La mise en œuvre et le maintien d’un projet de gestion des données de référence (MDM) peuvent s’avérer difficiles pour les équipes. Selon Gartner, 75 % des projets ne répondent pas aux attentes de l’entreprise.
Avec des taux d’échec aussi élevés, les organisations ne peuvent pas se permettre de se fourvoyer. Une mise en œuvre ratée ne se traduit pas seulement par une perte de temps et de ressources, mais aussi par des opportunités manquées, de mauvaises prises de décisions et des désavantages face à la concurrence. Alors, que faut-il faire pour garantir le succès dès le départ ? Philippe Romano, VP Sales Southern EMEA chez Semarchy donne quelques bonnes pratiques pour aider à réussir la mise en œuvre d’un MDM du premier coup.
Rendre visible la gestion des données au niveau du comité de direction
Pour qu’un projet de MDM soit couronné de succès, il doit être positionné comme un catalyseur stratégique de l’entreprise, et non comme une simple initiative technique. En obtenant le soutien du comité de direction, on s’assure qu’il est reconnu comme une base essentielle pour :
● Des améliorations opérationnelles : Une vue unique et précise des données permet de réduire les inefficacités, de rationaliser les processus et d’améliorer la collaboration entre les services.
● Des prises de décisions plus intelligentes : Des informations fiables permettent aux dirigeants de prendre plus rapidement des décisions fondées sur des données, améliorant les prévisions, la connaissance des clients et la planification stratégique.
● Une meilleure gestion des risques et de la conformité : Une gouvernance des données solide minimise les risques réglementaires et de sécurité en garantissant l’exactitude, la cohérence et la traçabilité des données.
Sans données de qualité et bien gérées, même les meilleures stratégies peuvent s’effondrer. L’intégration de la gestion des données dans les discussions au niveau du comité de direction garantit que les organisations traitent les données comme un actif essentiel de l’entreprise, ce qui augmente considérablement les chances de succès dès la première fois.
Décidez de votre style de mise en œuvre
Étant donné que chaque organisation a des exigences et des résultats uniques, la compréhension des différents styles de mise en œuvre du MDM aidera à choisir la meilleure voie.
● La consolidation : Cette méthode rassemble et intègre des données provenant de sources multiples dans un système MDM centralisé, garantissant ainsi une source unique de vérité. Elle convient mieux aux organisations qui accordent la priorité à la qualité et à la cohérence des données pour améliorer les rapports et les analyses tout en simplifiant les structures de données complexes et en gardant la traçabilité de données.
● Le registre : Ici, le système de MDM fonctionne comme un hub centralisé plutôt que de simplement stocker les données, offrant une vue unifiée sans modifier les systèmes sources. Cette solution à faible risque en fait un excellent choix pour les environnements professionnels dotés de contrôles stricts en matière de gouvernance des données, en maintenant l’autonomie à travers les systèmes existants tout en minimisant les perturbations.
● La coexistence : Ce modèle permet une synchronisation source-système transparente, autorisant un MDM à la fois centralisé et distribué. Il offre une certaine flexibilité aux organisations dont les besoins organisationnels évoluent, en garantissant la cohérence tout en permettant une mise en œuvre progressive avec peu d’interférences opérationnelles.
● Le transactionnel : Ce style, conçu pour la gestion des données en temps réel, positionne le système de MDM comme la source de données principale, assurant des mises à jour continues. Il est idéal pour les organisations opérant dans des environnements en évolution rapide qui nécessitent les données les plus récentes pour la prise de décision et l’efficacité opérationnelle.
Remettre en question les KPIs traditionnels
Les mesures traditionnelles de succès du MDM se concentrent souvent trop étroitement sur les étapes techniques, comme le déploiement du système ou l’intégration des données, sans tenir compte de l’impact plus large sur l’entreprise.
Au lieu de demander « Le système de MDM est-il entièrement mis en œuvre ? », les organisations devraient poser des questions telles que :
● « Comment le MDM a-t-il amélioré notre capacité à prendre des décisions stratégiques ? »
● « Constatons-nous des améliorations mesurables en matière d’efficacité, de gestion des risques ou d’expérience client ? »
● « Comment une meilleure gestion des données contribue-t-elle à la croissance des revenus ou à la réduction des coûts ? »
En élargissant les critères de réussite, on s’assure que les initiatives de MDM restent alignées sur les priorités de l’entreprise et ne deviennent pas des projets informatiques isolés.
Des ateliers transversaux peuvent renforcer cet alignement en réunissant diverses équipes pour résoudre les problèmes de manière créative et affiner les stratégies. En outre, les organisations devraient réévaluer en permanence leurs objectifs pour s’adapter à l’évolution des conditions du marché, en utilisant des boucles de retour d’information en temps réel pour rester sur la bonne voie.
En fin de compte, les programmes de MDM les plus réussis sont ceux qui évoluent en tirant parti des leçons apprises pour conduire une amélioration continue, pour donner aux employés une meilleure compréhension du rôle des données dans la prise de décision, et pour s’assurer que le MDM reste un moteur durable de la réussite de l’entreprise.
Concevoir pour aujourd’hui et pour demain
En concevant leur stratégie de MDM avec une vision à long terme, les organisations peuvent assurer une intégration transparente avec les technologies émergentes qui peuvent ne pas encore être courantes.
La mise en place d’architectures de données flexibles permet de s’adapter à l’évolution des tendances du secteur comme les rapports obligatoires sur le développement durable ou l’adoption croissante de l’IA. Cela peut minimiser le besoin de révisions coûteuses à l’avenir. Donner la priorité à l’évolutivité permet en outre de s’assurer que les systèmes peuvent gérer l’innovation technologique, l’augmentation des volumes de données et la croissance de l’organisation sans perturbation.
Pour soutenir cette capacité d’adaptation, les entreprises doivent faire preuve de souplesse dans la budgétisation et allouer des ressources pour les futurs investissements technologiques. Elles pourront ainsi procéder à des mises à niveau opportunes qui permettront à leurs systèmes de rester à la pointe de l’innovation.
Faire du changement une pratique quotidienne
Le succès du MDM exige une capacité d’adaptation, faisant du changement un processus continu plutôt qu’un événement ponctuel. Intégrer l’agilité dans la gestion de projet par le biais d’un développement itératif et d’un retour d’information continu permet aux systèmes de rester flexibles et réactifs. Cette agilité néanmoins doit être bien encadrée pour guider la meilleure adoption par les utilisateurs finaux et l’alignement avec la stratégie de l’entreprise.
Il est également important d’encourager l’expérimentation et les tests – donner aux équipes l’espace nécessaire pour tester de nouveaux modèles de données, outils d’automatisation et pratiques de gouvernance permet aux organisations d’affiner leur approche sans craindre l’échec. Cette culture de l’apprentissage continu permet de s’assurer que le MDM évolue en même temps que les besoins de l’entreprise.
Le retour régulier des parties prenantes permet d’affiner les stratégies, tandis que la célébration des petites victoires maintient la motivation des équipes. Enfin, se tenir informé des innovations du secteur permet aux entreprises de rester compétitives et d’intégrer les meilleures pratiques émergentes pour assurer leur réussite à long terme.
Une base solide pour une croissance fondée sur les données
La mise en place d’un MDM approprié est un mouvement stratégique clé pour toute entreprise axée sur les données. Avec une stratégie de mise en œuvre bien planifiée et les bons outils, les organisations peuvent transformer leurs données en un actif précieux qui alimente la réduction des risques, facilite une meilleure prise de décision, soutient les initiatives d’IA et peut fournir un avantage concurrentiel à l’entreprise.
