Ce n’est que lorsque la qualité des données est garantie que le Business Data Warehouse (BDW) et la Business Intelligence (BI) deviennent un véritable avantage concurrentiel

Les données erronées, obsolètes ou redondantes – source de mauvaises décisions

Les données erronées, obsolètes ou redondantes provenant des différents systèmes informatiques constituent le principal obstacle à la réalisation d’analyses globales et d’évaluations fiables, ainsi qu’à l’utilisation réussie des solutions BI (CPM par ex.). Cela peut induire une analyse erronée du comportement d’achat de la clientèle et empêcher l’anticipation des potentiels de croissance. De même, le manque d’actualité des informations – celles relatives aux chiffres d’affaires par ex. – limite les possibilités de détection et d’évaluation des risques, ce qui affecte directement la gestion du risque. Une mauvaise qualité des données peut également empêcher l’identification à temps des dysfonctionnements au sein de l’entreprise (retards de livraison, ruptures de stock, etc.). Tous ces éléments peuvent avoir des conséquences désastreuses allant du recul du chiffre d’affaires à la diminution de la capacité concurrentielle, en passant par la perte de parts de marché.

Les silos décisionnels empêchent la réalisation d’analyses à l’échelle de toute l’entreprise

Beaucoup d’entreprises continuent à déployer les solutions décisionnelles (BI) par départements, avec leurs propres DataMarts (magasins de données) et Data Warehouses (entrepôts de données), ce qui se traduit par une divergence des niveaux de qualité des données. Résultat : les données sont enregistrées dans des formats différents ou de manière redondante. Cela conduit à la situation paradoxale où les données contenues dans un stock de données sont correctes, alors que celles situées dans un autre pool de stockage sont erronées ou obsolètes. La conduite d’analyses fiables à l’échelle de l’entreprise devient ainsi une tâche complexe exigeant des corrections manuelles fastidieuses, sans parler des coûts supplémentaires et du ralentissement de la capacité de réaction aux résultats des analyses.

Potentiels BI inexploités en raison des possibilités limitées d’évaluation

JPlus la qualité des données est élevée dans le Data Warehouse, plus il y aura de possibilités d’évaluation pour les décideurs et les utilisateurs des solutions BI. Les managers devraient, par exemple, avoir la possibilité de définir des indicateurs détaillés et personnalisés dans leurs tableaux de bord. Les collaborateurs du service des finances devraient être en mesure d’établir des reportings spécifiques. Les utilisateurs devraient être capables d’élaborer des analyses à partir de différentes perspectives (par ex. chiffres de ventes par région, catégories de produits, chiffre d’affaires, etc.) en s’appuyant sur les analyses OLAP. De plus, il faut veiller à ce que les messages d’avertissement soient envoyés au collaborateur concerné selon des règles bien définies (par ex. stock trop faible).

La baisse du niveau de confiance : lorsque les décisions s’appuient uniquement sur l’instinct

La confiance dans les performances du système décisionnel (BI) mis en place diminue à mesure qu’augmente le taux d’échec des décisions prises sur la base d’informations et d’analyses incorrectes en raison de la mauvaise qualité des données. Cela peut entraîner l’abandon des fonctionnalités BI et le recours aux estimations subjectives. La prise de nouvelles décisions erronées n’est alors qu’une simple question de temps.

La mauvaise qualité des données met en danger le respect des exigences de conformité

La qualité insuffisante des données menace l’exactitude et la fiabilité des évaluations décisionnelles, ce qui peut avoir des conséquences juridiques et coûter cher à l’entreprise..

L’apurement manuel des données : un obstacle à la prise de décisions et un facteur générateur de coûts

Dans le cas où les données requises d’urgence sont incomplètes, erronées ou incohérentes, l’utilisateur se voit contraint de procéder manuellement à leur collecte, analyse et traitement. Cela entraîne des retards inutiles et très préjudiciables, notamment au niveau des décisions commerciales où le temps joue un rôle critique. Sans oublier le gaspillage d’argent et de ressources qui auraient pu être consacrées à d’autres projets plus importants.

Les solutions Data Quality d’Uniserv pour la Business Intelligence – une qualité de données exceptionnelle pour une prise de décision pertinente

Les solutions Data Quality d’Uniserv vous aident non seulement à prendre des décisions éclairées sur la base de données actuelles et fiables, mais aussi à minimiser les risques et à organiser la gestion de votre entreprise de manière plus efficace et plus flexible, tant sur le plan stratégique qu’opérationnel.


Data Quality Explorer pour la Business Intelligence : 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 Real-Time Services pour la Business Intelligence: pour assurer – en temps réel ou quasi-réel – la qualité des données provenant des systèmes opérationnels lors de leur intégration dans le Data Warehouse.

Data Quality Monitor pour la Business Intelligence: 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.

Notre contribution à l’efficacité de la Business Intelligence: 

• 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 diverses sources, telles que les bases de données et les fichiers plats (flat files). Modification du format des champs et des enregistrements. Identification automatique des doublons. Assemblage par grappes des données des noms et des adresses dans le but, par exemple, de regrouper les données clients de l’entreprise. Cet assemblage peut se faire même si les données utilisées par les différentes filiales ne sont pas synchronisées (différents systèmes de codes clients), ou si une vision du ménage doit être reproduite dans l’entrepôt de données, alors qu’aucune information n’est fournie par les systèmes opérationnels.
• Le pack Data Quality pour entrepôts de données métier (BDW) et analyse décisionnelle (BI) 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 entrepôt de données métier (BDW) et de votre système décisionnel (BI), Uniserv met à votre disposition une gamme complète de solutions : DQ Explorer, DQ Batch Suite, DQ Real-Time Services et DQ Monitor. Pour que vos données soient transformées en informations fiables !

Avec les solutions Data Quality pour systèmes BI, 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)
• Consolidation des données clients même en absence d’identifiants uniques et constitution d’une vision du ménage même si les informations requises à cet effet ne sont pas disponibles dans les systèmes opérationnels.
• Consolidation des données clients même en absence d’identifiants uniques et constitution d’une vision du ménage même si les informations requises à cet effet ne sont pas disponibles dans les systèmes opérationnels.

• Décisions commerciales bien fondées et amélioration de la capacité de réaction aux mutations du marché et aux exigences du secteur grâce aux données actuelles, complètes et correctes mises à disposition des collaborateurs et des managers
• Données de haute qualité permettant une utilisation efficace des différentes modes d’analyse et de représentation des solutions décisionnelles (tableaux de bord, cockpits, OLAP et messages d’avertissement)
• Vue d’ensemble actuelle et fiable de tous les secteurs de l’entreprise, ce qui rend le processus de planification encore plus rapide et plus flexible.
• Pronostics fiables grâce à l’utilisation de solutions complémentaires destinées à l’optimisation des performances de l’entreprise (par ex. Corporate Performance Management)
• Gestion efficace des risques et respect rigoureux des normes légales et des règles internes de l’entreprise (gouvernance, risques et conformité) 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.