« 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. Or, c'est précisément à la rentrée, lorsque les projets s'accélèrent et que les décisions du dernier trimestre se préparent, que les limites de ce patrimoine Data deviennent les plus visibles. », explique William Marcy, Directeur BU Data chez TVH Consulting.
Ces écarts peuvent affecter les prévisions, les stocks, les campagnes commerciales et le reporting. Pour les PME et ETI, TVH Consulting identifie quatre priorités : diagnostiquer les données, connecter les sources, rendre le reporting accessible aux métiers et définir des KPI fiables pour le dernier trimestre.
Les données d'entreprise à l'épreuve des décisions du dernier trimestre
Les décisions du dernier trimestre nécessitent des indicateurs à jour et des données consolidées. Or, les informations peuvent rester réparties entre l'ERP, le CRM, les tableurs et les outils métiers.
Chaque service peut alors travailler avec des données différentes. Le directeur commercial peut disposer d'indicateurs différents de ceux du directeur financier. La supply chain peut également exploiter des informations qui ne sont pas synchronisées avec celles de la production.
Les équipes consacrent alors du temps à rechercher, comparer et fiabiliser les informations avant de pouvoir les analyser. Cette situation peut également fragiliser les projets de transformation lancés sur un socle Data qui n'a pas été préalablement évalué.
La qualité des données se dégrade progressivement
Une fiche client peut être incomplète, un doublon créé, une adresse ne pas être mise à jour ou un code article rester présent alors qu'il n'est plus utilisé.
L'accumulation de ces écarts peut produire des conséquences opérationnelles :
Prévisions : des données incomplètes ou incohérentes peuvent affecter les analyses.
Stocks : des informations non synchronisées peuvent compliquer le calibrage des stocks.
Commerce : des données clients obsolètes peuvent affecter les campagnes commerciales.
Reporting : des données divergentes peuvent produire des indicateurs qui ne reflètent pas la même réalité.
La rentrée constitue une période particulièrement visible de ce phénomène, car les entreprises utilisent intensivement leurs données pour préparer les décisions du dernier trimestre.
Les silos de données et leurs effets sur le pilotage
La fragmentation des données constitue un autre frein à leur utilisation. L'ERP peut gérer la production et les données financières. Le CRM peut centraliser les informations commerciales. Le marketing peut utiliser ses propres fichiers. La logistique peut s'appuyer sur un outil dédié.
Lorsque ces systèmes ne communiquent pas suffisamment entre eux, les équipes doivent multiplier les contrôles et les rapprochements. À terme, cette fragmentation peut créer une forme de défiance vis-à-vis des données elles-mêmes : lorsque plusieurs chiffres coexistent pour une même réalité, il devient difficile de savoir lequel utiliser pour décider. Une architecture connectant les différentes sources peut réduire ces opérations manuelles et permettre une circulation plus cohérente des données entre l'ERP, le CRM et les outils métiers.
L'objectif est de passer d'une logique de ressaisie et de rapprochement à une logique de flux de données connectés et contrôlés.
Les quatre chantiers Data à lancer à la rentrée
TVH Consulting recommande aux PME et ETI de commencer par des actions ciblées avant d'engager un programme Data de grande ampleur.
1 - Diagnostiquer la qualité des données
Avant tout nouveau projet, l'entreprise doit identifier l'état de ses données.
Le diagnostic peut notamment porter sur :
Doublons : identifier les enregistrements en double ;
Incohérences : repérer les informations contradictoires ;
Données manquantes : identifier les champs incomplets ;
Informations obsolètes : repérer les données qui ne sont plus à jour ;
Référentiels : identifier les écarts entre les différentes sources ;
Sources : cartographier les systèmes utilisés par les métiers.
Ce diagnostic permet de déterminer les problèmes prioritaires et les actions nécessaires.
2 - Connecter les différentes sources de données
Une plateforme d'intégration peut permettre de relier les systèmes utilisés par l'entreprise.
L'objectif est de faciliter la circulation des données entre l'ERP, le CRM et les outils métiers, tout en limitant les ressaisies et les divergences entre systèmes.
3 - Rendre le reporting accessible aux métiers
L'analyse des données ne doit pas être limitée à la DSI. Les outils de Business Intelligence (BI) permettent aux responsables métiers d'accéder à leurs indicateurs et de suivre des tableaux de bord actualisés. Cette approche facilite l'utilisation quotidienne des données dans les décisions commerciales, financières, industrielles ou logistiques.
4 - Définir les KPI du dernier trimestre
Les entreprises doivent sélectionner des indicateurs directement liés à leurs priorités. Chaque KPI doit être mesurable, suivi régulièrement et alimenté par des données suffisamment fiables. L'objectif est de disposer d'une base commune pour mesurer les résultats et ajuster les décisions au cours du dernier trimestre.
La Data accessible aux PME et ETI
La gestion des données n'est plus nécessairement associée à des projets longs et complexes. Les approches Data Hub et Data Lake permettent de structurer les données provenant de plusieurs sources. Elles peuvent également être combinées à des outils d'intégration et de Business Intelligence.
Pour les PME et ETI, l'enjeu consiste à adapter le périmètre du projet aux besoins opérationnels et aux priorités de l'entreprise. La rentrée 2026 constitue ainsi un moment pertinent pour évaluer la qualité des données disponibles, identifier les principales sources de divergence, prioriser les actions correctrices et définir les premiers chantiers à engager avant les décisions du dernier trimestre.
Ces écarts peuvent affecter les prévisions, les stocks, les campagnes commerciales et le reporting. Pour les PME et ETI, TVH Consulting identifie quatre priorités : diagnostiquer les données, connecter les sources, rendre le reporting accessible aux métiers et définir des KPI fiables pour le dernier trimestre.
Les données d'entreprise à l'épreuve des décisions du dernier trimestre
Les décisions du dernier trimestre nécessitent des indicateurs à jour et des données consolidées. Or, les informations peuvent rester réparties entre l'ERP, le CRM, les tableurs et les outils métiers.
Chaque service peut alors travailler avec des données différentes. Le directeur commercial peut disposer d'indicateurs différents de ceux du directeur financier. La supply chain peut également exploiter des informations qui ne sont pas synchronisées avec celles de la production.
Les équipes consacrent alors du temps à rechercher, comparer et fiabiliser les informations avant de pouvoir les analyser. Cette situation peut également fragiliser les projets de transformation lancés sur un socle Data qui n'a pas été préalablement évalué.
La qualité des données se dégrade progressivement
Une fiche client peut être incomplète, un doublon créé, une adresse ne pas être mise à jour ou un code article rester présent alors qu'il n'est plus utilisé.
L'accumulation de ces écarts peut produire des conséquences opérationnelles :
Prévisions : des données incomplètes ou incohérentes peuvent affecter les analyses.
Stocks : des informations non synchronisées peuvent compliquer le calibrage des stocks.
Commerce : des données clients obsolètes peuvent affecter les campagnes commerciales.
Reporting : des données divergentes peuvent produire des indicateurs qui ne reflètent pas la même réalité.
La rentrée constitue une période particulièrement visible de ce phénomène, car les entreprises utilisent intensivement leurs données pour préparer les décisions du dernier trimestre.
Les silos de données et leurs effets sur le pilotage
La fragmentation des données constitue un autre frein à leur utilisation. L'ERP peut gérer la production et les données financières. Le CRM peut centraliser les informations commerciales. Le marketing peut utiliser ses propres fichiers. La logistique peut s'appuyer sur un outil dédié.
Lorsque ces systèmes ne communiquent pas suffisamment entre eux, les équipes doivent multiplier les contrôles et les rapprochements. À terme, cette fragmentation peut créer une forme de défiance vis-à-vis des données elles-mêmes : lorsque plusieurs chiffres coexistent pour une même réalité, il devient difficile de savoir lequel utiliser pour décider. Une architecture connectant les différentes sources peut réduire ces opérations manuelles et permettre une circulation plus cohérente des données entre l'ERP, le CRM et les outils métiers.
L'objectif est de passer d'une logique de ressaisie et de rapprochement à une logique de flux de données connectés et contrôlés.
Les quatre chantiers Data à lancer à la rentrée
TVH Consulting recommande aux PME et ETI de commencer par des actions ciblées avant d'engager un programme Data de grande ampleur.
1 - Diagnostiquer la qualité des données
Avant tout nouveau projet, l'entreprise doit identifier l'état de ses données.
Le diagnostic peut notamment porter sur :
Doublons : identifier les enregistrements en double ;
Incohérences : repérer les informations contradictoires ;
Données manquantes : identifier les champs incomplets ;
Informations obsolètes : repérer les données qui ne sont plus à jour ;
Référentiels : identifier les écarts entre les différentes sources ;
Sources : cartographier les systèmes utilisés par les métiers.
Ce diagnostic permet de déterminer les problèmes prioritaires et les actions nécessaires.
2 - Connecter les différentes sources de données
Une plateforme d'intégration peut permettre de relier les systèmes utilisés par l'entreprise.
L'objectif est de faciliter la circulation des données entre l'ERP, le CRM et les outils métiers, tout en limitant les ressaisies et les divergences entre systèmes.
3 - Rendre le reporting accessible aux métiers
L'analyse des données ne doit pas être limitée à la DSI. Les outils de Business Intelligence (BI) permettent aux responsables métiers d'accéder à leurs indicateurs et de suivre des tableaux de bord actualisés. Cette approche facilite l'utilisation quotidienne des données dans les décisions commerciales, financières, industrielles ou logistiques.
4 - Définir les KPI du dernier trimestre
Les entreprises doivent sélectionner des indicateurs directement liés à leurs priorités. Chaque KPI doit être mesurable, suivi régulièrement et alimenté par des données suffisamment fiables. L'objectif est de disposer d'une base commune pour mesurer les résultats et ajuster les décisions au cours du dernier trimestre.
La Data accessible aux PME et ETI
La gestion des données n'est plus nécessairement associée à des projets longs et complexes. Les approches Data Hub et Data Lake permettent de structurer les données provenant de plusieurs sources. Elles peuvent également être combinées à des outils d'intégration et de Business Intelligence.
Pour les PME et ETI, l'enjeu consiste à adapter le périmètre du projet aux besoins opérationnels et aux priorités de l'entreprise. La rentrée 2026 constitue ainsi un moment pertinent pour évaluer la qualité des données disponibles, identifier les principales sources de divergence, prioriser les actions correctrices et définir les premiers chantiers à engager avant les décisions du dernier trimestre.
