Qu’est-ce qu’une solution MDM ? Définition

Définition d’une solution MDM

Une solution MDM est un système qui crée, maintient et diffuse une source unique de vérité pour les données de référence de l’entreprise. Ces données maîtres peuvent concerner :

• Les clients
• Les produits (parfois gérés avec un PIM connecté au MDM)
• Les fournisseurs
• Les points de vente
• Les teintes des produits
• Les matières des produits
• Les fabricants
• Les filiales

À quoi ça sert concrètement ?

Son rôle est de centraliser les données de référence, celles qui priment sur toutes les autres au sein d’une entreprise. Le MDM va permettre aux entreprises de :

• Casser les silos de données et optimiser la cohérence entre les services et les outils informatiques
• Centraliser les données dans un seul référentiel.
• Rester en conformité réglementaire : RGPD, normes…
• Faciliter les mises à jour des données en ayant une source de vérité.
• Optimiser la gestion des données et réduire les erreurs.
• Nettoyer les informations.
• Diffuser les données fiables aux différents systèmes (ERP, CRM, PIM…).

Pour quels secteurs & rôles le MDM est-il utile ?

• Retailers et e-commerçants : pour fiabiliser et enrichir les données produits avant diffusion sur les canaux en ligne.
• Industries / fabricants : pour gérer des catalogues complexes et multi références avec des variations techniques et évolutions de produits.
• Services marketing : pour disposer d’une donnée produit ou client cohérente et exploitable pour les campagnes.
• IT et data managers : pour maîtriser et structurer de manière pérenne l’architecture de données et éviter les silos.
• Service après-vente : pour qu’ils accèdent toujours à la version « véridique » des données.

Les enjeux du MDM dans l’entreprise

• Le MDM permet de créer une source unique de vérité pour les données stratégiques : clients, fournisseurs, produits, points de vente…
• Il évite la multiplication des silos de données et des doublons, ce qui réduit les incohérences entre les systèmes (ERP, CRM, PIM…).
• Le MDM est un levier de gouvernance des données, en définissant des propriétaires (“data owners”), des règles de qualité et des workflows de validation.
• Il soutient également la conformité réglementaire (ex : RGPD), car il permet d’avoir des données “fiables, à jour et bien structurées”.

Spécifiquement, pourquoi une solution MDM est-elle stratégique ?

1- Éliminer les silos et les doublons

Dans une entreprise, les données prolifèrent : fichiers Excel, CRM, ERP, CMS, autres outils marketing, etc. Une solution MDM permet de centraliser, nettoyer et harmoniser ces données pour éviter les incohérences et les redondances. On trouvera par exemple, sans MDM, le nom d’un même fournisseur écrit plusieurs fois dans les systèmes, ou encore la teinte d’un produit avec un code différent, ce qui trompe le système de commande et les statistiques qui peuvent en découler derrière.

2- Assurer la cohérence inter systèmes

Un MDM garantit que les mêmes informations (ex. fiche produit, fiche client) diffusées dans différents canaux ou différents outils sont identiques, à jour et conformes aux règles de gouvernance. à partir du moment où une mise à jour s’effectue, le MDM va pousser généralement la donnée sur les canaux pour rapidement synchroniser les informations.

3- Optimiser l’expérience client

Des données clients fiables évitent les erreurs (mauvais nom, adresse, segment erroné, fournisseur erroné…) dans les interactions marketing, le service client ou les campagnes omnicanales. Plus la donnée sera qualitative et cohérente, plus on évite des risques de retours produits par exemple.

4- Appuyer la prise de décision

Les décideurs s’appuient sur des données consolidées et fiables pour piloter la stratégie, les budgets, les opérations. Si les décisions reposent sur des données fausses (ce qui est majoritairement le cas), alors il y a un risque majeur dans l’évolution et la stratégie d’une entreprise.

5- Respecter les exigences réglementaires

Le MDM aide à la conformité (RGPD, normes sectorielles, traçabilité des modifications, historique des données). Il va aussi garder une trace et un historique des données : création, modification, suppression etc. Les données seront donc (avec une bonne gouvernance) : exactes, facilitées, transparents et sécurisées. Le MDM va contribuer à respecter la norme ISO 9001 / ISO 27001 par exemple.

Les fonctionnalités majeures d’une solution MDM

• Centralisation des données : regrouper toutes les données de référence (produits, clients, fournisseurs, etc.) dans un référentiel unique.
• Qualité et gouvernance des données : nettoyage, déduplication, normalisation et validation pour garantir des données fiables.
• Synchronisation omnicanal : diffusion automatique et cohérente des données vers tous les systèmes (ERP, CRM, PIM, e-commerce, marketplaces…).
• Gestion hiérarchique et relationnelle : lier différentes entités (ex. produits avec leurs variantes, fournisseurs avec leurs pays de distribution…).
• Sécurité et traçabilité : gestion des droits d’accès et historique des modifications.

Quelles sont les solutions MDM qui existent ?

Le marché du Master Data Management (MDM) propose aujourd’hui de nombreuses solutions permettant de centraliser, structurer et gouverner les données de référence de l’entreprise.
Ces plateformes se distinguent selon leur périmètre fonctionnel (gestion des produits, des clients, des fournisseurs, des actifs, etc.) et leur mode d’hébergement (SaaS, On-Premise, ou hybride).
Voici un aperçu de quelques solutions MDM reconnues, avec leurs principaux modules et environnements techniques.

Comment intégrer une solution MDM ?

1- Audit des sources et de l’utilisation des données

Le premier travail repose dans l’identification des sources de données (ERP, CRM, fichiers Excel, PLM, etc.) et leur utilisation : quelle gouvernance actuelle, quelle donnée etc. Quelles sont les faiblesses aujourd’hui de l’utilisation des données. Le but étant de dresser un état des lieux de ce qui est fait actuellement et des limites. Cela va permettre également de sonder les différents métiers ainsi que la DSI pour identifier le travail à prévoir lors de l’intégration d’une solution. L’objectif est également de prioriser les besoins et de baliser le projet, cela permettra de choisir une ou plusieurs solutions, en fonction des contraintes et du contexte de l’entreprise.

2- Définir la gouvernance et le périmètre

Des ateliers de travail sont ensuite à mener sur la définition de la gouvernance : qui est responsable de quoi, quels workflows sont à prévoir etc. une fois le cahier des charges établi, il faut choisir la solution adaptée : en fonction du volume de données, des besoins métiers, de la complexité de l’organisation, des workflows nécessaires et des intégrations souhaitées.

3- Etablir le modèle de données (datamodel)

Il faut mettre en place un modèle de données cible et durable : quelles données, quelles hiérarchies, quels attributs, quelles relations, l’origine de la vérité etc. Ce travail est majeur et incontournable, c’est là où les entreprises passent le plus de temps d’investissement.

4- Paramétrer et intégrer la solution

Il est impératif de paramètre la solution et d’intégrer les données avec l’existant : ne pas repartir de 0 ! En effet, cela se fait même souvent pendant les ateliers de travail de modélisation afin d’aider les utilisateurs finaux à monter comment sera paramétrée la plateforme, c’est beaucoup plus concret. Les intégrateurs ont souvent cette flexibilité pour aider les entreprises à disposer des solutions clé en main.

5- Connecter la solution

Après le paramétrage initial, il faut connecter le MDM aux systèmes du service d’information : ERP, PIM, e-commerce etc. C’est là où il est hyper important d’avoir défini un modèle de données pérenne, scalable.

6- Former les utilisateurs

Une fois la partie plus technique effectuée, les formations utilisateurs, contributeurs et administrateurs sont opérées. Il faut avoir en tête également qu’un accompagnement au changement se fait en amont, lors des ateliers de travail et de configuration : cela permet de ne pas « débarquer » sans avoir fait le tour de la solution avant les formations.

7- Améliorer et optimiser les pratiques

Un temps d’adaptation est nécessaire et un accompagnement pour l’amélioration continue est également fortement conseillé : car c’est là que démarre le changement des habitudes de travail. Généralement, des points de pilotage sont organisés tout au long de l’année afin de suivre l’évolution et la prise en main de l’outil.

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Intégration du MDM dans le système d’information

• Le MDM joue le rôle de « hub » : il centralise les données maîtres et les synchronise avec les systèmes périphériques (ERP, CRM, PIM, e-commerce, BI…).
• Il peut utiliser des API, des bus de données, ou des middlewares pour assurer une diffusion cohérente et contrôlée.
• On met en place des processus de mise à jour et de validation : qui modifie quoi, quand, et comment.
• La config du MDM peut aussi prévoir des hiérarchies de données : par exemple, lier des variantes de produits, des gammes, des fournisseurs à des régions.

Étapes d’un projet MDM réussi

• Audit des sources de données : examiner les systèmes sources (ERP, Excel, CRM, PLM…), identifier les doublons, les flux, les responsabilités.
• Modélisation du modèle de données cible : définir les entités, les relations, les attributs, les hiérarchies.
• Gouvernance des données : mettre en place des rôles (data steward, data owner), des workflows de validation, des processus de nettoyage.
• Intégration : connecter le MDM aux systèmes consommateurs, définir les règles de synchronisation.
• Migration : nettoyer, dédupliquer, harmoniser les données avant d’ingérer dans le MDM.
• Formation et adoption : former les équipes (IT, business, opérations), maintenir l’engagement dans le temps.

Les erreurs fréquentes dans un projet MDM

• Sous-estimer l’importance du nettoyage des données dès le départ : les données sales coûteront plus cher à corriger “après”.
• Ne pas définir une gouvernance claire : si personne ne “possède” la donnée, les modifications risquent de partir dans tous les sens.
• Choisir une solution MDM uniquement sur des critères techniques sans aligner sur des besoins métier (volume, complexité, hiérarchies…).
• Omettre la formation : si les équipes ne comprennent pas le modèle de données, elles risquent de ne pas l’utiliser correctement.

Mesurer le ROI d’un MDM

• Amélioration de la qualité des données : réduction des doublons, des erreurs, meilleure fiabilité.
• Gain opérationnel : des décisions plus rapides, car les données sont fiables.
• Meilleure collaboration inter-systèmes : le MDM synchronise les données pour tous les outils (CRM, ERP, PIM…), réduisant les frictions.
• Conformité réglementaire : le MDM permet d’avoir des données “maîtres” bien gérées, ce qui aide pour la conformité (RGPD, normes sectorielles).
• Expérience client : des informations clients propres et fiables peuvent améliorer le marketing, la personnalisation, et la relation client.

Tendances et évolutions du MDM

• Le MDM cloud : de plus en plus de solutions MDM sont proposées en SaaS, pour plus de flexibilité et d’échelle.
• L’IA / Machine Learning : pour la déduplication automatique, la classification intelligente, la “suggestion” de correspondances entre entités.
• Le MDM « multi-domaines » : gestion non seulement des produits, mais des clients, des fournisseurs, des hiérarchies complexes.
• L’intégration avec le PIM, le DAM, la BI : le MDM devient le “cœur data” stratégique, connecté à toutes les composantes de la donnée.

Le rôle du consultant MDM

Pourquoi faire appel à un consultant ?

Il forme les équipes et accompagne l’adoption pour garantir que le MDM ne reste pas « outil tech » mais devienne une ressource stratégique.

Le consultant data / MDM aide à diagnostiquer l’état actuel des données de l’entreprise, à identifier les silos, et à concevoir un modèle de données cible.

Il facilite la gouvernance : définir des rôles, des workflows, des règles de validation.

Il pilote la mise en œuvre technique : intégration, migration, paramétrage.