Echelle de maturité MDM

Comme le soulignent Jill Dyche et Evan Levy dans leur article au titre un brin provocateur "Not Your Father’s List Management: MDM Matures" (littéralement, "Pas de gestion de listes à la Papa : le MDM mûrit"), l'ère de la question "Qu'est-ce que le MDM ?" est révolue : la question récurrente est désormais devenue "D'accord, on se lance. Par où doit-on commencer ?", preuve de la maturité acquise sur le sujet.

Selon les auteurs, le débat sur l'utilisation des données de référence complexifie la réflexion et est n'est pas utile pour construire la façon dont l'entreprise va gérer, intégrer et déployer ses données de référence.

L'approche qui consiste à assimiler un référentiel à une "base de données relationnelle" ne résoud pas non plus ces problématiques, et pire même, occulte le champ des possibles lorsque les solutions MDM les plus robustes du marché apportent bien plus qu'une simple base de données, et répondent aux problématiques d'identification, de relations entre données, de versions de la vérité, de sécurité et d'accès, en bref l'ensemble de l'administration et à la gestion des données de référence au niveau de l'entreprise.

Echelle de maturité du MDM

Avant de se lancer tête baissée dans l'établissement d'une politique MDM, il est nécessaire de faire un état des lieux pour d'identifier l'existant, et tracer les grandes lignes de la roadmap ciblée pour la stratégie de gestion des données de référence.

L'article propose une échelle d'évaluation la maturité du MDM d'un point de vue architecture du SI, statuant des pratiques constatées en entreprise. Et s'il ne s'agit pas non plus de partir du niveau 0 jusqu'au plus haut niveau pour , cette échelle peut donc servir de premier élément de mesure en vue de réaliser un bilan des pratiques existantes et d'identifier l'objectif de maturité fixée.

Même si l'article n'aborde pas entièrement toutes les dimensions entrant en compte dans la mesure de la maturité du MDM de l'entreprise - notamment la dimension organisationnelle et humaine, déterminant les responsabilité relatives à la gouvernance des données, et ô combien importante pour une gestion réussie des données de référence - ces niveaux reflètent assez bien la réalité du terrain.

Je vous résume ci-dessous ces 5 niveaux avec pour chacun les grands principes, les caractéristiques et leurs conséquences.

Niveau 0 - Le néant MDM
Principe

• Pas de gestion des données de référence

Caractéristiques

• Chaque application est responsable de la définition et de la gestion de ses propres données, ainsi que de la gestion de leur changement.
• Absence de méthodes automatisées de partage d'informations
  Conséquences
• Création de données au sein des applicatifs en fonction de leurs besoins propres
• Chaque applications dispose de sa propre version de la vérité,
• Existence d’une multitude de sources pour acquérir la même donnée.

Actions

• Sensibiliser sur l’origine des données
• Sensibiliser sur la façon dont d’autres systèmes consomment la donnée

Niveau 1 - Diffusion de fichiers de données
Principe

• Diffusion de fichiers de données

Caractéristique

• Constitution et diffusion de fichier de données partagées par plusieurs partenaires applicatifs
• Diffusion de listes de données aux applications
• Les processus d'acquisition restent manuels
• Peu de vérification et de consolidation

Conséquences

• Nécessité de coordination (réunions) entre les partenaires pour résoudre les créations, suppressions et autres conflits
• Approche réaliste pour un faible volume de données,
• Approche irréaliste dès lors que les données s'accroissent et acquièrent un caractère volatile.

Niveau 2 - Accès point-à-point
Principe

• Dépôt central (référentiel)
• Gestion rigoureuse des accès et partages

Caractéristiques

• Normes d'accès et de partage des données, avec format strict d’appel de services CRUD (création, lecture, mise à jour et suppression)
• Mises à disposition des données au sein d'un dépôt central

Conséquences

• Prise en charge des problématiques d'accès et de partage des données par le référentiel (application ou base de données)
• Règles de gestion, la gestion de la qualité et autres fonctions annexes au stockage et à la mise à disposition des données sont des modules complémentaires qu'il faut construire pour répondre aux besoins spécifiques du contexte de l'entreprise.
• Ce niveau 2 constitue la base d'un socle dans lequel les problématiques MDM plus complexes vont pouvoir être traitées.

Niveau 3 - Hub de données
Principes

• Plateforme centralisée
• Approche par domaine de données

Caractéristiques

• Centralisation et standardisation des méthodes en vue de traiter et intégrer des données opérationnelles hétérogènes, indépendamment de leur origine
• Mise en place d’une méthode unique et acceptée de représentation des données de l’entreprise, point unique de vérité.
• Données regroupées par domaines opérationnels de données

Conséquences

• Prise de conscience des applications consommatrices qu’elles devront traiter de données sortant de leur seul périmètre de besoins
• Capacité à permettre que 2 applications puissent dialoguer et échanger des données.
• Prise en charge d’une vue globale et cohérente des données de l’entreprise

Niveau 4 - Règles métiers et support de politique d’entreprise
Principes

• Référentiel garant de la seule et exacte vérité
• > Conforme aux règles métier de l’entreprise
• > Capable de prouver son exactitude

Caractéristiques

• Intégration et application de règles métiers et de contrôles d’intégrité, disséminés à l’intérieur, mais également à l’extérieur du référentiel
• Support de workflow et de processus d’intégration, interne ou externes
• Intégration aux workflows externes (circuit d’approbation)

Conséquences

• Référentiel garant de l’application centralisée de règles métiers et de politiques d’entreprise externalisées et évolutives

Niveau 5 - Convergence des données de l'entreprise
Principe

• - Architecture synchronisée de la gestion des données de référence

Caractéristiques

• Convergence des données de référence et des données applicatives (données techniques)
• Prise en compte immédiate des modifications de la vérité (notifications) par les applications consommatrices

Conséquences

• Boucle fermée MDM : L’ensemble des applications sont intégrées via la gestion unifiées des données de référence
• Réalisation du concept de « donnée en tant que service »
• Acceptation universelle non seulement des définitions des données, mais également de leur utilisation autorisée et de la propagation de leurs modifications.

En conclusion, les auteurs ajoutent qu'il n'est pas nécessaire de viser le niveau 5 pour tirer bénéfice du MDM, et que de plus, la base de tout projet MDM réussi consiste plus que jamais avant tout en l'apport d'une valeur ajoutée métier au projet MDM.

Source:
- Not Your Father’s List Management: MDM Matures, Part 1, Part 2