Alors que toutes les entreprises majeures ont entrepris leur transformation digitale, la question de la qualité des données revient d’actualité. Synonyme de simples surcoûts et de manque d’efficacité, une qualité des données défaillante devient une entrave à la mise en place de stratégies digitales efficaces.

8,2 millions de dollars par an, c’est le coût annuel moyen pour une entreprise du fait de la mauvaise qualité des données. Ce chiffre, estimé par le Gartner, est une moyenne et il est, bien évidemment, à moduler en fonction de la taille de l’entreprise et de son secteur d’activité. Cependant, croire que cette non-qualité c’est “pour les autres” serait une erreur. Erreur de saisie des clients sur les formulaires Web, fautes de frappes dans les applications d’entreprise sur les fiches client, des fiches produits incomplètes, incohérences dans les données fournisseurs ou les commandes, les sources d’erreurs sont multiples… Si des mesures systématiques de nettoyage et de correction des données ne sont pas prises, ce sont des défauts qui doivent être traités manuellement, et à la clé, des processus de transfert de données qui sont ralentis, des erreurs d’envois dans les commandes, des erreurs de gestion…

PWC | Main problems affecting data quality
Légende : Les erreurs sur les montants ou des informations manquants sont les problèmes les plus fréquents qui affligent les données des entreprises (Source : PWC)

 

La transformation digitale rend le Master Data Management incontournable

Ce qui pouvait sembler un coût supportable, qui ne justifiait pas les investissements visant à améliorer la qualités de données, va rapidement devenir un frein à la compétitivité à l’heure de la transformation digitale des entreprises.

Plus aucun internaute ne veut aujourd’hui comprendre que le centre d’appel ou le point de vente n’ait pas l’information de ce qu’il a pu commander sur le site web de l’enseigne. Dans le meilleur des cas, c’est un haussement d’épaules. Dans le pire, un client qui va aller publiquement prendre à partie l’enseigne sur les médias sociaux et y moquer l’obsolescence de son informatique. A tord ou à raison, le mal est fait et, quelque soit sa réaction, c’est un client qui y réfléchira à deux fois avant de faire confiance à nouveau à l’enseigne.

Une situation d’autant plus rageante si cette réconciliation entre le profil client Web, le client point de vente ou le prospect d’un fichier marketing, pourtant prévue dans le système d’information, ne s’est pas faite à cause d’une faute de frappe !

La solution prônée par les éditeurs, c’est la mise en place d’un MDM (pour Master Data Management). Il s’agit d’un référentiel client où les données issues du CRM, de l’ERP, de multiples applications Saas et du Web vont être réconciliées. Le Master Data Management n’est pas une notion nouvelle mais cette plaque tournante de l’information sur le client dans l’entreprise est la fondation d’une politique d’amélioration de la qualité des données, aujourd’hui rendue nécessaire par la transformation digitale des entreprises.

IBM| MDM and big data complement and enrich earch other
Légende : MDM et Big Data, le duo gagnant de la transformation numérique (Source: IBM)

 

L’arrivée des objets connectés et leur corollaire, le Big Data, va rendre cette problématique plus importante encore. Selon IBM, 49% des projets Big Data portent sur la donnée client. Le Big Data permet d’enrichir la fiche client telle qu’on la connait, avec les coordonnées du client, la liste de ses derniers achats, grâce à d’autres informations telles que son appétence à telle ou telle offre, son segment marketing, ses thèmes favoris sur les réseaux sociaux, etc.

La même étude IBM rapporte que parmi les 5 priorités fixées par les DSI afin de transformer les données en informations utiles pour le business, le MDM est classé en tête, cité par 68% des répondants, devant l’analytique client, le Data Warehouse, les tableaux de bord et enfin les outils de recherche.

IBM Top five activities to turn data into intelligence
Légende : Comment transformer une donnée en information business ? Grâce au MDM, à l’analytique, au Data Warehouse répondent les entreprises. (Source : IBM Institute of Business Value)

 

Non, le MDM n’est pas seulement une technologie

Si aujourd’hui les logiciels de MDM sont matures, les outils et services additionnels liés à l’amélioration de la qualité des données nombreux sur le marché, le volet technique de ce type de projets n’est pourtant que la partie émergée de l’iceberg. Seulement 27% des entreprises interrogées par PWC considèrent qu’une informatique de pointe est la clé du succès d’un tel projet ! Pour 71% des répondants, la gouvernance est le facteur n°1, devant le management, puis l’optimisation des processus.

PWC |Success factors for MDM
Légende : Les principaux facteurs de succès d’un projet MDM ne sont pas à aller chercher du côté de l’informatique mais plutôt de la gouvernance mise en place, du management et des processus (Source : PWC)

 

Le volet gouvernance de la donnée est la clé du succès de ce type du projet, mais c’est généralement aussi la phase la plus longue à mettre en place. PWC souligne qu’une gouvernance des données s’appuie, d’une part, sur une série de procédures de gouvernance afin de donner des règles, définir comment les problèmes détectés sont résolus et enfin s’assurer de la conformité des données aux diverses lois et réglementations qui s’y appliquent. En parallèle, l’entreprise doit mettre en place une série de règles de gouvernance qui définissent qui est responsable de quelle donnée, comment sont mises en place les procédures de traitement, comment auditer la conformité, etc.

En parallèle au volet IT, l’entreprise doit se doter d’une organisation qui va mettre en œuvre et superviser sa gouvernance des données. Les mêmes consult   ants suggèrent une organisation en 3 couches avec, au niveau le plus bas, les Information Custodians. Dépositaires de la donnée, ce sont des opérationnels qui sont responsables de la donnée relative à leur domaine très direct.

Au-dessus d’eux, les Data Stewards, responsables de mener à bien les programmes d’amélioration des données et responsables des processus.

Enfin, un conseil de gouvernance, où siège le CDO (Chief Data Officer), les représentants issus de diverses Business Units et de l’IT, supervise l’ensemble. C’est lui qui donne la direction stratégique de la politique de l’entreprise vis-à-vis des données, qui prend les décisions quand aux processus à mettre en place ou à modifier, et qui assure un suivi en continu des métriques relatives à la qualité des données.

A la clé de ces efforts, le MDM est un outil qui doit permettre à l’entreprise à la fois d’engendrer des gains d’efficacité opérationnelle en améliorant la qualité de la donnée, mais aussi faciliter le décloisonnement de l’information. Mettre en place cette organisation permettra à l’entreprise de regarder plus sereinement l’arrivée du Big Data et du déluge de données que vont générer les objets connectés de demain.

Pour en savoir plus :

 

Découvrez l’extrait du blog book “Ce qu’il faut savoir sur la transformation digitale en B2B”