La gouvernance des données, notamment dans le cadre de la gestion des données de référence (Master Data Management), a connu une croissance exponentielle en termes de popularité ces derniers temps. À mesure que les entreprises ont pris conscience de la valeur des données propres et des gains d'efficacité qu'elles peuvent générer au sein des équipes chargées des achats, de la chaîne d'approvisionnement, de la maintenance et des produits, ainsi que des coûts exorbitants liés aux opérations périodiques de nettoyage des données, la demande en matière de gouvernance des données robuste a explosé. Il existe des stratégies de mise en œuvre pour gouvernance des données de référence que les entreprises peuvent adopter lors de la mise en œuvre de SAP MDG.
SAP étant l'un des leaders du marché des solutions ERP, en particulier pour les entreprises à forte intensité d'actifs, la société a lancé son propre produit de gouvernance des données afin de gérer la mise en œuvre d'une base de données de référence multi-domaines
La solution, c'est tout simplement intitulé « SAP MDG », abréviation de « Master Data Governance ».
Ainsi, la gestion des données de référence dans SAP, tout comme le produit lui-même, est également désignée sous le nom de SAP MDG.
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Qu'est-ce que SAP MDG et à quoi sert-il ?
Comme indiqué précédemment, MDG fait partie d'une suite plus large de produits de gestion des données dont l'achat et la licence s'effectuent séparément de la boutique SAP.
Le produit prend en charge tous les types de données de référence et intègre des cas d'utilisation pour la déduplication des données, la conformité, les validations, la réplication et la normalisation.
MDG est compatible avec SAP ECC et S4/HANA, et peut également être déployé sur ces plateformes, ainsi que sous forme de solution cloud.
Les utilisateurs intéressés peuvent bénéficier d'un essai gratuit ou d'une démonstration de certaines versions cloud de MDG via la plateforme technologique d'entreprise de SAP.
Le prix du produit peut varier selon que l'entreprise ou l'utilisateur souhaite prendre en charge les domaines suivants : matériel, fournisseurs, clients, finances ou plusieurs domaines à la fois.
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Gouvernance centralisée des données
C'est sans conteste l'un des principaux avantages de SAP MDG. Les grandes entreprises disposent de chaînes d'approvisionnement, de centres de distribution, d'usines de fabrication et d'installations complexes.
Beaucoup d'entre elles utilisent différentes instances de SAP ou d'autres progiciels de gestion intégrée (ERP) – tels qu'Oracle Cloud ou MS Dynamics –, qui s'intègrent tous à SAP MDG pour offrir une vue unique et unifiée des données de l'organisation.
Cela aide les entreprises à prendre des décisions stratégiques à l'échelle de l'ensemble des fonctions ; les pièces de rechange peuvent être réparties entre différentes usines ; les différents fournisseurs d'une même pièce de rechange ou d'un même produit peuvent être regroupés, ce qui renforce le pouvoir de négociation ; et les habitudes de consommation de certains groupes de clients peuvent être analysées à l'échelle mondiale, quel que soit le système source hébergeant les données.
Conformité et processus de travail
Il est possible de créer des workflows et des systèmes d'approbation complexes au sein de SAP MDG afin d'établir de meilleures normes de gestion des données. Les workflows et sous-workflows permettent de garantir la traçabilité et la visibilité de la création et des mises à jour des données dans le système, à tous les niveaux de la hiérarchie organisationnelle.
Par exemple : dans le cas de la fiche fournisseur, un responsable de l'équipe des achats peut demander l'inscription d'un nouveau fournisseur qui fournit une pièce de rechange pour la maintenance ; un workflow peut être configuré de telle sorte que l'ingénieur de maintenance demande une pièce de rechange, qui est ensuite transmise au responsable des données pour validation, après avoir franchi les étapes de validation auprès des responsables de la maintenance et des achats.
MDG permet de créer des flux de travail allant du plus simple au plus complexe et garantit le respect des règles de conformité et des procédures de validation grâce à des processus automatisés.
Normalisation des données
La normalisation des données est un élément essentiel de la gouvernance globale des données de référence. SAP MDG utilise une normalisation basée sur des règles via Business Framework Plus afin de structurer systématiquement les données brutes et désorganisées contenues dans les descriptions et les textes libres.
Grâce à ces règles, le logiciel peut traiter des données en masse, mais aussi normaliser et corriger les données erronées dès leur saisie. Par exemple, il peut convertir automatiquement des valeurs telles que « US » ou « USA » en « États-Unis d'Amérique ».
Grâce à des configurations similaires, il permet d'harmoniser les unités de mesure, les formats de devises et d'autres conventions de nommage en s'appuyant sur un cadre et des règles centralisés.
Cette structuration est indispensable pour intégrer des automatisations ou des règles métier dans n'importe quel processus et constitue une exigence fondamentale pour tout logiciel de gouvernance des données de référence digne de ce nom.
De plus, MDG s'intègre directement avec les services de données SAP pour permettre des tâches plus avancées de nettoyage des données et de contrôle qualité, telles que l'analyse syntaxique des noms propres, des noms communs et des adresses, la normalisation des numéros de téléphone et la mise en forme, etc.
Traitement en masse et importations
Bien que cette fonctionnalité ne relève pas à proprement parler de la gouvernance, elle s'avère très utile, car elle permet de traiter rétrospectivement les mêmes enregistrements et valeurs sur des données existantes.
Ces données peuvent être traitées au format CSV, XML ou même via les services de données SAP que nous avons mentionnés précédemment.
Cependant, l'une des principales lacunes à cet égard réside dans l'insuffisance des mécanismes permettant d'enrichir les données provenant de sources externes et dans l'absence de formation spécifique au secteur intégrée au logiciel, ce qui alourdit la charge de travail manuelle du responsable des données ou des équipes de maintenance de l'ERP.
Déduplication des données
Comme Services de nettoyage des données de Verdantis pour les pièces MRO, proposée dans Integrity ; SAP MDG assure également la déduplication des données à deux niveaux.
La première étape consiste à dédupliquer les enregistrements en se basant sur les champs standard disponibles, tels que la description, l'identifiant de l'enregistrement, le nom du fabricant ou la référence.
La deuxième étape de la déduplication consiste à attribuer un score aux doublons potentiels en analysant les attributs qui se recoupent ainsi que les unités de mesure, puis à utiliser la logique floue pour signaler les doublons probables en vue d'un examen humain.
Regroupement des dossiers
MDG fusionne également les données provenant de différents systèmes sources, documents et fichiers, et applique sa propre logique de mise en correspondance et de fusion afin d'offrir une vue relativement globale et plus claire des données de l'organisation.
Cela peut se faire par lots ou dans le cadre d'une intégration continue des enregistrements de données.
Applique les règles de validation
Le logiciel permet également de configurer des règles de validation pour différents types de données de référence. Cela peut inclure la configuration de « champs obligatoires », de « longueur minimale et maximale des caractères », de « formats alphanumériques ou de date », etc.
Cela garantit qu'aucune entrée n'est intégrée dans le système sans avoir fait l'objet d'un certain niveau de contrôle de cohérence ; comme cette fonctionnalité peut être configurée de manière relativement souple dans MDG, cela facilite grandement la gestion des données.
Mise en œuvre de la gouvernance des données de référence dans les systèmes SAP
Aussi performant que soit SAP MDG, surtout si l'on tient compte du fait que ce produit a été lancé en 2011, il n'est pas exempt de quelques inconvénients majeurs.
De plus, les mises à jour en matière de fonctionnalités et de performances ont été peu nombreuses ; elles ont principalement porté sur l'IA embarquée, mais leurs cas d'utilisation concrets restent discutables.
Dans plus de 70% des projets, nous recommandons généralement d'utiliser SAP MDG en association avec une solution complémentaire offrant des fonctionnalités modernes, spécialement conçues pour des cas d'utilisation spécifiques à chaque secteur d'activité.
Dans les sections ci-dessous, nous présenterons les fonctionnalités de gouvernance des données, des plus élémentaires aux plus avancées, que toute solution de gouvernance devrait prendre en charge ; nous comparerons également la ou les solutions proposées par SAP MDG (le cas échéant) et examinerons quelles pourraient être les alternatives possibles.
Limites des OMD et alternatives
Le lancement de SAP MDG en 2011 a sans aucun doute constitué une initiative bienvenue et un pas dans la bonne direction pour la gestion des données dans les systèmes ERP ; cependant, comme c'est souvent le cas pour tout produit commercialisé depuis aussi longtemps et ayant subi peu de modifications, ses limites sont désormais flagrantes.
Savoir-faire technique
On ne s'est jamais attendus à ce que la gestion de grands ensembles de données répartis dans différents silos soit simple et facile, mais la critique généralement formulée à l'encontre de MDG porte sur la difficulté et la complexité du logiciel, qui vont bien au-delà de ce qui est réellement nécessaire.
Dans la plupart des cas, il est nécessaire de recruter en interne un spécialiste de la gouvernance des données SAP chargé de gérer de manière dédiée les flux de travail et les opérations de SAP MDG.
De nombreuses formations SAP MDG payantes existent simplement pour permettre aux entreprises de recruter les talents adéquats pour un logiciel très complexe qui pourrait pourtant être rendu bien plus simple et intuitif.
Intégrations avec des systèmes non-SAP
Si les intégrations prêtes à l'emploi avec les systèmes SAP sont assez intuitives et flexibles, celles avec les systèmes non SAP constituent des implémentations sur mesure et nécessitent des ressources de développement assez importantes.
Comme il est assez courant que les grandes entreprises utilisent différents progiciels de gestion intégrée (ERP) selon les zones géographiques et les fonctions, ce facteur s'avère inévitablement être un obstacle.
Couverture limitée pour tous les domaines de données de référence
Il existe quelques domaines de données de base que SAP MDG gère plutôt bien, notamment les articles, les partenaires commerciaux, les clients et la finance ; pour d'autres domaines tels que les salariés, les équipements, etc., la prise en charge est nettement moins bonne.
De plus, certains secteurs, notamment le commerce de détail, la production d'énergie, la santé et l'exploitation minière, peuvent nécessiter des adaptations importantes, ce qui rend l'ensemble du projet de gouvernance non viable.
Manque de méthodes d'enrichissement intégrées
L'un des les principaux défis liés à la gestion des données de référence des informations limitées ou incomplètes
Plusieurs solutions logicielles de gestion des données de référence répondent à ce besoin en recourant à des processus basés sur l'intelligence artificielle ou à des bases de données structurées et propriétaires qu'elles gèrent au sein même de leur solution logicielle.
Bon nombre de ces outils logiciels exploitent également des fonctionnalités d'extraction en ligne et récupèrent des données à partir de sites web de fournisseurs vérifiés, de documents PDF, etc. Beaucoup d'entre eux sont également capables de détecter les pièces obsolètes des fournisseurs et de proposer des alternatives.
En ce qui concerne la base de données clients, notamment dans les entreprises B2B, les possibilités d'intégration avec des logiciels de gestion des contacts B2B et d'analyse des entreprises tels que ZoomInfo, DnB, etc. sont très limitées.
Fonctionnalités d'IA limitées
Il existe quelques secteurs et disciplines qui peuvent véritablement tirer profit de l'intelligence artificielle et s'en nourrir.
La gestion des données en fait certainement partie, et les applications dans les domaines de la normalisation, de l'enrichissement, de la gouvernance et de l'intégration des données sont innombrables ; chez Verdantis, nous en sommes les témoins directs.
Fin 2024, SAP MDG a annoncé le lancement d'un assistant IA, ce qui constitue certes une initiative bienvenue, mais les applications concrètes en matière de gestion des données de référence restent floues.
Integrity© pour la gouvernance des données de référence
De nombreuses organisations proposent Solutions SAP de gestion des données de référence qui sont compatibles avec l'ERP. La solution Integrity de Verdantis, également compatible avec SAP MDG, est une solution globale de gouvernance des données de référence qui permet aux entreprises de tous les secteurs d'activité de gérer et de maintenir leurs données ERP en toute transparence, afin d'éviter les problèmes de qualité des données et les opérations périodiques de nettoyage des données.
Integrity peut être utilisé soit en complément de MDG, en tant que solution complémentaire, soit de manière autonome dans la plupart des progiciels de gestion intégrée (ERP) courants, tels que S4/Hana, ECC, Oracle JD Edwards et MS Dynamics.
Cette solution logicielle est spécialement conçue pour les entreprises du secteur manufacturier ou exerçant des activités à forte intensité de production, telles que les secteurs du pétrole, du gaz et de l'énergie, des mines et de la métallurgie, des matériaux de construction, de l'industrie chimique, etc.
Nous présentons en détail certaines de ces fonctionnalités, leurs applications ainsi que les principaux défis auxquels Integrity apporte une solution, et qui sont tout simplement impossibles à résoudre dans MDG OR ou trop compliqués à mettre en œuvre.
Contexte sectoriel
Integrity est spécialement formée pour gouvernance des données dans le domaine de la maintenance, des réparations et de l'exploitation (MRO) les données relatives aux pièces de rechange, aux matériaux, aux fournisseurs et aux équipements utilisés dans les secteurs à forte intensité d'actifs, notamment dans les secteurs de l'énergie, des mines, de la chimie et des matériaux de construction.
Grâce à ces informations traitées, associées à des modificateurs adaptés au secteur d'activité, à des règles et à des données provenant de sources tierces, les données traitées sont bien plus précises et « complètes » avant même d'être saisies dans le système ERP.
Vous pouvez également consulter ci-dessous les exemples d'utilisation de nos clients pour mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données afin d'obtenir des données plus structurées, enrichies et fiables.
Gouvernance avec IA intégrée
Integrity est un logiciel de gouvernance des données axé sur l'IA ; cela signifie que ses processus et fonctionnalités clés s'appuient largement sur l'IA et l'apprentissage automatique.
Associée à des flux de travail logiciels performants, tels que le web scraping autonome, l'extraction par OCR et les modèles sectoriels pré-entraînés, cette technologie se traduit directement par un traitement des données très rapide, précis et fiable.
Apprentissage continu
Ce logiciel étant un modèle axé sur l'IA, tout enregistrement de données traité de manière erronée peut être réentraîné à l'aide du résultat corrigé lors de la phase de vérification humaine.
Les modèles d'IA générative intégrés sont programmés pour tirer des enseignements des données fournies par l'utilisateur et empêcher ainsi que des résultats erronés similaires ne se reproduisent à l'avenir.
Intégration transparente
L'un des principaux inconvénients de SAP MDG que nous avons évoqué précédemment concernait les possibilités d'intégration limitées avec les systèmes non-ERP. Cela constitue un problème majeur pour les grandes entreprises, car les chaînes d'approvisionnement complexes impliquent généralement le déploiement de plusieurs systèmes et versions ERP pour répondre à des besoins variés selon les fonctions et les zones géographiques.
Contrairement à MDG, les flux de processus et les opérations dans Integrity sont entièrement « no-code » ; même les tâches de traitement et les workflows complexes sont extrêmement intuitifs pour l'utilisateur et ne nécessitent absolument aucune compétence technique ni aucune expérience en programmation.
Oui, un certain niveau de compréhension technique des données est nécessaire, mais ce point est déjà pris en charge dans la plupart des cas, car les utilisateurs ont une bonne maîtrise du contexte des données sous-jacentes.
Sans code et intuitif pour l'utilisateur
Contrairement à MDG, les flux de processus et les opérations dans Integrity sont entièrement « no-code » ; même les tâches de traitement et les workflows complexes sont extrêmement intuitifs pour l'utilisateur et ne nécessitent absolument aucune compétence technique ni aucune expérience en programmation.
Oui, un certain niveau de compréhension technique des données est nécessaire, mais ce point est déjà pris en charge dans la plupart des cas, car les utilisateurs ont une bonne maîtrise du contexte des données sous-jacentes.
Conclusion
En conclusion, bien que SAP MDG offre de solides fonctionnalités de gouvernance des données de référence, sa complexité, ses options d'intégration limitées et l'absence de fonctionnalités d'enrichissement intégrées peuvent poser des défis importants aux organisations.
Bien qu'il existe d'autres solutions logicielles de gouvernance des données de référence, Integrity de Verdantis se distingue comme une solution plus avancée et intuitive, en particulier pour les secteurs à forte intensité d'actifs tels que le pétrole, le gaz et l'exploitation minière. S'appuyant sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, Integrity offre une intégration transparente, des flux de travail sans code et un enrichissement des données spécifiques au secteur, ce qui en fait un choix plus efficace et plus convivial.
Sa capacité à rationaliser la gouvernance des données tout en ne nécessitant qu'un minimum de compétences techniques en fait une solution plus adaptable et mieux préparée pour l'avenir, idéale pour les entreprises modernes.
