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Comprendre la qualité des données et la gestion des données de référence : La nécessité de disposer de données systématiques et centralisées (partie 1 sur 3)

Le plus grand défi en matière de données auquel sont confrontées la plupart des entreprises

Depuis plus de dix ans, nous fournissons des solutions de données à des clients du classement Fortune 500 et nous avons rencontré différents types de problèmes liés aux données. Pour la plupart des entreprises, le défi le plus important et le plus courant en matière de données est le même :

Construire une vue unifiée des principaux actifs de données.

Bien qu’il existe un moyen unique de résoudre ce problème – qui implique un processus de liaison et de consolidation des enregistrements, étape par étape – les gens ne savent pas toujours quelle technologie est nécessaire pour atteindre cet objectif. Certains pensent qu’ils ont besoin d’un outil de gestion de la qualité des données, tandis que d’autres s’inquiètent de savoir s’ils doivent mettre en œuvre une solution de gestion des données de référence de bout en bout, sans oublier leur plus grande préoccupation : quel sera l’impact global de la mise en œuvre de cette solution sur les opérations commerciales ?

La réponse à toutes les questions : DQM, MDM, et lequel vous faut-il ?

Pour vous aider à répondre à ces questions, nous avons rédigé une série de blogs en trois parties sur ce sujet. Il s’agit d’un guide approfondi qui vous aidera à comprendre la gestion des données de référence dans les moindres détails, ainsi que sa relation avec la gestion de la qualité des données, et quand utiliser l’une ou l’autre ?

La série comprend les trois parties suivantes :

  1. Plaidoyer pour une gestion systématique des données
  2. Gestion des données de référence : Définition, composants et processus
  3. Gestion de la qualité des données ou gestion des données de référence : Laquelle vous faut-il ?

Ce blog couvre la première partie de la série, mais gardez un œil sur les parties 2 et 3, qui seront publiées cette semaine également.

C’est parti !

Nécessité d’une gestion systématique des données

Avec 2,5 quintillions d’octets de données créés approximativement chaque jour, nous avons absolument besoin d’un moyen systématisé de capturer, stocker, partager et synchroniser les données. L’un des défis les plus courants associés aux données est de maintenir une définition unique de la même « chose » dans tous les nœuds ou sources de données.

Par exemple, si une entreprise utilise un CRM et une application de facturation distincte, l’enregistrement d’un client se retrouvera dans les bases de données des deux applications. Il est difficile de maintenir une vue cohérente – ou simplement identique – des informations sur les clients dans toutes les bases de données au fil du temps.

Éviter les topologies de données complexes

Ces exigences de cohérence peuvent nous amener à créer des connexions entre des applications cloisonnées où chaque mise à jour est synchronisée dans tout le système. Cette architecture donne naissance à une topologie complexe où un nombre exponentiel d’interactions se produisent chaque jour entre les nœuds, comme ceci :

Gestion centralisée des données

Cela met clairement en évidence la nécessité d’un concentrateur central et intelligent qui modélise et préserve les objets de données, et répond de manière linéaire aux demandes d’extraction et de mise à jour des données, facilitant ainsi la gestion des données.

Responsabilités d’un hub central et intelligent

Les responsabilités d’un tel système comprennent :

  • Modélisation des objets de données – notamment pour les principaux actifs de données.
  • Gestion des hiérarchies de données ou des relations entre les objets de données.
  • Se connecter à toutes les sources de données ou applications.
  • Suivi des modifications apportées à toute base de données connectée.
  • Traitement des modifications apportées aux bases de données connectées et synchronisation intelligente des mises à jour.
  • Permettre la mise en œuvre de règles de gouvernance pour les alertes automatiques, les flux de travail de modération, etc.

C’est là que la gestion des données de référence entre en jeu. (Nous reviendrons sur ce point dans notre prochain billet de la série).

Avantages commerciaux de la gestion centralisée de la qualité des données

Avant de passer aux détails conceptuels et de mise en œuvre de la qualité centralisée des données ou de la gestion des données de référence, il est d’abord nécessaire d’en faire l’apologie. Il est donc important de savoir que cette initiative nécessite l’adhésion de toute l’entreprise et, dans certains cas, un investissement considérable en termes de temps, de coûts et d’autres ressources. C’est pourquoi il est nécessaire de commencer par rallier les parties prenantes importantes à cette initiative en mentionnant l’impact qu’elle aura sur les affaires.

Nous allons aborder certains de ces points ci-dessous :

1. Vue d’ensemble des principaux actifs de données

Le plus grand avantage de la gestion centralisée des données est, de loin, la possibilité d’accéder à une vue globale et complète de n’importe quelle ressource de données à tout moment. Il peut s’agir d’une vue complète des profils des clients, des listes de produits, des informations sur les employés, des détails sur les emplacements ou de toute autre donnée essentielle à votre activité.

2. Planification efficace des opérations commerciales

Lorsque les informations sont dispersées entre plusieurs sources, il devient presque impossible de prédire et de prévoir les besoins futurs de l’entreprise, surtout si votre entreprise dispose de données telles que des vendeurs et des fournisseurs. Si les actifs de données importants sont centralisés et agrégés, vous pouvez planifier les opérations commerciales de manière efficace et efficiente à l’aide d’un magasin de données unique.

3. Agilité accrue de l’entreprise

Les données ont toujours joué un rôle clé dans la recherche de nouvelles opportunités de croissance et d’expansion pour une entreprise. Mais si les principaux actifs de données ne sont pas centralisés, il peut être tout à fait impossible de découvrir des opportunités de marché cachées. À l’inverse, si vous gérez les données de manière centralisée, il devient plus facile pour votre équipe d’améliorer la compétitivité et l’agilité de l’entreprise grâce à une analyse rapide et opportune des données.

4. Amélioration de l’efficacité opérationnelle et de la productivité de l’entreprise

Souvent, lorsque les mêmes données se trouvent à des endroits différents, les membres de l’équipe doivent aller chercher et rassembler les données de toutes les sources avant de pouvoir commencer à travailler sur leurs tâches. D’autres fois, différents membres se retrouvent à travailler sur la même tâche, sans savoir qu’elle est déjà prise en charge par un autre membre de l’équipe. Ces deux problèmes réduisent l’efficacité opérationnelle et la productivité de l’entreprise, et la gestion centrale des données est un élément qui peut aider à résoudre ces problèmes.

5. Prise de décision et rapports efficaces

Lorsque l’outil de veille stratégique d’une entreprise produit des résultats inexacts ou biaisés, il s’agit généralement d’un problème de réplication ou de décentralisation des données. Pour obtenir des résultats plus clairs et plus rapides afin de prendre des décisions précises et opportunes, il est tout à fait nécessaire d’introduire des données de haute qualité et centralisées dans votre système de business intelligence.

6. Conformité et gouvernance des données en temps voulu

La qualité des données, la gouvernance et la conformité sont étroitement intégrées les unes aux autres. Vous ne pouvez pas vous conformer aux normes fédérales ou organisationnelles en matière de données (telles que le GDPR, l’HIPAA ou le CCPA) si votre entreprise ne possède pas de données bien gouvernées et de haute qualité – ce qui est rendu possible par la gestion centrale des données.

J’en suis ! Quelle est la prochaine étape ?

Les points énoncés ci-dessus soulignent clairement la nécessité d’investir dans la qualité des données ainsi que dans des outils de gestion centralisée des données. L’étape suivante consiste à mieux comprendre la signification et le fonctionnement d’un tel outil, afin de pouvoir définir précisément les besoins de votre entreprise et voir quelle solution y répond le mieux.

Consultez notre prochain blog de la série : un guide GDR qui couvre plus en détail la définition, les composants et le processus de la gestion des données de référence, ainsi que son lien avec la qualité des données.

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