Le MDM (Master Data Management) est une discipline qui consiste à gérer les données de référence de l’entreprise, également appelées données maîtres ou données de base, telles que les informations sur les clients, les produits, les fournisseurs, les employés, les sites, etc. Le but du MDM est de garantir que les données de référence sont cohérentes, précises et complètes, et qu’elles sont disponibles pour les applications métier qui en ont besoin.

Le MDM implique la création d’une source unique de données de référence pour l’ensemble de l’entreprise, qui est accessible et utilisable par les différentes applications métier et les différents départements de l’entreprise. Il s’agit de créer une version unique et fiable de chaque élément de données de référence, qui peut être partagée entre les différentes applications métier et les différentes parties prenantes de l’entreprise.

Le MDM peut être mis en place à l’aide de différents types de technologies et de méthodologies, selon les besoins de l’entreprise. Cela peut inclure la mise en place de règles de gestion des données, la standardisation des données, l’intégration de données de différentes sources, la déduplication des données, la gestion de la qualité des données, la gestion du cycle de vie des données et la mise en place de processus pour maintenir les données de référence à jour.

Les avantages du MDM incluent une meilleure qualité des données, une réduction des doublons et des incohérences, une meilleure prise de décision, une amélioration de l’efficacité opérationnelle et une meilleure expérience client.

Le MDM vise à harmoniser ces données entre différents systèmes et applications, à garantir leur qualité et leur cohérence, et à assurer leur utilisation efficace et pertinente dans l’ensemble de l’entreprise.

Le MDM implique souvent la mise en place d’une plateforme logicielle appelée « Master Data Management System » qui permet de stocker les données de référence, de définir des règles de qualité et de cohérence des données, et de synchroniser les données entre les différentes applications de l’entreprise.

En somme, le MDM est un élément clé de la gouvernance des données et de l’optimisation de l’utilisation des données de référence de l’entreprise.

Pour développer vos produits business sans contraindre vos équipes vous devez trouver une architecture qui s’adapte et répond à vos besoins actuels et futurs de manière évolutive et à coût maîtrisé.

 Investir dans une Digital Data Platform vous permet de libérer de nouveaux scénarios et cas d’usage tout en réduisant le time to market :

• Développer de nouveaux services en s’appuyant sur des scénarios précis et justes
• Fiabiliser et optimiser le quotidien des personnes en automatisant les tâches à faible valeur ajoutée
• Donner plus de capacité aux directions métier en apportant des solutions d’analyse avancées

L’intégration de données, dans le monde de la data, désigne le processus de collecte, de fusion et de transformation de données provenant de différentes sources, afin de créer une vue consolidée et cohérente de ces données.

L’intégration de données est souvent nécessaire pour plusieurs raisons. Tout d’abord, les données peuvent être stockées dans différents systèmes et formats, ce qui rend difficile leur utilisation et leur analyse. De plus, les données peuvent être incohérentes ou contenir des doublons, ce qui nuit à leur qualité et à leur fiabilité.

Le processus d’intégration de données peut inclure plusieurs étapes, telles que la collecte de données à partir de différentes sources, la transformation des données pour les mettre dans un format commun et la fusion des données pour créer une vue unique et complète. Les données peuvent être intégrées à différents niveaux, allant de la fusion de données simples à la création de vues consolidées plus complexes.

L’intégration de données est un élément clé de la gestion des données et de l’analyse de données, car elle permet de créer des vues unifiées des données qui peuvent être utilisées pour des analyses et des prises de décision plus efficaces. Elle peut être réalisée à l’aide d’outils et de technologies spécifiques, tels que les ETL (Extract, Transform, Load) ou les outils d’intégration de données.

La business intelligence (BI) est une méthode qui permet de collecter, analyser et présenter des données pertinentes pour une entreprise. 

Elle offre de nombreux avantages y compris pour les petites entreprises, notamment la possibilité de prendre des décisions plus éclairées, d’optimiser les processus métiers, d’améliorer la productivité, de mieux comprendre les besoins des clients et d’identifier les opportunités de croissance.

 La BI permet également d’avoir une vue d’ensemble de l’entreprise et d’identifier les domaines à améliorer. 

Les outils de BI sont désormais accessibles aux petites entreprises grâce à des solutions cloud et à des coûts abordables. En résumé, la business intelligence est une opportunité pour les petites entreprises d’optimiser leur performance et de rester compétitives dans un marché de plus en plus concurrentiel.

DaScience est spécialisée dans toute la chaîne de valeur depuis l’intégration de données, à la production des tableaux de bord avec Power BI, Cognos, Business Object, Tableau, Qlik 

Définition des indicateurs : Quels indicateurs ? Quelles actions permettent-ils de prendre ? Comment les organiser efficacement au sein de Dashboard ?

Étude d’architecture & choix de la solution Quelles solutions techniques sont les plus adaptées à mon contexte ? Quelles compétences dois-je mobiliser, comment les accompagner ?

Réalisation entrepôt de données : Conception et réalisation de l’entrepôt de données, des flux d’alimentation, des rapports, Formation des utilisateurs

 Expertise technique : Optimisation des performances, Support de vos équipes de développement.

DaScience propose différentes prestations aux petites et moyennes entreprises (PME) pour les aider à améliorer leur fonctionnement et leur productivité.

Voici quelques exemples de services que nous proposons :

•  Cadrage amont : permettant d’évaluer la performance du système informatique de l’entreprise, d’identifier les éventuels problèmes et les réponses associées.
•  Conseil en stratégie Data : DaScience peut vous aider à élaborer une stratégie data adaptée à vos métiers (alignement de processus, préconisation des plateformes Data, benchmark du marché …)
• Formation et accompagnement des utilisateurs : DaScience peut accompagner vos collaborateurs à l’utilisation des nouveaux outils informatiques et les accompagner dans leur appropriation.