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La qualité des données: moteur de la gestion de la performance (CPM)
Les solutions BI Business Intelligence sont indispensables pour les décideurs au sein de l’entreprise, car elles servent de base pour la prise des décisions commerciales. Toutefois, alors que ces solutions sont généralement destinées à l’analyse des évènements, anomalies et problèmes survenus dans le passé et à l’interprétation des résultats via des outils de reporting, le Corporate Performance Management (ou Business Performance Management) constitue au contraire une approche orientée vers le futur, permettant d’optimiser les processus métier, tant sur le plan stratégique qu’opérationnel. La comparaison des données de planification avec les indicateurs réels de performance permet de contrôler l’efficacité des processus métier et d’apporter les adaptations nécessaires de manière rapide. Le but étant de booster la performance et d’améliorer la création de valeur au sein de l’entreprise. Pas étonnant alors que la qualité des données du Data Warehouse soit la clé du succès
Enjeux
Les données erronées, obsolètes ou redondantes faussent les indicateurs de performance essentiels
Les indicateurs de performance (Key Performance Indicators/KPI) de l’entreprise sont au cœur de la gestion de la performance (CPM). Ils illustrent quantitativement la performance d’un département ou de l’entreprise tout entière et fournissent une base solide pour le contrôle, l’analyse et l’optimisation continus des processus métier. À la différence de la Business Intelligence, la gestion de la performance (CPM) tient compte non seulement des indicateurs financiers et des délais de traitement, mais aussi d’autres critères tels que la satisfaction de la clientèle, la valeur des marques et des brevets et la motivation du personnel. Les données requises à cet effet proviennent des multiples systèmes informatiques installés dans les différents départements de l’entreprise. Cela représente un risque potentiel puisque l’utilisation de données erronées, obsolètes ou redondantes peut avoir un effet désastreux sur la précision et la fiabilité des analyses.
Le manque de précision des indicateurs de performance : source de mauvaises décisions
Une mauvaise qualité des données provenant du Data Warehouse et servant de base aux indicateurs de performance peut entraîner des résultats erronés lors de la comparaison des objectifs fixés avec les performances réelles de l’entreprise. Cela peut conduire à une mauvaise estimation des performances des différents départements ou de l’entreprise tout entière et retarder, voire empêcher la mise en œuvre des mesures nécessaires pour optimiser les activités stratégiques ou opérationnelles. Vos prévisions peuvent alors s’avérer erronées et vous risquez de perdre du terrain par rapport à la concurrence. Une fausse estimation des points faibles actuels peut aussi avoir un impact négatif sur la gestion du risque, ce qui risque de poser des difficultés pour le respect des dispositions applicables en matière de conformité.
Le manque de confiance dans les systèmes CPM : cause potentielle de la baisse d’efficacité lors de la planification
Les excellentes possibilités offertes par le CPM risquent de ne plus être exploitées de façon optimale si le système CPM mis en place ne parvient pas à satisfaire les attentes du décideur, en raison d’une mauvaise qualité des données ou du manque de précision des analyses. Cela conduit inévitablement à des prévisions erronées et à des erreurs de planification, car les décisions prises ne reposent pas sur l’analyse des indicateurs de performance, mais sur des informations incomplètes ou parfois même sur l’instinct du décideur.
L’apurement manuel des données : un facteur de ralentissement de la prise de décision et d’augmentation des coûts
Si les données requises pour l’analyse sont incomplètes, erronées ou redondantes au sein du Data Warehouse, il faudra procéder manuellement à leur compilation, évaluation et intégration dans des rapports. Cette intervention manuelle empêche la comparaison rapide des résultats obtenus avec les objectifs fixés et ralentit l’exécution des adaptations nécessaires à l’amélioration des processus métier. Sans oublier les sommes importantes consacrées aux ressources informatiques et qui auraient pu être investies, par exemple, dans des projets informatiques à fort enjeu pour l’entreprise.
Les indicateurs de performance (Key Performance Indicators/KPI) de l’entreprise sont au cœur de la gestion de la performance (CPM). Ils illustrent quantitativement la performance d’un département ou de l’entreprise tout entière et fournissent une base solide pour le contrôle, l’analyse et l’optimisation continus des processus métier. À la différence de la Business Intelligence, la gestion de la performance (CPM) tient compte non seulement des indicateurs financiers et des délais de traitement, mais aussi d’autres critères tels que la satisfaction de la clientèle, la valeur des marques et des brevets et la motivation du personnel. Les données requises à cet effet proviennent des multiples systèmes informatiques installés dans les différents départements de l’entreprise. Cela représente un risque potentiel puisque l’utilisation de données erronées, obsolètes ou redondantes peut avoir un effet désastreux sur la précision et la fiabilité des analyses.
Le manque de précision des indicateurs de performance : source de mauvaises décisions
Une mauvaise qualité des données provenant du Data Warehouse et servant de base aux indicateurs de performance peut entraîner des résultats erronés lors de la comparaison des objectifs fixés avec les performances réelles de l’entreprise. Cela peut conduire à une mauvaise estimation des performances des différents départements ou de l’entreprise tout entière et retarder, voire empêcher la mise en œuvre des mesures nécessaires pour optimiser les activités stratégiques ou opérationnelles. Vos prévisions peuvent alors s’avérer erronées et vous risquez de perdre du terrain par rapport à la concurrence. Une fausse estimation des points faibles actuels peut aussi avoir un impact négatif sur la gestion du risque, ce qui risque de poser des difficultés pour le respect des dispositions applicables en matière de conformité.
Le manque de confiance dans les systèmes CPM : cause potentielle de la baisse d’efficacité lors de la planification
Les excellentes possibilités offertes par le CPM risquent de ne plus être exploitées de façon optimale si le système CPM mis en place ne parvient pas à satisfaire les attentes du décideur, en raison d’une mauvaise qualité des données ou du manque de précision des analyses. Cela conduit inévitablement à des prévisions erronées et à des erreurs de planification, car les décisions prises ne reposent pas sur l’analyse des indicateurs de performance, mais sur des informations incomplètes ou parfois même sur l’instinct du décideur.
L’apurement manuel des données : un facteur de ralentissement de la prise de décision et d’augmentation des coûts
Si les données requises pour l’analyse sont incomplètes, erronées ou redondantes au sein du Data Warehouse, il faudra procéder manuellement à leur compilation, évaluation et intégration dans des rapports. Cette intervention manuelle empêche la comparaison rapide des résultats obtenus avec les objectifs fixés et ralentit l’exécution des adaptations nécessaires à l’amélioration des processus métier. Sans oublier les sommes importantes consacrées aux ressources informatiques et qui auraient pu être investies, par exemple, dans des projets informatiques à fort enjeu pour l’entreprise.
Solutions
Les solutions Data Quality pour la gestion de la performance (CPM) – une qualité de données supérieure pour une meilleure performance de votre entreprise
Les solutions Data Quality d’Uniserv vous aident, grâce à une qualité optimale des données, à créer les indicateurs de performance de manière précise et à concevoir les processus métier de manière plus flexible et plus efficace, tout en vous offrant une vision plus réaliste du développement de votre entreprise, ce qui vous permet d’améliorer davantage la performance de votre entreprise.
Data Quality Explorer pour le CPM: avec Explorer, vous pouvez évaluer l’état actuel de vos données avant de les intégrer pour la première fois dans l’entrepôt de données métier (Business Data Warehouse).
Data Quality Explorer pour le CPM: avec Explorer, vous pouvez évaluer l’état actuel de vos données avant de les intégrer pour la première fois dans l’entrepôt de données métier (Business Data Warehouse).
Data Quality Batch Suite pour le CPM: suite logicielle complète permettant la reprise automatique (en mode batch) des données à partir de différentes sources, la modification du contenu des champs et des structures d’enregistrements, ainsi que la vérification et l’apurement des données lors de leur intégration dans l’entrepôt de données métier (BDW).
Data Quality Real-Time Services pour le CPM: pour assurer – en temps réel ou quasi-réel – la qualité des données lors de leur intégration dans le Data Warehouse.
Data Quality Monitor pour le CPM: solution destinée au contrôle de la qualité des données selon des règles métier paramétrables. En cas de dépassement des valeurs limites, le progiciel vous en avertira immédiatement.
Data Quality Monitor pour le CPM: solution destinée au contrôle de la qualité des données selon des règles métier paramétrables. En cas de dépassement des valeurs limites, le progiciel vous en avertira immédiatement.
- profilage des nouvelles sources de données avant d’intégrer les données pour la première fois dans l’entrepôt de données métier (Business Data Warehouse).Reprise des données provenant de divers systèmes et, le cas échéant, conversion du format des données. Identification automatique des doublons et assemblage par grappes sur la base des données des noms et des adresses.
- Le pack Data Quality pour le CPM est complété par des fonctions de validation, d’enrichissement et de consolidation des données, ainsi que par une fonction de surveillance des valeurs seuils selon des règles bien définies. Pour garantir une utilisation optimale de votre système CPM, Uniserv met à votre disposition une gamme complète de solutions : DQ Explorer, DQ Batch Suite, DQ Real-Time Services et DQ Monitor. Seules des données valides et fiables peuvent être consolidées et transformées en savoir et en informations, éléments dont on pourra déduire des recommandations sur les actions à entreprendre.
Avantages
Avec les solutions Data Quality pour la gestion de la performance (CPM) , vous bénéficiez, entre autres, des avantages suivants :
- Qualité optimale des données stockées dans l’entrepôt de données métier (BDW) grâce aux analyses effectuées avant l’extraction initiale des données depuis les sources disponibles (Data Profiling) et grâce à la surveillance régulière des données (Data Quality Monitoring)
- Nettoyage efficace des données (Data Cleansing) selon des règles bien définies et rectification par comparaison avec des données de référence (par ex. données d’adresses, données bancaires, géodonnées) en mode batch ou en temps réel.Données correctes et actuelles servant de base pour une comparaison fiable et efficace des objectifs fixés avec les indicateurs de performance (Key Performance Indicators/KPI)
- Amélioration des performances des différents départements et de l’entreprise tout entière grâce à l’optimisation des processus métier
- Prévisions réalistes sur l’évolution de l’entreprise, ce qui assure une prise de décisions bien fondées, tant sur le plan stratégique qu’opérationnel.
- Réaction plus rapide aux conditions changeantes du marché et aux changements survenus au sein de l’entreprise
- Gestion efficace des risques et respect rigoureux des normes légales et des règles internes de l’entreprise grâce à des reportings précis et pertinents
- Réduction des coûts par le biais du contrôle automatique de la qualité des données et baisse des coûts liés à la fusion et à la maintenance des bases de données.
www.uniserv.com |
23.02.2012