Décrypter le jargon des données : comment le MDM et l’ADM s’intègrent à votre stratégie d’expansion des données

Par Bruno Billy et Kendall Kickertz

Le 28 février 2025

Dans un monde où les données sont au cœur de la transformation numérique, il est essentiel d’en structurer la gestion de manière efficace. C’est là qu’interviennent le Master Data Management (MDM) et l’Application Data Management (ADM). Ces deux disciplines complémentaires jouent un rôle central pour garantir la cohérence, la fiabilité et l’exploitation optimale des données.

MDM et ADM : Comprendre la différence
Le Master Data Management (MDM) vise à centraliser, harmoniser et gouverner les master data d’une organisation, telles que les informations sur les clients, les produits, les fournisseurs ou les sites. Elle garantit une source unique de vérité, permettant ainsi une prise de décision stratégique éclairée.

En revanche, l’Application Data Management (ADM) se concentre sur la gestion des données propres à une application spécifique (ERP, CRM, etc.), exploitant souvent des extraits des master data. L’objectif est d’optimiser l’utilisation des données au sein d’un système donné, sans impacter l’ensemble de l’organisation.

Complémentarité et transition vers une gestion unifiée des données d’entreprise
Contrairement aux idées reçues, l’ADM ne remplace pas le MDM. Au contraire, elles fonctionnent ensemble pour faciliter la transition d’un modèle centré sur les applications vers un modèle centré sur l’entreprise.

Alors que les ERP et les CRM s’appuient sur l’ADM pour gérer des données spécifiques à leurs opérations, la MDM agit comme une couche transversale qui assure la cohérence et l’intégrité des données à travers l’ensemble du système d’information. Cela permet une meilleure intégration, une simplification des processus et une agilité accrue face à l’évolution des environnements informatiques.

Définir où et comment gérer les données
L’un des plus grands défis de la gestion des données est de déterminer où une donnée donnée doit être gérée. Certaines données appartiennent clairement aux données maîtres (ex. : l’adresse légale d’un fournisseur), tandis que d’autres sont spécifiques à une application (ex. : une évaluation d’un fournisseur utilisée uniquement dans une application d’approvisionnement).

  • Lorsque la distinction n’est pas claire, il est crucial d’évaluer :
    L’utilisation des données (sont-elles exploitées par plusieurs départements ou seulement par une application unique ?)
  • Les parties prenantes impliquées (qui en est responsable ?)
  • Le cadre organisationnel et les processus associés
  • En appliquant une phase de « Shaping » en amont, les organisations peuvent anticiper ces questions, prévenir les incohérences et mieux aligner la gestion des données avec les besoins métiers. Le « Shaping » est un processus permettant de définir les objectifs, d’identifier les défis potentiels et de structurer les données avant leur mise en œuvre afin d’assurer une exécution plus fluide et plus efficace.

Surmonter les défis organisationnels
Le déploiement d’une stratégie de gestion des données ne se limite pas à un projet technologique. Il s’agit avant tout d’un défi humain et organisationnel, avec plusieurs obstacles majeurs :

  •  Résistance au changement et politique interne : Impliquer les parties prenantes (direction, collaborateurs et utilisateurs finaux) dès le début est essentiel pour garantir leur adhésion.
  • Périmètre mal défini : Vouloir centraliser toutes les données dans un seul système peut entraîner un environnement excessivement complexe et difficile à maintenir.
  •  Fatigue du changement : Dans un contexte de transformation (fusions, migration ERP, etc.), il est essentiel d’éviter la surcharge et de prioriser les étapes clés.

Créer de la valeur avec une approche équilibrée
Pour que le MDM et l’ADM apportent une réelle valeur ajoutée, elles doivent être intégrées à une stratégie globale alignée sur les objectifs métiers. Cela implique :

1) Une communication claire et accessible aux métiers, évitant le jargon technique

2) Une gestion proactive du changement, impliquant toutes les parties prenantes

3) Une approche itérative, favorisant des gains rapides et mesurables

En structurant efficacement la gestion des données, vous créez une base solide pour une prise de décision optimisée, une plus grande agilité et une meilleure conformité aux exigences réglementaires.

MDM et ADM sont des piliers essentiels pour structurer efficacement la gestion des données au sein d’une organisation. En comprenant leurs différences et leur complémentarité, les entreprises peuvent garantir la cohérence, la fiabilité et une utilisation optimale de leurs données. Cependant, leur mise en œuvre ne se limite pas à une approche purement technologique : elle nécessite une planification stratégique, une gouvernance claire et une gestion du changement efficace. En adoptant une approche équilibrée et itérative, les organisations peuvent faire de la gestion des données un véritable levier de performance et d’innovation.

Chez Apgar, nous accompagnons les entreprises dans ces défis en apportant notre expertise en Master Data Management, des méthodologies adaptées et des cadres éprouvés pour assurer une transformation des données fluide et orientée vers la valeur.

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Breaking Down the Data Jargon: How MDM and ADM Fit into Your Data Expansion Strategy

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