Référentiel de données : enjeux, conception et outils

Qu’est-ce qu’un référentiel de données ? 

Un référentiel de données est une infrastructure organisée et centralisée qui stocke et gère des métadonnées décrivant les caractéristiques, les propriétés et les relations des données utilisées dans un système d'information ou une organisation. 

Il fournit un emplacement centralisé pour stocker des informations sur l'origine, la signification, la structure, la qualité et d'autres aspects des données, facilitant ainsi leur gestion, leur intégration et leur utilisation efficaces au sein d'une organisation.

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Voici quelques caractéristiques clés des référentiels de données :

• Centralisation et accessibilité : les données sont stockées dans un emplacement central, facilitant l'accès et la récupération par les utilisateurs autorisés.
• Gestion des données : ils offrent des outils et des services pour la gestion des données tout au long de leur cycle de vie, incluant le catalogage, le stockage, la préservation, et le partage des données.
• Sécurité et intégrité : les référentiels de données mettent en place des mesures de sécurité pour protéger les données contre les accès non autorisés et garantir l'intégrité des données au fil du temps.
• Partage et collaboration : ils facilitent le partage des données entre chercheurs et organisations, favorisant ainsi la collaboration et l'innovation.
• Standardisation : les référentiels peuvent imposer des standards pour le formatage et la description des données (métadonnées), rendant les données plus accessibles et réutilisables.
  

Types de référentiels de données 

Les référentiels de données peuvent être classifiés en plusieurs types, chacun ayant des objectifs et des utilisations spécifiques. 

Voici les principaux types de référentiels de données :

• Référentiels opérationnels : ces référentiels sont utilisés pour gérer les données opérationnelles quotidiennes d'une organisation (CRM, ERP, SCM…). Ils sont souvent structurés pour optimiser le traitement et l'accès rapide aux données.
• Entrepôts de données ou Data Warehouses : conçus pour le stockage et l'analyse de grandes quantités de données historiques, les entrepôts de données agrègent des données provenant de multiples sources opérationnelles. Ils sont optimisés pour les requêtes complexes et l'analyse de données. 
• Lacs de Données ou Data Lakes : les lacs de données stockent de vastes volumes de données brutes dans leur format natif, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées. Ils offrent une grande flexibilité pour le stockage et l'analyse des données, permettant aux utilisateurs d'explorer et d'analyser les données de manière plus libre que dans un entrepôt de données traditionnel.
• Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD) : ces systèmes fournissent un moyen de créer, de stocker et de gérer les bases de données. Les SGBD peuvent être relationnels ou non relationnels (NoSQL) et sont conçus pour gérer les opérations de données, y compris le stockage, la mise à jour, et la récupération des données.
• Master Data Management ou MDM : les systèmes MDM se concentrent sur la gestion des données de référence de l'entreprise, telles que les informations sur les clients, les produits, les employés, et les fournisseurs. Ils visent à garantir l'exactitude, la cohérence et l'uniformité des données de référence à travers l'ensemble de l'organisation.
• Référentiels de métadonnées : ces référentiels stockent des informations sur d'autres données, facilitant ainsi la gestion, la découverte, et l'utilisation des données. Les métadonnées peuvent inclure des informations sur la structure des données, leur signification, leur provenance et leur cycle de vie.

Chaque type de référentiel de données répond à des besoins spécifiques en matière de gestion des données, de stockage, de traitement et d'analyse, offrant ainsi une variété d'outils et de techniques pour soutenir les objectifs et les stratégies de gestion des données des organisations.

Mise en place d’un référentiel de données : comment s’y prendre ? 

Pour mettre en place un référentiel de données, une démarche structurée est nécessaire, impliquant plusieurs étapes clés adaptées aux besoins spécifiques de chaque organisation. 

1. Analyse des besoins de l’organisation : la première étape consiste à évaluer avec précision les exigences actuelles et futures de l'entreprise en termes de gestion des données. Cela implique de définir les objectifs stratégiques (améliorer l’accès aux données, garantir la cohérence des données, soutenir l’analyse des données) et d'identifier les besoins spécifiques des utilisateurs (types de données nécessaires, volumes attendus, principaux users). 
2. Recensement des sources de données : il s'agit d'identifier de manière exhaustive toutes les sources de données exploitées par l'organisation, qu'il s'agisse de bases de données internes, d'API, d'outils d'analyse, de fichiers Excel, ou encore de CRM et d’ERP. Cette démarche permet non seulement de garantir que le référentiel sera complet et représentatif de l'ensemble des informations traitées par l'organisation, mais aussi de réaliser un tri des données en termes de pertinence et plus largement de qualité des données. 
3. Collecte des métadonnées : l'objectif est de rassembler un ensemble complet d'informations utiles qui aideront à définir la manière dont les données seront stockées, gérées et accessibles dans le futur référentiel. Il peut s’agir du format, de la catégorie, de la taille, de l'origine, de la date de création ou encore de la version. Cette démarche permet non seulement d'assurer une compréhension approfondie des caractéristiques de chaque donnée, mais aussi de faciliter la recherche, l'accès et l'analyse des données pour les utilisateurs finaux.
4. Définition des champs de données : les champs de données définissent les critères selon lesquels les données seront classées et organisées dans le référentiel. Pour des données “Client”, par exemple, cela peut inclure les informations relatives à la personne (nom, prénom, e-mail…), l’historique des achats, les préférences de produits, le statut de fidélité ou encore les intéractions avec le SAV. Déterminer soigneusement ces champs garantit non seulement une organisation logique et intuitive des données, mais aussi une standardisation au sein de l’entreprise. 
5. Conception du modèle de données : basé sur les champs de données préalablement établis, le modèle de données du référentiel est conçu pour structurer de manière optimale le stockage, l’organisation et l'accès aux données. 
6. Création de l’architecture : une fois le modèle de données défini, la prochaine étape est de créer concrètement le référentiel de données. Le choix de l'outil doit être adapté aux besoins actuels et futurs en matière de données (stockage, gestion, analyse…). Il faut prendre en compte également la compatibilité avec les systèmes existants, la performance et la scalabilité de l’outil.   
7. Importation des données : l'étape suivante consiste à importer dans le référentiel les données issues des différentes sources. Cette phase est une étape qui doit être exécutée avec soin et précision, en veillant à la compatibilité des formats, à l'exhaustivité et à la qualité des données, pour garantir l'intégrité et la valeur du référentiel à long terme.
8. Contrôle de la qualité des données : il est impératif de contrôler la qualité des données intégrées au référentiel, en s'assurant de leur complétude, exactitude, actualité et intelligibilité. Cela garantit la fiabilité et l'utilité du référentiel pour les utilisateurs.
9. Mise à jour régulière du référentiel : pour conserver sa pertinence et son efficacité, le référentiel doit être régulièrement mis à jour pour refléter les évolutions des données de l'entreprise. Une maintenance proactive, basée sur les retours des utilisateurs et les évolutions technologiques, est essentielle pour fournir des informations à jour et fiables aux utilisateurs.

Chaque étape de ce processus exige une attention particulière, un engagement à long terme et une collaboration étroite entre les équipes informatiques, les gestionnaires de données, et les utilisateurs finaux pour assurer le succès du projet de référentiel de données.

Nos bonnes pratiques pour créer un référentiel de données  

Pour vous assurer que votre référentiel de données reste fiable, sécurisé, et utile pour votre organisation, voici quelques bonnes pratiques à mettre en place : 

• Débutez avec une portée restreinte : commencez avec des jeux de données plus restreints et un nombre limité de domaines. Vous pouvez ensuite élargir progressivement la complexité du référentiel à mesure que les gestionnaires de données deviennent plus à l'aise avec le système.
• Maximisez l’automatisation : automatiser le processus de chargement des données et la maintenance du référentiel autant que possible. Cela minimise le besoin d'interventions manuelles et diminue le risque d'erreurs humaines.
• Donnez la priorité à la flexibilité : votre référentiel doit pouvoir s'adapter facilement à l'évolution des besoins en matière de types et de volumes de données. Prévoyez donc une architecture flexible, capable de s'ajuster aux changements technologiques et aux exigences futures.‍
• Support et formation des utilisateurs : fournissez un support continu aux utilisateurs et offrez des formations pour s'assurer qu'ils tirent le meilleur parti du référentiel (atelier, webinar, plateforme d’aide interne…).