La fiabilité de l'information

"Bonjour,

Aujourd’hui, je voudrais vous parler d'un sujet réputé ingrat : la fiabilité des données et de l’information en général dans une entreprise.

C’est ingrat, parce qu'en général, on a une difficulté à l'occasion des changements de systèmes d'information ou de l'ajout de nouvelles solutions dans le cadre d'un ERP.

On constate in fine que la difficulté de mise en œuvre du nouveau système d'information, tient beaucoup plus à des informations qui ne sont pas tout à fait fiables ou pas complètes du côté de l'ancien système versus le nouveau système.

À ce titre-là on pourrait déjà se dire, que c’est nécessaire, utile, de nettoyer ses bases de données et de vérifier régulièrement ses bases de données, et les informations qu’elles contiennent. Faire régulièrement un grand ménage, pour faire plus simple et plus propre à l'intérieur de ses systèmes d'information.

Cependant, la chose est encore plus importante parce que l'absence de fiabilité de la donnée ou de rigueur, de complétude de la donnée impacte énormément, la performance industrielle de l'entreprise au quotidien, et pas uniquement à l’occasion du changement de système d'information.

Je vais vous donner trois exemples pour qu'on se comprenne bien. 

Le nombre de fois où chez Akeance on a croisé des CRM, des solutions qui, normalement, doivent être à peu près homogènes, conformes, avec des rafraîchissements de données et d'informations qui doivent être strictement identiques, soit aux bases clients, soit à la comptabilité pour des sujets d’impayés…
Des CRM qui ne sont plus conformes, ne matchent plus, comme on dirait trivialement, avec les autres données, font en sorte que les commerciaux, in fine, utilisent peu ou prou le CRM et développent à côté et pour eux, des tableaux Excel, des supports, des outils qu’ils viennent compléter, mais ne seront pas partagés par le reste des commerciaux, leurs outils de travail.

Donc, on est très souvent confronté à ces difficultés sur les CRM.

Un autre exemple dans le manufacturing qui est majeur aussi, c'est l'exemple des stocks.

Sur les stocks, on a en général des bases articles avec des références, des versioning de référence, etc.

On a, évidemment, des règles d'approvisionnement côté fournisseurs, des règles qui consistent à suivre le flux des ventes côté client, et qui font qu'on a évidemment des informations et des niveaux d'étiage pour chacun des articles.

Cela étant dit, on constate régulièrement des slow movers importants, qui sont en fait des articles qui sont soit plus consommés, soit plus vendus, mais dont on n'a pas changé la règle de réapprovisionnement.
Et, in fine, on se retrouve à devoir financer, au titre du BFR, des stocks qui sont complètement dormants, tout simplement parce qu’on n’a pas regardé, vérifié, nettoyé, et simplifié ces bases de données concernant la gestion des stocks, que ce soit encore une fois côté fournisseur ou côté client.

Un troisième exemple en finance, qui est également pénalisé par l'absence de fiabilité des données ou de rigueur dans la formation de l'entreprise, c'est tout le sujet qui concerne le recouvrement des créances.

C'est-à-dire, en gros, récupérer son argent sur les factures ou récupérer les impayés.
Là-dedans, vous avez un sujet où viennent se pluguer d'autres sujets qui sont les avoirs, les litiges, les remises arrières, les différents frais de vente… Donc, au final, si ces informations-là ne sont pas régulièrement propres, nettoyées et vérifiées, on assiste régulièrement à des difficultés de recouvrement avec son client, voire à des petits conflits, avec son client parce qu’on n’est pas en phase sur l'information que détient le client et celle que nous avons nous dans l'entreprise.

Donc là aussi, on a un sujet clairement de financement de BFR parce que ce poste client se dégrade et est important ; on doit le financer, alors même que si les choses étaient plus propres, plus simples et plus directes, les processus de recouvrement feraient en sorte que le poste client serait moindre.

Donc oui, on a trois sujets qui sont très opérationnels et qui sont le quotidien de l'entreprise, qui nécessiteraient, à mon sens, qu’on s'assure régulièrement de la propreté des données, qu’on vérifie les règles de gestion associées, très vraies sur la gestion des stocks par exemple, pour faire en sorte que le quotidien des équipes soit plus efficace, plus productif, plus performant au sens industriel."