Le volume de données créées à l’échelle mondiale a été multiplié par trente ces dix dernières années selon Statista. Ces informations massives, appelées Big Data, sont de natures variées et font intervenir différents niveaux de complexité. Parmi elles figurent les métadonnées : il s’agit d’informations qui complètent les données réelles.
Ces informations contextuelles doivent faire l’objet d’une gestion et d’une gouvernance spécifiques pour être accessibles et utilisables par les entreprises. Afin d’exploiter le potentiel de leurs données, les organisations doivent ainsi mettre en place des processus relatifs aux métadonnées, mais également aux données maîtres ou Master Data.
Qu’est-ce qui différencie le Metadata Management et le Master Data Management ? Quelles sont leurs similitudes ? Semarchy décrypte.
Métadonnées : de quoi parle-t-on ?
Une métadonnée est une information à propos d’une donnée. Elle fournit des renseignements sur le contexte qui l’entoure, tels que le type de donnée, sa classification, le nom de la table de la base de données où elle est stockée ou encore les informations nécessaires pour traiter la donnée.
Pour mieux comprendre ce que sont les métadonnées, il est possible de faire l’analogie avec un livre. Si le contenu du livre, c’est-à-dire les informations écrites sur ses pages, constitue la donnée, alors son auteur, sa date de publication, son numéro ISBN ou encore sa maison d’édition sont les métadonnées.
Il existe trois types de métadonnées :
- Physiques : elles décrivent l’emplacement physique et le contenu des ensembles de données ;
- Logiques : elles fournissent des informations sur le flux de données à travers le système d’une organisation ;
- Conceptuelles : elles transmettent la signification et l’objectif de chaque ensemble de données tel qu’il s’applique à l’entreprise.
Les métadonnées ont ainsi trois grandes utilités :
- Fournir le contexte qui entoure une information pour la compléter ;
- Indiquer comment obtenir une information ;
- Connecter les informations entre elles afin de faciliter leur recherche et d’améliorer leur accessibilité.
Les métadonnées sont donc cruciales pour tirer parti d’un actif de données : contextualiser les informations permet d’en avoir une meilleure compréhension, mais aussi de les classifier plus efficacement, de les relier entre elles et de faciliter leur circulation entre les parties prenantes. Ces données contextuelles constituent une documentation à part entière sur les informations stockées par une organisation et l’utilité de ces dernières.
La gestion des métadonnées, aussi appelée Metadata Management, désigne l’approche qui consiste à organiser, à structurer et à stocker les métadonnées. Le but de cette stratégie est d’améliorer l’utilisabilité des puits de données dont dispose une entreprise. Les métadonnées issues de différents outils et systèmes sont ainsi compilées, assimilées et stockées sur une plateforme unique.
Master Data ou données maîtres : de quoi s’agit-il ?
Si les métadonnées constituent le contexte qui entoure les informations, les données maîtres ou Master Data sont les informations en elles-mêmes. Il s’agit des données critiques d’une entreprise, c’est-à-dire les renseignements qui concernent ses opérations et ses transactions.
Les données maîtres, aussi appelées données de référence, concernent trois grandes catégories d’informations. Elles peuvent se rapporter :
- Aux personnes : clients, prospects, fournisseurs, employés, contrats, etc. ;
- Aux lieux : bureaux, entrepôts, points de vente, sites, données logistiques, etc. ;
- Aux objets : produits, matériaux, actifs numériques, etc.
Complexes, ces données critiques incluent également les finances de l’entreprise (plan comptable, données transactionnelles, budget), mais aussi les différents référentiels comme les codes d’industrie, les devises ou les unités de mesure.
Ces données constituent ainsi les attributs commerciaux clés et servent de fondation à l’ensemble des processus transactionnels. Les données maîtres sont traitées par différents systèmes informatiques au sein de l’organisation, tels que les solutions de CRM (Customer Relationship Management), les ERP (Enterprise Resource Planning) ou encore les logiciels RH (Ressources Humaines).
Le Master Data Management (MDM) permet d’assurer la gestion et la gouvernance des données de référence, à l’instar du Metadata Management pour les métadonnées. Il crée une vue unifiée et une source unique de vérité accessible à toutes les parties prenantes.
Surtout, le MDM permet de s’assurer de la qualité et de la fiabilité des données au sein de l’entreprise. Cette approche constitue en effet un processus complet de vérification et d’organisation de l’information :
- Identification ;
- Nettoyage et vérification ;
- Enrichissement ;
- Hiérarchisation ;
- Interconnexion ;
- Sécurisation ;
- Gouvernance.
L’objectif du MDM est de permettre à une organisation de s’appuyer sur ses données pour effectuer des analyses prédictives afin de prendre des décisions business éclairées.
MDM et gestion des métadonnées : des enjeux communs
Un potentiel business élevé
Le premier point commun entre le Metadata Management et le MDM est leur utilité pour les stratégies commerciales des entreprises.
Une gestion efficace des métadonnées permet de mieux comprendre la signification des données et d’en tirer des analyses utiles pour l’entreprise. De plus, le Metadata Management augmente l’efficacité opérationnelle en rationalisant les flux de travail et en facilitant la collaboration entre les différents services et départements de l’organisation.
Le Master Data Management entraîne quant à lui la prise de décisions stratégiques grâce à un référentiel unique d’information. La fiabilité des données est en effet garantie, mais aussi leur intégrité, leur sécurité et leur conformité aux réglementations relatives au stockage des données personnelles. Le MDM est également un vecteur puissant d’amélioration de l’expérience client : grâce à une connaissance approfondie de la clientèle, il permet des interactions personnalisées et des campagnes marketing ciblées.
Une gestion complexe
Le principal défi soulevé à la fois par la gestion des données maîtres et des métadonnées est le fonctionnement en silos adopté par les entreprises.
Les informations collectées par une organisation sont en effet issues de sources diverses telles que les opérations et les transactions, les machines, les lieux, les clients et les fournisseurs, les réseaux sociaux ou encore les objets connectés. Les actifs de données compilent ainsi des métadonnées provenant de diverses origines, ce qui ajoute une complexité supplémentaire à ces données disparates.
Le MDM et la gestion des Metadata ont donc pour objectif de décloisonner ces puits de données en éliminant les silos : les métadonnées et les données maîtres doivent être interconnectées et regroupées sur une plateforme unique pour être aisément accessibles aux différents services de l’entreprise.
Des challenges supplémentaires entrent en jeu en matière de MDM, avec la nécessité de garantir l’intégrité et la synchronisation des données au sein d’un référentiel unique. Des processus clairs de création, de mise à jour et de contrôle des accès doivent donc être établis pour une gouvernance claire et efficace à l’aide d’un logiciel dédié.
Les évolutions à venir
Les tendances technologiques touchent à la fois le MDM et le Metadata Management :
- L’intelligence artificielle et le machine learning permettent d’automatiser les processus de gestion des données, qu’il s’agisse de métadonnées ou de données maîtres ;
- Les métadonnées sémantiques, qui se concentrent sur la signification et les relations entre les données, enrichissent les métadonnées pour leur conférer une plus grande utilité ;
- L’évolution de la réglementation sur la confidentialité des données, telle que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), complexifie la gestion des données de référence et des métadonnées en apportant un cadre rigide qui modifie les pratiques ;
- Le Big Data prend une ampleur jamais vue : la gouvernance et la gestion de la donnée ne sont plus des avantages concurrentiels pour les organisations, mais bien des prérequis pour se faire une place sur un marché de plus en plus compétitif.
Pour répondre à ces défis à venir, les entreprises doivent se tourner vers des solutions ultraperformantes et respectueuses de la législation. La mise en œuvre de logiciels de gouvernance des données robustes et l’utilisation de technologies avancées sont cruciales pour leur développement.
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