Pas une fin en soi

De nombreuses entreprises ont des difficultés avec la qualité de leurs données de base. Comme une mauvaise qualité des données peut, entre autres, entraver les processus commerciaux, conduire à des décisions erronées et compliquer le respect des lois et des directives (compliance), il est régulièrement conseillé aux entreprises de mettre en place une gestion professionnelle des données de base.

Cela coûte évidemment de l'argent et soulève donc la question du retour sur investissement. Il n'est pas facile de répondre en chiffres "bruts" à la question de savoir quel est le succès de la gestion des données de base par rapport au capital investi, mais il existe des valeurs empiriques issues de projets et des estimations de personnes impliquées dans les processus qui permettent de faire des déclarations sur le retour sur investissement.

Jetons d'abord un coup d'œil aux problèmes typiques auxquels les entreprises sont confrontées. La création de données de base clients et fournisseurs est généralement longue, les ruptures de média dans les processus sont plutôt la règle que l'exception.

Un taux d'erreur élevé lors de la création et de la mise à jour des données entraîne des modifications fréquentes, en particulier pour les données d'adresse et les coordonnées bancaires. Un contrôle des doublons n'est souvent pas effectué. Comme une vue d'ensemble des "groupes de fournisseurs" et des "groupes de clients" fait régulièrement défaut, la position de négociation dans les achats et les ventes s'en trouve affaiblie. La qualité insuffisante des données entraîne des livraisons erronées et des retours lors de l'envoi de courrier (mailings, factures, etc.).

Dans le cas des données de base article, le fait qu'un enregistrement de données de base article dans SAP MM (Material Master) puisse comporter jusqu'à 1000 champs individuels représente déjà un défi particulier. Bien sûr, il n'y a pas toujours 1000 champs occupés, mais il peut y en avoir 150 à 200 (différents selon l'entreprise et l'article).

Outre les données de base globales, qui sont les mêmes pour tous, il existe des données dépendantes de la division, qui augmentent le volume des données. De plus, de nombreux services sont impliqués dans le processus des données de base pour les articles (achats, ventes, planification des besoins, etc.). Il y a donc de très nombreux participants au processus et la communication et la coordination prennent - sans système de données de base et sans gouvernance des données - beaucoup de temps.

De plus, de nombreuses entreprises permettent à des centaines d'"utilisateurs occasionnels" de créer des données de base article ; pour eux, la création et la gestion sont vastes et peu claires. C'est pourquoi une gestion professionnelle des données de base mise sur la réduction du nombre d'utilisateurs - et donc du nombre de sources d'erreurs potentielles. Avec la gestion des données de base, on tente d'autoriser de manière plus ciblée et donc de permettre qui crée, enrichit, modifie et libère des données de base.

Un regard plus attentif sur les coûts d'une mauvaise qualité des données et sur les conséquences de longs délais d'exécution lors de la création de données de base permet de voir clairement où se trouvent les "vis de réglage" et quels sont les potentiels de la gestion des données de base.

Coût de la mauvaise qualité des données

L'expérience montre que peu d'entreprises sont en mesure de justifier les coûts d'une mauvaise qualité des données par des faits concrets, c'est-à-dire par des chiffres. Ce qu'elles savent néanmoins, c'est que des données de base clients et fournisseurs erronées leur coûtent par exemple des livraisons et des commandes erronées, des frais de port et de main d'œuvre pour les retours de mailing et une charge de travail élevée pour le nettoyage et la correction des erreurs.

De plus, ils n'ont souvent pas de vue d'ensemble du volume des commandes passées auprès du même fournisseur, ce qui entraîne des prix d'achat trop élevés. Des données de base matérielles insuffisantes génèrent des coûts, par exemple des postes de facturation sous-estimés en raison de nomenclatures erronées et des coûts logistiques trop élevés en raison de poids incorrects. La multiplication des réclamations en raison de livraisons erronées, les commandes de matériaux incorrectes et les arrêts de production dus à des matériaux manquants sont d'autres facteurs de coûts.

De longs délais d'exécution lors de la création des données de base clients et fournisseurs entraînent des commandes tardives, et lors de la création des données de base articles, un go to market tardif. Si une entreprise ne sait pas quand un article est "prêt" dans le système pour pouvoir lancer la production, le lancement sur le marché est finalement retardé. Indépendamment du domaine des données de base, les longues durées de processus entraînent des livraisons tardives lorsqu'un produit ne peut pas être commandé à temps.

Le mécontentement des collaborateurs s'ajoute à cela lorsqu'ils ne savent pas quand "leur" matériel sera prêt pour qu'ils puissent continuer à travailler ou lorsqu'ils doivent constamment corriger des erreurs ; la productivité des collaborateurs diminue. Enfin, le mécontentement des clients risque de se manifester lorsqu'il est impossible de dire de manière fiable quand quoi sera livré, lorsqu'on ne sait pas où en est le processus commercial.

En principe, la gestion des données de base crée une valeur ajoutée à deux niveaux : d'une part, dans les domaines administratifs, par exemple grâce à des processus de gestion des données de base plus efficaces ou également dans le cadre de projets informatiques ; d'autre part, grâce à une transparence accrue dans les domaines opérationnels et donc à une meilleure capacité de pilotage - Turning Data into Insights into Value.

Les avantages dans le cadre des processus de gestion des données de base et des projets informatiques se traduisent notamment par une réduction des efforts de recherche de données, une diminution des efforts de coordination interne et l'absence de doublons lors des modifications de données ou des premières saisies. En outre, des données de base propres constituent la base de possibilités d'automatisation évolutives et réduisent les coûts de migration, par exemple lors du passage à S/4-Hana.

L'utilité de la gestion des données de référence dans les domaines administratif et opérationnel ainsi que pour la conformité augmente en fin de compte la compétitivité des entreprises. Une bonne qualité des données garantit en outre la satisfaction des clients, des fournisseurs et des collaborateurs.

Retour sur investissement

Si l'on veut exprimer l'utilité de la gestion des données de base en chiffres, il faut se baser sur des valeurs empiriques. Parmi les principaux facteurs d'influence sur le retour sur investissement, on compte, tant pour les données de base clients et fournisseurs que pour les données de base articles, le nombre de créations et de mises à jour de données de base, la durée des temps de traitement et des efforts de coordination manuels ainsi que les coûts consécutifs aux données erronées et aux doublons. Pour les données de base article, il faut ajouter le nombre de sites de production avec des vues de la base article spécifiques à la division.

Les personnes impliquées dans des projets de gestion des données de base estiment qu'un outil MDM permet de réduire jusqu'à 50 % les temps de traitement ou de passage. Un effort de coordination nettement moins important y contribue également.

Bien qu'il soit difficile d'indiquer avec précision un go to market plus rapide, l'exemple suivant donne une idée du potentiel : Si une entreprise indique qu'il lui faut 70 jours pour qu'un nouveau matériau soit entièrement créé dans le système et que l'on extrapole ce chiffre au nombre de pièces utilisées dans un produit, on obtient une idée de ce qui peut être réalisé avec un système qui réduit la création de matériaux de 70 à quelques jours (par exemple deux ou trois jours dans un cas concret).

Une autre valeur empirique indique que les coûts d'erreur dus au manque de transparence des processus peuvent être réduits de 80 à 90 %. La raison en est que la gestion des données de base assure une transparence totale tout au long de la chaîne de processus, de sorte que l'on sait à tout moment où en est le processus des données de base. Selon les estimations, 53 pour cent des données peuvent être trouvées plus rapidement et plus facilement. En ce qui concerne la question du retour sur investissement de la gestion des données de base, KPMG fournit en complément les chiffres suivants sur des indicateurs commerciaux spécifiques :

Réduction de trois à huit pour cent du temps de cycle du processus : effort réduit pour la recherche de données, effort réduit pour la comparaison des données, pas de double travail lors de la saisie des données, besoin réduit de coordination, possibilités d'automatisation du processus.

Réduction de deux à cinq pour cent du volume des dépenses : regroupement efficace des volumes d'achat, meilleur pouvoir de négociation lors des achats, structure des créanciers et arbres généalogiques analysables ; meilleure gestion des groupes de marchandises pour savoir ce qui est acheté et auprès de qui ; informations permettant d'évaluer les fournisseurs ; onboarding plus rapide des fournisseurs lorsque le processus est en place pour les données de base.

Une réduction de quatre à sept pour cent des coûts des projets informatiques : moins de travail de migration des données, car moins de problèmes surviennent lors des activités M et A ou des harmonisations de systèmes, car les données n'arrivent dans l'ERP que par le biais du système de données de base ; moins de travail de nettoyage des données ; moins de complexité du système, car un système de données de base transfère les données de base ; et des frais de maintenance en baisse.

Un à deux pour cent d'amélioration de la croissance du chiffre d'affaires : meilleure position de négociation, conditions tarifaires transparentes et uniformes, données de base clients et arbres généalogiques exploitables, meilleure identification des potentiels de vente croisée.

Réduction de cinq à dix pour cent du fonds de roulement : gestion efficace des stocks et réduction des coûts d'inventaire, par exemple lorsque l'on sait que dix articles dont les données de base ne présentent qu'une légère différence constituent en fait un seul article et que, par conséquent, le stock nécessaire ne doit être conservé que pour un seul article (réduction des doubles stocks) ; amélioration du contrôle des factures, gestion efficace des recettes et des créances.

Outre ces avantages quantitatifs de la gestion des données de base, KPMG mentionne également quelques avantages qualitatifs. Il s'agit notamment de risques réduits en raison de la diminution des violations de la protection des données, de la réduction des risques liés aux droits de douane et aux impôts (conformité) et de la réduction des risques de crédit. Dans le domaine de l'analytique également, la gestion des données de base n'offre pas seulement des avantages, elle est indispensable.

Celui qui propose par exemple une maintenance prédictive doit déjà maîtriser ses données de base de manière à trouver l'objet qui signale justement un besoin de maintenance. KPMG voit d'autres avantages dans l'exploitation des potentiels d'automatisation, si l'on sait ce que l'on peut déduire des données de base, et dans l'amélioration de la réputation grâce à des livraisons sans problème, moins de réclamations et une approche correcte des clients.

Conclusion

La gestion des données de base n'est pas une fin en soi, mais a plutôt une influence directe et indirecte sur la valeur de l'entreprise et peut devenir un facteur de différenciation concurrentielle. Cela est particulièrement vrai dans le cas de modèles commerciaux nouveaux ou modifiés, comme l'enrichissement des modèles commerciaux traditionnels par des secteurs d'activité axés sur les services.