Comment Mesurer et Communiquer la Valeur Commerciale de la Gestion des Données de Référence (MDM)

Par Bruno Billy

Le 18 mars 2025

La Gestion des Données de Référence (Master Data Management – MDM) est essentielle pour les organisations cherchant à maintenir une vue unique et fiable des entités critiques telles que les clients, les fournisseurs et les produits. Cependant, malgré son importance, de nombreux leaders en gestion des données et en analyse ont du mal à quantifier et à communiquer la valeur commerciale du MDM de manière efficace. Par conséquent, les initiatives MDM échouent souvent à obtenir un financement à long terme et l’adhésion des dirigeants. Plutôt que de se concentrer sur des métriques purement techniques, il est crucial de démontrer comment le MDM contribue réellement au succès de l’entreprise. Alors, comment prouver sa valeur ?

Le Défi : Relier le MDM à la Valeur Commerciale

L’une des idées reçues les plus répandues chez les responsables des données est que l’impact du MDM sur les résultats commerciaux est soit impossible à mesurer, soit non pertinent. En conséquence, les organisations se concentrent souvent sur des indicateurs opérationnels de bas niveau, tels que la qualité ou la standardisation des données, qui ne reflètent pas directement la contribution du MDM au succès global de l’entreprise.
Sans un lien clair entre les améliorations du MDM et des résultats commerciaux tangibles, les programmes MDM risquent d’être relégués au second plan, entraînant un manque d’engagement des parties prenantes et un investissement insuffisant.

Adopter une Approche Structurée de la Mesure
Pour relever ce défi, les responsables des données doivent adopter un cadre structuré permettant de quantifier la valeur commerciale du MDM. Cela implique :

1. Aligner la Stratégie MDM avec les Objectifs de l’Entreprise
Le MDM doit soutenir la stratégie globale de gestion des données et d’analyse de l’organisation, en veillant à ce qu’il soit en adéquation avec les objectifs de l’entreprise.

Le MDM est un élément fondamental de tous les programmes de digitalisation et de transformation et permet d’atteindre quatre grands types d’objectifs commerciaux :

  • Optimiser la gestion de l’entreprise : Améliorer la performance actuelle et les opérations tout en réduisant les risques de non-conformité réglementaire (Protection des données, SOX).
  • Développer l’entreprise : Améliorer la performance et accroître les capacités (accès à de nouveaux marchés, lancement de nouveaux produits, augmentation de la satisfaction client).
  • Transformer l’entreprise : Favoriser l’innovation et accroître l’agilité (s’adapter rapidement aux évolutions du marché et des besoins).
  • Réduire la dette technique : Supprimer les divergences de langage métier entre les départements et adopter un référentiel commun pour les données de référence.
  • L’identification des parties prenantes clés et de leurs objectifs est essentielle pour garantir que les efforts MDM apportent une contribution significative au succès de l’entreprise.

2. Utiliser un Cadre de Mesure Axé sur la Valeur
Les résultats commerciaux doivent être cartographiés de manière hiérarchique en lien avec les éléments de données de référence et les indicateurs de performance. Le Gartner Business Value Pyramid fournit une méthode structurée pour relier les objectifs stratégiques aux métriques basées sur les données.

 

Il est crucial de communiquer la valeur du MDM dans un langage compréhensible pour tous. Les dirigeants s’intéressent aux objectifs stratégiques, tandis que les managers opérationnels suivent des indicateurs de performance tactiques.

3. Quantifier l’Impact Commercial
Les résultats commerciaux se répartissent généralement en quatre catégories : réduction des risques, croissance du chiffre d’affaires, réduction des coûts et gouvernance d’entreprise.
Le MDM permet une vision à 360° de n’importe quel domaine de données. Par exemple, une vue unique des clients et des produits améliore la compréhension des comportements des clients, facilitant ainsi les opportunités de vente additionnelle (upselling), de vente croisée (cross-selling), d’amélioration de la satisfaction et de fidélisation client. De plus, les nouveaux produits et services peuvent être commercialisés plus rapidement, avant la concurrence.

Les programmes MDM doivent s’appuyer sur des techniques de modélisation commerciale pour estimer comment l’amélioration de la qualité des données influe sur les indicateurs clés de performance (KPIs).
D’autres exemples de résultats mesurables incluent l’augmentation de la satisfaction client, la croissance du chiffre d’affaires grâce aux opportunités de ventes croisées et la réduction des coûts via l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Agréger et Communiquer la Valeur Commerciale
La dernière étape consiste à agréger les impacts mesurés et à les relier aux résultats financiers. La collaboration avec les services financiers et les unités métier est essentielle pour établir des modèles d’impact crédibles. Les parties prenantes doivent recevoir des preuves claires et quantifiables de la manière dont le MDM contribue aux objectifs stratégiques. Un suivi et une mise à jour continue garantissent que la valeur du MDM reste visible et bien documentée.
En suivant ces étapes, les organisations peuvent renforcer la justification des investissements dans le MDM et démontrer sa valeur continue pour l’entreprise.

Pour réussir, les programmes MDM doivent dépasser les métriques purement techniques et adopter une approche structurée démontrant des bénéfices commerciaux clairs. En alignant le MDM sur les objectifs de l’entreprise, en appliquant un cadre de mesure axé sur la valeur et en quantifiant son impact commercial, les organisations peuvent communiquer efficacement la valeur du MDM aux parties prenantes, assurant ainsi un engagement et un investissement à long terme.

Chez APGAR, nous accompagnons les entreprises dans ces défis en proposant des conseils d’experts, des méthodologies sur mesure et des cadres éprouvés pour garantir une transformation des données fluide et axée sur la valeur.

Gartner, Market Guide for Software Asset Management Tools, Sally Parker, Andrew White , 19 juillet 2023
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