Loin de devenir une simple commodité, les Systèmes d’Information des organisations progressent et offrent de nouveaux services qui transforment profondément les entreprises et la société. La simple capacité d’être informé plus vite autorise des réactions plus appropriées. Le raccourcissement des cycles de gestion et leur automatisation changent l’impact des stratégies mises en œuvre. Grâce aux moyens de pilotage stratégiques et opérationnels les entreprises suivent de près les tendances, les réactions du marché à leurs propositions et optimisent leur fonctionnement. Ce monde temps réel impacte la relation clients, touche tous les partenaires de l’entreprise notamment les actionnaires et les collaborateurs et globalement le rythme des affaires s’accélère.
La mise en place de moyens d’Active Intelligence Enterprise et de Real-Time BI autorise une meilleure gestion opérationnelle de la performance, c'est-à-dire qu’elle permet aux acteurs concernés d’appréhender rapidement un nombre élevé de paramètres combinant évènements, résultats, éléments de référentiel produits / clients, organisation, moyens et ressources, procédures internes et externes, règlements, influences extérieures et contexte. L’intérêt et l’impact d’une décision ne peut être souvent réellement évaluée qu’à partir d’une modélisation de nombreux paramètres, permettant la mise en œuvre de scénarios qui mettent en jeu par exemple la gestion des stocks, les plannings et échéanciers, l’offre et la demande, la rentabilité, l’analyse des risque et des structures de coûts, …
Ces modèles, supports de scénarios doivent pour suivre le rythme effréné des affaires, s’appliquer sur des données de plus en plus fraîches et s’appuyer sur une intelligence historique et agrégée de l’activité. De tels modèles, pour être opérationnels et pertinents, doivent intégrer le Business Modèle de l’entreprise. Ces modélisations décisionnelles à des fins d’optimisation de la performance requièrent des compétences spécifiques. La mise en œuvre de tels modèles doivent garantir la cohérence entre l’action opérationnelle et les orientations stratégiques.
Les volumes de données nécessaires à des analyses décisionnelles toujours plus poussées continuent à croître rapidement, mettant parfois en difficulté les systèmes en place. Ainsi il convient de faire en sorte que la gestion de millions de clients, de comptes, de cartes, ou de ventes, reste compatible avec une segmentation fine de la clientèle, de la performance produit, de l’analyse de rentabilité et d’accroissement de la qualité de services. Les besoins de prévisions associés au niveau de réactivité visé nécessitent une réponse immédiate ou quasi-immédiate de la part du système d’information décisionnel, ainsi qu’une mise à disposition ciblée du résultat de l’analyse d’un scénario. Il est alors souhaitable que le calcul du modèle sur lequel s’appuie le scénario ait fait l’objet d’une industrialisation permettant de garantir les performances adéquates.
La mise en place d’un entrepôt capable de fédérer les données hétérogènes de diverses applications et d’assurer la mise en cohérence des référentiels est nécessaire au fonctionnement d’un système décisionnel temps réel. Elle créé également une formidable opportunité d’assurer la mise en cohérence des référentiels de l’entreprise, l’alignement stratégique du système d’information sur le business modèle, et constitue en fait, une étape clé dans la maîtrise du déploiement de ce business modèle.
Pour faire face à ces défis il convient par exemple et de façon non limitative de :
Clarifier les enjeux et objectifs, définir les leviers d’action et les indicateurs clés,
Evaluer le retour sur investissement et l’opportunité de mettre en œuvre un projet d’Active Intelligence Enterprise et de Real-Time BI,
Elaborer les bons indicateurs, à partir des bonnes données, conformément à la stratégie globale de l’entreprise, en s’appuyant sur des référentiels fiabilisés et cohérents,
Dans le cadre d’une organisation optimum du dialogue de gestion, définir le bon moment et le bon acteur destinataire de cette information,
Définir les moyens technologiques à mettre en œuvre pour rendre opérationnel un système d’Active Enterprise Intelligence répondant aux exigences de performance, de réactivité, de tenue de la charge, tout en rationalisant l’architecture du système d’information décisionnel et en exploitant au mieux le capital fonctionnel et applicatif existant des systèmes opérationnels,
Accompagner la mise en œuvre du projet sur le plan de la qualité, des coûts et délais, et de l’appropriation par les utilisateurs.
Pour réussir il convient de mettre en œuvre des équipes pluridisciplinaires et un mode opératoire adapté. Concrètement, il faut identifier les enjeux, élaborer les tableaux de bord et les processus de gestion, maîtriser la gestion de la qualité des données et du cycle de vie da la donnée, architecturer la solution, mettre en œuvre une expertise des technologies des systèmes temps réels, gérer la qualité et la performance projet, et mesurer les résultats. Nos centres d’expertise décisionnelle Information Management vous présenteront prochainement ce mode opératoire.
Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez utilement, via les liens ci-dessous, prendre connaissance des savoirs faire de BearingPoint et Teradata :
[http://www.teradata.com/t/page/155540/index.html]url:
http://www.teradata.com/t/page/155540/index.html
http://www.bearingpoint.fr/
Christophe Henocq, Manager BearingPoint & Michel Bruley, Directeur Marketing Teradata
La mise en place de moyens d’Active Intelligence Enterprise et de Real-Time BI autorise une meilleure gestion opérationnelle de la performance, c'est-à-dire qu’elle permet aux acteurs concernés d’appréhender rapidement un nombre élevé de paramètres combinant évènements, résultats, éléments de référentiel produits / clients, organisation, moyens et ressources, procédures internes et externes, règlements, influences extérieures et contexte. L’intérêt et l’impact d’une décision ne peut être souvent réellement évaluée qu’à partir d’une modélisation de nombreux paramètres, permettant la mise en œuvre de scénarios qui mettent en jeu par exemple la gestion des stocks, les plannings et échéanciers, l’offre et la demande, la rentabilité, l’analyse des risque et des structures de coûts, …
Ces modèles, supports de scénarios doivent pour suivre le rythme effréné des affaires, s’appliquer sur des données de plus en plus fraîches et s’appuyer sur une intelligence historique et agrégée de l’activité. De tels modèles, pour être opérationnels et pertinents, doivent intégrer le Business Modèle de l’entreprise. Ces modélisations décisionnelles à des fins d’optimisation de la performance requièrent des compétences spécifiques. La mise en œuvre de tels modèles doivent garantir la cohérence entre l’action opérationnelle et les orientations stratégiques.
Les volumes de données nécessaires à des analyses décisionnelles toujours plus poussées continuent à croître rapidement, mettant parfois en difficulté les systèmes en place. Ainsi il convient de faire en sorte que la gestion de millions de clients, de comptes, de cartes, ou de ventes, reste compatible avec une segmentation fine de la clientèle, de la performance produit, de l’analyse de rentabilité et d’accroissement de la qualité de services. Les besoins de prévisions associés au niveau de réactivité visé nécessitent une réponse immédiate ou quasi-immédiate de la part du système d’information décisionnel, ainsi qu’une mise à disposition ciblée du résultat de l’analyse d’un scénario. Il est alors souhaitable que le calcul du modèle sur lequel s’appuie le scénario ait fait l’objet d’une industrialisation permettant de garantir les performances adéquates.
La mise en place d’un entrepôt capable de fédérer les données hétérogènes de diverses applications et d’assurer la mise en cohérence des référentiels est nécessaire au fonctionnement d’un système décisionnel temps réel. Elle créé également une formidable opportunité d’assurer la mise en cohérence des référentiels de l’entreprise, l’alignement stratégique du système d’information sur le business modèle, et constitue en fait, une étape clé dans la maîtrise du déploiement de ce business modèle.
Pour faire face à ces défis il convient par exemple et de façon non limitative de :
Clarifier les enjeux et objectifs, définir les leviers d’action et les indicateurs clés,
Evaluer le retour sur investissement et l’opportunité de mettre en œuvre un projet d’Active Intelligence Enterprise et de Real-Time BI,
Elaborer les bons indicateurs, à partir des bonnes données, conformément à la stratégie globale de l’entreprise, en s’appuyant sur des référentiels fiabilisés et cohérents,
Dans le cadre d’une organisation optimum du dialogue de gestion, définir le bon moment et le bon acteur destinataire de cette information,
Définir les moyens technologiques à mettre en œuvre pour rendre opérationnel un système d’Active Enterprise Intelligence répondant aux exigences de performance, de réactivité, de tenue de la charge, tout en rationalisant l’architecture du système d’information décisionnel et en exploitant au mieux le capital fonctionnel et applicatif existant des systèmes opérationnels,
Accompagner la mise en œuvre du projet sur le plan de la qualité, des coûts et délais, et de l’appropriation par les utilisateurs.
Pour réussir il convient de mettre en œuvre des équipes pluridisciplinaires et un mode opératoire adapté. Concrètement, il faut identifier les enjeux, élaborer les tableaux de bord et les processus de gestion, maîtriser la gestion de la qualité des données et du cycle de vie da la donnée, architecturer la solution, mettre en œuvre une expertise des technologies des systèmes temps réels, gérer la qualité et la performance projet, et mesurer les résultats. Nos centres d’expertise décisionnelle Information Management vous présenteront prochainement ce mode opératoire.
Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez utilement, via les liens ci-dessous, prendre connaissance des savoirs faire de BearingPoint et Teradata :
[http://www.teradata.com/t/page/155540/index.html]url:
http://www.teradata.com/t/page/155540/index.html
http://www.bearingpoint.fr/
Christophe Henocq, Manager BearingPoint & Michel Bruley, Directeur Marketing Teradata