Les logiciels modernes de gestion des données de référence (MDS) ont largement dépassé leur rôle traditionnel de stockage et de normalisation des données.
Les plateformes actuelles sont au cœur des opérations numériques : elles combinent des architectures cloud natives, le traitement en temps réel et l'intelligence artificielle pour fournir des données fiables et contextualisées à l'ensemble de l'entreprise. A Vous trouverez ici la liste des fournisseurs proposant différentes solutions logicielles de gestion des appareils mobiles (MDM).
Cet article passe en revue les fonctionnalités essentielles et à fort impact qui caractérisent la nouvelle génération de MDS.
Modélisation unifiée des données et gestion des hiérarchies
Le MDS moderne permet aux organisations de définir l'ensemble de leurs entités de données (clients, produits, fournisseurs, équipements) ainsi que les relations qui les lient, formant ainsi le base d'une gestion efficace des données de référence ERP.
Les utilisateurs peuvent créer des hiérarchies complexes, telles que des relations parent-enfant, des arborescences d'actifs ou des liens de chaîne d'approvisionnement à plusieurs niveaux.
Par exemple, une entreprise industrielle peut établir une correspondance entre chaque machine et ses composants, les fournisseurs de ces composants, ainsi que les calendriers de maintenance associés à chacun d'entre eux.
Les outils de modélisation de données intègrent souvent une interface visuelle permettant de créer ces relations. Les utilisateurs peuvent glisser-déposer des entités, les relier entre elles et définir des règles de cohérence.
Le système applique automatiquement ces règles chaque fois que de nouvelles données sont ajoutées ou mises à jour.
Cette fonctionnalité s'exécute généralement sous la forme d'un service dédié au sein de la plateforme MDS, en s'appuyant souvent sur une base de données orientée graphe ou un moteur de relations. Dans les systèmes basés sur le cloud, le service de modélisation fonctionne de manière indépendante, ce qui lui permet de s'adapter à d'importants volumes de données sans ralentir les autres processus.
Les modèles de données unifiés permettent de réduire la confusion, d'éviter les erreurs et offrent aux équipes une source unique et fiable d'informations. Par exemple, si un fournisseur modifie son adresse, le système met automatiquement à jour toutes les fiches produits et tous les calendriers de maintenance associés.
Cela permet d'éviter les livraisons manquées, les erreurs de facturation et les retards opérationnels. Les entreprises font état d'une résolution des problèmes jusqu'à 25% plus rapide et d'une diminution des conflits de données après la mise en œuvre d'une modélisation robuste.
Contrôle de la qualité des données
La qualité continue des données garantit que les informations restent exactes, complètes et cohérentes. Les systèmes MDS modernes effectuent un profilage des données en temps réel, en vérifiant les données entrantes afin de détecter d'éventuelles erreurs telles que des champs manquants, des formats incorrects ou des doublons.
Si un problème est détecté, des processus automatisés permettent soit de le résoudre, soit de le transmettre à un responsable des données pour qu'il procède à une vérification manuelle.
Par exemple, lors de l'importation d'un nouveau lot de fiches produits, le système harmonise automatiquement les unités de mesure, corrige les orthographes incohérentes et signale les entrées dans lesquelles manquent des identifiants essentiels, tels que les références.
Les processus de qualité des données sont généralement intégrés dans un microservice distinct et hautement performant au sein du MDS. Ce service assure une surveillance continue des données sur plusieurs systèmes (ERP, CRM, PLM) sans affecter les performances transactionnelles.
Selon une enquête réalisée par McKinsey,
82% des personnes interrogées consacraient un ou plusieurs jours par semaine à résoudre des problèmes liés à la qualité des données de référence, ce qui souligne l'importance de la gestion des données de référence (MDM) pour résoudre les conflits de données.
Des données de haute qualité permettent de réduire les erreurs coûteuses. Par exemple, éviter les doublons dans les fiches fournisseurs permet d’empêcher la création de bons de commande en double. Un fabricant de produits chimiques a déclaré avoir réalisé une économie de $150 000 par an en éliminant les commandes en double récurrentes et les retouches grâce à des contrôles automatisés de la qualité des données.
Gouvernance avancée des données
Les plateformes MDS modernes intègrent des fonctionnalités dynamiques des workflows automatisés de gouvernance des données de référence qui appliquent automatiquement les règles métier.
Par exemple, lorsqu'une nouvelle fiche fournisseur est créée, le système peut la transmettre pour validation, vérifier la conformité réglementaire, valider les contrats et s'assurer que tous les champs obligatoires sont renseignés.
Les administrateurs peuvent définir des règles basées sur les rôles. Les équipes chargées des achats ne peuvent modifier que certains champs, tandis que le service financier a accès aux prix et aux conditions de paiement.
Les politiques telles que l'obligation de fournir des métadonnées, les hiérarchies d'approbation et les seuils de validation sont appliquées de manière cohérente dans tous les domaines de données.
Les moteurs de gouvernance sont généralement intégrés au module central de gestion des flux de travail de la plateforme et comprennent un tableau de bord permettant de suivre les validations en attente, les exceptions et les indicateurs de conformité. Des alertes et des rapports peuvent être transmis en temps réel aux utilisateurs concernés.
Cet article énumère plusieurs les fournisseurs proposant des services liés aux logiciels de gouvernance des données de référence, ainsi que les principales caractéristiques de leurs offres.
L'automatisation réduit les erreurs humaines, renforce la responsabilisation et garantit la conformité. Dans la pratique, les entreprises qui ont recours à une gouvernance automatisée constatent une diminution des erreurs dans les déclarations réglementaires et une intégration plus rapide des nouveaux fournisseurs ou produits.
Cette vidéo de démonstration vous explique comment la solution Integrity de Verdantis facilite la gouvernance automatisée des données.
Intégration des données
Les entreprises modernes utilisent de nombreux systèmes : ERP, CRM, capteurs IoT, systèmes d'exécution de la production, etc. MDS intègre les données issues de ces différents systèmes grâce à des API, des microservices et des pipelines pilotés par les événements.
Par exemple, un nouveau produit ajouté dans un ERP se synchronise automatiquement avec le MDS et est répercuté dans le CRM, le système d'approvisionnement et le planning de maintenance.
Le système prend en charge la synchronisation bidirectionnelle, garantissant ainsi que les modifications apportées dans n'importe quel système se répercutent sur l'ensemble des ensembles de données concernés. L'intégration en temps réel permet d'éviter les conflits, de réduire la latence et offre aux utilisateurs professionnels la garantie de disposer à tout moment d'informations à jour.
Selon une étude menée par Integrate.io,
Les entreprises les plus performantes obtiennent un retour sur investissement de 3 541 TP3T grâce à une intégration avancée des données, avec 1 TP4T 19,45 millions de bénéfices.
Une intégration transparente garantit que les décisions sont prises sur la base de données précises. Par exemple, les équipes de maintenance peuvent s'appuyer sur les informations les plus récentes concernant la disponibilité des pièces, ce qui permet d'éviter les temps d'arrêt des équipements.
Gestion des données et contrôle d'accès
La gestion contextuelle permet aux utilisateurs professionnels de gérer les données dans leur contexte opérationnel à l'aide d'interfaces intuitives et adaptées à leur rôle.
Les plateformes MDS proposent des tableaux de bord et des portails spécialement conçus pour les gestionnaires de données, les responsables et les analystes. Les workflows de validation, d'approbation et de correction sont intégrés à ces portails.
Les outils de collaboration permettent à plusieurs parties prenantes de résoudre simultanément des problèmes liés aux données, grâce à des commentaires, des alertes et l'attribution de tâches.
Par exemple, au sein d'une grande chaîne de distribution, les responsables de catégorie peuvent valider les mises à jour des produits directement depuis le portail, ce qui permet de réduire les retards dus aux goulots d'étranglement informatiques centralisés.
Les contrôles basés sur les rôles garantissent que seuls les utilisateurs autorisés peuvent consulter ou modifier certains champs des données de référence, ce qui permet de protéger les informations commerciales sensibles.
Le contrôle d'accès basé sur les rôles et au niveau des attributs limite les actions en fonction des profils utilisateur, du service ou de la classification des données.
Les politiques de sécurité peuvent s'adapter aux réglementations en matière de conformité, aux restrictions géographiques ou aux seuils de risque internes. La surveillance en temps réel et les alertes permettent de détecter les tentatives non autorisées ou les violations des politiques.
Traçabilité et gestion des versions
L'auditabilité et la gestion des versions permettent aux organisations de conserver un historique complet des modifications apportées aux données de référence.
Chaque ajout, mise à jour ou suppression est consigné, ce qui garantit la possibilité de consulter ou de restaurer n'importe quel état des données. Le système de gestion des versions enregistre des instantanés distincts des données, tandis que la fonctionnalité de « voyage dans le temps » permet aux équipes de « revenir » à n'importe quel état antérieur à des fins d'analyse, de correction ou de conformité.
Historique des modifications : Chaque modification est automatiquement enregistrée avec des métadonnées indiquant notamment qui a effectué la modification, à quel moment elle a eu lieu et quelles étaient les valeurs précédentes.
Gestion des versions : Les objets de données sont stockés sous forme de versions séquentielles. Cela permet de comparer différents états, ce qui aide à identifier quand et où des incohérences sont apparues.
Voyage dans le temps : Les équipes peuvent consulter des instantanés historiques des données et les restaurer à un état antérieur sans perturber les opérations en cours. Cette fonctionnalité peut s'appliquer à des enregistrements individuels, à des groupes d'enregistrements, voire à des ensembles de données complets.
Intégration analytique : Les données historiques peuvent également servir à l'analyse des tendances, à la recherche des causes profondes ou à la modélisation prédictive, offrant ainsi des informations qui vont au-delà des simples corrections opérationnelles.
L'IA dans les logiciels de données de référence de nouvelle génération
L'intelligence artificielle transforme le MDS, qui passe d'un système basé sur des règles à une plateforme proactive et intelligente. Parmi les principales applications, on peut citer :
Correspondance et fusion automatisées des enregistrements
Les algorithmes d'IA analysent plusieurs attributs (noms, adresses, références de pièces, codes fournisseurs) afin d'identifier les doublons, même lorsque les données sont incomplètes ou présentées sous un format différent. Le système fusionne ensuite automatiquement les enregistrements ou les signale pour qu'ils soient examinés.
Ce processus s'exécute généralement sur un microservice dédié à l'IA et au ML, capable de s'adapter de manière indépendante pour traiter de grands ensembles de données.
Selon Ardem,
Les entreprises qui ont adopté l'automatisation basée sur l'IA, notamment la déduplication des données, ont fait état d'une réduction de 20 à 30% de leurs coûts d'exploitation et d'un gain d'efficacité de 40%.
Voici une vidéo présentant les différents agents IA de Verdantis, développés pour diverses applications telles que la déduplication, la standardisation et la normalisation des données.
Contrôles prédictifs de la qualité des données
Les modèles d'apprentissage automatique analysent les tendances historiques afin d'anticiper les endroits où des erreurs ou des données manquantes pourraient survenir.
Par exemple, si certains fournisseurs fournissent fréquemment des données produit incomplètes, le système signale les entrées futures afin qu'elles soient vérifiées avant leur intégration.
Selon une étude publiée par IAEME,
Les établissements financiers ayant adopté une gestion de la qualité des données basée sur l'IA ont fait état d'une réduction de 77% des efforts consacrés au nettoyage manuel des données, ce qui a permis d'améliorer la précision et l'exhaustivité des données.
Marquage et recherche automatisés des métadonnées
L'IA analyse les données pour attribuer automatiquement des métadonnées et mettre en évidence les relations entre les différents ensembles de données.
Par exemple, il peut détecter qu'un composant utilisé dans plusieurs machines doit être classé en fonction de son niveau de criticité dans le cadre de la planification de la maintenance.
Enrichissement intelligent des données
L'IA enrichit les données internes et les ensembles de données incomplets à l'aide de sources externes fiables, qu'il s'agisse de sources primaires ou de tiers.. Par exemple, il peut ajouter les adresses actualisées des fournisseurs, les certifications ou les spécifications des produits à partir de jeux de données publics ou sous licence.
Selon une étude menée par SuperAGI,
Les entreprises qui ont adopté des solutions d'enrichissement des données basées sur l'IA ont constaté une amélioration de la précision de leurs données pouvant atteindre 40%.
Cette vidéo vous explique comment notre agent IA, AutoEnrich, enrichit automatiquement les données provenant de différentes sources.
Conclusion
Le MDS moderne offre une richesse fonctionnelle couvrant la modélisation, la qualité, la gouvernance, l'intégration, l'IA, la gestion responsable et la sécurité.
Lorsqu'elles sont mises en œuvre efficacement, ces fonctionnalités garantissent des données précises, exploitables et conformes. Les entreprises qui tirent parti de ces fonctionnalités bénéficient d'une réduction des erreurs, d'un processus décisionnel plus rapide et d'une base pérenne pour leurs opérations numériques.
