Gestion des Données de Référence

Dans le monde actuel axé sur les données, les organisations doivent faire face à un volume, une variété et une vitesse de données en constante augmentation. Ce déluge de données présente à la fois des opportunités et des défis, notamment en ce qui concerne le maintien de la qualité, de la cohérence et de l’exactitude des données à travers plusieurs systèmes et applications.

C’est là qu’intervient la Gestion des Données de Référence (MDM).

La Gestion des Données de Référence (MDM) est une stratégie importante pour les organisations. Elle les aide à créer une vue unique, fiable et autoritative de leurs actifs de données les plus importants.

On appelle souvent cette vue le “record d’or”. Cet article discutera des bases de la MDM. L’article explique les composants clés de la MDM et comment les organisations peuvent la mettre en œuvre en utilisant divers outils logiciels.

Qu’est-ce que la Gestion des Données de Référence ?

La Gestion des Données de Référence (MDM) est une méthode qui aide les organisations à créer et à maintenir des données précises. Elle implique des processus, des politiques et des technologies. L’objectif est de disposer d’une source fiable de données de référence au sein de l’organisation.

Les données de référence sont les données importantes qui sont essentielles aux opérations et aux processus décisionnels d’une organisation. Cela inclut les données relatives aux clients, produits, fournisseurs, employés et autres entités clés.

L’objectif principal de la MDM est de garantir que les organisations disposent d’une vue unique, exacte et cohérente de leurs données de référence dans l’ensemble de l’entreprise. En établissant des processus standardisés et des politiques de gouvernance, la MDM aide à éliminer les incohérences, redondances et inexactitudes des données qui peuvent exister au sein des différents systèmes et départements. Cela permet aux utilisateurs d’accéder à des données de référence de haute qualité en lesquelles ils peuvent avoir confiance pour prendre des décisions commerciales éclairées.

En plus des processus et des politiques, la MDM implique également l’utilisation de technologies avancées telles que l’intégration des données, la gestion de la qualité des données, la gouvernance des données et les outils de gestion des données. Ces technologies jouent un rôle crucial dans la consolidation, le nettoyage et l’enrichissement des données de référence, ainsi que dans le maintien et la synchronisation continues de celles-ci à travers les différents systèmes et applications.

En fin de compte, la Gestion des Données de Référence est une initiative stratégique qui permet aux organisations de débloquer tout le potentiel de leurs actifs de données, d’améliorer l’efficacité opérationnelle, d’améliorer les expériences des clients et d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux. En établissant une base solide de données de référence fiables, les organisations peuvent obtenir une plus grande agilité, compétitivité et innovation dans l’environnement commercial axé sur les données d’aujourd’hui.

La MDM vise à maintenir des données de référence exactes, cohérentes et à jour à travers tous les systèmes et applications.

Le Flux de Travail de la MDM

Le flux de travail de la MDM implique généralement les étapes suivantes :

1. La découverte des données est le processus d’identification et de localisation des données de référence à travers divers systèmes et applications au sein d’une organisation. Cela implique de comprendre où les données sont stockées, comment elles sont structurées et comment elles sont utilisées. En menant une découverte des données, les organisations peuvent obtenir des informations sur leur paysage de données, identifier les problèmes potentiels de qualité des données, et s’assurer qu’elles ont une vue complète et précise de leurs actifs de données.
2. La découverte des données est essentielle pour les organisations cherchant à améliorer la gouvernance des données, la conformité et la prise de décision. Elle leur permet de comprendre les relations entre différents ensembles de données, d’identifier les données redondantes ou obsolètes, et de s’assurer que les données sont utilisées de manière cohérente et significative dans toute l’organisation.
3. Pour mener efficacement la découverte des données, les organisations peuvent utiliser une variété d’outils et de techniques tels que le profilage des données, l’analyse de l’origine des données et la gestion des métadonnées. Ces outils peuvent aider les organisations à automatiser le processus d’identification et de localisation des données de référence, ce qui facilite la gestion et la gouvernance efficace de leurs actifs de données.
4. En fin de compte, la découverte des données est une étape critique dans le processus de gestion des données, aidant les organisations à débloquer la valeur de leurs données et à prendre des décisions plus éclairées basées sur des informations précises et fiables.
5. Intégration des Données : Extraction, transformation et chargement (ETL) des données de référence provenant de multiples sources dans un dépôt centralisé.
6. Qualité des Données : Nettoyage, normalisation et validation des données de référence pour en assurer l’exactitude et la cohérence.
7. Gouvernance des Données : Établissement de politiques, procédures et rôles pour la gestion des données de référence tout au long de leur cycle de vie.
8. Gestion des Données : Attribution de la propriété et de la responsabilité pour le maintien de la qualité et de l’exactitude des données de référence.
9. Distribution des Données : Synchronisation des données de référence à travers tous les systèmes et applications consommateurs.

Outils Logiciels de MDM

Il existe plusieurs outils logiciels disponibles sur le marché pour aider les organisations à mettre en œuvre la MDM efficacement. Voici quelques exemples :

1. La Plateforme MDM d’Informatica aide les organisations à créer une vue unifiée et fiable de leurs données de référence. C’est un outil puissant qui aide à établir une représentation cohérente des données. Cette plateforme garantit que les organisations peuvent faire confiance à l’exactitude et la cohérence de leurs données. Elle offre des capacités de modélisation des données, d’intégration des données, de qualité des données et de gouvernance des données.
2. Talend Data Integration est un outil puissant utilisé pour les processus ETL. Il aide les organisations à extraire, transformer et charger les données de différentes sources. Le système stocke les données dans un dépôt central. Il prend en charge une large gamme de formats de données et offre une interface conviviale pour concevoir des flux de travail d’intégration des données.
3. IBM InfoSphere Information Analyzer aide les organisations à identifier les problèmes de qualité et les incohérences des données. Il le fait à travers le profilage et l’évaluation de la qualité des données. L’outil propose de nombreuses règles et métriques de qualité des données. Celles-ci peuvent être personnalisées pour répondre aux exigences spécifiques de toute entreprise.
4. Collibra Data Governance est un outil qui aide les organisations à gérer la gouvernance des données dans le cloud. Il permet aux utilisateurs de créer, contrôler et suivre les règles et processus de gouvernance des données. La plateforme simplifie la gestion des données et garantit la conformité aux réglementations. Elle offre un dépôt centralisé pour stocker les définitions des données, les règles commerciales et les informations sur l’origine des données.
5. Les utilisateurs utilisent l’outil SAS Data Management pour la correspondance et la déduplication des données. Il aide les organisations à identifier et à corriger les enregistrements en double dans différentes sources de données. Il utilise une technologie intelligente pour trouver et combiner les enregistrements en double, garantissant que l’enregistrement principal est correct et à jour.
6. Outil de Gestion des Métadonnées : Informatica Metadata Manager Informatica Metadata Manager est un outil qui permet aux organisations de capturer, gérer et gouverner les métadonnées dans toute l’entreprise. Il stocke les métadonnées en un seul endroit et permet aux utilisateurs de les rechercher, de les parcourir et de les analyser pour mieux comprendre leurs données.
7. Orchestra Networks EBX est un outil de Master Data Management qui aide les organisations à gérer et organiser efficacement leurs données importantes.
8. Outil de Gestion des Données : Ataccama ONE Data Stewardship est un outil qui aide les gestionnaires de données à collaborer et à gérer efficacement les données de référence. Il offre une interface conviviale pour que les gestionnaires de données examinent, approuvent et corrigent les enregistrements de données de référence.
9. La Plateforme de Gouvernance des Données Alation aide les organisations à définir et à appliquer les politiques de gouvernance des données dans toute l’entreprise. Elle offre un dépôt centralisé pour stocker les définitions des données, les règles commerciales et les informations sur l’origine des données.
10. Reltio Cloud est une solution basée sur le cloud pour la Gestion des Données de Référence (MDM). Elle aide les organisations à consolider et gérer leurs données sur une plateforme fiable. Elle offre des capacités d’intégration, de qualité, de gouvernance et d’analyse des données.

Le Record d’Or

Le record d’or est comme la meilleure version d’une donnée. Il contient les informations les plus correctes et les plus récentes sur quelque chose, comme un client ou un produit. Pour créer un record d’or, les données sont rassemblées à partir de diverses sources, revues pour leur exactitude, et les erreurs sont corrigées.

Par exemple, pensez à un magasin qui vend des produits de différentes manières : en personne, en ligne et via des applications. Le magasin peut avoir des informations clients stockées à différents endroits tels que la caisse enregistreuse, la boutique en ligne ou la liste de clients. Chaque endroit peut avoir des détails légèrement différents sur la même personne, comme son nom ou son adresse.

En utilisant le processus de MDM, le magasin peut créer un record d’or pour chaque client. Ce record d’or contient les informations les plus correctes et les plus récentes sur le client. L’information principale du client est utilisée pour tous les systèmes du magasin. Cela aide à garantir la cohérence et l’exactitude lorsque l’on interagit avec les clients ou que l’on analyse les données.

Conclusion

La Gestion des Données de Référence est une approche critique qui permet aux organisations de créer une vue unique et fiable de leurs principaux actifs de données. En mettant en œuvre la MDM de manière efficace, les organisations peuvent améliorer la qualité des données, réduire les incohérences, et permettre une meilleure prise de décision dans toute l’entreprise. Le flux de travail de la MDM implique plusieurs étapes, y compris la découverte des données, l’intégration des données, la qualité des données, la gouvernance des données, la gestion des données, et la distribution des données.

Plusieurs outils logiciels disponibles sur le marché peuvent aider les organisations à mettre en œuvre la MDM efficacement.