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Comment gérer la diversité de vos données

Agristo est un acteur mondial de la production de produits surgelés à base de pomme de terre. Chaque année, environ 800.000 tonnes de pommes de terre transformées quittent ses usines.

La masse des données d'entreprise ne cesse de prendre de l’ampleur. Elles jouent par ailleurs un rôle de plus en plus prégnant dans l’amélioration des processus commerciaux. Si les data sont le nouvel or, comment exploiter cette mine concrètement? Comment traduire toutes ces informations en perspectives pour le futur? Et comment améliorer en même temps la rentabilité de votre entreprise?

Agristo est un acteur mondial de la production de produits surgelés à base de pomme de terre. Chaque année, environ 800.000 tonnes de pommes de terre transformées quittent ses usines. Bien que tout tourne autour d'un seul produit de base, de nombreux flux de data entrent en jeu: chiffres de vente, stocks, données prévisionnelles… En outre, la traçabilité est essentielle dans le secteur alimentaire: chaque sac de chips ou de croquettes doit pouvoir être retracé jusqu'à la source ultime, autrement dit la pomme de terre récoltée dans son champ.

 

Un labyrinthe de fichiers Excel 

“En raison de la forte croissance, il y avait un grand besoin de centraliser toutes ces données et d'automatiser les rapports”, évoque Martijn Mennen, CIO d'Agristo. “Parallèlement, nous voulions libérer du temps pour l'analyse de nos données – du temps jusqu’alors consacré à la création manuelle de rapports – mais aussi nous épargner les discussions et les malentendus qui accompagnaient classiquement notre façon de travailler. Nous risquions de nous perdre dans un labyrinthe de fichiers Excel!”

Un entrepôt de données moderne et automatisé 

La solution? Le logiciel de data warehouse SAP, avec son outil SAP convivial pour les utilisateurs. “Nous pouvons comparer cet entrepôt de données à une multitude d’étagères couvertes de boîtes remplies de données”, souligne Bruno Windels, Data Governance Manager chez Agristo. “Pendant la construction, vous décidez de la manière dont vous allez structurer toutes vos données – l'étagère A est pour les ventes, l'étagère B pour les ressources humaines, etc. – et vous enregistrez le chemin qu’empruntent ces données pour y aboutir. Pour faire simple, le camion X transportant les données Y doit livrer sa cargaison dans la boîte Z sur le rayon A… Dans un entrepôt de données, toutes les ‘marchandises’ sont placées dans la bonne boîte de façon standardisée. Ainsi, vous obtenez une source unique de vérité, une single source of truth, sans créer d'univers de données parallèle. Cerise sur le gâteau, l'entrepôt de données peut effectuer lui-même des opérations actives et autonomes.”

Les 5 atouts de la solution d'entreposage de données SAP BW4/HANA: 

  1. Rapidité. Les informations étant disponibles plus vite, vous pouvez procéder plus aisément à d'éventuels ajustements. L'inconvénient classique du refresh rate faible des données est résolu par la technologie. “Un exemple pratique chez Agristo: le rapport mensuel des ventes pour la direction”, illustre Bart Van Peteghem, Solution Lead SAP Analytics chez delaware. “Par le passé, il ne pouvait être livré que le cinquième jour du mois car une myriade d'opérations manuelles étaient nécessaires. Maintenant, cela peut être fait le premier jour du mois.”
  1. Convivialité et précision. “Nos utilisateurs finaux n'ont plus besoin de chercher à rassembler des rapports sous la forme de feuilles de calcul: avec le data warehouse, nous ne sommes plus contraints d'utiliser sans cesse les exportations de données et Excel comme outil de reporting”, apprécie Bruno Windels. “Et grâce à ces outils, les collègues effectuent rapidement des analyses ad hoc à partir d'informations en temps quasi réel.”
  1. Répondre au “pourquoi”. “Dans la mesure où les données sont beaucoup plus pures et qu'il existe une source unique de vérité, Agristo bénéficie d’une meilleure compréhension de ses processus d'entreprise”, pointe Julien Leloup, Senior SAP Analytics Consultant chez delaware. “Non seulement l’entreprise trouve plus vite la réponse aux questions qui, quoi, où, quand et combien, mais elle peut également utiliser les données pour trouver une réponse au pourquoi. Pourquoi la ligne de production A est-elle moins productive que la B? Pourquoi la maintenance de telle ou telle machine a-t-elle pris plus de temps que la moyenne? Et ainsi de suite. Ces informations aident Agristo à mieux planifier et à s'adapter en permanence.”
  1. Transparence. “En cas de questionnement par les clients ou les autorités, nous sommes en mesure de répondre sans attendre”, avance Martijn Mennen. “Nous envoyons régulièrement des rapports d'inventaire à un certain nombre de clients tels que les chaînes de supermarchés. Si celles-ci remarquent un changement chez leurs clients, elles peuvent mieux l'anticiper, par exemple en réapprovisionnant leurs entrepôts avec une fréquence différente.”
  1. Développement de talents. “Nous avons aussi constaté un changement dans notre organisation”, ajoute Martijn Windels. “Les collaborateurs qui avaient l'habitude de rédiger des rapports sont devenus des employés qui agissent de plus en plus en se basant sur ces rapports. Enfin, les utilisateurs finaux sont moins dépendants des services informatiques internes.”
7 conseils pour construire un data warehouse moderne

●     La mise en place d'un data warehouse n'est pas un projet informatique isolé. Impliquez les parties prenantes le plus tôt possible. “Une fois que nous avons convaincu quelques personnes chez Agristo, le reste a suivi presque naturellement”, déclarent Bruno Windels et Martijn Mennen. “Un projet soutenu par quelques ambassadeurs se ‘vend’ tout seul. Nous l'avons abordé de la manière la plus pragmatique possible. Nous n'avons pas eu à faire campagne en montrant très tôt des applications pratiques.”

●     Libérez un employé ou une équipe en interne pour jeter un pont entre les utilisateurs finaux et le partenaire IT/externe. De cette manière, les exigences des premiers entrent davantage en résonance avec les solutions du second.

●     Le passage à un système central de reporting et d'automatisation est un processus de long terme. La mise en place d'un data warehouse n’en est qu’un aspect: l'organisation interne doit avoir le temps d'apprendre à travailler avec l'outil. De plus, le data warehouse est un organisme vivant qui n'est jamais terminé.

●     L'utilisation d'un data warehouse expose toutes les imperfections des données. Prenez d'abord le temps de nettoyer les flux de données et d'améliorer la qualité de celles-ci. Ne sous-estimez pas l'importance des définitions. Pour certains, les “ventes” signifie les ventes nettes sans rabais, pour d'autres le rabais est intégré. Précisez ces définitions.

●     Les early adopters ont tout intérêt à impliquer suffisamment le fournisseur de logiciels. Les choses évoluent rapidement dans le monde de l'informatique et il est possible que toutes les fonctionnalités attendues et annoncées ne soient pas disponibles dès le premier jour.

●     La transparence et la clarté de la communication sont essentielles.

●     Faites-vous guider par un partenaire qui a de l’influence sur le fournisseur de logiciels.

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