Pour que les données anciennes ne deviennent pas un fardeau

De nombreuses entreprises sont confrontées à un défi de taille en matière de gestion des données. Il s'agit de gérer les données des clients et des partenaires commerciaux de manière à ce qu'elles soient consolidées, harmonisées et de grande qualité. On peut trouver jusqu'à 50 % de doublons dans les bases de données clients des entreprises.

La fusion d'enregistrements comporte le risque de créer des enregistrements en double ou erronés, par exemple en raison d'entités différentes ou même simplement d'orthographes différentes, comme Muller et Mueller ou Str. et Straße.

A cela s'ajoutent les modifications de données du côté des destinataires eux-mêmes : Selon une étude, plus de neuf millions de personnes déménagent chaque année en Allemagne, parfois même plusieurs fois. Les mariages et les divorces sont liés à des changements de nom, les noms de rue et même de ville changent, tout comme les coordonnées bancaires ou même les accords contractuels.

Il en résulte rapidement plusieurs identités numériques pour une seule personne, qui présentent des différences dans les enregistrements respectifs. Non seulement ces différences alourdissent les bases de données et compliquent la gestion des données, mais elles entraînent tout simplement des coûts inutiles.

Des données clients fausses, erronées et obsolètes peuvent empêcher les entreprises d'identifier clairement leurs clients et partenaires commerciaux. Cela entraîne des déficits non seulement monétaires, mais aussi non monétaires.

Les conséquences possibles sont, entre autres, la perte de confiance et de loyauté en raison d'une mauvaise adresse : des fautes d'orthographe dans le nom, la mauvaise adresse ou, dans le pire des cas, l'adresse à des personnes déjà décédées - à juste titre, les clients se sentent non seulement mal, mais ont aussi le sentiment qu'ils (et leurs données) ne sont pas traités de la meilleure manière possible, mais avec négligence.

Conséquences de données erronées

Des envois qui tombent à l'eau : Si des offres et autres mailings ne sont pas envoyés de manière à pouvoir être distribués parce que l'adresse ou le nom sont obsolètes, cela augmente les coûts de marketing et d'envoi tout comme les multiples mailings envoyés à une seule et même personne dont les doublons dans la base de données ne sont pas corrigés.

Il est également inutile d'envoyer plusieurs catalogues par la poste à différentes personnes vivant dans le même ménage.

Service client erroné en raison de données contractuelles non clairement attribuées : si différents contrats concernant une personne sont enregistrés dans différents services d'une entreprise et que les données correspondantes ne sont pas comparées en permanence, il est difficile de générer des offres personnalisées ou de pratiquer des ventes croisées pour la conclusion de nouveaux contrats.

Dans l'ensemble, les données doubles et erronées peuvent créer des ruptures dans des processus normalement bien rodés, ce qui entraîne une mauvaise expérience client et met en péril la fidélisation de la clientèle.

Nettoyage de printemps

Lorsqu'il est nécessaire de transférer des données d'un système existant vers un nouveau, comme c'est le cas lors de la migration de systèmes SAP existants vers S/4, les entreprises ne peuvent pas éviter de réviser leurs données clients et partenaires commerciaux en raison du changement de modèle de données.

En effet, la nouvelle technique de base de données en mémoire ne permet pas un transfert de un à un. Si les charges héritées sont éliminées dès cette étape préparatoire, une valeur ajoutée maximale peut être tirée des données et aussi de la solution SAP. Les conseils suivants peuvent aider à rendre la migration des données aussi efficace et profitable que possible.

Attribuer correctement les entités dans le modèle de données : Ce n'est pas seulement lors d'une migration qu'il est important d'attribuer correctement les entités dans l'enregistrement du client. Si les entrées sont déjà attribuées différemment au sein d'une entreprise dans différents départements, cela conduit à des enregistrements erronés et à des doublons.

Lors d'une migration vers S/4, les systématiques peuvent même changer : Si les ERP hérités de SAP faisaient encore la distinction entre client, fournisseur et partenaire commercial, qui possèdent chacun des propriétés telles que les données personnelles et d'adresse, les comptes comptables, les coordonnées bancaires ou les désignations de rôle, celles-ci se trouvent désormais à un nouveau niveau d'abstraction sous forme de méta-informations sur une base de données de partenaire commercial homogène. Les entreprises ne peuvent donc pas faire l'économie d'une révision avant la migration.

La stratégie de migration influence le traitement des données : en fonction de l'architecture logicielle et informatique existante ainsi que de la configuration initiale, différentes stratégies de migration techniques et conceptuelles s'offrent aux entreprises et ont un impact sur le traitement des données. Les utilisateurs du système R/3 classique et de SAP Business Suite 7 (ERP/ECC 6.0) peuvent migrer progressivement l'ensemble de l'environnement système selon l'approche Brownfield.

Si aucun système tiers ou aucune base de données patrimoniale n'est impliqué, cette approche peut être recommandée, car les adaptations individuelles effectuées auparavant peuvent être conservées. Selon une enquête mandatée par Uniserv auprès des responsables SAP de 122 entreprises allemandes, 33% des personnes interrogées suivent l'approche Brownfield. Dans ce cas, les responsables devraient vérifier au préalable s'il y a des charges héritées dans les ensembles de données, car avec cette stratégie, il y a un risque que des données inutiles et pleines d'erreurs restent dans le système.

Un autre tiers des personnes interrogées adopte une approche "greenfield", dans laquelle S/4 est implémenté sur le terrain et le système précédent est entièrement remplacé. Les systèmes non-SAP peuvent également être transférés dans la nouvelle suite ERP, mais ils doivent être adaptés et convertis en conséquence.

Ce nouveau départ offre l'énorme opportunité de standardiser les anciennes structures enchevêtrées. Dans le cadre de ce processus, les responsables peuvent examiner avec précision quelles données sont encore réellement nécessaires et éliminer en conséquence les charges héritées du passé.

Les systèmes existants plus complexes, composés de plusieurs plates-formes logicielles avec des silos de données séparés les uns des autres, sont bien conseillés avec l'approche Bluefield. La migration coûteuse est facilitée par la transition sélective des données, car le système est transféré techniquement système par système et il est décidé quelles données doivent être reprises dans le nouveau système cible. Comme les systèmes sont ici considérés indépendamment des données, une transformation technique, par exemple le passage au cloud, peut être réalisée en parallèle.

Assurance qualité des données

Il apparaît clairement qu'indépendamment de la stratégie de migration, la qualité des données sources doit être correcte. Si ce n'est pas le cas, ni le plein potentiel d'un nouveau système ni celui des données ne peuvent être exploités au maximum. Tout à fait selon la devise "Crap in, Crap out".

Lors de l'enquête d'Uniserv, seuls 53 pour cent des responsables SAP ont toutefois estimé que la qualité des données disponibles dans l'entreprise était "très ou plutôt élevée". 75 pour cent ont indiqué qu'ils étaient confrontés à des données obsolètes. De leur côté, 83 % se sont plaints, après la migration déjà effectuée et sans avoir procédé à une optimisation de la qualité des données, de problèmes dus à la présence de données multiples.

Si les entreprises mettent la qualité des données à l'ordre du jour suffisamment tôt, les processus peuvent même être largement automatisés et simplifiés. Au plus tard au moment de la migration, il convient d'utiliser des outils professionnels pour effectuer un contrôle de masse automatisé et tolérant aux erreurs sur l'exactitude, le nettoyage et l'achèvement des données.

Valeur ajoutée des données

Des enregistrements corrects, complets et à jour offrent des avantages commerciaux décisifs, indépendamment d'un changement de système. Des données de cette qualité peuvent être consolidées à partir de différentes sources de données et rassemblées en un Golden Record. Cette dernière crée une vue unique à 360 degrés du partenaire commercial, qui constitue à son tour la base d'un parcours et d'une expérience client sans faille.

Les analyses basées sur des données correctes permettent de prendre des décisions commerciales basées sur des données, d'élaborer de nouveaux modèles commerciaux et de concevoir des mesures de marketing ciblées. La garantie et l'entretien de la qualité des données doivent être considérés comme un processus solidement établi et continu au sein de l'entreprise. C'est non seulement indispensable pour les opérations commerciales, qui sont soutenues par des analyses fiables, mais cela permet également de maîtriser plus rapidement des projets complexes, tels qu'un changement de système ou une fusion.