La gestion des données de référence (MDM) consiste à créer une source unique et fiable de données commerciales essentielles – telles que les informations sur les clients, les produits, les employés ou les lieux – en les intégrant et en les rapprochant dans tous les systèmes.
Le MDM assure la cohérence, l’exactitude et la gouvernance des données de référence dans l’ensemble de l’organisation, supportant ainsi de meilleures analyses, opérations et expériences client.
Principes fondamentaux du MDM
- Source unique de vérité : une seule version des principales entités de données qui fait autorité
- Harmonisation des données : Alignement des formats, des valeurs et des définitions
- Déduplication : Fusionner les enregistrements en double dans les différents systèmes
- Gouvernance et intendance : Rôles et responsabilités pour la gestion des données de référence
Avantages du MDM
- Élimine les enregistrements en double, incohérents ou obsolètes
- Amélioration des rapports et des analyses interfonctionnelles
- Amélioration de la qualité des données et de la conformité
- Amélioration de la connaissance des clients et des produits
Comment ClicData fonctionne avec MDM
- Connexion aux systèmes MDM et CRM pour centraliser les données de base
- Effectue la déduplication et les transformations pendant l’ETL
- Création de vues unifiées à partir de sources multiples pour l’analyse
FAQ Gestion des données de référence
Comment mesurer le succès d’une mise en œuvre de la gestion des données de référence ?
Les indicateurs de réussite comprennent la réduction des enregistrements en double, l’amélioration de la qualité des données, l’accélération des cycles de reporting et une plus grande précision dans les analyses. Par exemple, le suivi du pourcentage de réduction des doublons de clients après déduplication ou de la diminution des tâches de rapprochement manuel fournit un retour sur investissement tangible. Les indicateurs clés de performance de l’entreprise, tels que l’augmentation des taux de ventes croisées ou l’amélioration des résultats des audits de conformité, peuvent également valider l’impact du MDM.
Quelles sont les meilleures pratiques pour intégrer le MDM dans les cadres de gouvernance des données existants ?
Alignez les politiques de MDM sur les règles de gouvernance relatives à la propriété des données, aux contrôles d’accès et aux normes de qualité. Établissez des rôles clairs pour superviser les entités de données de référence et assurez la cohérence de la gestion des métadonnées sur toutes les plates-formes. L’utilisation d’un glossaire commun à la gouvernance et à la gestion des données de référence permet d’éviter les divergences de définitions entre les départements.
Comment les systèmes MDM peuvent-ils gérer l’évolution des schémas dans plusieurs systèmes sources ?
L’évolution des schémas peut être gérée en adoptant un modèle de données flexible dans le hub MDM et en utilisant des règles de transformation pour mettre en correspondance les anciens et les nouveaux champs. Maintenez un contrôle de version pour les changements de schéma et testez les intégrations dans un bac à sable avant le déploiement. Utilisez des outils de mappage automatisés pour réduire le travail manuel lors de l’adaptation aux changements dans les systèmes en amont.
Quel rôle joue le MDM dans la mise en place d’une expérience client omnicanale ?
Le MDM unifie les données des clients à travers tous les points de contact – CRM, e-commerce, support et marketing – en un seul profil. Cela permet de proposer des offres personnalisées, des communications cohérentes et un historique de service précis, quel que soit le canal. Par exemple, l’intégration de l’historique des achats de produits avec les journaux de support permet une prise de contact proactive avec le service.
Comment les stratégies de MDM doivent-elles évoluer pour supporter les initiatives d’IA et d’analyse avancée ?
Les modèles d’IA s’appuient sur des données de base précises, dédupliquées et harmonisées afin d’éviter des résultats biaisés ou peu fiables. Les futures stratégies de MDM devraient s’intégrer à des magasins de fonctionnalités pour la ML, fournir un accès API en temps réel aux enregistrements de base et inclure un suivi des données pour expliquer les modèles. L’intégration de contrôles de la qualité des données avant leur introduction dans les pipelines d’intelligence artificielle garantit la cohérence des performances du modèle au fil du temps.