{"id":53632,"date":"2026-02-17T16:26:15","date_gmt":"2026-02-17T15:26:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.altares.be\/?p=53632"},"modified":"2026-02-19T14:13:55","modified_gmt":"2026-02-19T13:13:55","slug":"votre-organisation-est-elle-prete-a-atteindre-l-excellence-en-matiere-de-donnees-de-reference","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.altares.be\/fr\/blog\/master-data-management\/votre-organisation-est-elle-prete-a-atteindre-l-excellence-en-matiere-de-donnees-de-reference\/","title":{"rendered":"Votre organisation est-elle pr\u00eate \u00e0 atteindre l\u2019excellence en mati\u00e8re de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence ?\u00a0"},"content":{"rendered":"

\u00ab Notre objectif n\u2019est pas d\u2019automatiser pour le plaisir d\u2019automatiser, mais d\u2019exploiter l\u2019automatisation et les donn\u00e9es afin d\u2019optimiser le processus et de cr\u00e9er une r\u00e9elle valeur ajout\u00e9e. \u00bb \u2013 Wouter van Peteghem, Managing Partner chez Alluvion.<\/p>\n\n\n\n

Tout le monde s\u2019accorde \u00e0 le dire : la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est essentielle. Pourtant, dans de nombreuses organisations, l\u2019am\u00e9lioration concr\u00e8te de cette qualit\u00e9 reste au stade des bonnes intentions. La vraie question n\u2019est donc pas de savoir si vous souhaitez de meilleures donn\u00e9es, mais si votre organisation est r\u00e9ellement pr\u00eate \u00e0 structurer, garantir et maintenir durablement l\u2019 excellence en mati\u00e8re de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence. <\/p>\n\n\n\n

Dans un r\u00e9cent podcast, nous avons \u00e9chang\u00e9 avec Terumo, en tant que client final, et Alluvion, en tant que partenaire d\u2019int\u00e9gration, au sujet de leur parcours vers le \u00ab First Time Right \u00bb dans SAP. L\u2019enseignement le plus pr\u00e9cieux ne portait pas tant sur la technique que sur l\u2019approche adopt\u00e9e : commencer modestement, rendre les progr\u00e8s mesurables, clarifier la responsabilit\u00e9, puis acc\u00e9l\u00e9rer. <\/p>\n\n\n\n

\"visuel<\/figure>\n\n\n\n

Pourquoi l\u2019 excellence en mati\u00e8re de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence doit devenir une priorit\u00e9<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Dans de nombreuses organisations, les m\u00eames probl\u00e8mes reviennent sans cesse : doublons, incoh\u00e9rences, corrections manuelles, processus qui s\u2019enlisent\u2026 et des \u00e9quipes qui travaillent chacune avec leur propre version de la v\u00e9rit\u00e9. C\u2019est frustrant. Mais d\u00e8s que vous commencez \u00e0 automatiser, la situation devient surtout risqu\u00e9e : au lieu de r\u00e9soudre ces erreurs, vous les diffusez simplement plus vite. <\/p>\n\n\n\n

Chez Terumo, cela s\u2019est traduit tr\u00e8s concr\u00e8tement dans le processus d\u2019onboarding des fournisseurs. Entre les formulaires, les \u00e9changes d\u2019e-mails en cha\u00eene et la saisie manuelle, le processus \u00e9tait lent et sujet aux erreurs. L\u2019objectif n\u2019\u00e9tait pas simplement d\u2019obtenir un mod\u00e8le de donn\u00e9es plus \u00e9l\u00e9gant, mais de mettre en place un processus plus rapide, plus fiable et plus facile \u00e0 ma\u00eetriser. <\/p>\n\n\n\n

Regardez \u00e9galement le webinaire<\/strong>: Du premier coup dans SAP<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 1 : ne pas commencer par les outils, mais par la maturit\u00e9<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Utiliser un outil pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me de donn\u00e9es a peu d\u2019impact si l\u2019organisation qui l\u2019entoure ne change pas. C\u2019est pourquoi l\u2019approche a d\u2019abord consist\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer la maturit\u00e9 en mati\u00e8re de donn\u00e9es. Non pas pour attribuer une note, mais pour identifier la premi\u00e8re \u00e9tape r\u00e9ellement r\u00e9alisable. <\/p>\n\n\n\n

\u00c0 qui appartiennent les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence ? Comment le business et l\u2019IT collaborent-ils ? Les d\u00e9finitions sont-elles correctes et compl\u00e8tes ? Les goulots d\u2019\u00e9tranglement peuvent-ils \u00eatre mesur\u00e9s, ou tout repose-t-il encore sur l\u2019intuition ? Sans cette base, un syst\u00e8me devient rapidement une couche suppl\u00e9mentaire de complexit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Remarque importante : de nombreuses organisations pensent \u00eatre d\u00e9j\u00e0 avanc\u00e9es simplement parce qu\u2019elles disposent d\u2019un outil MDM. Pourtant, dans la pratique, l\u2019on constate souvent que la propri\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es est <\/strong>bien plus floue <\/strong>qu\u2019elle ne devrait l\u2019\u00eatre. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 2 : choisir un processus qui fait vraiment mal<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

La le\u00e7on la plus pragmatique ? Commencer l\u00e0 o\u00f9 le probl\u00e8me est tangible. Pas avec une ambition abstraite du type <\/strong>\u00ab nous voulons de meilleures donn\u00e9es \u00bb, mais avec un processus concret qui, aujourd\u2019hui, fait perdre du temps ou d\u00e9grade la qualit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Chez Terumo, il s\u2019agissait de l\u2019onboarding des fournisseurs. Un KPI s\u2019est rapidement impos\u00e9 comme r\u00e9f\u00e9rence : le d\u00e9lai de traitement entre la demande, la cr\u00e9ation et l\u2019approbation dans SAP. Gr\u00e2ce \u00e0 la num\u00e9risation et \u00e0 une automatisation accrue, ce d\u00e9lai a \u00e9t\u00e9 significativement r\u00e9duit \u2013 un gain qui prend tout son sens lorsqu\u2019on le rapporte aux volumes trait\u00e9s.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Il est essentiel de souligner que cette \u00e9volution ne s\u2019est pas faite en une seule \u00e9tape. Les am\u00e9liorations ont \u00e9t\u00e9 apport\u00e9es par it\u00e9rations, sur plusieurs ann\u00e9es. Cela exige de la discipline, <\/strong>une communication claire et une gestion r\u00e9aliste des attentes. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 3 : concevoir correctement du premier coup, plut\u00f4t que corriger apr\u00e8s coup<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Chez Terumo, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est devenue un point de d\u00e9part, et non une \u00e9tape de contr\u00f4le a posteriori. Concr\u00e8tement, cela signifie que les donn\u00e9es sont v\u00e9rifi\u00e9es et enrichies d\u00e8s leur cr\u00e9ation ou leur modification, plut\u00f4t que corrig\u00e9es une fois les erreurs d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sentes dans le syst\u00e8me. <\/p>\n\n\n\n

Un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de cette approche a \u00e9t\u00e9 l\u2019identification univoque. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation d\u2019un identifiant unique, les entit\u00e9s <\/strong>pouvaient \u00eatre reconnues de mani\u00e8re plus fiable, ce qui a permis de r\u00e9duire fortement les doublons. Une base indispensable pour des processus plus stables et plus coh\u00e9rents tout au long de la cha\u00eene. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 4 : int\u00e9grer des donn\u00e9es externes fiables sans sous-estimer la complexit\u00e9<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

L\u2019enrichissement \u00e0 partir de donn\u00e9es externes peut sembler simple. En r\u00e9alit\u00e9, il faut composer avec des particularit\u00e9s locales : structures d\u2019adresses propres \u00e0 chaque pays, formats de codes postaux diff\u00e9rents, variations dans les styles d\u2019\u00e9criture\u2026 Dans ce contexte, la cartographie des donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 clairement identifi\u00e9e comme un point d\u2019attention majeur. <\/p>\n\n\n\n

La solution a consist\u00e9 \u00e0 ajouter une logique sp\u00e9cifique par pays, afin d\u2019assurer une correspondance correcte entre les donn\u00e9es sources et le contexte SAP. Cela illustre bien que l\u2019 excellence en mati\u00e8re de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence ne rel\u00e8ve pas uniquement de la donn\u00e9e elle-m\u00eame, mais aussi de l\u2019int\u00e9gration et des processus qui l\u2019encadrent. <\/p>\n\n\n\n

Et un rappel important reste valable : les donn\u00e9es externes ne constituent pas une v\u00e9rit\u00e9 absolue. Elles repr\u00e9sentent souvent la meilleure source disponible, mais c\u2019est votre organisation qui doit d\u00e9finir comment g\u00e9rer les exceptions, et surtout, qui tranche en cas de doute. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 5 : susciter l\u2019adh\u00e9sion gr\u00e2ce \u00e0 une valeur d\u00e9montrable<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

L\u2019adh\u00e9sion ne se cr\u00e9e pas en r\u00e9p\u00e9tant que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es est importante. Elle se construit lorsque les \u00e9quipes constatent concr\u00e8tement que leur travail devient plus simple, plus rapide ou plus fiable. <\/p>\n\n\n\n

C\u2019est pourquoi la valeur a toujours \u00e9t\u00e9 associ\u00e9e \u00e0 des r\u00e9sultats tangibles : moins de t\u00e2ches manuelles, des d\u00e9lais de traitement plus courts, une meilleure visibilit\u00e9 sur les goulets d\u2019\u00e9tranglement, ainsi qu\u2019une auditabilit\u00e9 et une tra\u00e7abilit\u00e9 renforc\u00e9es. Dans le m\u00eame temps, la question de la propri\u00e9t\u00e9 reste essentielle au niveau du management. Il ne s\u2019agit pas d\u2019une action ponctuelle, mais d\u2019un v\u00e9ritable parcours qui demande de la continuit\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 6 : construire une solution durable et \u00e9volutive<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

Un pi\u00e8ge fr\u00e9quent consiste \u00e0 d\u00e9velopper rapidement une solution qui fonctionne pour un seul processus. Quelques ann\u00e9es plus tard, on se retrouve avec du sur-mesure difficile \u00e0 maintenir et \u00e0 faire \u00e9voluer. C\u2019est pourquoi un principe clair a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 : conserver un noyau aussi standard que possible, et cr\u00e9er de la valeur gr\u00e2ce \u00e0 des int\u00e9grations autour de celui-ci. <\/p>\n\n\n\n

Cette approche permet d\u2019\u00e9viter que la solution ne repose sur des personnes cl\u00e9s ou sur des configurations trop sp\u00e9cifiques. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9tape 7 : avancer par \u00e9tapes et ne pas courir apr\u00e8s un objectif final<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n

L\u2019 excellence en mati\u00e8re de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence n\u2019est jamais \u00ab termin\u00e9e \u00bb. En revanche, elle peut se structurer en phases logiques. D\u2019abord, mettre de l\u2019ordre dans les donn\u00e9es de base et stabiliser l\u2019automatisation des processus. Ensuite, int\u00e9grer des sources fiables pour r\u00e9duire le travail manuel. Puis, renforcer progressivement l\u2019approche avec des techniques comme l\u2019IA, par exemple pour d\u00e9tecter les doublons ou rep\u00e9rer les incoh\u00e9rences. <\/p>\n\n\n\n

Sans base solide, l\u2019IA ne fait qu\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les erreurs. Avec une base robuste, elle devient un v\u00e9ritable levier pour fiabiliser et renforcer les processus. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L\u2019excellence en mati\u00e8re de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence ne d\u00e9pend pas uniquement des outils : elle repose surtout sur une gouvernance claire, une focalisation sur la valeur et une progression par \u00e9tapes pour atteindre le \u00ab First Time Right \u00bb et g\u00e9n\u00e9rer une vraie valeur op\u00e9rationnelle.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":53635,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-53632","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-master-data-management"],"acf":[],"yoast_head":"\nIs jouw organisatie klaar voor\u00a0master data\u00a0excellence?\u00a0 - Altares<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Is jouw organisatie klaar voor master data excellence? 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