Origines du terme "Master Data Management"

Lorsque l'on commence à s'interroger sur les origines d'une discipline, c'est à la fois signe de maturité - un bon signe - et signe d'un certain besoin de recul (en particulier lorsqu'il s'agit d'une introspection) parce que l'on ne sait plus trop où l'on en est, après tant d'agitation - peut être un moins bon signe.

Dans le forum du groupe Méthode SOA, Pierre Bonnet s'interroge sur l'origine du terme "Master Data Management" à l'occasion de la rédaction de son prochain ouvrage "MDM et modélisation sémantique".

La discipline de la gestion des données de référence n'est pas nouvelle, et porte même différents noms suivant le secteur d'activité. Plus connue par exemple sous l'appelation "Reference Data Management" dans le milieu financier (des premiers ouvrages sur la discipline paraissent dès 2000), ou "Master Data Management" ou encore Gestion des données de référence, le terme "Master Data Management" s'est aujourd'hui largement répandu depuis 2004 avec les publications des premiers cabinets d'analystes (Ventana Research, IDC Group, Bloor Research puis plus tardivement Gartner et Forrester), cabinets de conseil (Logica Management Consulting) et éditeurs (Orchestra Networks).

Après quelques recherches perso sur la Toile, l'une des preuves les plus anciennes de l'emploi du terme "Master Data Management" daterait de Juillet 2002, lors d'une campagne de communication interne chez Rohm & Haas (chimie) faisant l'éloge des bénéfices d'un projet de gestion de Master Data - regroupant la gestion des données Client,  Fournisseurs et Matériaux. On est donc bien ici dans un contexte transverses aux processus et entités métiers de l'entreprise, multi-objets et donc loin des approches pures CDI (orienté Client) et PIM (orientées Produit) qui pouvaient déjà exister ailleurs. A noter que l'infrastructure technique sous-jacente est l'ERP SAP/R3 de l'éditeur allemand SAP.

En parlant de SAP, on pourrait noter qu'il s'agit également du premier acteur du marché à communiquer sur le terme "Master Data Management" puisque c'est durant le symposium SAPPHIRE en Septembre 2002 à Lisbonne que l'éditeur communique sur la sortie prochaine d'une solution SAP Collaborative Master Data Management, qui deviendra SAP NetWeaver MDM. Il semblerait d'ailleurs que des développeurs aient déjà rejoint le projet SAP (C)MDM dès Juillet 2001. Selon SAP, ce sont ses clients (Nokia, Motorola Semi-conductors et Dow Chemicals) qui l'auraient poussé à développer ce type de solution. SAP a ensuite intégrer la notion de Master Data Management dans sa stratégie dès 2002.

A preuve du contraire, on peut à ce jour estimer l'origine du terne "Master Data Management" autour de la mi-2001/début 2002, du côté de chez SAP et de ses clients. Si quelqu'un d'autre possède des preuves d'antériorite de ce terme, la communauté MDM serait heureuse de le savoir !

Sources:

• Plaquette de communication sur le projet "Procédures de réorganisation de gestion des Master Data" (Rohm & Haas, Juillet 2002)
• Formula (Rohm & Haas, Journal Interne de Juillet 2002) 
  
• "SAP Develops Collaborative Master Data Management Solution" (Communiqué de presse de Septembre 2002 au SAPPHIRE) 
• Forum du groupe "Méthode SOA
• "Managing Reference Data in Enterprise Databases" (Morgan Kaufmann, 2000)
  

EBX.Platform en version 4.6

Une nouvelle mouture de la solution phare de l'éditeur français Orchestra Networks, j'ai nommé EBX.Platform, vient de paraitre (merci à Buzz.MDM pour l'info!). Parmi les nouveautés, on notera principalement l'arrivée du module Data Model Assistant tant attendu offrant des capacités de modélisation embarquées, permettant ainsi enfin de construire un modèle de données - objets, attributs, règles, documentation, régles de validation, etc.- sans nécessiter de connaissances techniques préalables.

Je vous invite par ailleurs à assister à l'une des nombreuses sessions webinars "Expresso shots of Data Governance" organisé par l'éditeur, ne serait-ce que pour assister à une petite démonstration des capacités de l'outil.

Source:

• Communiqué de presse (Orchestra Networks)
  

En finir avec les préjugés : Le MDM n'est pas un logiciel

L'étendue du MDM est parfois difficile à concevoir pour le néophyte, parceque le message lié aux technologies employées - les "référentiels" - passe beaucoup plus facilement.

Lorsque l'on tente de l'expliquer à quelqu'un, au moment où une illumination semble surgir dans le regard de son interlocuteur, il s'agit rarement de la bonne lumière : il interrompt soudain l'explication et s'exclame : "Ah, donc le MDM, c'est une base de données qui expose ses données sous forme de services. Donc tu mets en place des bases de données, c'est ca ?". Et parfois, il ajoute même : "Mais on pourrait très bien faire ca avec _________" - où l'espace blanc peut être comblé par l'un ou plusieurs des termes suivants :

• "un SGBD"
• "un DataWarehouse"
• "un ERP"
• Si d'autres exemples vous viennent en tête, merci de me les transmettre pour compléter la liste.

Devant votre appitoiement et sous ses airs satisfaits, le néophyte - bien que bourré de préjugés - n'est pas irrécupérable, loin de là. Tentons une première phase de démystification, sous la forne d'un premier article au sein d'une série sur les préjugés concernant le MDM.

Le MDM ne se résume pas à (la mise en oeuvre d') un logiciel

Le MDM n'est ni une technologie ni un logiciel, mais une démarche, qui se focalise sur la gestion d'un certain type d'informations - en l'occurence celle des données de référence - au sein de l'entreprise dans son ensemble, et dont les ingrédients principaux sont les personnes et la politique de l'entreprise.

Il s'agit ici avant tout de la mise en oeuvre de procédures durables (la gouvernance des données), assurée par une organisation de circonstance, composée d'individus aux tâches précises, et assistée par des outils dédiés en vue d'améliorer la qualité des données envers tous les acteurs-consommateurs de l'entreprise - qu'ils soient applicatifs, processus ou métiers.

Peu importe le logiciel mis en oeuvre - Si les composantes organisationnelles et procédures ne permettent pas de mettre en oeuvre et d'assurer la pérennité de la démarche, alors le logiciel importe peu puisque les investissements consentis partiront en fumée. L'entreprise doit être préparée à traiter de front les problématiques transverses métiers et technologiques liées à la mise en oeuvre d'une stratégie de gestion des données de référence.

Malgré tous les meilleurs logiciels MDM que vous pourrez avoir en votre possession, ils ne préparereront pas votre organisation et vos procédures comme par magie. Rick Sherman confirme d'ailleurs en insistant sur le fait que "Penser que la technologie résoud tout explique pourquoi de trop nombreux projets IT échouent". Les projets d'intégration complexes doivent être initiés d'abord et avant tout par le métier. De l'implication des métiers dépend la réussite du projet, puisque l'integrétation de données et le MDM traitent de problématiques métiers avant tout; la technologie n'est alors qu'un outil comme un autre.


Source:

• MDM is not a product (Rick Sherman)
• MDM via Technology: An Incomplete Recipe (Beth Breidenbach)
  

7 moyens de réduire les coûts IT grâce au MDM

L'éditeur outre-atlantique Siperian nous donne la recette à appliquer, en ces temps de disette, pour réduire les coûts des services IT, à l'aide d'un ingrédient magique : le MDM ! (et en particulier la mise en oeuvre de référentiels centraux de données).

1. Réduire les coûts d'interfaces applicatives en réduisant le nombre de connexions point à point entre applications, et en rationalisant les flux de données partagés par différents processus métiers.

2. Réduire les coûts des redondances de données provenant de fournisseurs externes, en  limitant les acquisitions dupliquées de données, réalisées par les différents départements d'une même entreprise auprès de D&B, Coface et autres Telekurs ou Bloomberg . Le but du référentiel central est de constituer le point unique d'acquisition, de stockage et de distribution de ces données à l'ensemble des acteurs-consommateurs de l'entreprise.

3. Réduire les coûts de nettoyage de données, en centralisant les initiatives d'amélioration de qualité des données. Outre la rationalisation des coûts de nettoyage, la qualité s'en retrouve également améliorée puisqu'au lieu de multiples initiatives spécifiques à une application, le nettoyage centralisé permet l'identification de doublons inter-applications.

4. Réduire les coûts de traitement et nettoyage de données externalisés, souvent réalisés à la demande de différents départements. Il s'agit ici de mutualiser les efforts de nettoyage (comme le dédoublonnage ou la validation postale) - par exemple en utilisant un outil de gestion de qualité des données - et de les mettre à disposition de tous au moyen d'un répertoire central partagé - répertoire qui en outre conserve l'historique des états successifs des modifications de données.

5. Réduire les coûts de licence, de support et de matériel des systèmes redondants, puisqu'un référentiel central partagé permet de réduire le nombre d'entrepôts de données, en rendant obsolètes ceux contenant des données dupliquées: réduction du coût des licences, des coûts de support associés, des coûts liés aux outils de développement pour personnaliser ces applicatifs, des coûts de maintenance liés aux plateformes physiques les hébergeant...

6. Réduire les coûts de développements et de maintenance des déveveloppements spécifiques, en remplacant et concentrant les systèmes légataires, rendus inadéquats aux besoins actuels et dont l'effort d'évolution est trop important, au sein d'une aplateforme MDM configurable et évolutive: réduction non seulement des coûts de développement et de maintenance.

7. Réduire les coûts de livraison d'information, par la mise en oeuvre d'un référentiel central qui délivre la bonne information, une information sûre, à jour et tracable, évitant ainsi les allez-retour entre les métiers et les services IT pour discuter de l'origine, de la pertinence et de la fraîcheur de la donnée.

Liens:

• Seven Ways to Reduce IT Costs with Master Data Management (Siperian)

AIM Software : étude 2008 sur les tendances de la gestion des données de référence

L'éditeur européen AIM Software publie comme chaque année les résultats de son étude sur les pratiques et tendances de la gestion de données de référence dans le secteur financier, réalisée en 2008 en partenariat avec Interactive Data, sur un panel plutôt représentatif (plus de 300 sondés, principalement des établissements financiers, à travers 58 pays).

L'étude révèle les problèmes principaux auxquels font face les établissements financiers dans la gestion de leurs données de référence: mauvaise qualité des données, manque de standards, incomplétude et coûts élevés - les mêmes que l'an dernier précise l'éditeur, preuve en est de la nécessité de poursuivre les efforts d'amélioration de la gestion des flux de données - ce que confirme la volonté d'un nombre important de sondés de mettre en œuvre d'ici 2 à 5 ans des solutions de traitement automatisé et centralisé des données issues de flux financiers.

Alors que l'année précédente les établissements savaient qu'ils devaient accroitre l'automatisation du traitements de ces flux - sans pour autant positionner un agenda clair pour atteindre ce but - il semblerait qu'en 2008 ces mêmes établissements envisagent le problème à un plus haut niveau, et se concentrent d'avantage sur leurs applicatifs en back-office - les poussant à envisager la mise en œuvre d'applications pour consolider et centraliser la gestion de leurs données de référence. Dans un contexte difficile de crise financière et économique, les établissements financiers sont d'autant plus poussés à réfléchir sur la manière dont ils gèrent et traitent leurs données, afin de se préparer au mieux aux défis de demain.

AIM Software, leader des solutions de gestion des données de référence dans le milieu financier, fait partie de ces spécialistes qui concentrent leurs activités sur un marché de niche à haut niveau de spécificité mais à fort potentiel. Les résultats plus détaillés de l'étude sont disponibles gratuitement sur le site de l'éditeur - moyennant une participation à l'étude 2009 sur ce même thème.

Source:

• Communiqué de presse  (AIM Software)
  
• Accès aux résultats de l'étude 2008
  

Lectures MDM du début d'année 2009

En vous souhaitant à tous au passage une excellente année 2009 - et déjà plus de 2 ans de vie de ce blog ! - , sachez que malgré le contexte économique, l'horoscope 2009 pour le MDM s'annonce des plus favorables.

Pour preuves, ces quelques lectures disponibles en ligne et publiées par BEye-Network et The MDM Institute :

Enterprise MDM Market Review and Forecast for 2008-12
Comme chaque année, Aaron Zornes et son équipe annoncent leur prévisions astrologiques sur l'état du MDM et son évolution pour 2008-2012 :

• 2009-2010 : les entreprises se focalisent sur la mise en oeuvre de solutions MDM dites de 3e génération (hubs de données spécialisés - tiers, produit, contrats, etc. - , capables de délivrer l'information sous forme de services) autour des données de type Produit, Client, Fournisseurs, afin de concentrer les multiples canaux d'acquisition et les lignes métiers, et d'homogénéiser environnements IT hétérogènes existants.
  
• 20011-2012 : convergence des besoins en matière de gestion des données structurées (MDM, BI, DWH) et non structurées (ECM) par la mise en oeuvre de solution dites de 4e génération (Hub généraliste capabale de concilier la gestion des données standardisées et non standardisées - par exemple incluant des technologie sémantiques).
• D'ici à 2012, plus de 80% des entreprises du Global 5000 auront placé leur politique MDM au coeur de leur stratégie métier, en ayant implémenté au moins une solution MDM autour de la notion de Tiers (Client, Fournisseur, Patient, etc.) ou de Produit.

La tendance est donc à l'accroissement puisque l'institut prédit une hausse de plus de 150% du marché des services d'intégration de solutions MDM (de 510 Millions USD en 2007 à plus de 1.3 milliard USD en 2012).

An Evolutionary Approach to Master Data Management
Dans ce livre blanc édité en partenariat avec DataFlux, IBM et Teradata), Claudia Imhoff (Intelligent Solutions) et Colin White (B-Eye Research) font un état des liex des pratiques et outils pour la mise en oeuvre de projets MDM. Les auteurs notent que depuis aujourd'hui plus de trois ans, le MDM a gagné en maturité, faisant émerger aujourd'hui une industrialisation des projets. Notez au passage la définition du MDM donnée dans ce document :

[Nous définissons le MDM comme étant] un ensemble de disciplines, de technologies, d'applications, de politiques et de procédures employées pour gérer, harmoniser et gouverner les données associées aux principales entités métiers d'une organisation.

Morceau choisi - Les malentendus liés aux MDM

Le MDM est une composante d'un projet de BI ou de DatawareHouse ?
FAUX. Ces types de projets sont probablement parmi les premiers à se rendre conpte de la nécéssité de mettre en oeuvre un environnement intégré de gestion des données de référence. Si l'initiative MDM est immergée dans un projet de BI, la tendance va à construire l'environnement uniqement dans le but de servir les besoins des applications BI - à savoir la dimension historique des données.

Data Warehouse	Application MDM
L'objectif est l'analyse de l'historique des données	L'objectif est de maintenir des données de référence de qualité
Contient des données transactionnelles et des données de référence	Contient uniquement des données de référence
Les données détenues sont issues d'archives	Les données détenues sont à jour, et possiblement archivées
Généralement consommateur de données	Consommateur et source de données
Technologie orientée analyse	Technologie orientée gestion des données
Dédié à l'agrégation et à la synthèse des données et données de référence	Dédié exclusivement À la gestion des données de référence
Les données ne sont pas utilisées par d'autres applications non-BI	Les données de rérérence sont possiblement utilisées par plusieurs applications opérationnelles et applications BI

Différences majeures entre DataWarehouse et MDM

NB : D'autres préjugés sur le MDM sont analysés et détruits dans l'article.

Fruit des bonnes pratiques des auteurs, ce rapport aborde quelques différentes approches de mise en chantier d'un projet MDM par l'entremise de plusieurs études de cas, et la revue des offres d'acteurs majeurs de solutions MDM.

Deux articles à lire donc, en ces temps troubles où même si les effets de la crise se font sentir dans certains secteurs, on observe que nombreux sont ceux qui ont pris conscience de la nécessité d'améliorer la qualité de leurs données comme moteur de diminution des coûts - j'en veux pour preuve l'audience croissante de ce blog, et le nombre de projets maintenus et nouveaux liés au MDM, qualité des données et gouvernance des données.

Buzz.MDM : blog francophone sur l'actualité du MDM & Data Governance

Un nouveau venu sur la scène francophone du MDM en matière d'actualités sur les sujets traitant des données de référence, de la qualité des données et de la gouvernance : Buzz.MDM
 Déjà à ce jour, une synthèse des tendances du MDM pour 2009 d'après des analystes renommés du domaine (Gartner, Forrester, The MDM Institute, etc.) qui prédit que cette nouvelle année sera une fois de plus placée sous le signe du MDM.

Souhaitons donc un accueil chaleureux à ce nouveau blog de référence en la matière !