Agence référentiel de données (PIM, DAM, MDM)
Centralisez, fiabilisez et exploitez vos données métier grâce à un référentiel de données conçu pour vos enjeux e-commerce, B2B, omnicanaux et SI.
Nous vous vous accompagnons dans la mise en place de solutions PIM, DAM et MDM pour transformer vos données en levier de performance, de conversion et de scalabilité.
Quelques chiffres sur l'importance des référentiels de données
Quand faut-il envisager un référentiel de données ?
Votre entreprise dispose déjà de données. Le vrai sujet consiste à les rendre fiables, exploitables, partagées et activables.
Les équipes marketing travaillent parfois dans des fichiers Excel. Le commerce s’appuie sur l’ERP. Le digital enrichit les fiches produits dans le CMS. Les médias sont stockés dans un drive. Les données clients ou fournisseurs vivent dans le CRM, l’ERP ou des outils métiers.
Résultat : la base de données produits devient difficile à maintenir, les erreurs se multiplient et chaque nouveau canal demande un effort disproportionné.
Les problématiques les plus fréquentes sont claires :
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#01
Données dispersées : les informations critiques sont réparties entre ERP, CRM, PIM, DAM, CMS, fichiers internes et outils métiers.
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#02
Manque de fiabilité : les attributs produits, visuels, traductions, prix, unités ou références ne sont pas toujours alignés.
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#03
Temps de mise à jour trop long : chaque lancement produit mobilise plusieurs équipes et plusieurs systèmes.
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#04
Difficulté à vendre sur plusieurs canaux : site e-commerce, marketplace, catalogue, application mobile, portail B2B ou supports commerciaux n’exploitent pas toujours la même information.
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#05
Freins à la croissance : sans référentiel de données robuste, l’internationalisation, l’omnicanal, l’IA ou la personnalisation deviennent plus complexes.
Un référentiel de données ne doit pas être vu comme un simple espace de stockage. C’est un socle de gouvernance qui organise la donnée, clarifie les responsabilités et sécurise sa diffusion.
Nos solutions et services proposés
Nous accompagnons les entreprises dans la conception, l’intégration et l’évolution de leurs référentiels. L’objectif : créer un système cohérent entre vos métiers, vos outils et vos canaux de diffusion.
Structurer votre base de données produits
Fiabiliser vos données maîtres
Organiser vos ressources numériques
Pourquoi nous confier l’intégration de votre référentiel de données ?
Contactez un expertnotre méthodologie pour l’intégration de vos référentiels de données ?
Cadrage : identifier les données vraiment critiques
Nous commençons par cartographier les sources, les flux, les canaux, les irritants et les responsabilités. Cette étape évite de construire un référentiel trop large ou mal priorisé.
Conception : structurer le modèle de données
Nous définissons les familles, attributs, règles de qualité, rôles utilisateurs, workflows et principes de diffusion. Le modèle reste compréhensible pour les équipes métier, tout en répondant aux contraintes SI.
Mise en œuvre : intégrer, migrer, connecter
Nous intégrons la solution retenue, préparons la migration, connectons les outils sources et cibles, puis testons les flux critiques. La priorité : limiter les ruptures opérationnelles et sécuriser les données.
Exploitation : mesurer, améliorer, faire adopter
Après le déploiement, le référentiel évolue avec vos usages : nouveaux canaux, nouvelles gammes, nouveaux pays, nouvelles règles de gouvernance, nouveaux besoins IA ou e-commerce.
Découvrez nos projets PIM/DAM/MDM
FAQ : vos questions sur les référentiels de données
Un référentiel de données centralise et organise les informations clés d’une entreprise pour les rendre fiables, cohérentes et réutilisables par plusieurs outils ou équipes.
Le PIM gère les données produits, le DAM gère les médias et ressources numériques, le MDM gouverne les données maîtres de l’entreprise.
Non. L’ERP reste un système de gestion opérationnelle. Le référentiel complète l’ERP en structurant, enrichissant ou synchronisant certaines données selon les usages.
La durée dépend du périmètre, du nombre de sources, du volume de données, des intégrations et du niveau de gouvernance attendu. Un cadrage permet d’estimer précisément les lots.
Le projet doit partir des usages métier, pas seulement de l’outil. Les règles de qualité, les responsabilités, les workflows et l’adoption des équipes doivent être cadrés dès le départ
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