. Elles doivent donc être précises, harmonisées, et synchronisées à travers tous les outils (ERP, CRM, outils logistiques, etc.). Toute erreur ou incohérence dans ces données peut générer des dysfonctionnements majeurs dans l’organisation.

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Pourquoi les master data sont-elles si importantes pour l’entreprise ?

Les données de référence jouent un rôle de colonne vertébrale dans l’architecture des données. Sans elles, les systèmes ne peuvent ni s’aligner, ni communiquer efficacement.

Voici pourquoi leur gestion est considérée comme stratégique :

• Assurer la cohérence des informations entre les services : cela évite que le service client, la comptabilité et le marketing utilisent chacun une version différente du même client ou produit.
• Améliorer la qualité des données exploitées : en centralisant et en nettoyant les données de référence, on évite les doublons, les champs vides ou les erreurs de format.
• Fiabiliser les processus automatisés : une donnée stable et standardisée garantit le bon déroulement des opérations (commandes, expéditions, facturation…).
• Faciliter le reporting et la BI : les analyses sont plus fiables lorsqu’elles s’appuient sur une base unifiée de clients, produits ou fournisseurs.
• Gagner en efficacité lors des projets de transformation : les migrations vers de nouveaux systèmes (ERP, CRM) sont plus fluides avec des référentiels clairs et partagés.

La fiabilité des données de référence est donc un prérequis pour une gestion saine de l’information dans toute l’organisation.

Quels types de données sont considérés comme des master data ?

Les master data couvrent un spectre large, mais elles obéissent à une même logique : elles décrivent des entités de référence pour les processus internes.

On distingue notamment :

• Les données client : cela inclut les identifiants clients, coordonnées, segmentation, historique relationnel, données contractuelles…
• Les données produit : cela comprend les gammes, codes produits, descriptions, catégories, prix, unités de mesure…
• Les données fournisseur : cela recouvre les coordonnées, conditions commerciales, identifiants fiscaux, statut de certification…
• Les données employés : cela concerne les fiches collaborateurs, rôles, rattachements hiérarchiques, entités de gestion RH…
• Les données géographiques ou organisationnelles : cela peut être des pays, agences, sites, entrepôts, zones commerciales, filiales…

Tous ces objets sont utilisés en commun par plusieurs applications, ce qui impose un cadre de gestion strict et partagé.

Comment gérer efficacement les master data ?

La gestion des données de référence nécessite une organisation dédiée, souvent appelée Master Data Management (MDM). Elle repose sur des outils, des règles et des responsabilités clairement définis.

Voici les leviers clés d’une bonne gestion des master data :

• Mettre en place une gouvernance claire : cela implique de désigner des rôles comme les Data Stewards, responsables de la qualité et de la cohérence des référentiels.
• Définir des processus de création, validation et modification des données : chaque modification doit être contrôlée pour éviter les erreurs ou les effets de bord.
• Utiliser des outils de MDM : ces solutions permettent de centraliser, dédupliquer, synchroniser et diffuser les données de référence à tous les systèmes.
• Définir un dictionnaire de données partagé : cela garantit que tous les métiers utilisent les mêmes définitions, formats et règles de gestion.
• Contrôler régulièrement la qualité des données : cela inclut des audits, des indicateurs de qualité, et des alertes sur les anomalies détectées.

Une bonne gestion des master data améliore non seulement la qualité des données, mais aussi la performance globale de l’entreprise.