TVH Consulting constate qu’à la rentrée, les
entreprises retrouvent une question centrale : disposent-elles de données
suffisamment fiables pour prendre leurs décisions ? Cette période met en
lumière les écarts accumulés dans les systèmes d’information : doublons,
données obsolètes, informations non synchronisées ou référentiels divergents.
« Le paradoxe est
d'autant plus important que les entreprises disposent aujourd'hui de volumes de
données considérables, sans pour autant en tirer toute la valeur. Selon une
étude citée par Mazars, elles n'exploiteraient en moyenne qu'environ 30 % de
leurs données. Or, c'est précisément à la rentrée, lorsque les projets
s'accélèrent et que les décisions du dernier trimestre se préparent, que les
limites de ce patrimoine Data deviennent les plus visibles. », explique William
Marcy, Directeur BU Data chez TVH Consulting.
Ces écarts peuvent
affecter les prévisions, les stocks, les campagnes commerciales et le
reporting. Pour les PME et ETI, TVH Consulting identifie quatre priorités :
diagnostiquer les données, connecter les sources, rendre le reporting
accessible aux métiers et définir des KPI fiables pour le dernier trimestre.
Les données
d'entreprise à l'épreuve des décisions du dernier trimestre
Les décisions du
dernier trimestre nécessitent des indicateurs à jour et des données
consolidées. Or, les informations peuvent rester réparties entre l'ERP, le CRM,
les tableurs et les outils métiers.
Chaque service peut
alors travailler avec des données différentes. Le directeur commercial peut
disposer d'indicateurs différents de ceux du directeur financier. La supply
chain peut également exploiter des informations qui ne sont pas synchronisées
avec celles de la production.
Les équipes consacrent
alors du temps à rechercher, comparer et fiabiliser les informations avant de
pouvoir les analyser. Cette situation peut également fragiliser les projets de
transformation lancés sur un socle Data qui n'a pas été préalablement évalué.
La qualité des données
se dégrade progressivement
Une fiche client peut
être incomplète, un doublon créé, une adresse ne pas être mise à jour ou un
code article rester présent alors qu'il n'est plus utilisé.
L'accumulation de ces
écarts peut produire des conséquences opérationnelles :
• Prévisions : des données
incomplètes ou incohérentes peuvent affecter les analyses.
• Stocks : des informations non synchronisées
peuvent compliquer le calibrage des stocks.
• Commerce : des données clients obsolètes peuvent
affecter les campagnes commerciales.
• Reporting : des données divergentes peuvent
produire des indicateurs ne reflètant pas la réalité.
La rentrée constitue
une période particulièrement visible de ce phénomène, car les entreprises
utilisent intensivement leurs données pour préparer les décisions du dernier
trimestre.
Les silos de données et
leurs effets sur le pilotage
La fragmentation des
données constitue un autre frein à leur utilisation. L'ERP peut gérer la
production et les données financières. Le CRM peut centraliser les informations
commerciales. Le marketing peut utiliser ses propres fichiers. La logistique
peut s'appuyer sur un outil dédié.
Lorsque ces systèmes ne
communiquent pas suffisamment entre eux, les équipes doivent multiplier les
contrôles et les rapprochements. À terme, cette fragmentation peut créer une
forme de défiance vis-à-vis des données elles-mêmes : lorsque plusieurs chiffres
coexistent pour une même réalité, il devient difficile de savoir lequel
utiliser pour décider. Une architecture connectant les différentes sources peut
réduire ces opérations manuelles et permettre une circulation plus cohérente
des données entre l'ERP, le CRM et les outils métiers.
L'objectif est de
passer d'une logique de ressaisie et de rapprochement à une logique de flux de
données connectés et contrôlés.
Les quatre chantiers
Data à lancer à la rentrée
TVH Consulting
recommande aux PME et ETI de commencer par des actions ciblées avant d'engager
un programme Data de grande ampleur.
1 - Diagnostiquer la
qualité des données
Avant tout nouveau
projet, l'entreprise doit identifier l'état de ses données.
Le diagnostic peut
notamment porter sur :
• Doublons : identifier les
enregistrements en double ;
• Incohérences : repérer les
informations contradictoires ;
• Données manquantes : identifier les
champs incomplets ;
• Informations obsolètes : repérer les
données qui ne sont plus à jour ;
• Référentiels : identifier les écarts
entre les différentes sources ;
• Sources : cartographier les systèmes
utilisés par les métiers.
Ce diagnostic permet de
déterminer les problèmes prioritaires et les actions nécessaires.
2 – Connecter les
différentes sources de données
Une plateforme
d'intégration peut permettre de relier les systèmes utilisés par l'entreprise.
L'objectif est de
faciliter la circulation des données entre l'ERP, le CRM et les outils métiers,
tout en limitant les ressaisies et les divergences entre systèmes.
3 – Rendre le reporting
accessible aux métiers
L'analyse des données
ne doit pas être limitée à la DSI. Les outils de Business Intelligence (BI)
permettent aux responsables métiers d'accéder à leurs indicateurs et de suivre
des tableaux de bord actualisés. Cette approche facilite l'utilisation quotidienne
des données dans les décisions commerciales, financières, industrielles ou
logistiques.
4 – Définir les KPI du
dernier trimestre
Les entreprises doivent
sélectionner des indicateurs directement liés à leurs priorités. Chaque KPI
doit être mesurable, suivi régulièrement et alimenté par des données
suffisamment fiables. L'objectif est de disposer d'une base commune pour
mesurer les résultats et ajuster les décisions au cours du dernier trimestre.
La Data accessible aux
PME et ETI
La gestion des données
n'est plus nécessairement associée à des projets longs et complexes. Les
approches Data Hub et Data Lake permettent de structurer les données provenant
de plusieurs sources. Elles peuvent également être combinées à des outils d'intégration
et de Business Intelligence.
Pour les PME et ETI, l'enjeu consiste à adapter le périmètre du projet aux besoins opérationnels et aux priorités de l'entreprise. La rentrée 2026 constitue ainsi un moment pertinent pour évaluer la qualité des données disponibles, identifier les principales sources de divergence, prioriser les actions correctrices et définir les premiers chantiers à engager avant les décisions du dernier trimestre.