Qualité et fiabilisation des données B2B : maîtrisez vos informations avec le Master Data Management

La donnée est aujourd’hui au cœur des entreprises. Elle est devenue un actif stratégique indispensable à toutes les fonctions : direction générale, finance, marketing, ventes, RH, IT, etc. Elle alimente les décisions, optimise les processus, renforce la compétitivité, et permet de répondre aux exigences réglementaires. Mais sans processus de fiabilisation des données, elle perd de sa valeur et peut même générer des risques.

Les entreprises ne peuvent plus se permettre de piloter "à l’instinct". Les données permettent de baser les choix stratégiques et opérationnels sur des faits, et non des intuitions.

Des données fiables et bien structurées permettent d'automatiser les tâches (facturation, reporting…), accélérant ainsi les processus, et évitant les erreurs humaines.

La donnée permet aussi de connaître et comprendre ses clients : comportements, préférences, historique d’achat, attentes… Elle permet aussi d’anticiper et éviter les risques. Mais pour être efficace, elle doit remplir un certain nombre de critères.

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Les critères d’une bonne donnée

Disposer d’un volume important de données ne garantit pas leur utilité. Ce qui fait réellement la valeur d’une donnée, c’est sa qualité. En effet, une donnée incorrecte fausse vos analyses et peut conduire à de mauvaises décisions. Une donnée de haute qualité doit répondre à plusieurs critères essentiels :

Contrôle de l'honorabilité des tiers

Exactitude

Les données doivent refléter fidèlement la réalité. Une information erronée peut fausser des analyses, induire de mauvaises décisions ou créer des coûts inutiles.

compliance Protection de la réputation

Complétude

Les données doivent être complètes et contenir toutes les informations nécessaires au contexte d’utilisation. Des champs manquants ou partiels réduisent la pertinence des analyses et peuvent mener à des interprétations biaisées.

Fraîcheur

Les données doivent être à jour pour refléter la situation actuelle. Dans de nombreux cas, une information correcte mais obsolète est aussi nuisible qu’une donnée inexacte.

Compliance data et KYC

Traçabilité

L’origine de la donnée et son parcours doivent être identifiables. La traçabilité permet de vérifier sa fiabilité, de comprendre les transformations subies et de garantir la conformité réglementaire.
Compliance data et KYC

Accessibilité

Les données doivent être facilement disponibles et exploitables par les bonnes personnes au bon moment, tout en respectant les droits d’accès et la sécurité.

Il est donc essentiel de savoir comment les informations sont saisies à la source, qui les modifie et de quelle manière elles sont mises à jour jusqu’à leur utilisation finale. C’est pourquoi la fiabilisation des données est au cœur des enjeux de qualité. Le Master Data Management y répond directement grâce à des processus de contrôle, de mise à jour et d’enrichissement.

Le Master Data Management comme réponse aux problématiques data

L’augmentation exponentielle du volume des données en entreprise transforme profondément les modèles économiques, les systèmes d'information et les pratiques de gestion.

C’est ici qu’entre en jeu le Master Data Management, autrement dit l'ensemble des processus, des règles de gouvernance permettant de collecter, enrichir, synchroniser et gérer de manière cohérente les données d'une organisation. Ces données, dites « données de référence » — ou master data — incluent les informations clés sur les clients, fournisseurs, produits, employés, et sont partagées entre plusieurs systèmes, processus ou entités au sein de l’entreprise.

Le MDM permet la fiabilisation des données en éliminant les doublons, en corrigeant les incohérences et en comblant les données manquantes. Il agit comme un socle de fiabilité pour toutes les directions de l’entreprise, facilitant les prises de décision, la conformité réglementaire et l’amélioration de la performance opérationnelle. En plaçant la donnée au cœur de la stratégie de l’entreprise, le MDM transforme un actif souvent sous-exploité en levier de croissance durable.

Pour garantir une donnée de référence toujours fiable et actualisée, Altares propose D&B Direct+ Data Blocks, un webservice qui alimente en temps réel vos systèmes avec les informations de vos clients et fournisseurs, en France comme à l’international.

Voyons ensemble comment gérer et exploiter vos données, dans une logique d’amélioration, d’optimisation et d’automatisation, qui vous permettra de tirer pleinement parti du capital data à votre disposition.

Et découvrez comment notre solution Dataxess vous aide à nettoyer, enrichir et gérer vos données d’entreprise.

Les enjeux liés à la donnée d’entreprise

La donnée d’entreprise est liée à plusieurs enjeux de :

  • Qualité (ex : éviter les doublons ou les données obsolètes)
  • Gouvernance (ex : qui est responsable de quelle donnée ?)
  • Sécurité (ex : protection contre les cyberattaques ou les fuites)
  • Conformité (RGPD, ISO 27001, NIS2, etc.)

Qualité

Une mauvaise donnée mène inexorablement à de mauvaises décisions. Les problèmes les plus fréquemment rencontrés dans la qualité des données sont :

  • Des données erronées (en particulier avec la saisie manuelle), incomplètes, obsolètes ou en doublon
  • De mauvais formats de données
  • Un mauvais référentiel de données (mauvais classement, code erroné)

Les conséquences sont multiples :

  • Des campagnes marketing inefficaces
  • Des retards de livraison ou erreurs logistiques
  • Des reporting erronés

Ces problèmes soulignent l’importance d’une démarche de fiabilisation des données en continu, afin de préserver la qualité de l’information tout au long de son cycle de vie.

Gouvernance

La gouvernance des données est l’ensemble des règles, processus, rôles et outils pour garantir la qualité, la sécurité, la disponibilité et l’usage responsable des données au sein d’une organisation.

Objectifs de la gouvernance des données :

  • Structurer la gestion des données autour de rôles et responsabilités
  • Éviter les silos (ex : les services qui ne communiquent pas) et la copie manuelle d’informations entre les services
  • Garantir la traçabilité des modifications
  • Accroître vos opportunités de business (prospection, ventes croisées…)
  • Une bonne gouvernance des données repose sur la capacité à distinguer deux dimensions :
  • L’essence de la donnée : son noyau, c’est-à-dire sa référence et ses caractéristiques intrinsèques.
  • La substance de la donnée : son utilité, son contexte, ses interactions et les observations qu’elle génère.

Plus le cœur de votre référentiel est solide, plus vos décisions seront fiables.

Des solutions comme Business Add-On s’intègrent directement dans SAP pour assurer une gouvernance des données optimale, en garantissant l’unicité et l’actualisation quotidienne des tiers.

Sécurité

La donnée est un actif primordial dans l’entreprise, mais représente aussi un risque, et même des risques :

  • Vol de données sensibles
  • Risque cyber, fuites, espionnage industriel
  • Utilisation non autorisée ou malveillante

Conformité réglementaire

La donnée et sa gestion sont soumises à des réglementations et obligations légales, notamment :

  • RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : entré en vigueur en 2018, il encadre le traitement des données personnelles pour garantir la vie privée des individus.
  • Lutte contre la fraude, le blanchiment d’argent, le financement du terrorisme au travers du KYC / KYS, LCB-FT…

Les risques en cas de non-conformité :

  • Sanctions financières lourdes
  • Atteintes à la réputation
  • Litiges juridiques

La qualité des données au cœur de l’IA

L’intelligence artificielle promet de transformer en profondeur la manière dont les entreprises analysent, anticipent et décident. Mais la valeur d’un modèle d’IA ne peut dépasser celle des données qui l’alimentent. Une IA entraînée sur des informations incomplètes, biaisées ou obsolètes produit nécessairement des résultats peu fiables, voire trompeurs. C’est là qu’intervient Altares : en fournissant des données B2B validées, structurées et enrichies en continu, nous garantissons à vos projets d’IA une base solide et cohérente. Grâce à nos référentiels internationaux et à notre expertise en fiabilisation des données, nous permettons aux entreprises de déployer des algorithmes prédictifs performants, d’automatiser des processus complexes (KYC, facturation, scoring de risque, prospection), et d’exploiter l’IA comme levier de croissance et de confiance.

Les solutions Altares pour gérer vos données

Les avantages d’une bonne gestion des données

La gestion des données d’une entreprise représente de nombreux avantages, parmi lesquels :

Meilleure prise de décision : des données fiables, accessibles et bien structurées permettent d’appuyer les décisions stratégiques éclairées. Avec qui faire ou ne pas faire des affaires, quels marchés conquérir, quels leads prioriser, quelles conditions de crédit accorder, etc.

Gain de temps et de productivité : en automatisant la gestion de vos données, vous faites gagner du temps à vos équipes, qui peuvent le consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Vous évitez aussi les erreurs et les retards.

Amélioration de l’expérience client : grâce aux données propres, vous connaissez mieux vos clients, leur environnement, leurs besoins, et vous pouvez leur proposer des offres personnalisées au maximum.

Une meilleure transition vers l’IA : Les projets d’IA, de business intelligence, de data science ou d’automatisation reposent sur des données propres, disponibles et bien structurées. Vous tirez ainsi le meilleur parti des nouvelles technologies.

Réglementations liées à la donnée en France

RGPD

Le Règlement Général sur la Protection des Données est une réglementation européenne qui a vu le jour en 1978, avec pour objectif l’harmonisation des pratiques au niveau européen. Originellement, la protection de la donnée se concentrait sur la sécurité informatique avec la loi française Informatique et Libertés de 1978. Par la suite, la protection de la donnée s’est élargie à la protection de la vie privée

  • Protéger les droits et libertés des individus en leur redonnant le contrôle sur leurs données personnelles, tout en harmonisant les règles au sein de l’UE.

L’objectif du RGPD :

LCB-FT (Lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme)

Dans le cadre des Directives LCB-FT, et notamment de la 5ème (janvier 2010), les entités assujetties ont l’obligation de mettre en place un dispositif d’évaluation de leurs tiers afin d’identifier et d’analyser les risques associés à leurs relations d’affaires.

  • Implique la collecte, la conservation et l’analyse de données pour détecter des comportements à risque.
  • Notamment pour les banques, les assureurs, les fintechs, les experts-comptables…

Facturation électronique

Selon l’article 289 bis du Code général des impôts, « une facture électronique est une facture émise, transmise et reçue sous une forme dématérialisée et qui comporte nécessairement un socle minimum de données sous forme structurée, ce qui la différencie des factures papier ou du PDF ordinaire » (ce dernier n’étant pas une facture électronique).

  • Depuis le 1er janvier 2020, toutes les organisations françaises ont obligation d’envoyer leurs factures au format électronique aux organisations publiques.
  • À partir de 2026, les entreprises françaises devront émettre et recevoir leurs factures au format électronique via une plateforme agréée.
  • Impacts forts sur la gestion des données comptables et fiscales.

Les bénéfices de la facturation électronique :

  • Réduction des délais de paiement
  • Réduction de la charge administrative
  • Réduction des coûts d’édition de factures (papier)
  • Lutte contre la fraude à la TVA

Le DUNS Number, la garantie d’une donnée de qualité

En France, chaque entreprise est identifiée par un numéro unique appelé SIREN (Système d’Identification du Répertoire des Entreprises). À l’échelle internationale, c’est le D-U-N-S Number (Data Universal Numbering System) de Dun & Bradstreet qui fait office d’identifiant de référence.

L’objectif du DUNS est d’assurer et de simplifier l’identification des entités commerciales.

Contrairement à des identifiants structurés comme le numéro SIREN, le D-U-N-S Number ne contient aucune information encodée sur l’entreprise (localisation, date de création, etc.). Il s’agit d’un identifiant purement numérique, attribué de façon arbitraire par D&B. Ce numéro unique permet néanmoins d’accéder à un large éventail d’informations sur une entreprise et sa solidité financière, utile notamment pour évaluer sa capacité à honorer ses engagements (remboursement, paiement…).

Le D-U-N-S Number joue un rôle d’interface entre les différents systèmes et logiciels, en facilitant l’échange de données entre organismes financiers à l’échelle mondiale. Il permet ainsi de standardiser les informations issues de sources variées pour les exploiter plus facilement. Cette standardisation repose sur le processus DUNSRight™, qui garantit des normes de qualité de données élevées à l’échelle mondiale. En combinant des vérifications automatisées et manuelles, ce processus assure la collecte, la validation et le traitement rigoureux des données utilisées dans le D-U-N-S Number.

Cas client

Découvrez comment Equans a fiabilisé ses données clients à l’aide du connecteur Business Add-On.

« Nous avons choisi de travailler avec Altares et d'installer Business Add-On dans notre ERP SAP, puisque nous avions pour objectif de qualifier au mieux la donnée clients dans notre système pour notamment l’adressage de nos factures. » Christine Gosset, Responsable Domaine Applicatifs Développement Business EQUANS

CVE, producteur d’énergies renouvelables, nous explique comment Dataxess assure la qualité de sa base de données tiers mondiale.

« Dataxess a permis la création très rapide de tiers, et l’enrichissement des informations sur ceux-ci, afin d’avoir une base de qualité au service de notre énergie renouvelable. Cela nous offre une visibilité en temps réel de notre activité de prospection. » Grégory Péruchon, Directeur Systèmes d’Information CVE

Cas d’usage

Focus sur la facturation électronique

1. Amélioration de la qualité des données clients et fournisseurs

Cas d’usage :

  • Enrichissement automatique des fiches clients à partir des données de factures entrantes
  • Détection des anomalies (ex : SIREN invalide, adresse erronée)
  • Nettoyage du référentiel tiers (dont suppression des doublons)

FAQ

Les données de référence, ou Master Data, sont les informations clés s qui décrivent les éléments essentiels d’une entreprise : clients, fournisseurs, produits, employés, etc. Elles servent de socle commun à tous les systèmes et processus, garantissant que chaque service travaille avec des informations cohérentes et fiables. Contrairement aux données transactionnelles, qui évoluent constamment (commandes, factures, tickets), les données de référence changent peu et doivent être correctement gérées pour assurer la qualité globale de l’information dans l’entreprise.
Afin de garantir les standards les plus exigeants en matière de qualité de donnée, Altares applique le processus Data Quality Management (DQM). Qu’elles soient issues de sources privées ou publiques, les informations sont soumises à des contrôles rigoureux. Ce processus assure une donnée fiable, complète, à jour et traçable, indispensable pour alimenter des analyses précises et bâtir des modèles prédictifs robustes, qu’il s’agisse de risques commerciaux, financiers, réglementaires ou environnementaux.
Le Master Data Management n’est pas réservé aux grandes entreprises. Certes, les grands groupes sont historiquement les premiers à avoir mis en place des solutions MDM pour gérer des volumes massifs de données répartis entre plusieurs systèmes et filiales. Mais les PME sont elles aussi confrontées à des enjeux de qualité et de fiabilité des données. Aujourd’hui, les solutions MDM sont plus accessibles et modulaires, ce qui permet aux PME de les déployer progressivement, en ciblant en priorité les domaines de données les plus critiques pour leur activité.
Le Master Data Management n’est pas réservé aux grandes entreprises. Certes, les grands groupes sont historiquement les premiers à avoir mis en place des solutions MDM pour gérer des volumes massifs de données répartis entre plusieurs systèmes et filiales. Mais les PME sont elles aussi confrontées à des enjeux de qualité et de fiabilité des données. Aujourd’hui, les solutions MDM sont plus accessibles et modulaires, ce qui permet aux PME de les déployer progressivement, en ciblant en priorité les domaines de données les plus critiques pour leur activité.

Le Master Data Management (MDM) est un cadre global qui vise à centraliser, harmoniser et gouverner les données de référence pour qu’elles soient cohérentes et exploitables dans toute l’entreprise. Le Data Quality Management (DQM), quant à lui, se concentre sur la qualité des données. Le DQM est donc un composant clé du MDM, puisqu’il garantit que les données gérées et partagées par le MDM respectent des standards de qualité élevés.

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