La qualité des données, un élément essentiel pour booster les performances de votre ERP (Enterprise Resource Planning)

Informations erronées des clients dans les données de base – contraintes élevées en termes de ressources, coûts exorbitants

L’utilisation de données de qualité médiocre dans le stock des données de base peut avoir pour résultat que les marchandises ne puissent pas être livrées ou que les adresses doivent être recherchées ultérieurement, ce qui représente une perte de temps considérable. Une planification ciblée et efficace des itinéraires devient ainsi un véritable jeu de hasard. Par ailleurs, l’indication de coordonnées bancaires erronées, que ce soit de manière intentionnelle ou par négligence, peut entraîner des retards, voire des défauts de paiement.

Données erronées des fournisseurs – personnel mal informé, risques accrus

L’exactitude des adresses des fournisseurs et des numéros de téléphone joue un rôle essentiel, notamment dans le domaine des achats, des approvisionnements, du contrôle de qualité et de la logistique. Une qualité médiocre des données peut, dans le pire des cas, entraîner des problèmes de livraison qui pourraient conduire à une interruption de la production, avec des conséquences désastreuses sur la relation client. D’autre part, la disponibilité d’informations supplémentaires comme celles relatives à la solvabilité des fournisseurs peut améliorer considérablement la gestion des risques.

Le manque de données de conformité : source de complications juridiques

Toute entreprise active au sein de l’Union européenne est tenue de vérifier les données de ses partenaires commerciaux – dans le cadre du trafic des marchandises et des paiements – en les comparant avec la liste d’embargo de l’Union européenne. En cas de soupçons fondés d’activités illicites (activité terroriste par ex.), l’entreprise doit avertir les autorités compétentes. Les négligences dues à une mauvaise qualité des données peuvent, dans ce cas, entraîner des amendes importantes. La réputation de l’entreprise risque également d’être entachée, ce qui peut altérer la confiance de vos clients et de vos partenaires et porter préjudice à vos activités commerciales.

L’incohérence des données de base des produits et des matériaux : un obstacle majeur à l’efficacité des processus

Dans les grandes entreprises, les stocks de données de base des produits et des matériaux peuvent contenir des dizaines de milliers d’enregistrements. Ainsi, au moment de la saisie des données de base, les collaborateurs ont des difficultés à trouver des désignations adéquates, univoques et conformes aux normes pour les différents produits. Les désignations utilisées sont alors des désignations individuelles difficiles à repérer par les autres collaborateurs, voire introuvables. Il en résulte une baisse de productivité et une dégradation des temps d’exécution des processus métier, ainsi que des coûts de recherche inutiles.

Les processus métier inefficaces : terrain fertile pour les décisions commerciales mal fondées

Les données d’un système ERP ne servent pas uniquement à garantir le fonctionnement optimal des processus opérationnels, mais aussi à établir les bases pour les analyses et les décisions stratégiques (Business Intelligence). Une qualité de données insuffisante peut compromettre le respect des règles métier et réduire la valeur d’usage des analyses. De plus, les décisions commerciales importantes risquent d’être prises avec retard ou de reposer sur une base fragile.

Les solutions Data Quality d’Uniserv pour systèmes ERP – une qualité de données exceptionnelle à l’échelle de tous les services de l’entreprise

Les solutions Data Quality d’Uniserv permettent une organisation flexible, claire et sûre de la planification et de la gestion d’entreprise. Les données correctes, complètes et pertinentes contenues dans votre système ERP garantissent une efficacité accrue des processus opérationnels et assurent la prise de décisions commerciales bien fondées.

Data Quality Batch Suite pour systèmes ERP: suite logicielle complète pour le traitement automatique (en mode batch) et l’assainissement des données clients/fournisseurs, ainsi que des données produits/matériaux. Une fonction de contrôle des règles métier dans votre système ERP est également intégrée.

Data Quality Real Time Services pour systèmes ERP: garantie immédiate de la qualité des données lors de la création des comptes clients/fournisseurs et comparaison des données avec les listes d’embargo émises par l’Union européenne.

Notre contribution au succès de votre système ERP : recherche rapide et tolérante aux erreurs, identification automatique des doublons, assemblage par grappes sur la base des données des noms et des adresses, validation et enrichissement des données et synchronisation avec d’autres systèmes ne sont que quelques-unes des multiples fonctionnalités des solutions logicielles DQ Batch Suite et DQ Real Time Services ; voilà comment nous contribuons à garantir une utilisation optimale de votre système ERP.

Avec les solutions Data Quality pour systèmes ERP, vous bénéficiez, entre autres, des avantages suivants :

• Qualité optimale des données dans l’ensemble des modules ERP grâce au contrôle automatique en cas de modifications ou d’ajout de nouvelles entrées (Data Quality Firewall) (Data Quality Firewall)
• 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, coordonnées bancaires, géodonnées, répertoire téléphonique) en mode batch ou en temps réel
• Protection « anti-vieillissement » des données clients/fournisseurs via l’intégration automatique d’informations relatives aux déménagements et aux changements de dénomination sociale, aussi bien dans le domaine du BtoB que dans celui du BtoC.
• Planification fiable et flexible à l’échelle de tous les services de l’entreprise
• Gestion efficace des processus opérationnels à travers la mise à disposition d’informations pertinentes basées sur des données correctes, actuelles et sans doublons
• Gestion efficace du risque et respect rigoureux des exigences de conformité (Compliance) grâce à la comparaison régulière des données avec les listes d’embargo (listes de sanction)
• Réduction des risques liés à la solvabilité via l’enrichissement automatique des données avec des informations externes.