Le Groupe système d’information et digital (GSID) de la DFCG publie un cahier technique « la gestion stratégique de la donnée ». Explication de Denis Molho sur les tenants et aboutissants de ce guide à l’usage des dirigeants financiers de toute taille d’entreprises.

 

En quelques mots, quel est l’objectif de ce cahier technique ?

Ce cahier parle de la gouvernance stratégique des données. Une gouvernance qui a évolué dans le temps en fonction des objectifs et des moyens pour les atteindre.

Revenons quelque temps en arrière. Dans les années 1990-2000, les ERP traitaient essentiellement de processus.

Ensuite, l’accent a été mis sur la Business Intelligence (BI) à travers une approche plus extensive, puisqu’il s’agissait de mettre en place des systèmes de données autorisant des analyses de gestion plus poussées au moyen de croisements, de projections, de simulations, de segmentations. Le tout afin d’élargir le champ du contrôle de gestion.

Désormais, nous franchissons une nouvelle étape grâce à la croissance vertigineuse des data disponibles, combinée à la puissance de calcul des ordinateurs et de l’interpénétration des économies. Ce qui pose d’ailleurs de nouvelles problématiques notamment liées au format des données à leur structuration… Les informations viennent de sources multiples : qu’il s’agisse d’ERP ou de CRM internes à l’entreprise ou de sources externes ayant trait, par exemple, aux marchés ou aux clients.

L’opportunité que représentent ces données en termes de gestion est conditionnée à leur structuration préalable. Autrement dit, sans bon système de données, on ne peut avoir d’outil de pilotage de gestion efficace, ni même un ERP efficace, ni encore escompter pouvoir importer des données externes.

 

N’est-ce pas là une question qui adresse essentiellement les grandes entreprises ?

Si ces dernières sont bien évidement concernées, les PME le sont tout autant. Par exemple, elles sont nombreuses à développer leur portail dans le cadre de leur relation clients, ce qui implique la création de beaucoup de données à traiter. Elles s’équipent, de plus en plus, d’ERP et d’outils décisionnels qui requièrent une solide gestion des données.

D’autres entreprises, pour servir leurs besoins de projection, vont puiser à l’extérieur des données de marché ou de produits. Ce que l’on nomme le big data. Les ERP ont besoin de plus en plus de données. Mais encore faut-il qu’elles soient normalisées, fiabilisées et structurées.

 

On comprend donc que la réflexion sur la donnée est fondamentale…

C’est en effet l’étape de base pour fonder tout système de pilotage. Une réflexion qui repose avant tout sur le business model de l’entreprise et des besoins d’informations qui en résulte. Il faut que ce système soit flexible pour pouvoir s’adapter aux changements de business model qu’induisent, par exemple, l’introduction de nouveaux produits ou marchés, l’adjonction de nouveaux processus.

 

Toutes les entreprises ayant un business model sont donc concernées. Mais comment cela doit-il se traduire dans leur organisation ?

Essentiellement par la création de nouvelles responsabilités, dont notamment la mise en place d’un dictionnaire de données et d’un administrateur pour le maintenir. Il faudra, aussi définir des responsabilités en matière de protection des données et de respect des règles de confidentialité.

Qui est responsable de la donnée ? Qui la fiabilise, qui la rafraichit ? Pour bien faire, il faut avoir une vision à 360°. Un exemple : si vous créez un datawarehouse, autrement dit un entrepôt multidimensionnel de données qui va gérer des clients, des fournisseurs, des objets, des comptes, des produis, des périodes, des zones géographiques, la première étape consiste à mettre à plat son modèle de gestion, de réfléchir à la typologie des données nécessaires, et surtout se projeter à trois ou cinq ans.

 

Au fond, la vraie valeur de l’entreprise tient à sa maitrise des données ?

C’est en tout cas une de ses composantes essentielles : si vous n’avez pas de bonnes données sur vos clients ou sur votre marché, vous ne pourrez pas vous développer correctement.

En outre, les ERP présentent un fort enjeu en termes de productivité, d’’automatisation des tâches (contrôle automatiques, rapprochement automatiques, gestion des autorisations). Autrement dit, un enjeu fort de réduction des coûts.

En somme, se combinent des enjeux de création de valeur et de réduction de coût.

 

Comment ce cahier technique peut aider à adresser cet enjeu de gouvernance des données ?

Il a pour ambition de mettre à la portée de chacun des outils, méthodes et réflexion pour aborder le sujet de manière sereine. Vous l’avez compris, à travers cela, c’est tout le pilotage de l’entreprise qui est en cause. Qu’il s’agisse d’optimiser ses coûts comptables, de production, de logistique, commerciaux, etc.

Je connais par exemple une PME qui a boosté sa productivité en installant des procédures automatiques de dialogue entre les commerciaux et les services centraux. Toutes les informations sur les visites clients et les besoins sont remontées automatiquement dans le système.

Sans bon système de gestion de données, vous passez votre temps à corriger des données comptables inexactes, des supply chains mal paramétrées, des stocks et coûts inexacts… On passe alors plus de temps à corriger des données que de faire des analyses. En plus, la vision de la formation du profit risque d’être fausse, avec ce que cela entraîne en termes d’erreurs dans l’allocation des ressources.

Le risque c’est de se ruer sur des outils sans mener une réflexion d’ensemble sur les besoins en termes de processus et de données.

Quel est le modèle économique de l’entreprise ? A partir de là on détermine les processus. Puis, ensuite, quelles sont les données qui sont nécessaires. Et enfin quelles sont les procédures d’importation des données. On peut alors choisir le projet adéquat. S’agit-il d’un projet transactionnel, décisionnel, de BI ? Est-il nécessaire de gérer des masses de données externes pour les incorporer dans la base de données ?

 

Comment a été rédigé ce cahier technique ?

C’est un projet du groupe GSID qui a été confié à quatre personnes aux expériences complémentaires : Benoit Caplain, Delphine Rosier, Thierry Amadieu et moi-même. Il a donc été rédigé à huit mains.

 

 

Ce cahier technique fera l’objet d’un petit-déjeuner le 30 janvier à 8h30 à la DFCG.

Retrouvez le cahier technique sur l’espace documentaire du site de la DFCG : www.dfcg.fr/espace-documentaire/cahier-technique-n29-gestion-strategique-de-la-donnee/

 

Financium : un parcours dédié aux data, RPA et l’IA

Pour la première fois, Financium dédie un parcours spécifique aux technologies digitales composé d’un choix riche de sept conférences :

Inscrivez-vous !

TECHNOLOGIES : DATA, ROBOTISATION, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE