MDM vs. PIM pour gérer vos données : faut-il choisir ?

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Aujourd’hui, la donnée est partout. Les entreprises doivent s’organiser pour en tirer parti efficacement. Se pose alors la question de se doter de solutions de type MDM (Master Data Management) ou PIM (Product Information Management). Faut-il choisir entre les deux ? Édouard Cante, Directeur Général Adjoint Produit chez Blueway, et Adeline Ogier, experte PIM chez Synolia partagent leur vision d’expert.

Données fiables et centralisées : le socle de la performance

Dans un contexte où la donnée est au cœur des décisions stratégiques et où la réactivité est cruciale, la collaboration entre DSI et équipes métiers est indispensable pour garantir des systèmes fiables et sécurisés. Les clients, partenaires et collaborateurs, hyperconnectés, attendent des échanges rapides et des informations disponibles en temps réel. 

Pour répondre à ces exigences, il est essentiel de structurer et valoriser les données via des référentiels robustes, qui permettant : la personnalisation des offres grâce aux historiques d’achats, l’optimisation des chaînes logistiques via les objets connectés, l’amélioration de la qualité des interactions clients… Les cas d’usage sont multiples et tous contribuent à la compétitivité de votre organisation.

Pour atteindre cet objectif, la première étape consiste à centraliser et fiabiliser les informations dans des systèmes communs, afin d’en simplifier la gestion et d’en sécuriser la diffusion à l’échelle de l’entreprise et de son écosystème. C’est exactement le rôle des solutions MDM (Master Data Management) et PIM (Product Information Management). Mais comment fonctionnent-elles ? Quelles sont leurs spécificités, leurs points communs et leurs atouts respectifs ?

Quelles sont les différences fondamentales entre un MDM et un PIM ?

Édouard : Le MDM (Master Data Management) s’inscrit dans une démarche d’amélioration globale des données de l’entreprise : clients, fournisseurs, produits, processus de fabrication, RH etc. Il établit un socle commun de données fiables, partagées dans l’ensemble du système d’information, quel que soit le nombre d’applications utilisées. En somme, le MDM joue un rôle d’orchestrateur, en centralisant les données puis en gérant la propagation asynchrone vers toutes les applications du système d’information via le Bus Applicatif ESB.

Pour aller plus loin sur le MDM, consultez la page de notre partenaire Blueway.

Adeline : Le PIM (Product Information Management) est quant à lui spécialisé dans la gestion des informations produits, plutôt orientées marketing, e-commerce ou catalogues. Il a pour vocation à centraliser et structurer les données produits afin que les catalogues puissent être diffusés vers les différents canaux de vente de manière fiable et contextualisée.

Le PIM serait donc une sous-partie du MDM ?

Adeline : Je dirais que ce sont des outils complémentaires, les 2 pouvant fonctionner séparément. Le PIM est plus généralement associé à des contraintes digitales et n’est pas nécessairement relié à tous les outils d’un SI (comme un MDM). Contrairement à un MDM qui lui prend une part plus importante dans un SI et se trouve généralement au centre des interconnexions.

Édouard  :  On pourrait, de prime abord, assimiler le PIM à un simple volet du MDM. Pourtant, son rôle se distingue nettement : il vise avant tout à fiabiliser et fluidifier les processus de mise sur le marché des produits. Une fois un produit créé dans le système, il est rapidement exploitable par les équipes marketing, commerciales et logistiques, et disponible dans les bases tarifaires, sur les sites e-commerce ou encore sur les marketplaces partenaires. Le PIM se positionne donc comme un outil opérationnel avant tout pensé pour les départements marketing et produit. Sa conception repose sur une approche métier, bien plus que sur une logique globale de gouvernance des données à l’échelle de l’organisation. Il embarque d’ailleurs des fonctionnalités ciblées, comme des indicateurs spécifiques aux produits ou des modules orientés « achat », qui ne figurent généralement pas dans les solutions de Master Data Management.

Quand faut-il envisager un MDM plutôt qu’un PIM ? Et inversement ?

Adeline : Le choix est généralement guidé par des besoins métier, au regard de l’écosystème existant. Si votre principal objectif est de vendre mieux et d’améliorer le time to market sur différents canaux, il faut envisager un PIM. Le PIM convient particulièrement aux équipes marketing et commerciales qui ont besoin de gérer des contenus produits riches (textes, images, traductions) de façon souple et collaborative. C’est également un projet plus simple et souple à mettre en place.

Édouard  :  Le PIM peut constituer une première étape centrée sur les données produits. Mais, pour soutenir une véritable stratégie omnicanale et offrir une expérience client fluide, il sera vite nécessaire d’aller plus loin et de mettre en place une gouvernance des données globale, bien au-delà des seules données produits. Il sera essentiel de mettre en place un référentiel unique, partagé par toutes les applications de votre écosystème, et d’unifier l’ensemble des données du parcours client dans un MDM.

Quel conseil donneriez-vous à une entreprise qui s’interroge sur sa stratégie data ?

Adeline : Il faut évaluer le patrimoine data et ce que l’entreprise souhaite améliorer, tant en termes de données que de process. Si l’enjeu est centré sur l’expérience produit et client ou la performance commerciale omnicanale, la qualité et la diffusion de l’information produit, s’orienter vers un PIM sera la meilleure stratégie. Et pour éviter les erreurs classiques lors de la mise en place de votre PIM, consultez notre article Les 6 erreurs les plus fréquentes dans la mise en place d’un PIM !

Édouard : Pour les entreprises avec des référentiels complexes, une évolution dynamique des données, des échanges inter-applicatifs et des processus métiers transversaux, le MDM est un incontournable. Ce n’est pas un outil uniquement technique, c’est un levier stratégique qui permet de fiabiliser les prises de décision, d’optimiser les processus et de valoriser les données à tous les niveaux.

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