Quand les données de base freinent : la qualité des données, clé de l'efficacité ERP

L'utilité d'un système ERP dépend de manière décisive de la qualité des données. Or, c'est précisément dans ce domaine que de nombreuses entreprises industrielles de taille moyenne ont un retard à combler. Christian Biebl, directeur de Planat, fabricant d'ERP basé à Stuttgart, le résume ainsi : «Dans le secteur de la production, par exemple, les données de base ne sont souvent pas suffisamment gérées. Les conséquences sont vastes, des ruptures de stock aux livraisons en cours en passant par les erreurs de production. Les conséquences sont à peine visibles».»

Les données de base - dont les informations sur les articles, les données sur les clients et les fournisseurs, les gammes opératoires, les nomenclatures ainsi que les données de classification et de communication - constituent le fondement de tous les processus basés sur un ERP. Elles ne sont pas statiques, mais doivent être gérées et actualisées en permanence. Dans de nombreuses entreprises, cette tâche est cependant négligée. Alors que les données de mouvement sont souvent saisies de manière conséquente dans les activités quotidiennes, les données de base restent souvent incomplètes ou deviennent insidieusement obsolètes. «Des données de base mal gérées peuvent devenir au fil du temps un goulot d'étranglement central pour l'efficacité, la transparence et la capacité de décision», explique Biebl.

Les conséquences de la négligence sont souvent graves

Les conséquences de cette négligence se répercutent tout au long de la chaîne de création de valeur. Même de petites incohérences dans la base de données peuvent entraîner des pertes d'efficacité considérables. Dans la production, une gestion insuffisante des données entraîne des planifications erronées, car les informations sur les étapes de travail, les créneaux horaires ou la disponibilité des matériaux manquent ou sont imprécises. Dans la gestion des matériaux, cela peut entraîner des doubles commandes ou des arrêts de production si les stocks existants ne sont pas correctement représentés. Parallèlement, des données de planification erronées génèrent des stocks inutilement élevés, avec les coûts que cela implique.

Les conséquences sont également immédiates dans la vente et la gestion des clients : Des données incomplètes ou obsolètes dans le système CRM ont pour conséquence que les clients sont mal ou pas du tout adressés. Cela n'affecte pas seulement la communication opérationnelle, mais réduit également le potentiel d'affaires supplémentaires et de fidélisation des clients. Dans le domaine du contrôle de gestion, les chiffres clés et les décisions de gestion se basent sur les données du système ERP - si celles-ci sont erronées, les analyses et les prévisions qui en découlent perdent toute pertinence.

Biebl met en garde : «Les conséquences économiques d'une mauvaise gestion des données peuvent être graves. Même des écarts minimes dans les données peuvent se multiplier à travers les chaînes de processus et entraîner des pertes d'efficacité à deux chiffres. Parallèlement, les délais de livraison s'allongent, ce qui a un impact direct sur la satisfaction des clients».»

L'augmentation des données aggrave le problème

Le problème s'aggrave avec l'augmentation du volume des données. Les entreprises enregistrent une croissance annuelle moyenne des données de plus de 40%, dont une grande partie provient des systèmes de gestion des stocks et de CRM. Sans une gestion structurée des données, il en résulte rapidement des stocks de données confus et redondants qui ralentissent les processus au lieu de les soutenir.

«La qualité des données n'est pas un sujet purement technique, mais représente un défi organisationnel. Dans de nombreuses entreprises, il manque un ancrage clair des responsabilités pour les données de base, tout comme des processus définis pour l'assurance qualité», explique Biebl. Des études menées par Gartner, KPMG et Bitkom montrent que seul un très faible pourcentage d'entreprises estime que la qualité de leurs propres données est très élevée, alors qu'une grande partie d'entre elles travaillent avec des données incomplètes, erronées ou obsolètes.

La gestion systématique des données de base comme obligation

La conséquence est claire : les investissements dans les logiciels seuls ne suffisent pas si la base de données n'a pas la même importance. Il faut plutôt une gestion systématique des données de base - également assistée par logiciel, par exemple via des workflows - qui établisse la gestion des données comme partie intégrante des processus commerciaux, définisse les responsabilités et garantisse la mise à jour continue. Les entreprises qui ne gèrent pas leur base de données de manière conséquente risquent de voir leurs projets de numérisation tomber à l'eau et de ne pas exploiter les potentiels d'efficacité.

Outre l'introduction de l'ERP, Planat se charge également de conseiller les entreprises de manière approfondie sur l'augmentation de l'efficacité au sein de leurs propres processus. «Dans cette phase, il convient également de définir précisément les processus et les responsabilités pour la gestion continue des données de base», conseille Biebl.

Plus d'informations : www.planat.de