Tout savoir sur le master data management (MDM)
La gestion des données de base (ou master data management – MDM) permet de résoudre de nombreux problèmes liés aux données (frustrations suscitées par des données incorrectes). Dans cet article, j’explique le concept de MDM, j’aborde des cas concrets et je vous apprends à appliquer efficacement la gestion des données de référence au sein de votre organisation en 5 étapes.
Dans cet article :
- Master data management (MDM) : de quoi s’agit-il ?
- Cas concret – Manpower
- 5 étapes pour une gestion efficace des données de référence
- MDM : partir de zéro ou investir dans des techniques existantes ?
- Les données de référence : de l’importation manuelle à l’automatisation
- La gestion des données de base ne coûte pas d’argent, elle en rapporte
- La valeur de la gestion des données de base (podcast)
- Logiciels de gestion des données de référence
- Définition des données de base : champs et métadonnées
- Cas concret – Zalando
Aucun marketeer n’a encore jamais dit : « Chouette ! Aujourd’hui, je peux à nouveau modifier manuellement des données clients dans mon CRM. »
Tout comme aucun vendeur n’a jamais dit : « Yes ! Mon client a reçu notre brochure coûteuse à son ancienne adresse. »
Et personne n’a jamais entendu un analyste annoncer : « Parfait ! Notre CRM contient des données erronées, mais je rédige tout de même un rapport. »
Les données erronées sont source de problèmes et de frustration que nous pourrions parfaitement résumer comme ceci : AAAAAAAAH.
Apaiser les frustrations liées aux données à l’aide du MDM
Vous vous arrachez parfois les cheveux à cause de mauvaises données ?
Vous êtes à la bonne adresse : cet article vous apprend tout ce qu’il y a à savoir sur la gestion des données de base et sur les manières de l’appliquer en vous proposant notamment des exemples concrets de méthodes employées par d’autres entreprises pour résoudre leurs défis en matière de données.
Remarque : lorsque je parle de données, je fais référence aux informations commerciales et non aux données à caractère personnel.
Master data management (MDM) : de quoi s’agit-il ?
Le master data management englobe les outils et processus qu’une organisation utilise afin de créer une source unique de vérité pour toutes ses données critiques.
À l’aide du MDM, une organisation peut diffuser en son sein des données de référence cohérentes et précises.
Système de gestion des données vs gestion des données de base
Un système de gestion des données collecte, organise, protège et sauvegarde toutes les données d’une organisation tandis que la gestion des données de base a pour objectif d’organiser, de centraliser et d’actualiser uniquement les données de référence.
Cela vous paraît abstrait ? Penchons-nous sur la pratique.
Manpower – étude de cas
Nieuwe klanten worden door Manpower opgeslagen in het CRM. De klantgegevens, zoals het bezoekadres, factuuradres, BTW-nummer, etc, moeten handmatig ingevuld worden door de accountmanager. Maar vaak zijn deze gegevens niet bekend en worden de velden opengelaten om ze later in te vullen, maar ‘later’ komt nooit 😂
C’est ainsi que les organisations sont confrontées à des profils clients incomplets qui engendrent ensuite divers problèmes : rapports erronés, données de facturation manquantes et campagnes ciblées qui ne font pas mouche.
La gestion des données de base a permis de résoudre ces problèmes en synchronisant directement le CRM de Manpower avec la base de données d’Altares Dun & Bradstreet, qui possède des données à jour et validées . Toutes les données manquantes ont été automatiquement complétées et les données obsolètes ou incorrectes ont été modifiées. Ainsi, les données satisfaisaient à deux exigences en matière de données de référence : organisation et centralisation.
Qu’en est-il de la mise à jour des données ? Les données du CRM font l’objet d’une vérification quotidienne à l’aide des données de la base de données d’Altares Dun & Bradstreet et les modifications sont automatisées.
Vous souhaitez en savoir plus ? Consultez ici l’étude de cas dans son intégralité + l’interview avec Manpower.
5 étapes pour une gestion efficace des données de référence
Vous souhaitez mettre en place une bonne gestion des données de base ? C’est tout à votre honneur, mais évitez une erreur fréquente : n’achetez pas directement des outils et données. Assurez en premier lieu un consensus au sein de votre organisation ; les données concernent chaque département.
1. Erken data als speerpunt in je organisatie 🎯
Les entreprises qui mettent sur pied une bonne gestion des données de référence en tirent profit, car elles gagnent en efficacité et sont aptes à prendre des décisions plus judicieuses.
Si vous demandez à vos responsables à quel point les données sont importantes pour le fonctionnement de l’entreprise, pas moins de 79 % d’entre eux vous répondront que l’organisation perdrait son avantage concurrentiel et pourrait même cesser d’exister. Ce n’est pas négligeable.
Afin d’assurer une gestion optimale des données de base, il est primordial de reconnaître la valeur des données. Il est également nécessaire d’avoir une vision claire et de faire preuve de résilience. De nombreux plans échouent lorsqu’ils ne bénéficient pas d’un soutien suffisant au sein de l’organisation. Veillez donc à établir une stratégie claire à long terme qui met un point d’honneur à assurer la qualité des données de base et la gouvernance des données.
2. Un jeu de données épuré comme point de départ ✨
Vous travaillez en ce moment au moyen des données dont vous disposez, telles que les informations relatives à vos clients dans votre CRM. Mais avez-vous la certitude que ces données sont à jour ?
La livraison de votre belle brochure flambant neuve à une ancienne adresse est une manière douloureuse de s’en rendre compte. Il s’agit là d’un exemple typique de données obsolètes. Si les données ne sont pas à jour, la qualité en pâtit. Vos collègues et vous ne pouvez pas proposer au client un service de qualité optimale, ce qui affecte votre chiffre d’affaires. En outre, de mauvaises données sont synonymes de coûts accrus.
Garbage in = garbage out
Faire table rase est plus facile à dire qu’à faire. Il est impossible de contacter tous les profils de votre CRM afin de vérifier si les numéros de téléphone indiqués sont toujours d’actualité. Cette tâche serait extrêmement chronophage et semblerait un peu folle aux yeux du client.
Il est également difficile de cibler les informations dont vous avez besoin aujourd’hui et dont vous aurez besoin à l’avenir. Dès lors, pour les données, la règle est la suivante : « garbage in, garbage out ». En d’autres termes, des données de mauvaise qualité entraîneront des résultats de mauvaise qualité également. Les données qui alimentent vos outils doivent être fiables et à jour.
Pour ce faire, commencez par déterminer les jeux de données devant être sauvegardés et définissez un angle d’approche. Ciblez les informations nécessaires et les entités (master data), telles que les personnes, les organisations, les produits, les projets et les services. Les investissements dans de nouveaux logiciels et outils permettant d’épurer vos données ne sont utiles que si un processus clair et une structure ont été définis.
Un point de départ pour vos données
3. Validez et standardisez l’intégration de vos données
Si votre entreprise existe depuis longtemps, il est très probable que vous disposiez de données incomplètes ou de doublons. Par exemple, l’administration financière se voit régulièrement renvoyer une facture en raison d’une erreur de destinataire. Il est alors nécessaire d’appeler l’entreprise, d’adapter la facture manuellement et d’informer les autres collègues de la modification. En d’autres termes : beaucoup d’embarras et de temps perdu. Il est impossible de se fier à la validité de ses données lorsque la qualité des données laisse à désirer.
Voilà qui nous amène à la troisième étape. Idéalement, vous configurez vos systèmes de sorte que toutes les données et tous les systèmes soient parfaitement reliés, et de façon à limiter autant que possible les erreurs humaines lors de l’intégration des données.
La bonne nouvelle est que l’intégration et la validation des données peuvent être standardisées. Comment ? À l’aide d’une série de règles au sein de votre application en ligne, telle que votre CRM, qui acceptent ou rejettent les données lors de l’intégration. L’application vérifiera ensuite les informations existantes et les comparera avec les informations importées. Vous évitez ainsi les doublons dans votre système.
4. Combinez les sources internes et externes
L’enrichissement des données fait le bonheur de nombreux spécialistes de la vente et du marketing. En effet, connaissance est synonyme de pouvoir : si vous disposez de davantage d’informations sur le client, vous pourrez mener des campagnes plus efficaces. La gestion des données de base représente l’occasion parfaite de non seulement coupler les sources de données, mais également d’enrichir directement vos données. Par exemple, en renseignant de nouveaux champs d’informations sur vos clients, telles que les informations relatives au risque de crédit. Vous contribuez ainsi à une solution globale : vous importez des données épurées qui enrichissent directement vos données actuelles. Vous faites d’une pierre deux coups.
Une solution logicielle adéquate vous permet de coupler et d’enrichir toutes vos données en plus de contribuer à un plan de données à l’épreuve du temps. Que vous travailliez dans le marketing, la vente, la finance ou la conformité, les informations sont synchronisées lorsque vous optez pour une solution qui peut relier votre CRM, votre ERP et vos autres systèmes d’information d’entreprise à des sources d’information externes. Ainsi, vous disposez d’une vue d’ensemble de vos clients et êtes en mesure de mieux prévoir les événements futurs.
5. Monitor en bewaak de kwaliteit van je data 24/7 💂
Maintenant que vous avez franchi les quatre étapes précédentes pour la mise en place de votre gestion des données de référence, vous voyez le bout du tunnel. Il convient toutefois de tourner votre regard vers l’avenir. À l’instar de votre entreprise, les autres organisations sont en perpétuelle évolution. Nous assistons chaque jour à des acquisitions, des déménagements et bien plus encore. Dans ce cas, comment est-il possible de toujours disposer de données à jour ? Et d’en préserver la qualité ? Tous ces investissements seront vains si vous ne mettez pas au point un processus assurant l’actualisation des données.
La cinquième étape consiste donc en la mise sur pied d’une politique de gouvernance des données. En d’autres mots, un processus qui garantit en permanence la qualité de vos données. En l’absence d’une telle politique, la gestion des données de référence a peu de chances de réussir. Établissez donc un document détaillant correctement la manière de travailler pour ce qui est des données.
Des données et un suivi à la fois
MDM : partir de zéro ou investir dans des techniques existantes ?
La question est de savoir si, en tant qu’organisation, vous devez encore investir dans la synchronisation et l’amélioration de la structure existante, ou s’il est préférable de faire table rase et de repartir de zéro.
Les entreprises qui osent prendre des risques et qui n’ont pas froid aux yeux sont conscientes des conséquences à long terme. Cependant, la mise en place de vos processus pour la gestion des données de base, allant de la gouvernance des données et la propriété à l’architecture logicielle, peut durer plusieurs années.
L’avantage est que vous tenez les rênes et pouvez gagner considérablement en efficacité. L’inconvénient est que ces activités se font en parallèle avec les processus existants afin de ne pas faire baisser le chiffre d’affaires. Dès lors, vos systèmes peuvent déjà montrer des signes d’obsolescence à ce moment. Les méthodes agiles peuvent bien entendu contribuer à résoudre ce problème.
Wat komt er kijken bij het proces van master data management? 👀
Les organisations qui ont vu le jour au cours de ces dernières années adoptent une approche bien plus stratégique en matière d’utilisation et d’intégration des données de référence.
La base
Elles commencent par le commencement : la définition des champs d’informations qu’elles utiliseront ou de ceux qu’elles n’utiliseront pas. Par exemple : les consommateurs, les entreprises, les fournisseurs et les informations relatives aux produits.
Chevauchement
Quelles sont les informations dont les différents départements ont besoin et comment se recoupent-elles ?
Logiciels
Ensuite, quels sont les logiciels ou systèmes nécessaires afin d’assurer une bonne gestion et comment les intégrer ? Il peut s’agir d’un ERP, CRM, PIM, CMS ou par exemple d’un système RH.
Les organisations évitent ainsi de sauvegarder trop d’informations qui ne seront pas utilisées ou de rendre les données rapidement obsolètes. Elles peuvent également récolter davantage d’informations dans leurs systèmes, ou même les enrichir plus facilement à l’aide de nouvelles solutions.
L’approche à adopter pour élaborer l’architecture et les processus varie d’une entreprise à l’autre. Il s’agit d’un travail sur mesure. La méthode dépend fortement de la complexité de vos processus, de la dépendance d’autres parties et de la faisabilité technique.
Les données de référence : de l’importation manuelle à l’automatisation
Lorsque les données sont importées manuellement dans les systèmes, des erreurs humaines se glissent fréquemment, notamment des fautes d’orthographe.
Il est très peu probable que toutes les données de votre CRM, ERP et de vos autres systèmes d’information d’entreprise soient à jour. En outre, compte tenu du dynamisme de la sphère entrepreneuriale et de la légalisation complexe en constante évolution (comme le RGPD), la durée de vie des données ne cesse de se raccourcir.
Dites adieu aux erreurs humaines
MDM kost geen geld, het levert geld op 🤑
La gestion des données de base, coûteuse ? Bien au contraire, elle rapporte de l’argent.
Il y a quelque temps, notre consultant MDM Kunal Doerbali me racontait l’histoire d’une institution financière connue. L’accueil d’un nouveau client dans son système coûtait 16 000 € à l’entreprise. Ce coût s’explique par les nombreux contrôles onéreux et chronophages effectués par chaque département, comme la demande de contrôles en matière de crédit, les vérifications sur le plan de la compliance, les frais de recherche, les frais de personnel, la facturation ou encore les contrôles d’identité.
Entre-temps, toutes sortes de parties sont impliquées dans ce processus et elles disposent toutes de données différentes : fournisseurs, ministères des entreprises étrangères, agences de recouvrement, tribunaux… Voilà qui illustre parfaitement la nécessité de commencer par le commencement et donc par les données de base. Une vérité unique au sein de tous vos systèmes.
Les erreurs humaines coûtent de l’argent
Dans un rapport de l’IDC de 2018, il a été estimé que les erreurs humaines coûtaient aux entreprises américaines et anglaises 315 £ par travailleur par an, soit 18 milliards £ par économie par an. Selon un rapport plus récent du même bureau en Australie, les coûts des erreurs humaines en Australie sont estimés à 650 $ par travailleur par an.
La valeur de la gestion des données de référence (podcast)
Kunal Doerbali était l’invité de « De Dataloog » pour son podcast spécial durant la Data Insights Week. Ils ont enregistré deux émissions :
Logiciels de gestion des données de référence
La gestion de vos données de base représente une tâche chronophage et peut être abordée de diverses manières. Il est préférable de vous assurer que chaque membre de l’organisation puisse s’y atteler avec la même facilité et qu’un maximum de manipulations soit automatisé afin d’éviter les erreurs. Ce processus requiert des applications numériques intelligentes.
Les logiciels de gestion des données de base vous permettent de prendre les rênes, de relier les données de base issues de différents systèmes (tels que votre CRM, ERP, CMS, PIM, ou vos autres logiciels et bases de données) et de centraliser la gestion des données de base.
Le CRM est souvent l’endroit le plus logique pour gérer vos données de référence. En effet, de nombreuses données clients y sont intégrées et il s’agit souvent du système le mieux soutenu. L’aspect que doit revêtir l’architecture logicielle pour la gestion des données de base varie toutefois en fonction de l’organisation.
Gestion des données de base pour le CRM
Définition des données de base : champs et métadonnées
Outre les logiciels de gestion des données de référence, il est pertinent d’établir des définitions et catégories pour vos données de base.
Vous traitez toutes sortes de données :
- Les données non structurées
- Les données transactionnelles
- Les données de produits
- Les données clients
- Les données géographiques
- Coordonnées
Et ces types de données varient en fonction des organisations.
Pour la gestion de vos données de référence, il est crucial de définir les champs qui sont pertinents ou non pour votre organisation. En effet, maintenir ces champs à jour demande un espace de stockage et du temps.
De plus, les métadonnées (données concernant les données de base) permettent de déterminer la manière dont les champs sont catégorisés ou représentés.
Zalando – étude de cas
Zalando est un exemple parfait d’une organisation qui illustre la complexité des données de base.
Un produit ou article dans le webshop peut très bien comprendre des centaines de champs pour les descriptions et catégories que les clients peuvent ensuite utiliser pour appliquer des filtres et rechercher des articles. Si vous achetez un article des marques Adidas ou Nike dans un tel webshop, ces marques devront également renseigner différents champs.
Par exemple, lorsqu’un produit est jaune, il peut être doré ou de couleur ocre. Ces tons sont-ils considérés comme une seule et même couleur ou existe-t-il un champ pour chacune de ces possibilités ? La solution réside dans la rationalisation de ces éléments grâce à la gestion des données de base. Ils ne peuvent jamais être intégrés manuellement sans que des erreurs apparaissent.
Il est également essentiel de prendre conscience que la gestion des données de base ne sera pas immédiatement rentable. Le fait de disposer de données parfaites n’est pas directement avantageux. Il s’agit plutôt d’optimiser les processus de votre entreprise et vous devrez faire preuve de patience avant que vos efforts portent leurs fruits. Vous devez vous intéresser à la manière dont les différents départements utilisent les données et à leurs besoins pour atteindre leurs KPI.
Comment pouvons-nous vous aider ?
Je souhaite intégrer les données de Dun & Bradstreet dans mon système ERP
L'intégration de notre vaste base de données à votre système ERP vous offre de nombreuses possibilités. Elle vous permet par exemple de nettoyer vos données et de les maintenir à jour dans l'ensemble de votre organisation. Depuis votre application d'entreprise, vous pouvez valider et enrichir les données relatives à vos clients et prospects. Les informations mises à jour sont disponibles immédiatement dans votre ERP et vous pouvez les utiliser pour automatiser votre processus d'acceptation et améliorer votre modèle de notation. En savoir plus.
Je souhaite améliorer la qualité de ma base de données
Vous avez investi dans une application puissante (CRM ou ERP), mais la qualité des données qu’elle contient laisse à désirer. Ce problème affecte un très grand nombre d’entreprises. Altares Dun & Bradstreet peut vous aider à normaliser, rationaliser, actualiser, enrichir et alimenter vos données ainsi qu’à éliminer les doublons. En savoir plus.
Je souhaite intégrer plusieurs bases de données
Les entreprises brassent un très grand nombre d’informations. Dans la pratique, ces informations sont la plupart du temps très fragmentées, car elles sont enregistrées dans différents systèmes ou bases de données. Afin de disposer d’un portrait correct et complet de vos partenaires, il est essentiel d’intégrer vos bases de données dans un fichier unique et fiable de gestion de données de base. En savoir plus.
Je souhaite intégrer les données de Dun & Bradstreet dans mes systèmes d’entreprise
Pour pratiquement tous vos processus opérationnels, il est crucial d’alimenter vos systèmes opérationnels avec des données commerciales correctes, complètes, cohérentes et à jour. Vous veillez ainsi à utiliser vos systèmes et applications de manière plus efficace. En savoir plus.
Je souhaite nettoyer les données de mon fichier fournisseurs
La qualité des données contenues dans les fichiers fournisseurs laisse souvent à désirer. La majeure partie contient des enregistrements erronés, incomplets ou des doublons. De plus, vous jonglez probablement avec plusieurs fichiers au lieu d’un seul. Altares Dun & Bradstreet vous aide à regrouper les données dans une seule base de données saine. En savoir plus.
Altares Dun & Bradstreet
Inter Access Park
Pontbeekstraat 4
1702 Dilbeek (Bruxelles)
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