Chaque décision d'achat, chaque plan de maintenance, chaque contrat avec un fournisseur et chaque rapport financier repose sur la cohérence des données d'un système à l'autre ; or, cette cohérence est rarement au rendez-vous.
Un même fournisseur peut apparaître sous plusieurs noms, et une même pièce de rechange peut exister sous différents formats. Selon Étude de Gartner, les entreprises perdent $12,9 millions par an en raison d'une mauvaise qualité des données.
Oracle Master Data Management résout ce problème en créant un enregistrement unique et cohérent pour les entités métier clés telles que les clients, les articles, les fournisseurs et les actifs. Les données sont unifiées sans duplication, de sorte que chaque système utilise la même version de la vérité.
Oracle MDM assure une bonne gestion et un bon contrôle des données, mais il ne corrige pas automatiquement les données de mauvaise qualité à grande échelle. Lorsque le système fonctionne avec des données incohérentes, chaque processus en aval amplifie ce problème. Les données de référence ne relèvent plus uniquement du back-end ; les dirigeants prennent conscience qu’elles déterminent directement la bonne marche de l’entreprise.
Cet article explique ce qu'est Oracle MDM, comment cette solution s'intègre dans les écosystèmes d'entreprise et pourquoi des données de référence fiables et de qualité constituent un élément fondamental de la performance de l'entreprise.
Qu'est-ce que la gestion des données de référence Oracle ?
Oracle Gestion des données de référence (MDM) désigne un ensemble d'applications et de processus permettant de créer, de gérer et d'assurer la cohérence des données de référence dans l'ensemble des systèmes d'entreprise, tels que les systèmes ERP, SCM, EAM et d'approvisionnement. Les données de référence sont les données associées aux entités métier fondamentales, telles que les clients, les fournisseurs, les articles et les actifs.
Au lieu de laisser chaque système d'entreprise gérer sa propre version d'un fournisseur ou d'un produit, Oracle MDM garantit que tous les systèmes se réfèrent à la même fiche standardisée. Cela permet de réduire les doublons, d'améliorer la cohérence et de favoriser une prise de décision fiable.
Les transactions, le reporting et les processus opérationnels reposant sur des données d'entrée cohérentes, la gestion des données de référence (MDM) fait office de couche centrale permettant d'harmoniser les données qui circulent entre ces systèmes. Oracle MDM couvre principalement ces domaines de données.
- Fichiers clients pour les processus de vente et de service après-vente
- Fiches fournisseurs pour les achats et gestion des fournisseurs
- Données de référence des articles ou des produits pour la gestion des stocks et la chaîne d'approvisionnement
- Données de base des actifs pour la maintenance et la gestion du cycle de vie
Oracle MDM regroupe un ensemble de fonctionnalités fournies par plusieurs composants, tels qu’Oracle Enterprise Data Management (pour la gouvernance et le contrôle des modifications) et Oracle Enterprise Data Quality (pour le profilage, la normalisation, la mise en correspondance et la déduplication des enregistrements). Des modèles de données de référence spécifiques à chaque domaine sont intégrés aux applications Oracle ERP, SCM et EAM.
Ensemble, ces composants permettent de consolider, de nettoyer et de synchroniser les données de référence entre les différents systèmes. Ils jettent ainsi les bases d'un ensemble de données partagées qui fait office de source unique de vérité.
Quand faut-il investir dans Oracle MDM ?
La nécessité de recourir à Oracle MDM apparaît clairement lorsque les problèmes liés aux données commencent à affecter les opérations et la prise de décision. En général, les signes suivants indiquent que l'entreprise doit mettre en œuvre Oracle MDM :
- Nombre élevé de doublons parmi les fournisseurs ou les fiches articles
- Recours aux tableurs pour le rapprochement des données
- Problèmes récurrents liés aux marchés publics, dus à des définitions d'articles floues ou incohérentes
- Des rapports financiers incohérents faisant apparaître des divergences entre les systèmes
À ce stade, Oracle MDM peut s'avérer indispensable pour rétablir la cohérence. Il offre une couverture multi-domaines, des capacités de mise en correspondance évolutives et une intégration solide avec les systèmes ERP et EAM.
Pourquoi les données de référence sont plus importantes que les systèmes
Les systèmes d'entreprise dépendent entièrement de la qualité des données qu'ils reçoivent. Ces systèmes ne corrigent pas les données incohérentes, incomplètes ou en double ; par conséquent, les processus qui utilisent des données inexactes amplifient ces erreurs. Un même fournisseur saisi sous différents formats peut donner lieu à plusieurs rapports fournisseurs. Un même article décrit différemment selon les plans peut entraîner des doublons dans les stocks.
Même si ces erreurs peuvent sembler, à première vue, isolées, elles peuvent rapidement se multiplier dans les domaines des achats, de la planification et du reporting. Selon une McKinsey Selon cette enquête, 80% des organisations continuent de fonctionner avec des données cloisonnées.
En créant un point de référence unique et cohérent pour les données de référence essentielles, la gestion des données de référence (MDM) garantit que tous les systèmes utilisent les mêmes définitions, structures et identifiants, ce qui permet de réduire les divergences et d'améliorer la prise de décision.
Sans une base de données solide, les systèmes d'entreprise peuvent commencer à dérailler. Les rapports affichent alors des chiffres contradictoires et les prévisions perdent en précision. Les équipes finissent par passer leur temps à rapprocher les données au lieu de les exploiter. Une mauvaise qualité des données entraîne des coûts supplémentaires, des retards et une inefficacité opérationnelle. Ce sont les données qui déterminent en réalité si la logique de votre système d'entreprise produit le résultat escompté.
Comment Oracle MDM s'intègre dans l'écosystème de l'entreprise
Oracle MDM devient la couche de données partagée au sein de l'écosystème Oracle au sens large. Chaque application utilise les données de référence de manière différente :
- Le système ERP d'Oracle gère les opérations financières et les processus d'approvisionnement. La précision des données relatives aux fournisseurs détermine la manière dont ceux-ci sont enregistrés et payés. Les données relatives aux articles influencent les décisions en matière d'achats, de calcul des coûts et de comptabilité.
- La solution Oracle Supply Chain Management prend en charge les opérations de planification et de gestion des stocks. Les données relatives aux définitions des produits, aux unités de mesure et aux classifications ont une incidence directe sur les prévisions de la demande, les niveaux de stock et les décisions relatives à l'exécution des commandes.
- Oracle Procurement s'appuie sur les données de référence des fournisseurs pour l'approvisionnement et la gestion du cycle de vie des fournisseurs. La sélection des fournisseurs et la conclusion des contrats dépendent de classifications précises des fournisseurs et d'attributs complets.
- Oracle Enterprise Asset Management (EAM) utilise les données relatives aux actifs et aux pièces de rechange pour gérer les opérations de maintenance. La précision des données de référence est essentielle pour la hiérarchie des équipements, les spécifications des pièces de rechange et la tenue à jour des dossiers.
Oracle Master Data Management (MDM) assure essentiellement la connexion entre ces systèmes en garantissant la cohérence des fiches de référence. Les modifications apportées dans un système se répercutent dans les autres grâce à des mises à jour synchronisées et à des définitions standardisées.
Impact sur l'activité d'une mauvaise qualité des données de référence
Si votre entreprise est confrontée à des données de référence inefficaces, cela peut avoir des répercussions sur l'ensemble de ses activités opérationnelles, notamment les achats, la gestion des stocks, les procédures de maintenance et les fonctions de reporting. Recherche Verdantis a révélé qu’en évitant simplement les achats en double dus à des données inexactes, votre organisation pourrait potentiellement réaliser des économies comprises entre $37,5M et $52,5M.
La qualité des données a une incidence sur ces domaines spécifiques, qui échappent à l'observation directe :
Erreurs dans les marchés publics
Les rapports fournisseurs en double entraînent des incohérences dans les données fournisseurs, ce qui génère plusieurs fiches pour un même fournisseur. Le processus de sélection des fournisseurs peut alors devenir confus, augmentant ainsi le risque de choisir les mauvais fournisseurs et entraînant des achats en double ou une hausse des coûts d'achat. Les équipes chargées des achats doivent consacrer davantage de temps à la vérification des données, alors qu'elles devraient se consacrer à la prise de décisions.
Inexactitudes dans les stocks
Le manque de cohérence dans les descriptions et les classifications des articles entraîne la création de deux unités de gestion des stocks distinctes pour un même produit. Un même article peut se présenter sous différents formats ou porter des noms différents selon les sites, ce qui entraîne un excédent de stock pour certains articles et des ruptures de stock pour d'autres. Cette situation se traduit par une augmentation des coûts de gestion des stocks, tout en créant des obstacles cachés au suivi des niveaux de stock.
Incapacité à assurer la maintenance des équipements et temps d'arrêt opérationnels
Dans les environnements qui dépendent fortement des actifs, les opérateurs ont besoin de données précises sur les pièces de rechange, car des informations erronées ou manquantes peuvent entraîner la commande ou le stockage de pièces inadaptées. Cette situation ralentit le travail de l'équipe de maintenance, qui doit alors rechercher les composants appropriés. À terme, cela peut entraîner des arrêts de machines et perturber les activités de l'entreprise.
Conformité et reporting
L'établissement de rapports financiers conformes aux normes réglementaires nécessite des données de référence qui restent stables tout au long du processus de reporting. La présence de données divergentes concernant les articles fournisseurs ou les actifs dans plusieurs systèmes entraîne l'affichage de valeurs contradictoires dans les rapports. Cette situation se traduit à la fois par une augmentation du risque d'audit et par une perte de confiance dans les résultats présentés.
Le système actuel produit des résultats peu fiables lorsqu'il n'y a pas de cohérence entre les données des différents processus et systèmes. La gestion des données de référence garantit l'uniformité des données dès leur création.
Principales fonctionnalités de la solution Oracle MDM pour le secteur MRO
Les solutions MDM d'Oracle visent à garantir la cohérence des flux de données.
- Les données de référence proviennent de systèmes sources, notamment les systèmes ERP et EAM, et sont transmises à la couche MDM.
- Le système Oracle Enterprise Data Quality applique des règles de validation et de normalisation à chaque enregistrement entrant.
- La logique de mise en correspondance utilise des règles pour identifier les enregistrements en double, tout en déterminant lequel doit être conservé.
- Les responsables des données ont recours à des procédures bien établies pour gérer les situations exceptionnelles, qu'ils doivent examiner.
- Le système désigne les enregistrements validés comme des « enregistrements de référence », qui se synchronisent avec les systèmes en aval.
Oracle MDM offre des fonctionnalités essentielles qui permettent la mise en œuvre de ce processus opérationnel.
- Gouvernance des données: Ce document définit les modalités de propriété, de contrôle et de gestion des données de référence. La responsabilité des données pour chaque domaine, notamment les données relatives aux achats et aux fournisseurs, est attribuée à des responsables spécifiques. Les gestionnaires de données assument deux missions : la gestion des problèmes quotidiens liés à la qualité des données opérationnelles et le traitement des exceptions. Le gouvernance des données Le système utilise des workflows de validation pour contrôler les modifications apportées aux données en fonction des rôles des utilisateurs, tout en créant des pistes d'audit qui enregistrent chaque modification, à la fois à des fins de conformité et de traçabilité.
- Gestion de la qualité des données: Le processus de normalisation des données et de détection des doublons garantit l'exactitude et la cohérence des données de référence. Il permet de réduire les doublons tout en améliorant la fiabilité des données.
- Consolidation des données: Oracle MDM assure principalement la consolidation des données en fusionnant les informations provenant de divers systèmes afin de créer une structure unique et unifiée. Le système établit une source unique de vérité grâce au rapprochement des enregistrements, ce qui garantit la cohérence des identifiants entre les différents systèmes.
- Enrichissement des données: Le processus de maîtrise enrichissement des données consiste à compléter les attributs manquants tout en améliorant les normes de classification. Cela implique notamment d'ajouter des descriptions détaillées et d'harmoniser les catégories, tout en intégrant des données de référence supplémentaires.
Le système exploite ces fonctionnalités pour mettre en place des environnements de données contrôlés qui permettent aux données de référence de conserver leur cohérence au fil du temps, tout en étant transférées de manière fiable entre différents systèmes et processus métier.
Le rôle de l'IA et de l'automatisation dans la gestion moderne des données d'entreprise (MDM)
Les fonctionnalités de gestion des données d'entreprise (MDM) basées sur l'IA prennent en charge :
Nettoyage automatisé des données : des algorithmes détectent les incohérences existantes au niveau du format, des unités de mesure et des descriptions, puis transforment ces données en données normalisées sans nécessiter aucune intervention manuelle sur chaque enregistrement.
Correspondance intelligente : les modèles d'apprentissage automatique enregistrent des schémas qui leur permettent d'identifier les enregistrements en double provenant de différents formats de données, ainsi que les données incomplètes. L'IA améliore ses capacités de correspondance grâce à ce processus.
Enrichissement des données : l'IA estime les attributs manquants, qu'elle classe ensuite selon des taxonomies standard, puis élabore des descriptions plus précises en s'appuyant sur des données historiques et des documents de référence.
Surveillance continue des données : des processus automatisés contrôlent la qualité des données à différents moments, ce qui permet de détecter les anomalies dans les données et de déclencher des processus opérationnels dès qu'un écart est constaté.
Les capacités de l'IA transforment la gestion des actifs mobiles (MDM), qui passe d'un cadre traditionnel axé sur les réactions à un système évoluant grâce à des améliorations continues. Alors qu'Oracle fournit une structure et un cadre de gouvernance, l'IA vient les compléter en améliorant la qualité des données, en réduisant les tâches manuelles et en permettant une gestion cohérente des données à grande échelle. Les opérations MRO ont besoin d'automatisation pour préserver la précision des données dans l'ensemble des systèmes d'entreprise, car leurs volumes de données ne cessent d'augmenter.
Comment le MDM s'intègre aux opérations de l'entreprise
L'impact de la gestion des données de référence (MDM) sur les opérations quotidiennes apparaît clairement lorsqu'on examine la manière dont les données alimentent les décisions opérationnelles dans les domaines des achats, de la chaîne d'approvisionnement et des finances. Les données de référence sont directement liées aux principaux domaines opérationnels.
- Approvisionnement MRO Cela dépend de la précision des données relatives aux articles et aux fournisseurs. Les pièces de rechange doivent être clairement définies, correctement classées et associées à des fournisseurs agréés. Lorsque les descriptions des articles sont incohérentes ou incomplètes, les équipes d'approvisionnement finissent par commander les mauvaises pièces ou par dupliquer les stocks existants.
- Planification de la chaîne logistique Les systèmes s'appuient sur les données de référence pour prévoir la demande et gérer les niveaux de stock. Les définitions des produits, les unités de mesure et les classifications influencent la manière dont ces signaux de demande sont interprétés. Lorsque les données sont incohérentes ou peu fiables, les prévisions peuvent s'avérer inexactes, ce qui entraîne des excédents de stock dans certains sites et des ruptures de stock dans d'autres.
- Information financière Les systèmes ont besoin de données de référence cohérentes pour produire des rapports précis. Le coût des articles, les registres d'approvisionnement et les données relatives aux actifs alimentent les systèmes financiers et les indicateurs de performance. Lorsque les données de référence varient d'un système à l'autre, les rapports commencent à présenter des résultats contradictoires, ce qui nécessite des efforts de rapprochement et sape la confiance dans les résultats financiers.
Ces dépendances opérationnelles montrent que les données ne restent pas confinées au sein d'un seul système. Lorsque les données de référence sont cohérentes, les processus se déroulent comme prévu et produisent les résultats escomptés. La fragmentation des données entraîne leur propagation vers d'autres systèmes, ce qui se traduit par un manque d'efficacité opérationnelle.
Défis courants liés à la mise en œuvre d'Oracle MDM
Oracle MDM fournit la structure nécessaire pour garantir la cohérence des données dans l'ensemble des fonctions opérationnelles ; toutefois, la mise en œuvre d'Oracle MDM ne se limite pas au simple déploiement de la technologie. De nombreux défis découlent de la manière dont les données sont réellement réparties entre les différents systèmes et de la façon dont les organisations gèrent la propriété de ces données ainsi que les processus qui s'y rapportent.
Plusieurs problèmes courants ont tendance à se présenter lors de la mise en œuvre :
- Données dispersées entre différents systèmes: Dans les systèmes ERP, d'approvisionnement et de gestion des actifs d'entreprise (EAM), les données de référence sont généralement stockées sous plusieurs formats. Ces variations entraînent des conflits lorsqu'on tente de regrouper les enregistrements au sein d'une structure unique, car les données doivent d'abord être normalisées.
- Qualité initiale des données: Les données existantes peuvent comporter des doublons, des attributs manquants ou des classifications incohérentes. Un nettoyage adéquat des données est nécessaire pour éviter que ces problèmes ne se répercutent dans le système MDM et n'en réduisent l'efficacité.
- Manque d'appropriation: Dans certaines organisations, il est souvent difficile de déterminer à qui incombe la responsabilité de domaines de données spécifiques. En l'absence de rôles clairement définis, les processus de gouvernance manquent de cohérence et sont difficiles à mettre en œuvre.
- Intégration des processus manuels: La validation, la mise en correspondance et la correction des données sont généralement considérées comme des processus manuels. Cela ralentit la mise en œuvre de la gestion des données de référence (MDM) et entraîne une variabilité dans les résultats. Les erreurs humaines sont fréquentes lorsque ces processus sont gérés manuellement.
- Résistance aux changements de processus : Les équipes opérationnelles peuvent se montrer réticentes à l'égard des nouveaux processus de gouvernance ou des nouvelles normes en matière de données, en particulier lorsque ceux-ci impliquent de modifier les pratiques existantes.
Les organisations sont peut-être prêtes à investir dans cette technologie. Les difficultés de mise en œuvre tiennent à des lacunes en matière de préparation des données, de gouvernance et d'alignement organisationnel.
Bonnes pratiques pour surmonter les défis liés à la mise en œuvre d'une solution MDM
Les solutions technologiques existantes ne permettent pas de résoudre les problèmes liés aux données de référence. Le système structuré de gestion des données de référence (MDM) ne parvient pas à produire les résultats escomptés, car les organisations ne disposent pas de procédures adéquates en matière de traitement et de mise en œuvre des données. Les pratiques présentées ci-dessous comblent directement cette lacune.
- Évaluation des données : Évaluez les données de référence dans l'ensemble des systèmes avant de procéder à des modifications de configuration ou à l'élaboration de politiques de gouvernance. Cette démarche permet d'établir une base de référence en inspectant le système afin de détecter les entrées en double, les attributs manquants et les enregistrements redondants. Elle met en évidence les sources de problèmes de qualité, ce qui vous permet de concentrer vos efforts sur les situations qui apporteront les plus grands avantages opérationnels, plutôt que de gaspiller des ressources sur l'ensemble des tâches.
- Définir la gouvernance: Il convient de définir clairement les responsabilités avant de procéder à la définition des règles. Le propriétaire des données établit les politiques relatives au domaine de données, tandis que le gestionnaire des données supervise les opérations courantes liées à la qualité des données. Il est nécessaire d'attribuer ces responsabilités à des personnes spécifiques. L'absence de responsabilités clairement définies conduit à ce que les documents de gouvernance restent lettre morte, tandis que les problèmes liés aux données s'accumulent sans que personne ne soit désigné pour y remédier.
- Normaliser la structure des données: Les données de référence perdent de leur fiabilité en raison des différences de définitions, de règles de nommage et de systèmes de classification entre les différents systèmes. Les processus en aval ne fonctionnent plus lorsque plusieurs systèmes utilisent des définitions différentes pour une même entité. La normalisation permet de remédier à la source de cette incohérence. La mise en place d'un processus automatisé de mise en correspondance contribue à améliorer la qualité des données.
- Utiliser l'IA : Lorsque les environnements de données se complexifient, les méthodes manuelles ne permettent plus de gérer les opérations liées aux données. Le système automatisé se charge de la mise en correspondance et de la détection des doublons en traitant de grands volumes de données, tout en appliquant des règles établies afin de garantir le respect des normes de contrôle.
Gestion continue des données: Les organisations doivent mettre en œuvre la gestion des données de référence (MDM) dans le cadre d'une démarche continue. La précision des données de référence est garantie par des processus continus de suivi et de vérification.
Conclusion
Les solutions Oracle Master Data Management (MDM) mettent en place un système structuré permettant aux organisations de gérer les informations métier essentielles réparties sur plusieurs systèmes. Le succès d'Oracle MDM repose sur la qualité des données. MDM fonctionne comme une plateforme de stockage et de gestion des données, mais exige des entreprises qu'elles corrigent et enrichissent leurs données à l'échelle de l'ensemble de leur système.
La qualité des données est une condition essentielle à la bonne exécution des processus métier d'une organisation. Les organisations peuvent étendre leur approche MDM en Solutions Verdantis qui viennent compléter la solution Oracle MDM. Elles permettent la normalisation et l'enrichissement des données afin d'améliorer en permanence la qualité des données grâce à l'intelligence artificielle. Lorsque les entreprises harmonisent leurs processus de gouvernance et de qualité des données, leurs données de référence deviennent un atout fiable qui renforce l'efficacité opérationnelle.
Foire aux questions (FAQ)
Quelle est la différence entre Oracle MDM et EDM ?
Oracle MDM se concentre sur la gestion des données relatives aux entités métier clés, telles que les clients, les fournisseurs et les articles, afin de garantir la cohérence des fiches de référence entre les différents systèmes. Oracle EDM se concentre quant à lui sur la gestion des structures de données d'entreprise, telles que les hiérarchies, les dimensions et les métadonnées, afin de mettre en place une gouvernance et un contrôle des changements à l'échelle des applications.
Oracle MDM corrige-t-il automatiquement les données de mauvaise qualité ?
Non, Oracle MDM ne corrige pas automatiquement les données de mauvaise qualité à grande échelle. Il fournit des cadres de gouvernance, des règles de validation et des workflows permettant de contrôler et de gérer les données. Les résultats dépendent de la qualité des données qui sont introduites dans le système MDM.
Pourquoi la gestion des appareils mobiles (MDM) est-elle essentielle pour les projets d'automatisation en entreprise ?
L'analyse par IA nécessite des données cohérentes, structurées, précises et fiables. La fragmentation des données de référence conduit à des analyses inexactes et nuit à la crédibilité des résultats de l'automatisation. Les systèmes d'automatisation basés sur l'IA ont besoin de données de référence normalisées et harmonisées entre les différents systèmes afin d'interpréter avec précision les relations entre les points de données, ce qui est indispensable pour les prévisions et la prise de décision.
