Alors que la cloudification des SI a impacté les enjeux data des entreprises, les projets de dématérialisation des processus métiers et de mise en place d’outils de pilotage sont désormais au cœur des priorités des directions informatiques pour assurer la transformation numérique de leur entreprise. Le besoin crucial de visibilité sur l’activité et la nécessité d’offrir des services en ligne à ses clients, fournisseurs et autres partenaires déterminent désormais la performance des entreprises. Ainsi, bien réfléchir à la structuration des données de son SI en amont de chaque projet devient indispensable…
Structuration des données : vers de nouvelles solutions
C’est un fait, la structuration des données a une influence directe sur les performances des entreprises, soucieuses notamment de fiabiliser leurs prévisions. Dans ces conditions, les responsables informatiques sont régulièrement confrontés à des points de blocage dans leurs projets du fait que certaines données du système d’information ne soient pas facilement exploitables. Encore aujourd’hui, nombreuses sont les entreprises à saisir manuellement leurs données dans des documents bureautique. Or, difficile, voire impossible, d’analyser en masse des notes et commentaires dans des fichiers Word de comptes-rendus. Pourtant, si ces données avaient été structurées en amont, elles auraient pu être requêtées et analysées beaucoup plus facilement. Il est donc primordial de veiller à la structuration des données le plus en amont possible des projets, dès le cahier des charges GED par exemple, et de ne pas uniquement choisir de s’équiper de logiciels innovants.
Système d’information : l’importance des utilisateurs finaux
Les projets de dématérialisation réussis sont ceux qui prennent en compte les utilisateurs finaux. Au sein des entreprises, chaque collaborateur peut être considéré comme un utilisateur final. En effet, chacun utilise le système d’information à sa manière, depuis les services de direction jusqu’aux équipes opérationnelles. Toutefois, c’est bien aux équipes opérationnelles que nous faisons référence ici, puisque ce sont elles qui assurent la production, les relations avec les clients, la commercialisation, etc. Et pour que les agents opérationnels puissent bénéficier d’un système d’information efficace et bien structuré, il est indispensable que ce dernier soit conçu avant tout pour lui.
Malheureusement, il arrive régulièrement que le SI soit mal organisé et qu’il se dégrade au fil du temps, provoquant des difficultés de communications majeures. La mise en place d’une cohérence de langage au sein des services et la structuration des données avant chaque nouveau projet en accord avec les utilisateurs finaux représentent des solutions efficaces pour améliorer la qualité du SI.
Le tri des informations pour un SI performant
Bien réfléchir aux informations à stocker dans les bases de données est essentiel afin d s’assurer qu’elles soient bien exploitables par la suite. Une fois collectées, les données sont classées dans une BDD (base de données) qui, elle-même, est stockée sur les disques durs des serveurs du SI de l’entreprise. Toutefois, l’abondance des données peut provoquer un véritable engorgement, dont le résultat final aboutit bien souvent à un vrai capharnaüm. Comment, en effet, exploiter correctement des données provenant d’une multitude de sources différentes et se répétant inlassablement ? Plusieurs solutions sont ici possibles, la plus efficace étant celle de structurer les données le plus en amont possible des projets, si possible dès le cahier des charges GED. En parallèle, les entreprises pourront également s’appuyer sur des logiciels innovants, qui viendront en complément de la structuration opérée. Ces logiciels permettent notamment de :
- Nettoyer les données,
- Vérifier les données,
- Importer les données,
- Contrôler les données finales,
- etc.
L’objectif est clair : n’injecter que des données fiables dans l’ERP. Et cela concerne aussi bien les données de structure que les données de gestion et les données de référentielles.
Structuration des données : une priorité pour les applications métiers
Dans les applications métiers aussi les données doivent être structurées en amont. Il conviendra pour se faire d’identifier les grands typologies de connaissances pour chaque domaine métier, et de proposer une structure adaptée à chaque application métier. Ces structures, une fois formalisées, doivent impérativement être validées par les utilisateurs finaux. Une fois les modèles identifiés et validés par les utilisateurs finaux, il conviendra de définir une architecture en décrivant les liens entre modèles : liens de référence, liens de configuration, liens de catégorisations, liens de justifications, etc.
La structuration des données des applications métiers permet la création d’un référentiel métier, avec la formalisation des relations conceptuelles existantes. Le recueil de ces concepts sera essentiel pour décrire des objets dans les différentes applications métiers. Aux utilisateurs finaux, ensuite, da valider ces concepts ainsi que le choix des termes employés pour les désigner. C’est ainsi qu’un langage commun est créé, avec un vocabulaire propre à l’entreprise. Les différents termes serviront ensuite à référencer les éléments de connaissances recueillis et à les structurer correctement. Cette structuration élaborée des applications métiers, directement validée par les utilisateurs finaux, permettra de rassembler les connaissances clés et cruciales de chaque métier.