Le à-peu-près en données coûte trop cher

La qualité des données est essentielle à la réussite de la migration vers SAP S/4HANA

Si votre entreprise se prépare à passer à SAP S/4HANA, cessez de considérer les données comme une tâche informatique. Le succès de cette migration dépend presque entièrement de la qualité des données. Si vous ne tenez pas compte de cet aspect, vous vous exposez à des retards coûteux, à des pannes de système et à une mauvaise prise de décision dans l’ensemble de l’entreprise.

La plupart des entreprises pensent qu’elles s’occuperont des données « plus tard ». C’est un mauvais plan. Traitez d’abord chaque migration comme un projet de données. Commencez à nettoyer et à valider les données six à huit mois avant le début de la conception. Ne reléguez pas cette étape à la fin de votre feuille de route. L’aspect technique de la migration, souvent appelé extraction, transformation, chargement (ETL)ne représente que 10 à 15 % du travail. Le reste est une question de qualité : comment les données sont structurées, à quel point elles sont exactes et si elles sont réellement utiles à l’entreprise.

Lorsque cela se passe mal, les données sont toujours chargées dans le nouveau système, mais elles ne fonctionnent pas correctement. Cela se traduit par des analyses erronées, des problèmes d’inventaire, des échecs de facturation, autant de choses qui coûtent du temps et de l’argent. La solution est simple : faire des données propres et cohérentes votre priorité absolue dès le départ. Cela donnera à votre transformation un véritable élan.

Il existe un décalage entre l’élaboration d’une stratégie en matière de données et sa mise en œuvre efficace.

Près de trois quarts des entreprises (70 %) déclarent avoir une stratégie en matière de données. Le vrai problème est le suivant : la plupart d’entre elles ne font jamais fonctionner cette stratégie. Les plans restent sur des documents, déconnectés de l’activité quotidienne.

C’est parce que les gens pensent encore que les données appartiennent à l’informatique. Ce n’est pas le cas. Si vous voulez vraiment vous transformer, vos données doivent appartenir à l’entreprise. Intégrez-les dans la façon dont les gens travaillent. Définissez des indicateurs clés de performance (KPI) clairs pour les équipes commerciales. Faites-les participer au processus dès le début. Et assurez-vous qu’elles disposent des outils et de la formation nécessaires.

Une véritable approche axée sur les données commence au sommet de la hiérarchie. Les dirigeants doivent considérer les données comme une valeur fondamentale. Cela signifie que la responsabilité des données doit être intégrée à tous les niveaux de l’organisation. Sinon, vous vous retrouverez avec une propriété cloisonnée, des résultats incohérents et des progrès bloqués.

C’est au niveau de l’exécution que la plupart des stratégies échouent. Pour y remédier, il faut aligner les équipes techniques et commerciales et modifier la façon dont les données sont traitées au sein de l’organisation. Ce n’est pas une mince affaire, mais c’est essentiel si vous voulez que vos investissements technologiques produisent un véritable retour sur investissement.

Une gestion inefficace des données est un obstacle majeur à l’adoption de l’IA

L’IA ne fonctionne pas sans données propres. Les systèmes d’IA ne peuvent pas faire de prédictions ou prendre des décisions précises si les données qui les alimentent sont incorrectes, incohérentes ou incomplètes. À l’heure actuelle, 86 % des chefs d’entreprise savent que leurs problèmes de données ralentissent les projets d’IA ou les arrêtent avant même qu’ils ne commencent.

Il faut recadrer la situation. La plupart des entreprises considèrent l’IA comme un objectif et pensent que la qualité des données est une chose dont elles s’occuperont une fois que l’IA sera opérationnelle. Ce n’est pas la bonne séquence. La véritable opportunité consiste à utiliser l’IA non seulement comme un résultat, mais aussi comme un outil permettant d’améliorer la qualité des données elles-mêmes. L’IA peut signaler les anomalies, détecter les doublons et appliquer des politiques de gouvernance à une échelle que les processus manuels ne peuvent tout simplement pas égaler.

La valeur de l’IA dépend entièrement de l’environnement dans lequel elle opère. Si vos données sont désordonnées ou réparties entre plusieurs systèmes, l’IA ne résoudra pas ce problème pour vous. Vous avez besoin de données d’entrée propres avant d’obtenir des résultats utiles, et vous avez besoin de l’IA pour vous aider à maintenir la qualité de ces données à un niveau élevé au fil du temps.

C’est là que le leadership fait la différence. Si vous vous appropriez les données et donnez la priorité à leur gestion, l’IA devient un multiplicateur de force. Dans le cas contraire, elle devient un produit d’appoint. La décision à prendre ici est de savoir si votre entreprise est prête à la soutenir avec une architecture et une propriété des données adéquates.

L’appropriation des données par les entreprises est essentielle à la réussite stratégique

Lorsque les données n’appartiennent qu’au service informatique, personne dans l’entreprise ne se sent responsable des résultats. Il s’agit là d’une vulnérabilité majeure. Vous pouvez avoir des données techniquement propres qui passent la validation et néanmoins causer des pertes financières, des factures clients erronées, des dossiers fournisseurs manquants ou des détails d’inventaire inexacts qui perturbent la logistique.

Les données doivent être détenues et gérées par les équipes commerciales qui les utilisent tous les jours. Elles comprennent le contexte, les flux de travail et ce que signifie « correct ». Lorsqu’elles dirigent la stratégie de données, les résultats s’alignent sur les objectifs de l’entreprise. Dans le cas contraire, les lacunes passent inaperçues jusqu’à ce que quelque chose se brise, et à ce moment-là, le coût de récupération est élevé.

Le transfert de responsabilité ne signifie pas que les équipes commerciales doivent devenir des experts techniques. Cela signifie qu’elles doivent assumer la responsabilité de l’exactitude, de la cohérence et de l’utilité de leurs données. C’est la raison pour laquelle il est essentiel d’intégrer des indicateurs clés de performance dans tous les services. Les données deviennent ainsi un facteur de performance, et pas seulement une fonctionnalité du système.

Ce changement dépend de l’action des dirigeants. Les dirigeants doivent être impliqués dès le début, non seulement pour financer la stratégie des données, mais aussi pour se l’approprier. Si les données sont la ressource la plus précieuse de votre entreprise, assurez-vous que les personnes les plus haut placées sont responsables de leur valorisation.

Les plates-formes de données unifiées sont plus performantes que les outils disparates en ce qui concerne la suppression des silos

Si votre organisation utilise un mélange d’outils de données déconnectés, vous vous ralentissez. Chaque outil qui résout un problème étroit de manière isolée accroît les efforts, la fragmentation et l’incohérence. Les équipes fonctionnent selon des normes différentes. Les rapports ne sont pas alignés. Les décisions critiques sont retardées ou, pire, prises sur la base de données erronées.

Le problème ne réside pas dans les outils eux-mêmes, mais dans le fait qu’ils ne fonctionnent pas ensemble. Lorsque vous travaillez en silos, vous perdez la visibilité et la confiance dans l’ensemble de l’organisation. Les projets prennent plus de temps, nécessitent davantage de coordination et comportent un risque accru de mauvaise communication.

Ce qui fait avancer les choses, c’est l’utilisation d’une plateforme de données unifiée qui prend en charge l’ensemble du cycle de vie de vos données, la migration, le nettoyage, la gouvernance, l’analyse, le tout dans un seul environnement, avec une seule source de vérité. Cela crée de la cohérence. Elle simplifie également la collaboration entre les services informatiques et les parties prenantes de l’entreprise. Tout le monde utilise la même plateforme, voit les mêmes données et travaille selon les mêmes normes.

Dans les environnements SAP, cette clarté devient encore plus critique. Vous ne pouvez pas vous permettre des processus de données incohérents lorsque les systèmes centraux dirigent des opérations globales. Une plateforme unifiée apporte contrôle et rapidité. Elle relie les objectifs stratégiques à l’action quotidienne et libère toute la valeur des investissements technologiques que vous avez déjà réalisés.

Pour les dirigeants, la standardisation sur une plateforme unifiée est une question d’efficacité. C’est un pas vers une transformation plus rapide, une gouvernance plus stricte et une intelligence économique plus cohérente, autant d’éléments qui soutiennent directement la croissance du chiffre d’affaires et la performance du résultat net.

Une main-d’œuvre qualifiée et compétente en matière de données est essentielle à la transformation.

Investir dans une technologie de pointe ne signifie rien sans les personnes qui peuvent la mettre en œuvre. Il existe toujours un fossé entre les possibilités offertes par les nouveaux outils et les compétences dont disposent de nombreuses entreprises pour en tirer pleinement parti. Il ne s’agit pas d’un problème mineur, mais d’un risque stratégique croissant.

De nombreuses organisations pensent qu’elles peuvent résoudre ce problème en injectant de l’argent dans des logiciels ou des infrastructures. Cela ne fonctionnera pas. Vous avez besoin de talents qui comprennent les données, et qui comprennent ce que ces données signifient dans le contexte de l’entreprise. Les développeurs seuls ne peuvent pas faire cela. Vous avez besoin de spécialistes des données qui comprennent à la fois l’aspect technique et l’aspect opérationnel, de personnes capables d’évaluer ce qui est « bon », de valider les résultats, d’identifier les lacunes et d’ajuster les systèmes pour qu’ils correspondent aux objectifs de l’entreprise.

Ce type de talent n’apparaît pas de lui-même. Les entreprises doivent investir dans ce domaine. Cela passe par des recrutements ciblés, mais surtout par une amélioration des compétences des équipes existantes grâce à la formation, à la certification et à l’intégration d’experts en données directement dans les initiatives interfonctionnelles.

Les chefs d’entreprise doivent considérer ces données comme un atout à long terme. Constituez un effectif qui ne se contente pas d’exploiter vos systèmes, mais qui comprend ce que vos données vous disent, dans les domaines de la finance, de la chaîne d’approvisionnement, des opérations avec les clients et au-delà. C’est ainsi que vous obtiendrez des efforts de transformation qui produiront des résultats significatifs pour l’entreprise.

Les dirigeants doivent impulser ce changement au niveau de l’organisation. Le développement de réserves de talents, l’alignement des rôles sur les initiatives stratégiques et l’intégration de la maîtrise des données dans le développement du leadership doivent devenir des points prioritaires à l’ordre du jour du conseil d’administration. Les résultats de la transformation commencent avec votre personnel.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Donnez la priorité à la qualité des données dès le départ : Traitez la migration vers SAP S/4HANA comme un projet de qualité des données dès le premier jour. Un nettoyage précoce, idéalement six à huit mois avant la conception, permet d’éviter des remaniements coûteux et des perturbations au niveau du système par la suite.
• Combler le fossé entre la stratégie et l’exécution : Il ne suffit pas d’avoir une stratégie en matière de données. Les dirigeants doivent intégrer la responsabilité des données dans les opérations quotidiennes et aligner les indicateurs clés de performance dans les différents services pour garantir une exécution efficace.
• Utilisez l’IA pour améliorer les données : Les initiatives d’IA nécessitent des données propres et cohérentes pour réussir. Utilisez des outils d’IA pour automatiser le nettoyage, détecter les anomalies et appliquer la gouvernance à l’échelle afin de renforcer l’intégrité des données au fil du temps.
• Faites en sorte que l’entreprise s’approprie les données : Ce sont les équipes commerciales, et non les services informatiques, qui devraient diriger la stratégie des données afin de garantir l’alignement sur les besoins opérationnels réels. Tenez-les responsables de la définition, de la maintenance et de la validation des données sur lesquelles elles s’appuient.
• Standardisez sur une plateforme unifiée : Éliminez les solutions ponctuelles fragmentées qui renforcent les silos. Une plateforme de données unifiée permet une cohérence, une prise de décision plus rapide et une collaboration plus étroite entre l’entreprise et l’informatique.
• Constituez une main-d’œuvre qualifiée et avisée en matière de données : Investissez dans des talents qui comprennent à la fois les systèmes et les opérations. La réussite de la transformation passe par le perfectionnement des équipes en matière de maîtrise des données et par l’intégration d’experts dans les activités interfonctionnelles.