William Marcy, Directeur BU Data chez TVH Consulting
Car la rentrée agit souvent comme un révélateur. Pendant les mois d'été, les systèmes d'information ont continué à vivre. Des données ont été saisies, modifiées, importées. Des doublons sont apparus, certaines informations n'ont pas été mises à jour, des référentiels ont continué à diverger. Rien de spectaculaire, pris individuellement. Mais, mis bout à bout, ces petits écarts finissent par peser.
Le paradoxe est d'autant plus important que les entreprises disposent aujourd'hui de volumes de données considérables, sans pour autant en tirer toute la valeur. Selon une étude citée par Mazars, elles n'exploiteraient en moyenne qu'environ 30 % de leurs données. Dans le même temps, la quantité de données produites dans les organisations continue de progresser très rapidement.
La question n'est donc plus seulement de produire davantage de données. Elle est de savoir si celles dont on dispose sont suffisamment fiables, accessibles et cohérentes pour servir réellement au pilotage de l'entreprise.
Analyse en cinq axes :
1 - Des projets ambitieux posés sur des fondations fragiles
Le dernier trimestre concentre une part importante des décisions de l'année. Lancement produit, réorganisation commerciale, préparation budgétaire, ajustement des prévisions : chaque sujet suppose de disposer d'indicateurs à jour et de données consolidées.
Or, dans beaucoup de PME et ETI, ce n'est tout simplement pas le cas. Les informations sont dispersées entre l'ERP, le CRM, des tableurs, des outils métiers et chaque service travaille avec sa propre version de la réalité. Le directeur commercial n'a pas les mêmes chiffres que le directeur financier, le responsable supply chain s'appuie sur des données qui ne sont pas synchronisées avec celles de la production…
Résultat : on passe plus de temps à chercher, recouper et fiabiliser les données qu'à les analyser. Et les arbitrages se font sur des bases partielles, parfois contradictoires.
Dans un contexte où la majorité des organisations prévoient d'augmenter leurs investissements dans la transformation digitale, il y a quelque chose de paradoxal à lancer des projets structurants sur un socle Data que personne n'a vérifié.
2 - La dégradation silencieuse : un problème que personne ne voit venir
La qualité des données ne se dégrade pas du jour au lendemain. C'est un phénomène lent, progressif, presque imperceptible. Une fiche client mal renseignée ici, un doublon créé là, une adresse non mise à jour, un code article obsolète conservé dans le système.
Pris isolément, chacun de ces écarts semble anodin. Mais leur accumulation finit par produire des effets très concrets : erreurs de prévision, stocks mal calibrés, campagnes commerciales envoyées aux mauvais contacts, reporting qui ne reflète plus la réalité de l'activité.
Le problème, c'est que cette dégradation est rarement visible tant qu'on ne cherche pas à exploiter les données de manière intensive. Et la rentrée, justement, est le moment où l'on sollicite massivement les systèmes d'information pour alimenter les décisions. C'est là que les failles apparaissent.
3 - Le piège des silos : quand chaque service vit dans sa propre réalité
C'est probablement le frein le plus répandu, et le plus sous-estimé. Dans une majorité de PME et ETI, les données restent enfermées dans des silos techniques et organisationnels.
L'ERP gère la production et la gestion financière. Le CRM stocke les données commerciales. Les équipes marketing ont leurs propres fichiers. La logistique utilise un outil dédié. Et personne ne dispose d'une vue d'ensemble.
Cette fragmentation a un coût direct sur la qualité des décisions. Elle génère des incohérences, des délais, des allers-retours entre services pour vérifier un chiffre. Elle ralentit les projets et crée de la défiance envers les données elles-mêmes : quand on ne sait plus quel chiffre est le bon, on finit par ne plus faire confiance à aucun.
La centralisation des données via un ERP connecté à l'ensemble des sources change la donne : taux d'erreur réduit, doublons éliminés, informations mises à jour automatiquement. On passe d'une logique de ressaisie manuelle à un flux continu et fiable.
4 - Quatre chantiers à lancer dès septembre
La rentrée n'est pas le moment de se lancer dans un programme Data de 18 mois. C'est le moment de poser les bases, de manière pragmatique, avec des actions qui produisent des résultats rapides.
Diagnostiquer avant de construire. Avant tout nouveau projet, il faut savoir dans quel état se trouvent les données. Profiler les bases existantes, identifier les doublons, les incohérences, les trous. Ce travail de diagnostic est souvent négligé, alors qu'il conditionne tout le reste.
Connecter les sources. Une plateforme d'intégration peut permettre de relier les différents systèmes, de nettoyer les flux et de garantir que les données circulent de manière cohérente entre l'ERP, le CRM et les outils métiers.
Ouvrir le reporting aux métiers. L'analyse des données ne peut plus rester le monopole de la DSI. Des outils BI permettent à chaque responsable de consulter ses indicateurs en autonomie, avec des tableaux de bord lisibles et actualisés.
Poser des KPI pour le dernier trimestre. Des indicateurs clairs, alignés sur les priorités stratégiques, mesurables et suivis régulièrement. Sans KPI, il n'y a pas de pilotage. Et sans données fiables, il n'y a pas de KPI.
5 - La Data n'est plus un sujet réservé aux grands groupes
Il y a encore quelques années, structurer sa gestion de données supposait des investissements lourds, des projets complexes et des délais importants. Ce n'est plus le cas.
Les approches Data Hub et Data Lake ont rendu ces solutions accessibles à des entreprises de toute taille. Une PME peut aujourd'hui, en quelques semaines, mettre en place un socle Data fiable, connecter ses sources et disposer de tableaux de bord opérationnels.
La rentrée est le bon moment pour s'y mettre parce que les décisions du dernier trimestre se prennent maintenant, et qu'elles méritent de s'appuyer sur des données qui tiennent la route.
Le paradoxe est d'autant plus important que les entreprises disposent aujourd'hui de volumes de données considérables, sans pour autant en tirer toute la valeur. Selon une étude citée par Mazars, elles n'exploiteraient en moyenne qu'environ 30 % de leurs données. Dans le même temps, la quantité de données produites dans les organisations continue de progresser très rapidement.
La question n'est donc plus seulement de produire davantage de données. Elle est de savoir si celles dont on dispose sont suffisamment fiables, accessibles et cohérentes pour servir réellement au pilotage de l'entreprise.
Analyse en cinq axes :
1 - Des projets ambitieux posés sur des fondations fragiles
Le dernier trimestre concentre une part importante des décisions de l'année. Lancement produit, réorganisation commerciale, préparation budgétaire, ajustement des prévisions : chaque sujet suppose de disposer d'indicateurs à jour et de données consolidées.
Or, dans beaucoup de PME et ETI, ce n'est tout simplement pas le cas. Les informations sont dispersées entre l'ERP, le CRM, des tableurs, des outils métiers et chaque service travaille avec sa propre version de la réalité. Le directeur commercial n'a pas les mêmes chiffres que le directeur financier, le responsable supply chain s'appuie sur des données qui ne sont pas synchronisées avec celles de la production…
Résultat : on passe plus de temps à chercher, recouper et fiabiliser les données qu'à les analyser. Et les arbitrages se font sur des bases partielles, parfois contradictoires.
Dans un contexte où la majorité des organisations prévoient d'augmenter leurs investissements dans la transformation digitale, il y a quelque chose de paradoxal à lancer des projets structurants sur un socle Data que personne n'a vérifié.
2 - La dégradation silencieuse : un problème que personne ne voit venir
La qualité des données ne se dégrade pas du jour au lendemain. C'est un phénomène lent, progressif, presque imperceptible. Une fiche client mal renseignée ici, un doublon créé là, une adresse non mise à jour, un code article obsolète conservé dans le système.
Pris isolément, chacun de ces écarts semble anodin. Mais leur accumulation finit par produire des effets très concrets : erreurs de prévision, stocks mal calibrés, campagnes commerciales envoyées aux mauvais contacts, reporting qui ne reflète plus la réalité de l'activité.
Le problème, c'est que cette dégradation est rarement visible tant qu'on ne cherche pas à exploiter les données de manière intensive. Et la rentrée, justement, est le moment où l'on sollicite massivement les systèmes d'information pour alimenter les décisions. C'est là que les failles apparaissent.
3 - Le piège des silos : quand chaque service vit dans sa propre réalité
C'est probablement le frein le plus répandu, et le plus sous-estimé. Dans une majorité de PME et ETI, les données restent enfermées dans des silos techniques et organisationnels.
L'ERP gère la production et la gestion financière. Le CRM stocke les données commerciales. Les équipes marketing ont leurs propres fichiers. La logistique utilise un outil dédié. Et personne ne dispose d'une vue d'ensemble.
Cette fragmentation a un coût direct sur la qualité des décisions. Elle génère des incohérences, des délais, des allers-retours entre services pour vérifier un chiffre. Elle ralentit les projets et crée de la défiance envers les données elles-mêmes : quand on ne sait plus quel chiffre est le bon, on finit par ne plus faire confiance à aucun.
La centralisation des données via un ERP connecté à l'ensemble des sources change la donne : taux d'erreur réduit, doublons éliminés, informations mises à jour automatiquement. On passe d'une logique de ressaisie manuelle à un flux continu et fiable.
4 - Quatre chantiers à lancer dès septembre
La rentrée n'est pas le moment de se lancer dans un programme Data de 18 mois. C'est le moment de poser les bases, de manière pragmatique, avec des actions qui produisent des résultats rapides.
Diagnostiquer avant de construire. Avant tout nouveau projet, il faut savoir dans quel état se trouvent les données. Profiler les bases existantes, identifier les doublons, les incohérences, les trous. Ce travail de diagnostic est souvent négligé, alors qu'il conditionne tout le reste.
Connecter les sources. Une plateforme d'intégration peut permettre de relier les différents systèmes, de nettoyer les flux et de garantir que les données circulent de manière cohérente entre l'ERP, le CRM et les outils métiers.
Ouvrir le reporting aux métiers. L'analyse des données ne peut plus rester le monopole de la DSI. Des outils BI permettent à chaque responsable de consulter ses indicateurs en autonomie, avec des tableaux de bord lisibles et actualisés.
Poser des KPI pour le dernier trimestre. Des indicateurs clairs, alignés sur les priorités stratégiques, mesurables et suivis régulièrement. Sans KPI, il n'y a pas de pilotage. Et sans données fiables, il n'y a pas de KPI.
5 - La Data n'est plus un sujet réservé aux grands groupes
Il y a encore quelques années, structurer sa gestion de données supposait des investissements lourds, des projets complexes et des délais importants. Ce n'est plus le cas.
Les approches Data Hub et Data Lake ont rendu ces solutions accessibles à des entreprises de toute taille. Une PME peut aujourd'hui, en quelques semaines, mettre en place un socle Data fiable, connecter ses sources et disposer de tableaux de bord opérationnels.
La rentrée est le bon moment pour s'y mettre parce que les décisions du dernier trimestre se prennent maintenant, et qu'elles méritent de s'appuyer sur des données qui tiennent la route.