En tant que responsable Marketing je suis bien placé pour savoir que le vocabulaire suit des modes et vieilli vite. Infocentre, EIS, SIAD, CPM, Scorecarding, …sont autant de mots qui se périment et ne permettent plus de correctement décrire les pratiques et les projets des entreprises d’aujourd’hui. L’utilisation de données historiques se développe dans l’entreprise en surfant sur la loi de Moore. Il y a 4 ans Teradata publiait régulièrement la liste de ses clients qui avaient un data warehouse de plus de 1 Tera, aujourd’hui nous pensons qu’en 2005 et au plus tard en 2006 nous aurons nos premiers clients à 1 Peta (1024 Tera).
Ce développement effréné vient du fait que les entreprises ont découvert que la première condition de la conduite intelligence des affaires, c’est d’avoir de la mémoire, que les décisions essentielles pour la vie des organisations se prennent à tous les niveaux des structures et que l’information à d’autant plus de pertinence qu’elle colle à l’événement métier et qu’il convient donc de la capturer, de la mettre en cohérence, en perspective et de la délivrer à la vitesse grand V. Exit donc tous les systèmes au rythme batch et aux données agrégées, tous ses data marts qui sont obsolètes le jour de leur recette.
La problématique d’aujourd’hui se formule de la façon suivante : comment mettre à disposition des opérationnels, des planificateurs, des managers et des stratèges des différentes fonctions de l’entreprise des informations de qualité qui concernent leur activité en répondant à leurs besoins de volume de données à stocker, de fraîcheur, de possibilité de traitement (production d’indicateurs, réalisation d’analyses ad hoc et de simulation, …) et de disponibilité.
Face à ces besoins, les entreprises ont généralement multipliés les systèmes et mis en place des moyens spécifiques, disparates et souvent incohérents pour faciliter la détermination et le pilotage des stratégies ; pour définir les objectifs, les moyens et les budgets ; pour planifier et suivre les opérations (marketing, commercial, production, …) ; pour s’aider dans l’exécution des tâches opérationnelles et notamment dans les interactions avec les partenaires de l’entreprise en particulier les clients et les fournisseurs.
Les bons objectifs à se fixer sont en premier de créer une vue consistante des données à travers l’entreprise et de mettre en place des moyens qui permettent d’obtenir plus rapidement des réponses aux questions métiers. Pour atteindre ces objectifs il convient de construire un entrepôt de données dynamique qui enregistre les événements métier au fur et à mesure qu’ils sont émis par les applications opérationnelles et qui les met à disposition pour supporter les décisions opérationnelles, de pilotage, de management ou de stratégie.
Si nous prenons le processus de la relation avec les clients le volume des événements à gérer pour une grande banque se chiffre en centaines de millions d’interactions par an, avec par exemple dans un cas que je connais : 100 millions de contacts en agence, 100 millions de sessions aux distributeurs ou guichets automatiques, 40 millions de visites internet, 20 millions d’accès au serveur vocal, 5 millions de contacts au centre d’appels. Une bonne gestion de ces événements et de leur historique doit permettre une plus grande efficacité de la force de vente, du marketing en particulier par une meilleure connaissance des clients et une interaction multi-canal plus cohérente.
Pour en revenir au vocabulaire qui vieilli et pour éviter dans l’avenir de nous tromper de vocabulaire, je conseille d’éviter de suivre la mode de la BI ou même d’utiliser les mots de la BI. Il convient de parler données et applications métier et concrètement par exemple dans le secteur de la distribution : d’assortiment, de stock, de fournisseur ou encore de façon plus fine de la suppression d’un article, des affinités produits, des ventes perdues toutes choses qui se traquent à travers les événements que vos systèmes opérationnels ont capturés.
Depuis longtemps Teradata a compris l’importance d’approcher son métier de la gestion des données historiques par secteur d’activité. Allant jusqu’au bout de cette logique nous avons même développé des solutions spécifiques à certaines industries. Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez consulter les liens suivants :
http://www.teradata.com/t/page/43182/index.html
Ce développement effréné vient du fait que les entreprises ont découvert que la première condition de la conduite intelligence des affaires, c’est d’avoir de la mémoire, que les décisions essentielles pour la vie des organisations se prennent à tous les niveaux des structures et que l’information à d’autant plus de pertinence qu’elle colle à l’événement métier et qu’il convient donc de la capturer, de la mettre en cohérence, en perspective et de la délivrer à la vitesse grand V. Exit donc tous les systèmes au rythme batch et aux données agrégées, tous ses data marts qui sont obsolètes le jour de leur recette.
La problématique d’aujourd’hui se formule de la façon suivante : comment mettre à disposition des opérationnels, des planificateurs, des managers et des stratèges des différentes fonctions de l’entreprise des informations de qualité qui concernent leur activité en répondant à leurs besoins de volume de données à stocker, de fraîcheur, de possibilité de traitement (production d’indicateurs, réalisation d’analyses ad hoc et de simulation, …) et de disponibilité.
Face à ces besoins, les entreprises ont généralement multipliés les systèmes et mis en place des moyens spécifiques, disparates et souvent incohérents pour faciliter la détermination et le pilotage des stratégies ; pour définir les objectifs, les moyens et les budgets ; pour planifier et suivre les opérations (marketing, commercial, production, …) ; pour s’aider dans l’exécution des tâches opérationnelles et notamment dans les interactions avec les partenaires de l’entreprise en particulier les clients et les fournisseurs.
Les bons objectifs à se fixer sont en premier de créer une vue consistante des données à travers l’entreprise et de mettre en place des moyens qui permettent d’obtenir plus rapidement des réponses aux questions métiers. Pour atteindre ces objectifs il convient de construire un entrepôt de données dynamique qui enregistre les événements métier au fur et à mesure qu’ils sont émis par les applications opérationnelles et qui les met à disposition pour supporter les décisions opérationnelles, de pilotage, de management ou de stratégie.
Si nous prenons le processus de la relation avec les clients le volume des événements à gérer pour une grande banque se chiffre en centaines de millions d’interactions par an, avec par exemple dans un cas que je connais : 100 millions de contacts en agence, 100 millions de sessions aux distributeurs ou guichets automatiques, 40 millions de visites internet, 20 millions d’accès au serveur vocal, 5 millions de contacts au centre d’appels. Une bonne gestion de ces événements et de leur historique doit permettre une plus grande efficacité de la force de vente, du marketing en particulier par une meilleure connaissance des clients et une interaction multi-canal plus cohérente.
Pour en revenir au vocabulaire qui vieilli et pour éviter dans l’avenir de nous tromper de vocabulaire, je conseille d’éviter de suivre la mode de la BI ou même d’utiliser les mots de la BI. Il convient de parler données et applications métier et concrètement par exemple dans le secteur de la distribution : d’assortiment, de stock, de fournisseur ou encore de façon plus fine de la suppression d’un article, des affinités produits, des ventes perdues toutes choses qui se traquent à travers les événements que vos systèmes opérationnels ont capturés.
Depuis longtemps Teradata a compris l’importance d’approcher son métier de la gestion des données historiques par secteur d’activité. Allant jusqu’au bout de cette logique nous avons même développé des solutions spécifiques à certaines industries. Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez consulter les liens suivants :
http://www.teradata.com/t/page/43182/index.html
