Système d'Information Décisionnel - Le blog de Michel Bruley

Dans le cadre d’un système d’information, les modèles ont pour objectif de structurer les informations et activités d'une organisation : données, traitements, et flux d'informations entre entités. De façon plus précise un modèle de données, est une représentation de la définition des différentes données (attributs) dans une organisation et comment ces attributs se rapportent les uns aux autres. Un système de base de données a de multiples modèles de données : physiques, logiques et sémantiques.

Les modèles logiques de données de Teradata par industrie servent à répondre aux questions des métiers comme les modèles des applications opérationnelles servent à supporter les processus couverts. Tout comme les plans d’un immeuble décrivent l’agencement détaillés des étages, le MLD décrit les dépendances ou relations entre les différentes données du système d'information (par exemple : le client, la commande, la ligne de commande, etc.), ainsi que la volumétrie, la structure et l'organisation des données telles qu'elles pourront être implémentées. Lorsque le MLD est défini, il est possible de connaître la liste exhaustive des tables qu’il faut créer dans une base de données relationnelle.

De façon plus détaillée, le modèle logique de données permet donc de saisir avec exactitude les besoins d'information, les règles et politiques qui régissent l'entreprise. Il est utilisé pour créer le modèle physique, est indépendant de la plate-forme sur laquelle il va être implémenté, ne change que lorsque le métier change, se doit d’être compris par les utilisateurs métier et enfin permet au système d’information d’être stable, fiable, accessible et pérenne.

Un MLD présente de nombreux avantages comme le fait qu’il reflète les opérations et les règles de l’entreprise (la vérité). Etant construit en fonction des besoins des utilisateurs métier et non en fonction de considérations purement techniques, il permet de centrer les analyses sur ce qui est important pour l'entreprise, d’appréhender des données individuellement ou en relation avec les autres. De par sa construction il élimine les redondances et donc de multiples versions de la vérité. Il crée une base stable pour la croissance future, il facilite la compréhension commune des enjeux des affaires et des priorités, il conduit au développement d’un langage commun, il améliore les communications, les échanges d'information entre les métiers et l’informatique et au final il favorise le travail d’équipe et le consensus.

La mise ne œuvre d’un modèle métier comme ceux de Teradata est rapide, généralement c’est l’affaire de quelques semaines. Ces modèles permettent d’accélérer les projets, en facilitant l’identification, la compréhension, la modélisation des données à récupérer, tout en réduisant considérablement les risques. Pour aller plus loin vous pouvez utilement lire mes autres articles au sujet de la modélisation des entrepôts de données : cliquez ici

La plupart des entreprises visent un gain de performance global grâce à l’alignement des ressources humaines avec les objectifs stratégiques. Dans cet esprit, un bon système d’information décisionnel des ressources humaines doit permettre de fonder la démarche stratégique des RH, en aidant les responsables à anticiper et préparer l’entreprise aux évolutions de son environnement, notamment en répondant aux évolutions prévisibles et nécessaires. Il doit en outre aider les responsables à s’assurer que les ressources sont obtenues et utilisées avec efficience et efficacité pour réaliser les objectifs de l’entreprise.

Ainsi il est certain que pour bien piloter la gestion et le management des RH, il est indispensable que les décisions puissent être préparées et fondées sur des faits, or les systèmes d’information RH sont encore majoritairement très hétéroclites, peu intégrés, centrés sur la réalisation de la paye et de la gestion des temps. Même si le décisionnel RH est ancien et que depuis très longtemps les fournisseurs de progiciels et les prestataires de services proposent des solutions, souvent seuls les effectifs et la masse salariale font l’objet d’analyses régulières.

Il est donc très rare de trouver des entreprises qui ont un système d’information décisionnel RH développé abordant les différents domaines des RH. Les principaux champs d’analyse d’un SDRH devraient être : la gestion des temps et de l’absentéisme, la gestion des effectifs et des affectations, la gestion de la productivité, la gestion de la masse salariale et des rémunérations, la gestion de la formation, la gestion des compétences, la gestion des recrutements. Pour les grandes entreprises il peut être particulièrement intéressant de développer des analyses (rétrospectives, prévisions, simulations) de leur problématique RH en fonction des localisations, des métiers, des fonctions, des rythmes de travail, des coefficients hiérarchiques, etc.

De nombreuses solutions décisionnelles sont proposées, voir ci-dessous une revue effectuée par le Journal du Net, mais si la qualité des applications est importante, la qualité des données est primordiale. C’est pourquoi il convient d’aborder son décisionnel RH par la réalisation d’un entrepôt de données qui a pour vocation d’intégrer toutes les données RH, d’en garantir la qualité et l’accessibilité. Ici le mieux est d’ajouter un domaine RH à votre entrepôt de données d’entreprise, de façon à mutualiser les moyens et ouvrir des possibilités de croisement de données avec les autres domaines : finance, production, etc...

Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez utilement lire les articles ci-dessous :

Autre article sur le décisionnel RH : cliquez ici

Entrepôt de données d’entreprise : cliquez ici

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Dans le contexte de globalisation d’aujourd’hui, les exigences en matière d’approvisionnement des grandes entreprises sont extrêmement élevées, au point que des sociétés spécialisées voient le jour comme Vector SCM, qui gère 12 000 sources d’approvisionnement, 1200 transporteurs, charge 8 millions de véhicules par an, dessert 12 500 points de livraison et permet à de nombreuses entreprises de remplir les exigences logistiques de leurs grands donneurs d’ordres.

L’optimisation des chaînes d’approvisionnement est un enjeu dans la recherche d’avantages concurrentiels. Par exemple dans le secteur de la distribution une entreprise comme Wal-Mart a en partie construit son succès sur la création d’une chaîne d’approvisionnement particulièrement remarquable, qui entre autre a su remplacer des stocks par de l’information : plus vite les magasins envoient des informations sur ce que les clients achètent, plus vite l’information peut être transmise aux fabricants et aux concepteurs (cf. Zara), plus vite la chaîne d’approvisionnement peut réagir.

Cependant la plupart du temps dans les entreprises, la chaîne d’approvisionnement souffre de cloisonnements, car l’intégration et la synchronisation des flux physiques, des flux d’informations et des flux financiers n’est pas optimale. Or la réduction des stocks et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement ne peuvent se concevoir sans une bonne gestion de l’information. Au-delà des traditionnels systèmes opérationnels qui permettent d’automatiser les processus, il convient sans aucun doute de s’appuyer sur un système décisionnel adapté. Ce dernier doit être fondé sur un entrepôt de données qui a pour vocation d’intégrer toutes les données logistiques internes ou externes, et offrir à toutes les parties prenantes les visions historiques, opérationnelles, prévisionnelles ou de simulation dont elles ont besoin.

Le système décisionnel doit intégrer des données de toutes les applications opérationnelles concernées, à savoir de façon non limitative, des données de : CRM – Customer Relation Management, DP&F – Demand Planning and Forecasting, SRM – Supplier Relation Management, APS – Advanced Planning & Scheduling, ERP – Enterprise Resources Planning, TMS – Transportation Management System, WMS – Warehouse Management System, DCS – Distributed Controlled System, MES – Manufacturing Execution System, etc.

Pour aller plus loin, vous pouvez utilement lire mon livre blanc sur la chaîne d’approvisionnement. Cliquez ici

Les constructeurs automobiles font face aujourd'hui à un marché mondial hyper concurrentiel, à des coûts de développement de plus en plus élevés, à une demande des clients qui change rapidement, et à des réglementations toujours plus strictes. En conséquence, pour mieux gérer le cycle de vie des automobiles, les constructeurs ont besoin d’intégrer de plus en plus de données sur les véhicules de leur conception à leur destruction, et de plus en plus en particulier des données produites par les véhicules sur la route.

Pour tirer parti de toutes les données concernant les véhicules, et en particulier celles produites sur le terrain, les entreprises doivent être capable d'agréger, d'intégrer et d'analyser des volumes de données très volumineux provenant de nombreuses sources disparates, puis de réagir quelques fois prestement en fonction des résultats. C'est un formidable défi, et tous les constructeurs en sont encore au stade de l’apprentissage, et à la recherche de pistes pour exploiter ce vaste ensemble de données qui nécessite la combinaison d’une infrastructure informatique spécifiquement adaptée et des analystes métiers particulièrement compétents.

La plupart des constructeurs automobiles consolident depuis très longtemps les données relatives aux configurations des véhicules et aux garanties, pour alimenter les réflexions d'ingénierie. Depuis environ dix ans ils ont aussi commencé à recueillir en parallèle les données générées par les capteurs de leurs véhicules, car elles fournissent une vue des performances et des défaillances dans les conditions réelles sur le terrain. C’est dans ce contexte que certains constructeurs ont commencé à développer leur entrepôt d’entreprise afin d’intégrer toutes leurs informations.

La mise en place de ces entrepôts de données d’entreprise commence toujours par une phase de consolidation des systèmes décisionnels préexistants. Cependant n’importe quelle plate-forme ne peut pas fournir les performances requises pour assumer les analyses sur les volumes de données en question. C’est pourquoi Teradata a été sollicité par de nombreux constructeurs comme Daimler, Ford, Tata, ou Volvo pour n’en citer que quelques-uns. Outre la mise à disposition de nouvelles données et l’amélioration des performances de réponse aux multiples requêtes, il s’agit aussi de donner un accès à des centaines de nouveaux utilisateurs dans la conception des produits, la fabrication, l’assurance qualité, et l'administration de la garantie. De tout cela il résulte une grande variété d'améliorations impactant de nombreux processus, comme par exemple l’accélération des réponses aux problèmes des véhicules, l’amélioration de la qualité et de certaines fonctionnalités à travers une meilleure gestion du cycle de vie des produits, la réduction des coûts, une meilleur gestion des remboursements de garantie, et par-dessus tous la création de nouveaux produits innovants.

Dans ces entreprises dotées d’un entrepôt de données d’entreprise, la réponse à toute nouvelle question commence maintenant toujours par une exploration profitable des données pertinentes, et chaque hypothèse peut être testée par rapport aux données avant toute décision. Dans tout processus de réponse à une problématique, les données sont utilisées pour déterminer les enjeux, pour hiérarchiser les questions et définir le niveau des réponses. Au final cela aide tout le monde à rester focalisé sur le déploiement efficace des choix stratégiques, comme par exemple de porter une attention maximum à tout ce qui touche le plus directement l'expérience client.

Pour aller plus loin vous pouvez utilement lire mes autres articles consacrés aux fonctions achat, qualité, garantie, maintenance et MRO : cliquez ici

A défaut de prévoir ou d’être à même d’anticiper le futur même immédiat, je vous souhaite une bonne année 2012.

Cela dit, il ne faut pas confondre prévision et prospective. Les différences portent notamment sur l’horizon temporel (court vs long), la démarche (extrapolation du présent vs imagination), l’attitude à l’égard du futur (passive/réactive vs proactive/créative), les variables (primauté du quantifiable vs qualitatives/quantifiables ou non) et les méthodes (modèles déterministes vs construction de scénarios). Prévoir, c’est donc chiffrer par avance ce qui doit arriver avec un niveau d’incertitude faible.

Les prévisions sont importantes pour toutes les fonctions de l’entreprise. La Finance utilise les prévisions pour estimer les besoins futurs en capital, les Ressources humaines évaluent les besoins de main-d’œuvre, la fonction Marketing/Ventes développe des prévisions de ventes utilisées pour la planification, et la direction des Opérations développent et utilisent des prévisions pour établir les horaires de la main-d’œuvre, déterminer les besoins en stocks et planifier les besoins en capacité.

Dans la période économique actuelle, être à même de faire de bonnes prévisions est crucial. Il est donc important de bien comprendre le processus de prévision statistique, de connaître les grands principes des modèles utilisés afin de mieux contrôler les étapes de l’élaboration des prévisions. Si toutes les fonctions de l’entreprise font des prévisions, la prévision la plus importante de toutes est celle de la demande qui permet : d’établir quelle capacité de production est requise afin d’ajuster l’offre à la demande, de choisir les technologies appropriées au niveau de demande, d’orienter la politique et les stratégies de gestion des stocks, de déterminer les meilleures stratégies de production, de planifier l’utilisation des équipements, les besoins en équipements et de planifier la main-d’œuvre requise.

Concrètement pour prévoir la demande, il s’agit de prendre en compte la tendance (variation significative de la demande en fonction du temps), la saisonnalité (évolution régulière qui se répète périodiquement), les cycles (évolution qui s'étale sur plusieurs années et qui peut être attribuée à des cycles de vie des produits ou à des conditions économiques, politiques, etc.), les irrégularités (variations provoquées par des circonstances inhabituelles), et enfin les aléas possibles (variations qui ne peuvent être expliquées).

Dans tous les cas seule une bonne gestion des données historiques nécessaires peut assurer une production de prévisions de la demande de qualité. Pour aller plus loin sur ce thème des prévisions vous pouvez utilement consulter mes autres articles sur ce sujet : cliquez ici

Il est clair que les entreprises reconnaissent qu’il est vital de disposer d’une bonne gestion des risques, cela se constate facilement en regardant le niveau des ressources qu’elles y consacrent. La gestion des risques qu’il convient de disposer doit en particulier intégrer les idées et pratiques du contrôle interne, des nouvelles directives comptables et de la planification stratégique. En identifiant de façon proactive les risques et les opportunités, les entreprises protègent et créent de la valeur pour les partenaires de leur écosystème (actionnaires, clients, employés, régulateurs, la société en général).

La gestion des risques est en constante évolution pour répondre aux besoins des divers intervenants, qui veulent comprendre le large éventail de risques auquel font face les entreprises dans l’environnement économique complexe d’aujourd’hui. Concrètement il s’agit d’identifier, d’analyser et de définir une « réponse » aux risques et aux opportunités. Par exemple en matière de risques, le management doit choisir une stratégie qui peut amener l’entreprise à quitter les activités donnant lieu à des risques, à prendre des mesures pour réduire la probabilité ou l'impact lié aux risques, à transférer ou partager une partie des risques, à le financer, ou aussi à accepter le risque, aucune action n'étant prise, suite à une évaluation coût / bénéfice.

Les entreprises gèrent habituellement leurs risques via un grand nombre de départements différents qui se focalisent chacun sur les risques particuliers qui les concernent. Un objectif primordial et un vrai défi en matière de gestion des risques est d’organiser la coordination de tous les analystes, de façon à être capable collectivement de fournir une image unifiée des risque pour les dirigeants et de permettre à l'organisation de gérer les risques efficacement. Le plus souvent cette coordination est assurée par le directeur financier (il existe parfois un directeur des risques). Mais tout se joue sur la capacité à regarder à travers toute l'organisation et à développer une perspective sur le profil des risques de l'entreprise et à évaluer si ce profil correspond ou non à la propension au risque de l’entreprise.

Le directeur financier doit être proactif pour constamment améliorer et intégrer les outils de gestion des risques, en particulier les bases de données historiques. La plupart des entreprises déclarent ne pas avoir les bons outils pour surveiller et gérer les risques globalement à l’échelle de l'entreprise, les outils utilisés au niveau des départements étant disparates et n’offrant que des vues parcellaires limitées dans le temps.

Pour aller plus loin à propos des entrepôts de données et la gestion des risques, vous pouvez utilement consulter mes articles sur ce sujet : cliquez ici

Les entreprises multinationales sont confrontées à des exigences de transparence de plus en plus contraignantes. Elles doivent assurer cette transparence pour répondre aux demandes des marchés financiers mais aussi à celles des pays où elles mènent leurs activités, avec la nécessité d’assurer leur responsabilité dans trois dimensions : sociale, environnementale et fiscale. Cependant les normes comptables internationales actuelles n’imposent pas aux multinationales de communiquer sur leurs activités dans chaque pays où elles opèrent : ces dernières se contentent donc souvent de « bilans consolidés » au niveau régional.

L’opacité qui entoure les activités des multinationales pourrait être considérablement réduite, si les entreprises multinationales communiquaient dans leur bilan annuel des informations clés sur leurs activités dans chacun des pays d’implantation (nom des filiales, effectifs salariés, chiffres d’affaire, bénéfices et paiements des impôts aux gouvernements). L’accès à de telles informations rendrait les multinationales plus redevables vis-à-vis de leurs propres actionnaires et salariés, mais aussi auprès des Etats dans lesquels elles sont implantées, ainsi qu’auprès de leurs clients et des sociétés civiles. La mise en place de ce niveau de transparence, défendue par de nombreuses organisations de la société civile, préviendrait également en partie les stratégies abusives d’optimisation fiscale, que peuvent mettre en place des maisons mère pour réduire leur charge fiscale en transférant les bénéfices dans des territoires moins fiscalisés.

Au premier rang de ces acteurs impactés par l’opacité des multinationales, les pays du Sud qui chaque année, voient 600 à 800 milliards d’euros s’échapper de leurs économies vers les paradis fiscaux. Cette transparence comptable des entreprises importe également aux investisseurs, qui pour des raisons d’éthique ou pour assurer la stabilité de leur portefeuille, veulent connaitre la situation réelle des entreprises dans lesquelles ils s’engagent. Le monde politique enfin s’intéresse de plus en plus près à la question des normes comptables des multinationales et au principe du reporting pays par pays, puisque la stabilité économique globale ainsi que les équilibres budgétaires des Etats à travers le respect de l’impôt en dépendent. L’enjeu est en fait de pouvoir mettre un terme à la déconnexion de la cartographie comptable, parfois fictive, des entreprises et de la cartographie de leurs activités réelles sur les lieux de création de richesses.

Les entrepôts de données des multinationales gèrent déjà toutes les données nécessaires à cette transparence, car bien entendu les entreprises ont besoin d’analyser leurs activités dans les moindres détails pour pouvoir les optimiser. Pour aller plus loin sur l’apport d’un système d’information décisionnel à la fonction financière des entreprises, vous pouvez utilement lire mes autres articles sur ce sujet : cliquez ici

Le marketing est une fonction qui de l’étude du marché, en passant par la création de produits ou services et leur commercialisation, aide l’entreprise à créer des échanges commerciaux profitables. Concrètement il s’agit la plupart du temps de proposer des réponses aux attentes du marché, et d’exploiter, développer et conserver une clientèle. Cependant il existe aussi une dimension de proposition où l’on cherche à créer un marché, pour des produits et services qui ne sont ni attendus, ni demandés.

Le monde du luxe par exemple, fait l’objet de beaucoup de créativité et ne propose pas du tout de « produit réponse » (on étudie les besoins de la clientèle et on élabore le produit correspondant), le produit réponse n’a pas sa place dans l’univers du luxe. Le client achète au contraire la créativité de la marque de luxe et ne demande qu’à être séduit. Le marketing du luxe est un marketing de proposition, où l’initiative est toujours dans le camp de l’entreprise. Cela ne signifie pas, bien sûr, que les études de marché soient inutiles. Elles sont simplement plus confirmatoires qu’exploratoires, centrées non sur les attentes mais sur les préférences du marché.

Cependant, aujourd’hui le marketing se caractérise par de moins en moins de réflexion, de vision, d’analyse du marché et de plus en plus d’actions visant des résultats quantifiables à très court terme. De nombreuses actions de marketing opérationnelles sont conduites dans cet esprit en relation avec toutes les fonctions de l’entreprise, le marketing y a le plus souvent un rôle de support et d’accompagnement. La communication est le seul domaine où le marketing a de vrai degré de liberté, cette composante du marketing n’étant revendiquée par personne d’autre dans un Comité de Direction.

Pour aller plus loin sur mes propos concernant la fonction marketing vous pouvez suivre sur le lien ci-dessous et accéder à une demi-douzaine d’articles. Cliquez ici

80% des personnes ne souhaitent pas que leurs navigations internet soient pistées, et 50% ne souhaitent pas de publicités personnalisées. Cependant ils ne bannissent pas les cookies, sont sur Facebook, font un usage intensif de Google et ne réalisent pas que les éléments qu’ils obtiennent sont ajustés en fonction de leurs navigations.

Les personnes semblent facilement donner des informations personnelles pour obtenir ce qu’elles cherchent sans trop se poser de questions sur la protection de leur vie privée, mais par contre elles se disent dans les études souvent préoccupées sur la sécurité des sites à qui elles confient leurs données.

Nous disons tous que nous sommes préoccupés par la confidentialité en ligne et pourtant nous utilisons volontairement des services - Facebook et Google sont les deux meilleurs exemples – qui se fondent sur notre vie privée. Ils nous donnent ce qu'ils pensent que nous voulons voir. Ils filtrent les résultats basés sur les données dont ils disposent et notamment celles reflétant nos habitudes sur le Web.

Dans ce contexte il n’est pas aisé pour les responsables marketing d’ajuster leurs communications clients. Cependant le recours à des communications événementielles cadencées, qui exploitent au mieux les moments où les clients sont les plus réceptifs, permet de générer des échanges créateurs de valeur.

Mais attention lors de la mise en œuvre de toute solution il convient de ne pas oublier que le client est d’abord un individu, c'est-à-dire quelque chose de complexe. Le client est exigeant, méfiant, compétent et ses attentes sont du type plaisir, sécurité, personnalisation, considération. Dés lors il faut veiller à bien s’armer pour gérer deux moments clés de la communication : connaître le client et lui envoyer le bon message, au bon moment, par le bon canal.

Pour aller plus loin sur ce sujet de l’information et de la communication client vous pouvez utilement lire mes autres articles ci-dessous : cliquez ici

La fonction marketing a deux dimensions, une dimension stratégique et une dimension opérationnelle. Le marketing stratégique permet à l’entreprise, dans une perspective de long terme, d’analyser son environnement, de définir le positionnement de son offre par rapport à la demande (prévue, constatée, suscitée, renouvelée ou stimulée), et de se fixer des objectifs (chiffres d’affaires, parts de marché, ...). Le marketing opérationnel, dans une perspective de court ou moyen terme, a pour but de concevoir et mettre en œuvre sur le terrain des actions concrètes pour mettre en œuvre la stratégie marketing et atteindre les objectifs fixés.

Les réflexions et les actions marketing sont structurées en domaines appelés marketing mix (4P, 5C, etc. selon les écoles et les modes). Pour chaque domaine il s’agit de penser, d’organiser et de déployer des politiques constamment adaptées au contexte, concernant, les segments de clientèles, les produits, la concurrence, les collaborateurs, les canaux de distribution, les médias, etc.

Cependant suivant les activités (BtoC, BtoB, BtoE, CtoC, ....) les clés du succès ne sont pas les mêmes. Mieux en BtoB par exemple il convient de s’organiser différemment suivant que l’on vende : des ensembles complexes conçus pour chaque affaire, des biens d’équipements proposés sur devis, des services, des produits intermédiaires non différenciés achetés sur normes, ou enfin des produits finis standards vendus sur catalogue.

Le Marketing d’une entreprise est donc fonction du type d’activité et du type de biens vendus, il conditionne l’organisation (par clientèle, par canaux, ...), la prospection (système relationnel, sensibilisation à distance, ...), la promotion (image, produit, ...), la vente (directe, indirecte, technique, ...), l’optimisation recherchée (coûts des études, des canaux, de l’avant vente, ...).

De tout cela il ressort qu’il est impossible qu’un seul et même progiciel puisse répondre aux besoins Marketing de toutes les entreprises. D’autant plus qu’aucun d’ailleurs ne prétend vraiment couvrir tous les domaines du MRM, du CRM, etc. Donc seule une intégration de solutions best of breed peut permettre de répondre correctement aux besoins.

Pour aller plus loin sur ce sujet du système d’information et de la communication client, vous pouvez utilement lire les autres articles ci-dessous : cliquez ici