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Episode 1 : Pourquoi nettoyer ses données Achats ? via le Cas Vodafone
Tribunes | 02/05/2017

La qualité des données Achats : le « must-have » pour l’optimisation de la gestion des dépenses

Les entreprises traitent d’importantes quantités de données lors de leurs activités quotidiennes. Dans les Achats en particulier, la data circule sous différentes formes, vient de différentes sources internes et externes et est utilisée et produite par de nombreux collaborateurs voire fournisseurs. Alors un problème se pose quand le département Achats souhaite faire le point sur ses dépenses. Que ce soit dans un souci de transparence, de collaboration avec la Finance ou de réductions des coûts, les Achats doivent pouvoir récupérer et analyser leurs données facilement. Cet article, en 3 parties, écrite en coopération avec le réseau professionnel « Procurement Leader », vous expliquera l’intérêt de nettoyer ses données Achats et vous donnera via des exemples concrets et des témoignages une vision des techniques utilisées aujourd’hui par les entreprises pour ce faire.

 

Episode 1 : Pourquoi nettoyer ses données Achats ? via le Cas Vodafone

 

Le cas du groupe Vodafone

Vodafone Group, multinationale spécialisée dans les télécommunications, aspire depuis longtemps à créer de la valeur grâce à une meilleure connaissance de son activité et une vision unique et cohérente des données liées à ses dépenses, à l’échelle mondiale. Virginie Vast, responsable des achats cognitifs et des approvisionnements numériques, explique que, début 2016, des efforts ont finalement été déployés pour faire de ce souhait une réalité.

En effet, une nouvelle supply chain numérique a été créée et placée sous la responsabilité de Virginie Vast. L’objectif était d’élaborer une stratégie d’entreprise axée sur des achats déterminés par des données, depuis le nettoyage des données, à l’augmentation en passant par l’automatisation. L’équipe dirigeante en charge de la supply chain, en partenariat avec le service business intelligence de Vodafone, a travaillé à la consolidation des données de l’ensemble du groupe, à leur nettoyage, et à leur consolidation avec les données provenant de sources externes afin de permettre aux category managers de prendre rapidement des décisions plus pertinentes. « Nous savions depuis le départ qu’il nous fallait obtenir d’une part une version claire et unique de la vérité, et d’autre part la data qui nous permettrait de transformer notre activité. Nous y sommes maintenant parvenus et c’est incroyable. » explique Virginie Vast. « Nos données liées aux achats étant maintenant centralisées, nous sommes à tout moment en mesure d’évaluer nos performances, d’estimer nos dépenses et de comprendre les fluctuations du marché en temps réel. Ainsi nous sommes à même de prioriser nos efforts. Par la suite, nous appliquerons les techniques d’intelligence artificielle à la data pour découvrir de nouvelles informations. »

 

Qualité et cohérence de la data

Mais Vodafone n’est pas un cas isolé. De fait, la disponibilité de la data et la qualité de la data disponible représentent des défis significatifs pour bon nombre de grandes entreprises qui souhaitent analyser leurs dépenses. Plus les systèmes permettant de réaliser des transactions d’achats et les fournisseurs spécialisés sont nombreux, plus il est difficile de consolider la data pour en extraire un tableau représentatif. « Dans le cadre de l’analyse des dépenses, la qualité des données constitue parfois un problème de taille, en particulier pour les grandes entreprises, ou encore pour celles qui ont adopté une stratégie de développement par acquisition », explique Soroosh Saghiri, directeur de recherches au Centre d’achats stratégique et de gestion de la supply chain de l’École de Management de l’Université de Cranfield. « L’objectif est d’avoir une seule vision des dépenses pour l’ensemble de l’entreprise, mais en réalité il s’agit d’une combinaison de systèmes multiples intégrant des données incomplètes et incohérentes ».

En effet, les entreprises se trouvent confrontées à une subtile ironie : la data liée aux dépenses provenant de systèmes multiples, les données sont non seulement plus difficiles à regrouper, mais le processus est en même temps plus attirant. C’est plus difficile, car d’une part cette data provient de différentes sources, mais elle est de plus codifiée de plusieurs manières. Les différents systèmes adoptent des codes produits ou des codes articles différents pour désigner un même article, et des noms ou codes différents pour un même fournisseur. En d’autres termes, la tâche ne se résume pas à la consolidation : une fois consolidées, reste à effectuer un nettoyage conséquent des données. Le processus est plus attractif précisément parce qu’il est difficile à nettoyer et à consolider. Obtenir une seule vision des dépenses d’une entreprise est le moyen d’augmenter le champ des possibles. Plus les données brutes relatives aux dépenses sont « sales », plus il est probable que l’exploitation de ces possibilités sera profitable.

Du point de vue strictement Achats, une seule vision de la data relative aux dépenses permet de quantifier beaucoup plus facilement les dépenses effectuées auprès de fournisseurs spécifiques, et aide donc à optimiser la tarification. Et dans le cas d’articles identiques achetés auprès de fournisseurs multiples, il devient possible de prendre des initiatives d’approvisionnement stratégiques, et de concentrer ses dépenses sur un nombre inférieur de fournisseurs. Il est également plus facile d’harmoniser les tarifs : acquiert-on des articles identiques auprès d’un même fournisseur, mais à des prix différents ? Il est probable que ce soit le cas.

 

Des avantages au-delà du départements Achats

Plus généralement, obtenir une vision unique des dépenses liées aux achats peut également contribuer à générer davantage d’initiatives. En termes d’innovation, par exemple, il peut être possible de spécifier et d’incorporer dans de nouveaux produits certaines des composantes que l’on achète à des fins autres. Ceci permet donc d’éliminer le besoin de requalifier lesdites composantes, et d’améliorer le délai de commercialisation. De plus, consolider les achats d’articles identiques provenant de fournisseurs multiples participe à la réduction des stocks, ainsi qu’à la simplification des nomenclatures produits, et participe donc à la réduction des coûts des produits.

Et ces avantages sont bien réels ! GEC-Marconi, la tentaculaire entreprise de défense britannique (qui appartient maintenant à BAE Systems) en est devenue l’emblème à la fin des années 90, lors de l’exercice de consolidation des données liées à ses dépenses, exercice qui a engendré la possibilité d’une seule vision de pas moins de 168 ERP et systèmes d’achats. Le coût des produits a chuté de façon spectaculaire, tout comme les délais de commercialisation, et le niveau des stocks…

 

Mais avant d’obtenir ces résultats, le chemin peut être long et fastidieux. Le nettoyage des données nécessite du temps, des ressources et une organisation claire. Nous le verrons dans l’épisode 2 la semaine prochaine.

A propos de l'auteur
Procurement Leaders

Pour en savoir plus sur Procurement Leaders, rendez-vous sur https://www.procurementleaders.com/