À quel moment faut-il envisager une stratégie de gestion des données de référence ?

Sanne Roubos
7 juillet 2025 – Temps de lecture : 3 minutes

Chez Altares, nous échangeons fréquemment avec des entreprises désireuses de se lancer dans la gestion des données, mais qui se demandent encore comment s’y prendre et à quel moment elles en verront les bénéfices. Il n’existe pas de seuil précis indiquant quand une organisation peut tirer profit d’une stratégie de gestion des données de référence (Master Data Management – MDM), mais certains critères permettent d’en évaluer la pertinence.

visualisation de données

Les signes indiquant qu’il est temps d’adopter une stratégie MDM

Vous travaillez avec plusieurs systèmes et sources de données

  • Par exemple : systèmes distincts pour CRM, ERP, e-commerce, finance, RH.
  • Les données relatives aux clients, aux produits ou aux fournisseurs sont enregistrées à différents emplacements → risque d’incohérence.

Signe : Vous remarquez des doublons d’enregistrements de clients ou de produits, ou les rapports diffèrent selon le système.

Les données sont essentielles à votre processus commercial ou à l’expérience client

Exemples :

  • Le service clientèle doit rapidement disposer des informations exactes sur le client.
  • Des données produits incorrectes entraînent des retours ou des malentendus.
  • Le service financier se voit infliger des amendes ou subit des retards en raison de données relatives aux fournisseurs erronées.

Signe : Les erreurs de données entraînent des problèmes opérationnels ou financiers.

Vous nourrissez d’importantes ambitions de croissance

  • Fusions, acquisitions, expansion internationale, nouvelles unités opérationnelles, etc.
  • Plus de systèmes, de marchés et de personnes → plus de risques de confusion des données.

Signe : Votre structure de données peine à suivre le rythme de votre croissance.

Vous souhaitez informatiser ou automatiser certains éléments

Pensez aux portails en libre-service, à l’IA, aux rapports, à l’automatisation des processus.

Signe : Vos innovations sont freinées par des données erronées ou incohérentes.

Lisez aussi : L’IA fait rêver, les données font gagner

Plan par étapes pour le MDM

Vous reconnaissez ces signes et vous souhaitez mettre en place une stratégie MDM ? Voici un plan étape par étape pour établir une bonne stratégie :

Étape 1 : définissez les objectifs

  • Pourquoi avez-vous besoin de MDM ? Quels signes reconnaissez-vous ?
  • Quels problèmes voulez-vous résoudre ? Par exemple, doublons d’enregistrements de clients, données produits incorrectes, incohérences entre les systèmes, etc.

Étape 2 : identifiez les principaux éléments de données

Exemples :

  • Données clients
  • Données produits
  • Données relatives aux fournisseurs
  • Données relatives aux collaborateurs

Démarrez en douceur avec un domaine à la fois stratégique et simple à gérer, puis développez votre approche étape par étape.

Étape 3 : impliquez les parties prenantes et créez une gouvernance

  • Le MDM nécessite une collaboration entre le service IT, le business, les propriétaires de données et la compliance.
  • Constituez une équipe de données avec les différentes disciplines.
  • Désignez des propriétaires et des gestionnaires de données pour clarifier les rôles et responsabilités.

Étape 4 : analysez la situation actuelle (as-is)

  • Quels systèmes contiennent des données de référence ?
  • Où se trouvent les problèmes (incohérences, doublons, données obsolètes) ?
  • Comment les données sont-elles gérées et partagées à l’heure actuelle ?

Lisez aussi : Du bruit à la sagesse : comment les données éclairent les décisions

Étape 5 : définissez la situation future (to-be)

  • Quelles normes de données, quels formats et quelles règles souhaitez-vous appliquer ?
  • Où et comment la « Single Source of Truth » est-elle enregistrée ?
  • Comment les données sont-elles synchronisées avec d’autres systèmes ?

Étape 6 : choisissez la bonne solution/technologie MDM

Envisagez des facteurs tels que :

  • Cloud ou sur site ?
  • Possibilités d’intégration avec les systèmes existants (ERP, CRM, etc.).
  • Outils de workflow et de qualité des données.

Étape 7 : développez un plan d’exécution

  • Commencez à petite échelle avec un projet pilote ou une preuve de concept.
  • Déployez le plan de manière itérative (par exemple, par domaine de données ou par département).
  • Définissez des KPI (tels que le pourcentage de qualité des données, le nombre de doublons, etc.)

Étape 8 : orientez les normes et la qualité des données

  • Développez des règles de validation, des processus de correspondance/fusion, une méthode de travail uniforme.
  • Appuyez-vous sur des outils spécialisés pour garantir la qualité de vos données.
  • Proposez une formation aux utilisateurs pour encourager une saisie correcte des données et leur faire prendre conscience des avantages qui en découlent.

Étape 9 : garantissez la surveillance et l’optimisation

  • Mettez en place des procédures pour suivre les processus et maintenir la qualité des données.
  • Évaluez régulièrement la gouvernance, les politiques et la technologie.

Conclusion

Une stratégie de gestion des données de référence ne constitue pas une fin en soi, mais elle s’impose dès que les données se dispersent, que les erreurs se multiplient ou que la croissance et l’informatisation s’accélèrent. Vous reconnaissez les signes ? Alors, ne perdez pas de temps et mettez en place une stratégie. Maîtriser vos données, c’est maîtriser votre entreprise. Cette feuille de route vous aide à y parvenir, étape par étape.

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