Un MDM sans Data Quality ? Attention à l’échec !
Volume, vitesse et variété démultipliés : la donnée explose et, avec elle, la pression sur la personnalisation et la conformité. Aussi, pour garder la main sur les données, les entreprises optent pour le Master Data Management afin de casser les silos et d’automatiser les process de gouvernance. Et cela n’a rien de secondaire quand on sait que près de 50 % des organisations gèrent leurs données de référence séparément, dans 11 systèmes ou plus (BI-Insider). Dans certains cas, le nettoyage et la préparation des données occupent plus de 60 % du temps consacré à la data science (Datamation). Or, les projets de MDM peuvent devenir un remède pire que le mal s’ils tournent sur des données erronées. Pour corriger le tir et faire du MDM un véritable levier de performance, la Data Quality doit intervenir dès la conception du référentiel de MDM, puis tout au long de son cycle de vie.
1. MDM, DQM : de quoi parle-t-on ?
Quand une entreprise lance un projet de gouvernance de ses données, deux piliers doivent être articulés : le Master Data Management (MDM) et le Data Quality Management (DQM). Ces deux leviers, parfaitement complémentaires, jouent des rôles distincts.
Le MDM : structurer la donnée pour mieux la partager
Le MDM pose les bases d’une gouvernance globale en structurant les données et en organisant leur accès, leur traçabilité, leur sécurité et leur mise à jour dans le temps. Pour ce faire, le MDM met en place un point de jonction essentiel : un référentiel unique de données de référence – le RCU. Ce référentiel centralise les données stables et partagées par plusieurs services : informations clients, produits, fournisseurs, collaborateurs… Il permet à toute l’organisation de parler un langage commun, quel que soit le système utilisé (CRM, ERP, e-commerce, BI).
Le DQM : fiabiliser la donnée pour mieux l’utiliser
En parallèle, le Data Quality Management s’attache à la fiabilisation des données : sont-elles exactes, complètes, non dupliquées, actualisées ? Le DQM agit en amont (à la saisie, en batch) comme en continu (nettoyage automatique, scoring, indicateurs), pour garantir que la donnée est exploitable à tout moment. En instaurant une qualification systématique des données, le DQM évite d’alimenter le MDM avec des informations erronées… Et trompeuses.
Deux leviers à activer de concert
Un référentiel bien structuré ne vaut rien si les données qu’il contient sont inexploitables.
À l’inverse, nettoyer des silos sans structuration globale limite la portée des efforts. C’est pourquoi il faut combiner MDM et DQM pour permettre à la donnée de circuler, d’éclairer les décisions et de générer de la valeur à chaque niveau de l’entreprise.
- Près de 50 % des organisations gèrent leurs données de référence séparément, dans 11 systèmes ou plus (BI-Insider).
- +60% du temps consacré à la data science est occupé par le nettoyage et la préparation des données (Datamation).
- 60 % des entreprises déclarent que les données inexactes leur coûtent chaque année des revenus importants (WifiTalents).
- 95 % des interactions avec les clients pourront être traités par des chatbots avancés dans la prochaine décennie (Templeton-Recruitment).
- Jusqu’à 20 % d’amélioration de la qualité des données dans les entreprises qui déploient des solutions MDM - un facteur essentiel pour garantir une prise de décision éclairée (Gartner)
- Jusqu’à 10 % de réduction des coûts opérationnels dans les entreprises utilisant le MDM grâce à l'amélioration de la précision et de l'efficacité des données (McKinsey) et jusqu’à 40 % de réduction des coûts de gestion des données (Worldmetrics).
- 87 % des entreprises signalent une diminution des erreurs liées aux données après la mise en œuvre du MDM (Worldmetrics).
- +70 % des entreprises du secteur financier ont mis ou vont mettre en œuvre un logiciel de gestion des données de référence, signe que le MDM est essentiel pour garantir l'exactitude des données financières et la conformité réglementaire (Deloitte).
2. Ce que la Data Quality change vraiment dans un projet MDM
Dans un projet de MDM, la Data Quality intervient à deux niveaux clés du cycle de vie de la donnée : avant l’intégration dans le RCU, et tout au long de son utilisation.
En amont : fiabiliser les données entrantes
Alimenter un MDM de données saines implique une qualification curative des données issues des différentes bases préexistantes, et une qualification en temps réel pour les données nouvellement collectées. La Data Quality se charge de :
- Dédoublonner les fiches issues de différents systèmes (CRM, ERP, e-commerce…) pour éviter les doublons dès le départ,
- Vérifier la validité des informations clés (emails, téléphones, adresses…) et les normaliser selon des standards homogènes,
- Compléter les données manquantes, enrichir les champs essentiels, détecter les incohérences.
Cette étape garantit que les données intégrées dans le référentiel sont fiables, propres et exploitables. À défaut, le MDM devient un amplificateur d’erreurs.
En continu : maintenir la qualité sur tous les canaux de collecte
Une fois les données centralisées dans le MDM, reste à maintenir leur qualité à long terme au fil des mises à jour, des ajouts ou des fusions d’information. La Data Quality prévoit les traitements automatisés nécessaires :
- Contrôles qualité automatisés, en temps réel ou en batch,
- Règles métier partagées avec la gouvernance MDM,
- Indicateurs de complétude, d’unicité et de validité, intégrés dans les processus de pilotage,
- Alertes ou corrections automatiques en cas d’anomalie détectée.
Grâce à cette approche continue, le RCU reste vivant, à jour et actionnable. De simple stockage, il devient un véritable socle de confiance pour les équipes – et la source unique de vérité sur les clients.
3. Les bénéfices du duo MDM et DQM en action
Les bénéfices d’une donnée correctement assainie et managée irriguent tous les métiers dans l’entreprise. Y compris dans des cas d’usage spécifiques à certains secteurs.
Zoom métiers : Data, CRM, Marketing, IT
- Équipes Data & IT
Pour les responsables data, le tandem MDM + DQM apporte cohérence, fiabilité et interopérabilité. Finis les silos et les arbitrages flous entre sources divergentes. La donnée devient traçable, normalisée et gouvernée, ce qui facilite la création de pipelines fiables, la gestion des droits d’accès et la conformité RGPD.
- Marketing & CRM
Les équipes marketing et relation client peuvent enfin s’appuyer sur une vision client à 360°, consolidée et activable. Grâce à la suppression des doublons et à la validation des données de contact, elles améliorent le ciblage, la délivrabilité et la personnalisation de leurs campagnes, sur tous les canaux. Résultat : des conversions plus élevées et une relation client cohérente et enrichie de bonnes informations.
- Direction commerciale ou service client
Disposer d’une donnée client fiable permet de mieux qualifier les opportunités, de prioriser les actions, et d’éviter les irritants (fiches incomplètes, erreurs de contact…). Un gain de temps, de confiance et de performance.
Zoom secteurs : Retail, Banque, Industrie
- Retail & e-commerce
Dans un contexte omnicanal, disposer d’un référentiel client unique et d’un historique fiabilisé est essentiel. Reconnaître un client sur tous les points de contact n’est plus un exercice d’approximation. L’expérience peut être finement personnalisée, que ce soit en magasin, sur le web ou via une application mobile.
- Banque & Télécoms
Soumis à une réglementation contraignante et à des offres complexes, les secteurs bancaires et télécoms tirent parti du duo MDM + DQM à plusieurs égards. Data Qualité et gouvernance permettent de réconcilier des données client vérifiées, issues de multiples systèmes (KYC, CRM, offres composites…), d’assurer la conformité et de produire des reportings exacts.
- Industrie & supply chain
Dans l’industrie, la gestion des produits, fournisseurs ou contrats repose sur une donnée stable, exempte d’erreurs ou de doublons. Le MDM assure la structuration, tandis que le DQM garantit l’exactitude des données critiques pour la production, la logistique ou le suivi contractuel, entre différents systèmes.
Dans un contexte où les données submergent les systèmes d’entreprise, où la personnalisation dépend de sources multiples et où la réglementation se durcit, automatiser la gouvernance de la donnée n’est plus une option. À condition que cette donnée soit fiable, cohérente et exploitable. Intégrer la Data Quality au MDM s’avère donc crucial pour sécuriser une exploitation pertinente des données sur le long terme. Et ce d’autant plus que les IA génératives, les moteurs d’analyse avancés ou les plateformes omnicanales vont de plus en plus exploiter le RCU. Leur performance dépendra de la qualité des données traitées.
À propos de DQE
Parce que la qualité des données est essentielle à la connaissance client et à la construction d’une relation pérenne, depuis 2008 DQE met à la disposition de ses clients des solutions innovantes et complètes facilitant la collecte de données fiables.
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