SLB retour d'expérience - MDM
Optimisation des processus opérationnels en temps réel grâce au MDM
INFORMATICA
11/03/2026
Key elements
Découvrez comment le MDM a permis d'optimiser la performance de l'entreprise SLB (Schlumberger) dans un contexte de transformation digitale.
Projet: Gestion de 13 domaines Master Data (avec un objectif de 25) et 12 systèmes de référence.
Échelle : Déploiements massifs touchant des dizaines de milliers d'utilisateurs dans plusieurs pays
Context and challenges
• Transformation numérique : SLB (ex-Schlumberger) évolue pour optimiser ses équipements coûteux et décarboner l'industrie.
• Fiabilité opérationnelle : L'enjeu est d'atteindre une fiabilité de 99 % sur la maintenance prédictive grâce à l'IA, ce qui nécessite des données qui "se parlent" entre les départements.
• Langages hétérogènes : L'entreprise devait faire converger trois ERP différents parlant trois langages distincts pour le manufacturing, la maintenance et les opérations
Choice of partner and solution implemented
• Évolution architecturale : Passage d'un MDM purement analytique (scorecarding) à un MDM transactionnel.
• Data as a Service : Mise à disposition des données via des API MDM centralisées pour que toutes les applications consomment la même donnée validée.
• Gouvernance : Mise en place de rôles de Data Stewards et Data Owners directement intégrés aux métiers
Testimonial
« L'implication des métiers dans la définition de qu'est-ce que la donnée [...] si c'est l'IT qui le gère, on n'y arrive pas.
Project timeline
• Initiative initiale : Premier projet il y a 15 ans centré sur l'IT, qui a montré ses limites en termes de mapping de données.
• Approche graduelle : Consolidation des données lors d'une deuxième vague de migration ERP, en commençant par des pilotes.
• Phase de centralisation : Le MDM est devenu le système référentiel où la donnée est saisie ou validée en temps réel par web services
Results and next steps
• Succès du déploiement : Migration de pays majeurs effectuée avec zéro plainte utilisateur concernant la qualité des données.
• Agilité métier : Capacité à remplacer une source de données fournisseur pour des raisons légales sans que le business ne s'en aperçoive.
• Application mobile client : Création d'une expérience de type "Amazon" pour les clients, regroupant contrats, incidents de sécurité et livraisons grâce à la jointure des données MDM.
• Prochaines étapes : Poursuivre l'extension des domaines Master Data et renforcer l'usage des API pour tous les nouveaux use cases
Best practices
• Patience et confiance : Gagner la confiance des métiers prend du temps ; il faut grandir pas à pas.
• Qualité à la source : Nettoyer la "petite rivière" (saisie utilisateur en temps réel) plutôt que d'essayer de nettoyer le "lac de données" (data lake) a posteriori.
• Autonomie : Permettre aux projets de consommer les API MDM de manière autonome sans que l'équipe centrale ne soit un goulot d'étranglement
Points of caution
• L'isolement de l'IT : Un projet MDM géré uniquement par l'IT sans implication métier est voué à l'échec car le mapping technique ne suffit pas (ex: confusion entre un fournisseur de téléphones et un fournisseur de fruits).
• Précipitation : Ne pas lancer tous les chantiers en parallèle ; apprendre des échecs des premiers domaines pour réussir les suivants
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