Les besoins en BI

L’identification des besoins est une étape essentielle dans tout projet IT, mais elle s’avère particulièrement critique pour les projets BI. La Business Intelligence rassemble des données parfois fragmentées et provenant de différentes applications (ERP, CRM, bases de données spécifiques, fichiers, sources externes,…). Elle se caractérise par un processus itératif au cours duquel les besoins sont au départ souvent mal connus et formulés. A l’inverse de l’implémentation d’applications transactionnelles, on ne peut pas se contenter d’une approche basée sur la modélisation des processus existants comme cible de la solution à atteindre, car précisément la cible va dépendre de la façon dont on veut ‘faire parler’ ses informations en fonction de son contexte spécifique et priorités stratégiques. Le décisionnel regroupe trois niveaux d’analyse intimement liés : le niveau stratégique, le niveau opérationnel/organisationnel, et le niveau applicatif/technologique. Et au niveau applicatif on peut encore distinguer quatre grands sous-niveaux que sont la collecte et extraction, l’intégration (transformation et entreposage), puis la présentation et l’analyse. Si l’un de ces aspects fait défaut c’est l’ensemble du système qui va accuser des carences : Par exemple à quoi sert une couche visualisation très réussie si les indicateurs sous-jacents ou la modélisation et l’exploitation des données ne conviennent pas à la représentation des modèles d’affaires et formules de profit ? Et réciproquement, la meilleure gouvernance des données est de peu d’intérêt si les axes de reporting ne permettent pas une analyse multidimensionnelle et la possibilité d’exploration de façon intuitive et ouverte. Notons toutefois que selon le concept de ‘garbage in, garbage out’ et l’informatique décisionnelle fonctionnant par couches, les couches basses (l’architecture des données) est toujours plus critique car plus structurante et qu’elle représente la majorité du travail à effectuer en amont.

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Les objectifs en Business Intelligence

La Business Intelligence sert à prendre de meilleures décisions, et donc pas uniquement à améliorer la qualité des décisions actuelles sur la base d’une forme de reporting figé. La BI suit  une approche analytique: elle se fonde donc sur des données et la découverte des relations entre les informations dont on dispose. Plus on aura de données en référence, plus on pourra en tirer profit si l’on sait bien les exploiter. Le décisionnel offre une vision sur le futur, et pas seulement sur l’analyse des performances passées,  en ‘faisant parler’ les informations historiques (si possible sur une même base comparaison) pour expliquer la performance actuelle et prédire le futur, à l’aide de projections et de  modèles vraisemblables dans l’univers des possibles. Dans son mode d’utilisation, la Business Intelligence est donc très analytique et convient à un mode de raisonnement structuré sur des déductions ouvertes, qui n’est pas à la portée de tous les utilisateurs des systèmes d’information classiques, plus habitués à un reporting de type ‘guidé’ orienté sur les processus plus ou moins optimisés et figés, et sensés servir de benchmark. Il faut aussi laisser sa place à la flexibilité afin de répondre avec agilité aux besoins d’évolution, dans un monde en perpétuel mouvement où les variables de succès ne cessent d’évoluer.

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Definition de la Business Intelligence

Il est toujours de bon ton de préciser ce qu’on entend par quelque chose avant d’en parler : La Business Intelligence est un terme ombrelle qui englobe l’entrepôt et le formatage de données (respectivement : Business Warehouse/BW et ETL) ; le reporting et l’analyse ; l’analyse prédictive et statistique ; voire le business planning, le budgeting et forecasting, et le management de la performance (sachant que pour ces derniers, la frontière avec l’EPM/CPM -Enterprise/Corporate Performance Management- est parfois moins nette). La BI n’est pas qu’un simple outil de visualisation des données, ni seulement un tableau de bord (ou cockpit de pilotage) avec des indicateurs de performance (KPI), et enfin -même si elle en intègre- elle ne se réduit pas qu’à des outils de modélisation statistique, financière, ou opérationnelle. En termes d’objectifs, les approches et outils décisionnels servent à reporter, mesurer, et prédire la performance des activités de l’entreprise, pour aider à optimiser l’allocation des ressources et à bien aligner les initiatives sur leur environnement concurrentiel, voire à découvrir de nouveaux marchés et optimiser la value proposition, le tout dans le but de dégager un maximum de marges en réduisant les coûts et en augmentant les profits.

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5 types d erreurs a eviter sur les projets SAP

5 catégories d’erreurs à éviter lors d’une implémentation SAP

Une implémentation SAP est souvent un moment fort de la vie d’une entreprise, en raison des impacts technologiques et métiers qu’elle induit, ainsi que de la mobilisation de ressources qu’elle requiert. Les statistiques de l’association Financial Executive International montrent que plus de 50% des projets ERP n’apportent pas les bénéfices escomptés, et plus de 80% dépassent le budget initial. L’échec d’un projet de déploiement peut être particulièrement mal vécu et avoir des conséquences sur les opérations et la motivation des employés impactés. Les principaux écueils à éviter sont le dépassement de budget (et donc des délais), le mauvais alignement ou la non-couverture avec tous les besoins fonctionnels, ou encore la mauvaise appropriation des fonctionnalités de l’ERP par les utilisateurs.

Au travers notre expérience dans la conduite de projets SAP, ou la gestion de projets à redresser, nous avons identifié 5 raisons majeures aux dérapages :

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Vers une architecture IT encore plus ouverte

Un certain nombre d’utilisateurs finaux et DSI des grandes entreprises reprochent aux éditeurs ERP de ne pas toujours être à la hauteur de leurs  promesses d’intégrer de façon performante et harmonieuse toute la complexité de leurs business process, et que leurs solutions ne sont pas toujours assez flexibles et évolutives pour faire face aux besoins grandissants d’agilité imposés par les nouveaux paradigmes de l’entreprise étendue. Certains modules ERP leur semblent encore constituer des applications disparates et des sources de données enchevêtrées voire redondantes, et pas toujours finalisées. Les diverses suites intégrées de solutions ERP et Business Intelligence ne semblent donc pas toujours être alignées en termes d’usages et qualité de service.

Les business suite ERP sont sensées répondre à ces contraintes lorsqu’elle est utilisée comme épine dorsale des applications d’entreprise. Mais lorsque un ERP packagé quel qu’il soit doit être modifié de façon extensive par du code spécifique par une myriade d’intégrateurs et consultants successifs, sans gouvernance ni documentation suffisante, on met alors de côté ce qui fait la force des solutions ERP. La DSI a donc un rôle à jouer dans la planification des feuilles de route et les futurs usages détectés pour éviter toute complexité indésirable.

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