Le MDM (Master Data Management) au cœur de la stratégie d’entreprise : l’interview de MaPS System

À l’ère de la digitalisation et de l’abondance d’informations, le Master Data Management (MDM) s’impose comme un levier incontournable pour les entreprises. Entre optimisation des processus, gouvernance des données et alignement des équipes, le MDM offre une réponse structurée aux enjeux croissants de la transformation digitale. C’est pour parler de ce sujet passionnant que nous avons eu le plaisir d’interviewer Frédéric Eckert, Chef de produit informatique, chez MaPS System !

Bonjour Frédéric ! Merci d’avoir accepté cette interview avec Dn’D. Pour commencer, pouvez-vous vous présenter et nous parler de MaPS System ?

De mon côté, mon parcours est essentiellement orienté e-commerce et marketing digital. J’ai notamment été à la tête d’une entreprise pure player pendant 8 ans, puis j’ai occupé des postes de responsable e-commerce et marketing digital dans différentes entreprises. Et puis, il y a un peu plus de 3 ans, j’ai rejoint MaPS System en tant que Chef de Projets grands comptes. Suite à plusieurs évolutions structurelles dans l’entreprise, j’ai intégré il y a environ 1 an et demi le service Produit afin d’organiser la conduite du changement et les différents gros projets de développement et d’évolution du logiciel.

Côté MaPS System, nous sommes un éditeur de solution qui aide les entreprises à optimiser leur centralisation de données maîtres stratégiques : informations produit, ressources visuelles, datas organisationnelles de l’entreprise, etc. Aujourd’hui, on a une plateforme tout-en-un qui intègre à la fois le MDM (Master Data Management), le PIM (Product Information Management) et le DAM (Digital Asset Management). Nous permettons aux industriels, marques, distributeurs ou sociétés de service de répondre avec le plus de souplesse et d’efficacité possible à toutes les exigences croissantes des partenaires et marchés (qualité, conformité, fiabilité, rapidité d’accès aux données, etc.).

On entend de plus en plus parler du MDM comme un levier stratégique pour les entreprises. D’après Gartner, 85% des grandes organisations vont d’ailleurs intégrer des initiatives MDM pour améliorer la qualité de la gestion de leurs données. Pourquoi cette démarche devient-elle incontournable aujourd’hui et quels sont les enjeux majeurs qui poussent les entreprises à adopter le MDM ?

Il est vrai qu’aujourd’hui, il y a une montée en puissance des implémentations de solutions MDM. On peut avant tout l’expliquer par une évolution très rapide des environnements numériques, mais surtout aussi par la place centrale qui est prise par les données au sein des entreprises. Cela devient donc un levier stratégique à part entière. On va retrouver plusieurs facteurs et enjeux majeurs.

Je vais commencer par parler de l’explosion du volume de données. Concrètement, on est entrés dans une ère de digitalisation, où les entreprises vont générer et collecter des données massivement et depuis de diverses sources (E-Commerce, CRM, ERP, réseaux sociaux, IoT). Sans une solution de type MDM, la data va très souvent rester silotée et sera redondante ou incohérente.

Ensuite, on observe une multiplication des canaux et des points de contact. De nos jours, les clients interagissent de plus en plus avec tous les canaux confondus (web, mobile, magasin, marketplace, etc.), et ils attendent l’expérience la plus fluide et cohérente possible, qui deviendra possible grâce à l’omnicanalité. Le MDM va permettre ici de synchroniser les données et d’offrir aux clients une vision unifiée de toutes ces entités (produit, fournisseur, etc.).

De plus, on observe qu’il y a une réglementation galopante sur l’utilisation des données. En Europe, on a le RGPD, aux États-Unis, on retrouve le CCPA (l’équivalent du RGPD applicable à l’état de Californie) ou le HIPAA pour les données propres au secteur de la santé. Cela va imposer une gestion très rigoureuse des données personnelles. En parallèle, on assiste également à une densification des normes sectorielles et de marché. Je pense notamment aux classifications liées à l’étiquetage (pour l’agroalimentaire, il s’agit du nutri-score ou du règlement INCO, pour les appareils électroménagers, il y a le label “énergie”, etc.). Si on prend l’exemple d’une machine à laver, on va typiquement retrouver la consommation électrique en Kilowatts, la nuisance sonore en décibels ou encore la consommation d’eau en litres par cycle. Toutes ces données complémentaires et complexes, pour chaque produit, vont se traduire sous forme d’attributs et de critères au sein d’un MDM. Son rôle sera de garantir la conformité des normes et de sécuriser les données sensibles.

Il y a un autre facteur à considérer : c’est la transformation numérique, qui nous a progressivement fait entrer dans l’ère du “data-driven”. Les entreprises misent aujourd’hui sur des stratégies data-centric, où les données sont un actif clé, un principal levier économique et une source d’exploitation à part entière pour répondre avec pertinence aux besoins des clients. On le sait, ces derniers souhaitent être toujours plus et toujours mieux informés. Cette stratégie de pilotage par la donnée permet de répondre aux exigences et aux tendances de marché, toujours plus spécialisées et denses. Le MDM assure la qualité, la fiabilité et la cohérence de tout cet ensemble de données, ce qui est essentiel pour en exploiter les bénéfices.

Et enfin, le dernier élément clé, c’est évidemment la pression concurrentielle. L’expérience client est le premier élément différenciant entre chaque acteur du marché. Si les données sont mal gérées, cela peut être nuisible pour la réputation de l’entreprise et sa compétitivité. Donc, incorporer un MDM au cœur de son système d’information (SI), c’est prendre avec soi un allié de premier choix pour améliorer la satisfaction client, puisqu’il va garantir l’exploitation de données fiables et précises sur tous les points de contact.

Quels sont les éléments clés à prendre en compte pour intégrer le MDM de manière efficace ?

L’intégration d’un MDM, est avant tout une approche structurée et une prise en compte des éléments clés à chaque étape du projet. Il y a des facteurs essentiels à garder en ligne de mire pour s’assurer d’une opération réalisée avec succès. 

Dans un premier temps, il va falloir définir une vision claire des objectifs. Ils peuvent être définis selon la méthode SMART et doivent être associés à des indicateurs clés de performance (KPIs) pour évaluer les résultats. 

Ensuite, il faut trouver une solution adaptée à ses besoins, avec une bonne scalabilité. Il faut étudier le mode d’intégration à choisir pour que le MDM intervienne avec la meilleure symbiose possible au cœur du système d’information. S’agira-t-il d’un MDM “consolidé”, qui va centraliser les données dans un seul référentiel ? Ou bien, est-ce qu’on va choisir un MDM “fédéré”, qui va centraliser les données entre plusieurs systèmes tout en gardant une décentralisation partielle ? Parallèlement, il est essentiel d’évaluer l’intégration technique du MDM en vérifiant son interopérabilité. Le MDM doit pouvoir échanger des données de manière fluide, au minimum en mode batch, et idéalement en temps réel pour répondre aux besoins actuels. Enfin, pour axer votre choix, il faudra lister les fonctionnalités clé, comme la capacité à gérer de multiples entités au sein du MDM. 

Je vous conseille également de mettre en place un système de gouvernance de données. Cela passe par la création d’un comité de gouvernance dédié à la supervision et à la gestion des données. Il doit y avoir des représentants des services clés (marketing, vente, IT) et les rôles/responsabilités doivent être définis. D’un côté, les data owners vont avoir la responsabilité des données spécifiques, de l’autre, les data stewards vont maintenir la qualité et la cohérence des données. Vous devez établir une politique, des processus, des procédures, et surtout vous y tenir. Enfin, il est nécessaire de mettre en place des règles pour l’utilisation, la mise à jour et la suppression des données. 

À côté de cela, il va falloir identifier les données maîtres pertinentes.

• Quelle est la priorité à donner à chaque entité ? 
• Est-ce qu’on va parler des produits, des clients, des fournisseurs, des employés, des partenaires ? 
• Quelles entités, dans l’immédiat, vont avoir un plus grand impact sur les opérations de l’entreprise et sur l’expérience client ? 

Assurez-vous de garantir la qualité des données à reprendre. Dans un premier temps, il faut réaliser un audit afin d’identifier les incohérences (doublons, lacunes, etc.). Les données centralisées doivent ensuite être nettoyées, et c’est d’ailleurs la bonne occasion pour les normaliser, revoir la structure, créer des nomenclatures, les enrichir et les dé-dupliquer avant leur injection dans le MDM. Des workflows doivent finalement être mis en place, comme un mécanisme de validation continue pour vérifier systématiquement la qualité, la complétion, la mise à jour, l’exactitude et surtout l’intégrité des données.

Il y a un autre facteur à ne pas oublier, c’est de sécuriser les données et de se conformer aux réglementations. Tout ce qui va entrer et sortir d’un MDM, quelle qu’en soit la manière, doit répondre aux exigences légales et de son marché. Il faudra réaliser cela avec le paramétrage de la solution et mettre en place des workflows ad hoc. La sécurisation des données va passer par 3 étapes : 

• la mise en place d’une politique de restriction et de droits d’accès
• le recensement et le chiffrage des données dites sensibles (données au repos, stockées ou en transit)
• le traçage des actions, avec une mécanique de journaux d’audit pour suivre chaque modification au fil à fil des données.

L’aspect humain est aussi à prendre en compte puisqu’il faut former et impliquer  toutes les équipes. En plus des formations internes, il faut communiquer pour que tous les éléments pédagogiques soient diffusés auprès des collaborateurs. L’objectif est de sensibiliser au concept de gestion des données et aux finalités d’un MDM. 

Enfin, il est nécessaire de mesurer et d’optimiser en continu, en adoptant par exemple une logique scrum. Il faut donc cibler les actions métier, mesurer la performance, analyser, corriger, concevoir et réaliser. Cela implique de suivre les KPIs, de les interpréter régulièrement pour en tirer des conclusions et mettre en place les actions clé et ajustements. Appuyez-vous sur les retours utilisateurs, qu’ils soient internes ou externes. Des outils analytiques ou des événements permettront de mesurer et collecter les retours. L’objectif étant évidemment d’ajuster les processus et faire évoluer les interfaces pour répondre aux besoins des utilisateurs métier.

Quels sont les principaux défis auxquels les DSI font face lors de la mise en œuvre d’un MDM, et comment les surmonter ?

Un MDM pour un DSI, meilleur soit-il, reste un projet complexe. Aujourd’hui, il est vrai qu’il faut un certain degré de maturité pour aborder ces sujets dans les entreprises, mais, il y a quand même des obstacles qui sont bien identifiés. Pour répondre à la question, je vous propose quelques stratégies qui permettront de surmonter ces obstacles. 

La première chose à laquelle le DSI sera confronté, c’est la résistance au changement. Quand on va implémenter un MDM dans le SI, c’est tout un paradigme qui évolue dans l’entreprise. L’Homme est ainsi fait  : on a une propension naturelle à refuser les changements, qui est basée sur la crainte innée de l’inconnue. Les équipes techniques métier seront possiblement amenées à résister à l’intégration du MDM, et il y a de multiples raisons à cela : 

• une complexité qui est perçue de manière exagérée
• la crainte d’une charge de travail supplémentaire
• une perception trop floue (voire nulle) des bénéfices du MDM

Le DSI est avant tout le promoteur du projet. Il doit donc emporter un taux d’adhésion suffisant pour que la solution soit intégrée dans les meilleures conditions et le plus efficacement possible. La bonne approche, ce serait donc de préparer le terrain en amont, d’identifier les futures parties prenantes et acteurs clés du projet, et de prendre la température.

Une fois que le terrain est préparé et que le niveau de maturité est considéré comme suffisant, il faut impliquer tout ce petit monde, fixer des objectifs et ajouter des échéances. C’est pour cela qu’il est nécessaire de communiquer sur tous les aspects du projet. Le DSI doit aussi être capable de répondre aux questions, d’exprimer les enjeux et de lever les doutes et inquiétudes. 

Il faut ensuite savoir maîtriser les coûts et projeter un ROI. Mettre en œuvre un projet de MDM peut devenir très vite coûteux si la démarche n’est pas bien cadrée. Cela peut être le cas en termes de gestion de projets (exemple : trop de parties prenantes inutiles, mal identifiées, des changements d’acteurs clés en phase de construction, etc.), ou en matière d’intégration (exemple : ajout d’outils tiers, comme des middleware, parce qu’ils n’ont pas été identifiés pendant la phase de cadrage). Une approche “seine” consisterait déjà à présenter une étude de cas et un plan économique solide. Il faut projeter des objectifs SMART, basés sur des éléments tangibles, dans une perspective ROIste (exemple : une croissance potentielle de x% des ventes qui serait lié à la réduction des erreurs). Tout cela peut paraître fastidieux au départ, mais c’est réellement bénéfique pour toute l’entreprise et cela porte généralement rapidement ses fruits. 

Ensuite, il faut définir un MVP (Minimum Viable Product) pour démarrer avec une version limitée du MDM. Elle va permettre de démontrer rapidement sa valeur ajoutée non seulement au sein du SI, mais aussi pour la globalité des acteurs de l’entreprise

Dès le départ, il faut anticiper l’insertion au projet d’un plan d’accompagnement. Qu’il s’agisse de l’intégration du MDM ou de sa maintenance (TMA), il ne faut pas hésiter à inclure des acteurs externes et rodés aux solutions du MDM. Cela sera bien moins coûteux que de vouloir à tout prix construire une équipe d’experts internes.

Il faut aussi identifier les silos de données et se projeter sur leur rupture. Ces derniers vont représenter un frein à la centralisation des données au sein du MDM, c’est pourquoi il va falloir agir rapidement. Les bonnes pratiques vont être : 

• d’unifier les référentiels de données et créer une source unique 
• d’instituer une coopération interservices active pour identifier les besoins, harmoniser les formats, etc.
• de planifier la migration des données depuis les systèmes source

Un autre défi, va être d’intégrer le MDM au système existant. Les écosystèmes peuvent être très hétérogènes et les structures de données différentes et pas forcément conçues pour être partagées de manière optimale. Dans un premier temps, il faut donc cartographier et auditer les systèmes pour identifier les sources de données, les interconnexions et les interactions entre les flux existants. Les schémas de flux doivent être à jour et présentés clairement (flux entrants et sortants). Il faut progresser de manière incrémentale ou modulaire. Le MDM doit être intégré au système critique avant d’étendre le périmètre aux autres systèmes de l’entreprise. Des middlewares ou des outils comme les ESB/ETL permettront d’ailleurs de faciliter la centralisation des flux et d’harmoniser les formats en amont de la synchronisation.

Dernier point, que l’on rencontre beaucoup chez MaPS System : il faut résister à la tentation de la personnalisation excessive. Adapter un système d’information entier à un MDM peut s’avérer coûteux, mais l’inverse peut l’être tout autant. Cela peut conduire à un déploiement complexe et tardif du projet. La bonne approche ici, c’est d’opter pour une solution flexible et qui propose un panel de configurations couvrant des besoins spécifiques sans recourir au développement sur mesure. L’idéal est d’exploiter les fonctionnalités natives du MDM et surtout d’évoluer progressivement dans cette démarche. Il ne faut pas directement personnaliser lors de la construction du projet. 

Pour l’E-Commerce, on sait que la présentation des produits est cruciale. Le MDM peut-il jouer un rôle dans l’enrichissement de la donnée du catalogue ?

Oui, plus que jamais ! Pour bien comprendre ce qu’apporte le MDM dans le monde de l’E-Commerce, il faut souligner sa plus-value face à un PIM, autre outil essentiel dans ce domaine. Ce dernier se concentre sur la gestion des informations liées spécifiquement au produit pour qu’elles soient prêtes à être diffusées sur des canaux de vente, alors que le MDM endosse un rôle plus global. Il va centraliser et gouverner toutes les données dites “maître” de l’organisation (produit, client, fournisseur, établissement, réglementation, etc.). Son rôle est aussi de faire interagir toute cette data pour en tirer le meilleur parti et faire bénéficier directement l’activité économique de l’E-Commerce.

Je vais résumer les rôles clés du MDM sous l’angle E-Commerce. 

Tout d’abord, on a la centralisation / unification des données produit. Elles vont provenir de différentes sources comme l’ERP, le système fournisseur, la base de données tierce, etc. Le MDM va donc gérer les relations avec d’autres entités maîtresses chez les fournisseurs ou les catégories. Il assure une cohérence transversale entre les données produit et les autres entités (clients, fournisseurs, entrepôts, etc.). À titre d’exemple, une solution MDM garantit qu’un fournisseur fabricant plusieurs types de produits soit bien identifié de manière unique en associant correctement toutes ces données aux produits. Et puis, le MDM brise les silos de données entre les différents services, ce qu’un PIM ne peut pas faire. 

Autre point clé, c’est l’enrichissement des fiches produit. Le MDM fournit une source unique de référence pour garantir des informations enrichies, standardisées et validées de manière inter-services. Il est capable d’automatiser et de valider ces enrichissements à partir de multiples sources, pour garantir la fiabilité et l’exhaustivité de ces données. Par exemple, le MDM peut intégrer les données techniques d’un ERP, des normes de qualité d’une application tierce et des certifications réglementaires. Et, il va transmettre la globalité de ces données au PIM pour enrichir les fiches produit. Le MDM va également pouvoir gérer les enrichissements autres que Marketing comme des données logistiques (livraison, coût de revient d’un produit, affichage de mentions légales ou certifications, etc.).

Après, on va avoir la gestion des médias associés aux produits – un autre versant très important pour l’E-Commerce. Là où le PIM gère les médias pour les rendre accessibles et utilisables sur des canaux de vente, le MDM peut lui garantir que ces médias soient correctement reliés aux données maîtresses produit et qu’ils respectent des normes centralisées. Je pense par exemple au format d’image, à la résolution ou à la conformité à la réglementation locale ou sectorielle de certains marchés. Enfin, le MDM est en capacité d’offrir une vision consolidée des médias dans des contextes parfois multilingues.

Parmi les autres points importants, il y a aussi le fait d’assurer la qualité des données et leur conformité. Le PIM va nettoyer les données et leur apporter une structure directement utilisée pour les canaux de publication. Il n’y a donc pas de correction à la source. Le MDM, lui, va garantir la qualité des données pour qu’elles soient entérinées à la source, grâce à des processus rigoureux de nettoyage, de validation, de dé-duplication et d’enrichissement. Donc, il va créer des données propres et fiables en amont, que le PIM va pouvoir utiliser pour produire des fiches qualitatives. Le MDM va pouvoir gérer des exigences réglementaires transversales. Cela fait le lien avec le respect du RGPD, pour assurer une conformité des données produit en fonction des normes sectorielles. 

Le MDM est également au cœur de la personnalisation et de la segmentation des données. Il va permettre de personnaliser de manière plus fine l’expérience utilisateur, en se basant sur des croisements entre les données produit et les données client. Par exemple, le MDM va faciliter les recommandations personnalisées complexes, en combinant les données produit un historique d’achat.

Le MDM, pour l’E-Commerce est également un outil de synchronisation omnicanal. Il va centraliser les données avant qu’elles ne soient diffusées par le PIM, pour garantir une cohérence entre les canaux de vente et les autres systèmes (logistiques, CRM, etc.). C’est réellement une approche unifiée et synchronisée qui facilite cette gestion omnicanale de cohérence entre les produits, les stocks, les offres promotionnelles et les clients. 

Enfin, on a avec le MDM une gestion avancée des relations entre produits. Le PIM va pouvoir créer des associations simples comme des produits complémentaires, des bundles ou des recommandations. Le MDM, de son côté, gère des relations plus complexes et multi-domaines. On peut par exemple lier des produits à des fournisseurs spécifiques ou croiser des données historiques pour identifier des corrélations suffisamment pertinentes (tendances saisonnières par exemple).

Selon vous, quelles seront les évolutions majeures du MDM dans les prochaines années pour répondre aux besoins des entreprises en pleine mutation ?

Très bonne question ! Comme tout ce qui est digital et numérique, le MDM évolue très vite. Aujourd’hui, on a une croissance exponentielle du volume de données et les entreprises auront toujours besoin de s’adapter rapidement. À court terme, il y a bien évidemment des évolutions et des tendances qui émergent. 

La première, certainement celle que tout le monde attend, c’est l’intégration de fonctionnalités augmentées par des programmes de type IA ou Machine Learning. De quoi parle-t-on ici ? Et bien, d’automatisation de la gestion de tâches complexes, comme la dé-duplication, l’enrichissement ou la détection d’anomalies. On parle aussi de prévision et d’analyse avancée, pour mieux cerner les tendances et anticiper les comportements basés sur des modèles de données référentielles.

Et puis, on a la partie “recommandation intelligence”, le fait de proposer automatiquement des améliorations ou ajustements pour optimiser la qualité des données. Les principaux enjeux sont de réduire les interventions humaines : ne pas les bannir), mais s’affranchir des opérations fastidieuses et répétitives liées à la maintenance des données et d’aller vers une amélioration continue de la qualité des données avec des algorithmes auto-apprenants.

On va avoir aussi la multiplication des architectures cloud, ou de modèles hybrides. Cela va consister à bénéficier d’une scalabilité accrue, et donc une meilleure flexibilité et une réduction des coûts d’infrastructure. Donc, on parle ici de MDM-as-a-service (MDMaaS). C’est quelque chose qui va se populariser pour avoir des déploiements plus rapides et pour assurer des mises à jour de manière plus automatisée, même si le modèle on-premise est un atout dont tout le monde ne peut pas se prévaloir. 

Un domaine assez oublié aujourd’hui, c’est l’extension du MDM à l’intérieur de l’IoT. Aujourd’hui, il y a un développement croissant des objets connectés dans tous les secteurs d’activité et le MDM va devoir inclure les data liées à ces objets. Cela concerne, par exemple, les capteurs de la grande et moyenne distribution, les équipements industriels, les véhicules.

On observe aussi l’intégration au MDM directement à la gouvernance de données. Il y a une profusion de réglementations liées aux données qui va pousser le MDM à intégrer ce genre de fonctionnalités pour assurer une conformité. C’est une partie qui reste assez marginalisée des enjeux commerciaux, mais qui n’en est pas moins importante car elle permet une réduction des risques juridiques liés à la gestion des données et renforce la confiance des clients et partenaires. 

Un autre enjeu clé, c’est la gestion des données non structurées (stockées sans format prédéfini) : courriels, publications sur les réseaux sociaux, fichiers audio ou données IoT. Elles offrent des insights stratégiques précieux, mais leur intégration dans les systèmes d’information reste complexe. Les MDM devront évoluer pour gérer ces formats et les consolider avec des informations structurées.

La dernière tendance concerne des modèles orientés “données ouvertes”. Les distributeurs ont davantage mutualisé la collaboration avec les partenaires et fournisseurs, et ont partagé des données par MDM interposés. Chaque acteur devra avoir un outil centralisé pour renforcer la syndication des données et accélérer la collaboration / croissance de toutes ces organisations.

Pour aller plus loin, n’hésitez pas à contacter l’équipe de MaPS System et de Dn’D. Nous nous ferons un plaisir d’échanger avec vous sur ce sujet.
👇