L’audit ou comment résoudre la « crise de croissance » des systèmes d’information décisionnels

Les systèmes décisionnels, victimes de leur succès ?

Des infocentres d’IBM à l’essor des DataWareHouse, des progrès technologiques considérables ont été réalisés dans l’accessibilité de l’information à destination de l’utilisateur final. Reste que le retour sur investissement (ROI) que l’on est en droit d’attendre de tels systèmes est très loin d’avoir été optimisé. La nécessité d’identifier et d’actionner au cas par cas les leviers d’amélioration de la performance des systèmes d’information décisionnels (SID) propulse dès lors l’audit comme un projet à part entière qui s’impose aux organisations soucieuses de rentabiliser leur investissement.

Des difficultés récurrentes à tous les étages du SID

De la phase de recueil des besoins à la restitution, en passant par l’alimentation, que ce soit en termes techniques, fonctionnels ou organisationnels, les directions informatiques sont souvent confrontées à des écueils qui décrédibilisent leur SID et rognent la confiance des utilisateurs. En dresser la litanie n’est pas l’objet de ce propos mais citons tout de même en guise d’illustration quelques exemples représentatifs. D’abord, tout système décisionnel, aussi performant et ergonomique soit-il, ne remplira ses objectifs que si les données implantées en son sein sont de qualité. En outre, une réelle compréhension et la prise en compte des enjeux et besoins métiers des directions fonctionnelles par les DSI sont des conditions sine qua non pour disposer in fine d’une solution adaptée à leurs utilisateurs. Former ces derniers au moment opportun – à savoir ni trop tôt, ni trop tard – et consentir l’effort d’accompagnement au changement nécessaire à ce type de projet constituent 2 gages supplémentaires d’adhésion, d’implication dans les projets futurs et de succès. Enfin, disposer d’une architecture technique suffisamment évolutive et d’un processus de maintenance priorisant et traitant efficacement les demandes apparait comme indispensable pour s’adapter en douceur aux besoins si volatiles de la BI. Le lecteur critique objectera que les points soulevés plus haut relèvent de l’évidence. Mais sur tous ces sujets, et bien d’autres encore, force est de constater que le compte n’y est pas : victimes de leur succès, les SID semblent confrontés à ce qu’il conviendrait presque d’appeler une crise de croissance.

Surmonter ces difficultés c’est d’abord être capable de faire émerger les forces et les faiblesses du système pour aboutir à un diagnostic partagé et tracer le chemin menant au mieux disant et à la satisfaction des utilisateurs. L’audit des systèmes décisionnels est donc tout naturellement indiqué : réalisé de manière méthodique par une société spécialisée et indépendante, au fait de la technologie et des prérogatives métiers, il sera de nature à générer un ROI très significatif.

Une méthode souple intégrant les dimensions technique, fonctionnelle et organisationnelle pour dégager un plan d’action correctif efficace et pragmatique

(1) Découpage du SID selon 5 « méta fonctions » génériques pour qualifier la portée de l’audit
Pour cibler au plus près le périmètre d’un audit à l’échelle d’une organisation et adapter rapidement la méthode au contexte client, nous avons défini chez Homsys Consulting un découpage des systèmes d’information décisionnels en 5 grandes fonctions recoupant tout ou partie des dimensions technique, fonctionnelle et organisationnelle de la Business Intelligence (BI). Pour chacune de ces 5 fonctions, les objectifs à atteindre et les risques à couvrir fournissent un référentiel offrant une première grille de lecture pour apprécier la situation. La clé de cette approche modulaire repose sur les exigences de généricité et d’adaptabilité :
- Pour être efficace, le découpage proposé se devait de couvrir de manière exhaustive le périmètre d’un système décisionnel.
- La complétude de la couverture n’est pas suffisante : il faut également penser le référentiel de manière non spécifique pour être à même de l’adapter au cas par cas et disposer ainsi d’une approche réutilisable. Cette philosophie s’inspire directement de la notion d’héritage en technologie objet : les fonctions d’un SID en particulier hériteront des « méta fonctions » du SID en général.

(2) Les outils de l’auditeur pour établir un plan d’action correctif
La matière première d’un projet d’audit réside dans le résultat d’interviews réalisées auprès des interlocuteurs jugés pertinents par le donneur d’ordre et l’auditeur. A une démarche en 3 temps (établissement puis partage d’un constat et définition d’un plan d’action), nous avons incorporé un certain nombre d’outils afin de former notre méthode d’audit des systèmes décisionnels sur la base du précédent découpage :
- Questionnaires, Check-lists et grilles d’analyses : Il s’agit notamment d’obtenir une vue synthétique des problèmes rencontrés, de leur sévérité, de leur criticité et de quantifier la maturité de l’organisation face aux problématiques BI.
- Tableau des forces et des faiblesses du système (TFAA) : Bilan critique de l’existant résultant des différentes interviews menées et qu’il conviendra de faire partager et valider par les parties prenantes et le mandataire.
- Modèles graphiques de résolution des problèmes et de priorisation : en adaptant au monde du décisionnel des formalismes issus de l’ingénierie industrielle, l’exploitation des précédents outils permet de dégager une vue hiérarchisée des actions correctives à prévoir.
- Plan d’action : Directement issu du TFAA et des modèles graphiques, il détaille les actions à mener (qui, quoi, quand, comment, priorité, criticité) et le plan de transformation du système.
L’application du plan d’action résultant d’un audit mené de manière méthodique selon les lignes directrices définies plus haut est capable de générer un retour sur investissement conséquent.

(1) Une information fiable pour une prise de décision éclairée
Au niveau fonctionnel, l’instauration d’un processus d’amélioration continue de la qualité des données rassurera les utilisateurs qui arrêteront leurs décisions sur la base de données fiables ou dont le défaut de fiabilité et / ou d’exhaustivité aura été quantifié via notamment :
- Le déroulement d’une démarche de gestion de la (non) qualité incluant la définition d’indicateurs ad’ hoc et la mise en place de tableaux de bord dédiés
- La traçabilité au sein des états des sources d’écart susceptibles de biaiser les résultats
- Une gestion optimale des rejets en phase d’alimentation et leur correction

(2) Les bénéfices indirects de la qualité des données
Cette confiance restaurée par des données cohérentes et « transparentes » sera le moteur principal d’une utilisation plus fréquente des outils de restitution, d’une meilleure productivité et d’une plus grande implication des fonctionnels pour les projets à venir. Ces derniers prendront dès lors toute leur part en phase de définition des métadonnées, tâche trop souvent cantonnée à la sphère des « purs » techniciens. Il en découlera une amélioration significative de la lisibilité des reporting et une réaffectation avantageuse du temps habituellement perdu à dissiper les ambiguïtés. Un cercle vertueux aura été enclenché.

(3) Des indicateurs pertinents et des outils adaptés
La reconnexion des indicateurs aux objectifs de l’organisation tout comme la mise en adéquation des besoins avec les outils (tableaux de bord figés, outils d’analyse OLAP, pilotage par KPI) aux mains de personnels formés offriront non seulement au top management un moyen de piloter véritablement ses objectifs mais permettront également d’accroître la satisfaction des utilisateurs et d’urbaniser le parc décisionnel selon les déterminants de l’entreprise.

(4) Une architecture optimisée au service d’une gestion efficace de la demande
D’un point de vue technique et organisationnel, la définition d’un processus de maintenance efficace définissant clairement les rôles, explicitant la marche à suivre selon le type de demande (modes projet / support) et tenant compte des priorités à court et moyen terme évitera les traditionnels engorgements des services responsables, les demandes tombées aux oubliettes de l’histoire (souvent au grand dam des personnes concernées) et la surcharge de travail des équipes de développement. L’optimisation de l’architecture technique (évolutivité, interopérabilité, volumétries à stocker, temps de réponse etc.…) achèvera de rassurer quant à la maintenabilité, l’ergonomie et la disponibilité du système et constituera un outil de rationalisation des coûts auquel seront sensibles les gestionnaires.

Gestion de la qualité des données, pertinence des indicateurs, processus de maintenance ou optimisation de l’architecture technique : autant d’écueils constatés que de leviers d’amélioration de la performance des SID qui devront tôt ou tard être actionnés. L’audit permet aux organisations d’identifier les moyens de répondre favorablement à ces exigences. C’est à ce prix que la BI honorera sa promesse originelle et que ses dimensions prédictives et « métier » se démocratiseront parallèlement à la vision classique du reporting rétrospectif.