Dans l’ombre du Big Data, les acteurs du MDM continuent à innover

On pourrait penser que le Master Data Management (MDM) n’est plus la principale préoccupation des éditeurs d’outils de gestion de données. Le concept n’est pas le plus sexy auprès des départements marketing, et après avoir été relativement tendance ces 5 dernières années, l’influx «hype» que pouvaient générer ces produits s’est déplacé sur le terrain du Big Data et de la virtualisation des données.
A cela s’ajoute également autre chose : le fait que le MDM reste un concept flou pour de nombreuses entreprises, ce qui nuit un peu plus son image.

«Il existe beaucoup d’incompréhension autour du concept du MDM», affirme Clive Longbottom, fondateur du cabinet d’analyse britannique Quocirca. « La plupart des entreprises considèrent le MDM et pensent qu’il ne s’agit là que de nettoyer leurs données clients pour posséder un unique référentiel de données. Ce n’est pourtant pas le cas. Il s’agit de se concentrer sur ce qui compte pour les activités de l’entreprise.»

«Par exemple, souligne Longbottom, il se peut que les données clients ne soient pas les principales données maîtres pour une entreprise. Cela peut être le type d’objet vendu, les fournisseurs ou plus généralement, une combinaison de différents facteurs - qui nécessite alors d’avoir un ou plusieurs référentiels de données.»

Aaron Zornes, directeur de la recherche au MDM Institute aux Etats-Unis, explique, quant à lui, que «le MDM est fort utile pour accompagner les entreprises vers des processus qu’elles avaient traditionnellement du mal à mettre en place». Comme par exemple établir un processus de vente croisée entre différents lignes de produits, entre différents départements, ou avoir une vue unifiée des clients, ou encore répondre aux contraintes de conformité juridique, ajoute-t-il.

Selon lui, le concept du MDM est également plus concret que celui du Big Data. «Je m’insurge à chaque fois que j’entends ce terme. Il ne s’agit pas de presser un simple bouton et de se retrouver à l’ère du Big Data. La volumétrie grandissante des données est un phénomène qui existe depuis plusieurs années.»

Aujourd’hui, le MDM étend ses ramifications pour aller embrasser d’autres concepts comme le BPM (Business Process Management), l’intégration de données, la qualité des données et - bien sûr - le Big Data. Et bien que le MDM ait quelque peu disparu des écrans radars, il reste une technologie emprunte d’innovation.


MDM : un monde qui innove

Selon Aaron Zornes, de nombreuses avancées technologiques ont été réalisées avec le MDM, comme la résolution d’identité, par exemple, qui repose sur de puissants algorithmes capables de vérifier si une personne est ce qu’elle prétend être - une fonction clé dans la gestion du risque et la prévention des fraudes. «Parmi les très récents algorithmes, certains, très performants, parviennent à déterminer qui est qui, par une simple association indirecte - par exemple, via un numéro de téléphone ou l'analyse des liens conjugaux.»

Grâce à une série de rachats, IBM est parvenu à assembler des fonctions de résolutions de données. Tout comme Informatica ou Tibco qui en ont fait une de leurs priorités, commente Aaron Zornes.

Le Data Matching, qui permet d’identifier et de consolider les différentes versions des données produit est une autre catégorie du MDM qui a bénéficié d’investissements conséquents de la part des éditeurs. Comme par exemple Oracle avec l’acquisition en janvier 2010 de Silver Creek Systems, spécialisé dans la qualité des données produits.

Mais la plus forte innovation autour du MDM est celle qui vise à analyser la masse de données non structurées générées sur le Web. Aaron Zornes explique : «Les entreprises estiment avoir une vision à 360° de leur clientèle rien qu’en achetant des données clients auprès de Dun & Bradstreet. Cette vision n’est en fait que de 75 degrés. Si vous souhaitez avoir une vue d’ensemble, vous devez également trier la masse d’informations, présente en ligne, sur Facebook, Twitter et LinkedIn.

Les outils MDM peuvent également aider à agréger des données au format texte à partir de sources traditionnelles -stockant des données structurées - au sein d’un référentiel de données maîtres unifié. Et cela a un impact certain sur les activités. «Etre capable d’injecter des informations comme les loisirs des clients, quelle équipe de football ils supportent, par exemple, apporte une vraie valeur pour les commerciaux qui veulent être proches de leurs clients», affirme-t-il.

De plus, les systèmes MDM s’équipent de technologie in-memory afin de proposer des fonctions d’analyse de données dynamiques en temps réel, ajoute-t-il. SAP place par exemple sa technologie de MDM au dessus de son moteur de traitement in-memory Hana. «Nous allons assister à l’arrivée du MDM temps réel, certes coûteux, mais cela va devenir la norme.»

Autre exemple, celui de Microsoft, qui prévoit d’intégrer des outils de MDM gratuits dans la prochaine version d'Office, nom de code Office 15. Ce qui, selon Aaron Zornes, devrait contribuer à ouvrir un peu plus le marché du MDM aux PME.


Volvo : un moteur du MDM

Travaillant depuis 2008 sur un MDM maison, le constructeur automobile Volvo réfléchit actuellement à différents produits susceptibles de répondre à ses besoins en matière de MDM. Le directeur du programme Christoph Balduck affirme que si le groupe apprécie la valeur apportée par les méga-acteurs sur le terrain de la qualité de données, il pense quant à lui que certaines innovations sont aujourd’hui entre les mains des acteurs de niche.

«Par exemple, nous regardons attentivement Talend, qui a une offre Open Source particulièrement performante en migration de données», souligne Christoph Balduck. Il se dit également impressionné par ce qu’il a vu chez Orchestra Networks : «Ils réfléchissent autour de la modélisation sémantique, ce qui constitue, je crois, le futur du MDM. Il s’agit également d’un des seuls fournisseurs à proposer une offre de MDM dans le Cloud.»

La fonction de contrôle de version DataSpace d’Orchestra, qui permet aux utilisateurs de simuler les effets en live d’une modification sur les données maîtres, est particulièrement intéressante aux yeux de Balduck. «Nous pouvez non seulement contrôler l’impact sur votre modèle de données, vos contenus et attributs, mais également de quelle façon ce la modifie, ou pas, votre workflow et vos règles métiers, notamment»,  explique-t-il. «Si la simulation ne génère pas d’incidents, les modifications peuvent être appliquées et mises en production. Cette capacité, celle d’être aussi flexible, est très créatrice de valeur.»

Toutefois, il reste encore du chemin à parcourir : Aaron Zornes note que les fournisseurs de technologies ont été très lents à adresser les problématiques de la gouvernance des données notamment. Seul un nombre réduit a posé ses jalons sur ce segment, et rare sont ceux qui s’y sont véritablement engouffrés.

Et il reste encore le problème de l’intégration des différents jeux de données maîtres, développés à l’intérieur de chaque entreprise. «Il n’existe actuellement aucune autre solution que d’acheter un hub supplémentaire», affirme Aaron Zornes. «Les éditeurs parlent de «über-hub», mais actuellement personne n’est capable d’intégrer toutes les applications à un niveau souhaitable pour les entreprises».


Traduit de l’anglais par la rédaction