Domaines d’activité
L’industrie est en constante mutation. Pour rester compétitif sur des marchés volatils où les produits ont une durée de vie de plus en plus courte, avec des évolutions techniques rapides et des donneurs d’ordres encore plus exigeants, l’entreprise industrielle doit relever quotidiennement de nouveaux défis dans un avenir incertain et moins prévisible.D’autre part, les nouvelles normes industrielles, environnementales et de sécurité induisent des changements majeurs et structurels qui obligent les entreprises à exploiter des gisements de valeur ajoutée supplémentaires surtout quand ceux-ci sont dans un contexte multi-sites de production et de logistique. Pour relever ces défis, l’entreprise industrielle doit mobiliser tous les acteurs de la chaîne de valeur et mettre en œuvre des processus d’amélioration continue. L’ERP structure et gère des flux d’information tout en respectant les règles et les bonnes pratiques de l’entreprise industrielle. Il offre un pilotage dynamique de l’entreprise et automatise l’ensemble des processus internes de manière transverse, de la production en passant par la finance jusqu’aux ventes. L’ERP est un ensemble de logiciels intégrant les principales fonctions nécessaires à la gestion des flux et des procédures de l’entreprise (comptabilité et finances, logistique, paie et ressources humaines, etc.). Tous ces logiciels accèdent à des ressources communes, en particulier des bases de données.
Quelles sont les fonctionnalités couvertes aujourd’hui par le terme ERP ?
ERP signifie Enterprise Resource Planning, ce qu’on peut traduire par « gestion/planification des ressources de l’entreprise ». En français, le terme consacré est assez différent : PGI pour progiciel de gestion intégré. L’adjectif « intégré » fait ressortir l’approche centralisée de l’ERP qui a pour vocation d’être l’outil unique par lequel les différents départements de l’entreprise (administratif, comptabilité et finance, ventes, production, ressources humaines….) sont mis en relation via l’informatique. L’ERP va automatiser des processus horizontaux ou transverses, gérer des workflows, collecter et agréger des données de natures diverses (données client, produit…), standardiser des tâches (ou fonctions de base d’une entreprise (le traitement des commandes par exemple) et dans l’idéal permettre de développer une vision d’ensemble de l’activité de l’entreprise, notamment en évaluant sa performance financière.
Quel est l’objectif de la Business Intelligence ?
La Business Intelligence (BI), également « intelligence d’affaires » ou « informatique décisionnelle », englobe les solutions informatiques apportant une aide à la décision avec, en bout de chaîne, rapports et tableaux de bord de suivi à la fois analytiques et prospectifs. Le but est de consolider les informations disponibles au sein des bases de données de l’entreprise.
La notion de Business Intelligence est apparue à la fin des années 1970 avec les premiers infocentres. Des systèmes qui envoyaient des requêtes directement sur les serveurs de production, ce qui se révélait plutôt dangereux pour ces derniers. Dans les années 1980, l’arrivée des bases relationnelles et du mode client / serveur a permis d’isoler l’informatique de production des dispositifs décisionnels. Dans la foulée, des acteurs spécialisés se sont lancés dans la définition de couches d’analyse « métier », dans le but de masquer la complexité des structures de données. Depuis, la BI n’est plus l’apanage des équipes techniques, elle est directement accessible aux responsables opérationnels.
Quels champs sont couverts par la BI ?
Traditionnellement centré sur les questions comptables, (consolidation et planification budgétaire), le champ de la BI s’est petit à petit étendu à l’ensemble des grands domaines de l’entreprise, de la gestion de la relation client à la gestion de la chaîne logistique en passant par les ressources humaines.
Comment fonctionne une plate-forme décisionnelle ?
En amont, des mécanismes d’extraction, de transfert et de consolidation (ETL) assurent la centralisation des données en provenance des différentes sources de l’entreprise au sein d’une base particulière : l’entrepôt de données (ou datawarehouse). Ces informations sont ensuite structurées, historisées et organisées. Elles sont éventuellement rangées au sein de datamarts, c’est-à-dire de sous-référentiels de données ou vues par métier de l’entreprise (service client, etc.). Ces divers traitements permettent aux outils d’analyse d’accéder ensuite au datawarehouse plus facilement. En bout de course, les applications analytiques se chargent de recueillir les requêtes de l’utilisateur dans le langage de ce dernier puis de les communiquer à l’entrepôt, avant de produire les indicateurs de performance voulus. Au final, les résultats issus de ce traitement sont restitués et diffusés par le biais d’outils de reporting.