Vous n’imaginez pas tout ce que le Master Data Management peut faire pour votre business

Dernière mise à jour le : 18 Avr 2024

Personne ne doute de votre imagination ni de votre créativité. Nous nous permettons simplement dans cet article pédagogique de vous exposer comment une solution MDM (Master Data Management ) vous aide à créer de la valeur en exploitant intelligemment vos data.

Le Master Data Management, késako?

En bon français, le MDM ou Master Data Management signifie gestion des données de référence.

L’enjeu est d’avoir une confiance absolue en ses données pour pouvoir les exploiter dans un contexte de création de valeur, dans un contexte business.

Une solution MDM, incluant des processus huilés, a pour premier objectif d’établir les data qui font référence pour les utilisateurs métiers. On parle alors de données maîtres, celles qui doivent être exploitées.

Ces données maîtres sont stockées et mises à jour en temps réel dans différents référentiels de données adaptés aux impératifs de l’entreprise.

On peut très bien commencer avec un nombre restreint de référentiels, puis évoluer en ajoutant des référentiels supplémentaires à sa plateforme MDM, en fonction de ses besoins émergents.

Selon les impératifs, selon les objectifs business, le plus grand avantage est de pouvoir croiser des données issues de référentiels différents.

Exemples de référentiels de données

Du fait de sa capacité « multi-référentiel », la solution de Master Data Management SaaS de l’éditeur Afineo adresse de nombreuses typologies d’entreprises : fabricants, distributeurs, réseaux de distribution, grossistes, détaillants, fournisseurs divers.

Il est possible de mettre en place plusieurs référentiels de données opérationnels pour les affaires au sein de sa plateforme MDM qui devient « multi-domaine » :

• référentiel de données de matières premières : provenance, réglementation relative au transport et à la transformation, dosage utile selon assemblage de matière, etc.
• référentiel de données fournisseurs : annuaire fournisseurs, informations et données produits fournisseurs, etc.
• référentiel de données clients : historique de contacts, historique d’achat, points fidélités, etc.
• référentiel de données magasins, de réseau de distribution : spécificités culturelles, zone géographique, surface de vente, chiffre d’affaires journaliers, hebdomadaires etc.
• référentiel de données de vente : par zone géographique, ville, par point de vente, par rayon, par gamme, par catégorie de produit , par produit, en fonction de la saisonnalité des ventes, etc.
• référentiel de données filiales (contexte internationalisation) : localisation, traductions en fonction du pays, devise, mentions légales et conformité spécifiques au pays, langues utilisées, etc.
• etc.

Cette liste est non exhaustive ; tout type de donnée peut être géré et centralisé au sein d’un référentiel dédié satisfaisant ainsi un besoin spécifique.

Exemples de croisements de données intelligents pour son business

Premier exemple, un acteur de la restauration peut croiser différentes données issues de ses différents référentiels pour gérer toute la chaîne d’approvisionnement jusque dans l’assiette de ses clients :

• référentiel de données fournisseurs
• référentiel des restaurants
• référentiel de produits
• référentiel de menus
• référentiel de recettes

En croisant le référentiel de produits disponibles chez ses fournisseurs ou dans ses stocks, le référentiel de menu et celui des restaurants, l’enseigne de restauration peut anticiper la composition de ses menus et leur variation en fonction de la disponibilité des produits, des saisons et des périodes d’affluence. Il est ainsi possible d’anticiper les commandes auprès de ses fournisseurs, d’optimiser ses stocks et de réduire les invendus.

Autre exemple, celui d’un Tour Operator qui construit une offre de séjours en croisant les données issues de différents référentiels de données :

• référentiel de destinations
• référentiel des moyens et compagnies de transport
• référentiel de solutions d’hébergements, classées géographiquement
• référentiel d’activités correspondantes
• référentiel des fournisseurs correspondants
• etc.

Pour notre troisième exemple, prenons un réseau de magasins. En croisant les données de ventes des magasins en fonction de leur superficie et de leur localisation, on peut prédire les périodes d’achats spécifiques sur certains produits en fonction également des périodes, et ainsi anticiper la présence de stock disponible en magasins.

Prêt à devenir maître de vos données, de toutes les données utiles pour votre business ? Prêt à exploiter des référentiels adaptés ? Prenez contact et demandez une démonstration de la plateforme MDM Afineo : nous montrerons comment rendre vos données intelligentes pour les affaires !