Les systèmes ERP sont toujours en proie à de mauvaises données

Le marché des logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP) devrait connaître une croissance rapide. D'une valeur d'environ 39 milliards de dollars en 2019, il devrait atteindre 78,4 milliards de dollars d'ici 2026. Les organisations de toutes tailles se tournent de plus en plus vers l'ERP pour développer leur activité. Et pourtant, la qualité des données reste un défi majeur, sapant la valeur de ces investissements.

Traitement automatisé des données: le principal avantage et un défi majeur pour l'ERP

Les principaux avantages des systèmes ERP sont liés à leur capacité à faciliter et à automatiser la fourniture d'informations aux employés et à la haute direction, contribuant à piloter les opérations commerciales et à améliorer la prise de décision Ces avantages comprennent une exécution plus rapide des processus métier, un accès centralisé aux données à l'échelle de l'entreprise et une collaboration accrue autour de ces données. Cependant, la valeur de ces avantages repose sur l'hypothèse que les données du système ERP peuvent être fiables.

Dans un monde de données omniprésentes et infiniment diverses, il existe une grande quantité d'informations pertinentes qui doivent être capturées, suivies, gérées et analysées – et de nouvelles sources et types de données potentiellement pertinentes continuent d'émerger. Selon une enquête récente d'IDG 44% des données transactionnelles du système ERP proviennent de l'extérieur de l'organisation – en d'autres termes, elles sont créées par des clients, des fournisseurs, des banques, des prestataires de services logistiques et d'autres parties externes. Assurer la qualité des données dans ces circonstances est délicat. Sans surprise, les enquêtes montrent que l'exactitude et l'analyse des données sont deux des trois principaux domaines dans lesquels les systèmes ERP sont régulièrement en deçà des attentes des utilisateurs .

Une mauvaise qualité des données coûte cher

Cela peut être contre-productif – voire carrément dangereux – avoir des données inexactes, obsolètes ou incomplètes dans n'importe quel système, mais l'impact est aggravé dans les systèmes ERP. En effet, les décisions fondées sur les données ERP d’une organisation ont des conséquences considérables.

Il y a quelque temps, Thomas Redman a décrit la Règle de dix. Cela indique qu'il en coûte 10 fois plus pour terminer une unité de travail lorsque les données d'entrée sont mauvaises que lorsque les données sont parfaites. Dans le même ordre d'idées, la règle 1-10-100 de George Labovitz et Yu Sang met en évidence le coût exponentiel des mauvaises données non traitées.

Pour évaluer le coût des mauvaises données dans votre organisation, essayez la méthode simple «Friday Afternoon Measurement» (FAM) pour gagner en perspective (et en motivation) pour aborder les problèmes de qualité des données. Si les résultats vous choquent, vous pouvez peut-être vous rassurer dans les conclusions du HBR selon lesquelles, généralement aussi peu que 3% des données d’une organisation satisfont aux normes de qualité de base . Donc, au moins, vous n’êtes pas seul.

En termes simples, de bonnes décisions ne peuvent pas être prises sur de mauvaises données. De mauvaises données peuvent causer une pléthore de problèmes pour les organisations: stocker trop de stocks, ne pas honorer les commandes, mal interpréter la dynamique du marché, etc. Les problèmes de qualité des données nuisent aux performances opérationnelles et, en fin de compte, peuvent même mettre en péril votre relation avec les clients.

Répondre à l'écosystème de données

Les données pénètrent dans les systèmes ERP de nombreuses manières. Il peut être créé dans le système par les utilisateurs, importé via la synchronisation à partir d'autres applications métier ou intégré à partir de partenaires commerciaux externes. Il est important de s'assurer que vous disposez des processus et des solutions appropriés pour traiter la qualité des données dans tous les scénarios pour la qualité globale des données, qui soutient l'excellence opérationnelle.

En plus de traiter de plus en plus de données, de nombreuses organisations s'éloignent désormais de les implémentations ERP monolithiques du passé. Au lieu de cela, ils cherchent à intégrer leurs nouvelles instances ERP de base avec des applications d'entreprise complémentaires pour accélérer le délai de rentabilisation, tout en ajoutant de la flexibilité et de l'évolutivité à leur écosystème numérique.

Les déploiements de l'Internet des objets (IoT) et de l'intelligence artificielle (IA) sont également croissance rapide. D'ici 2022, Gartner prédit que 65% des entreprises auront intégré l'IA dans leurs systèmes ERP . Et l'IA, comme beaucoup d'autres systèmes d'entreprise, ne sera jamais aussi bonne que les données dont elle dispose.

L'importance de l'intégration moderne des données

Le défi pour toutes les organisations est de s'assurer que seules les données dites «de confiance» entre dans leurs systèmes ERP. Outre une stratégie d'intégration robuste qui couvre à la fois les systèmes internes et externes, les meilleures pratiques impliquent l'utilisation de capacités de gestion de données d'entreprise capables de gérer des données provenant de pratiquement n'importe quelle source de données. Cela permet à la fois de garantir l'exactitude et la qualité des informations et de maintenir cette qualité tout au long de son cycle de vie.

Les solutions d'intégration ERP modernes abordent les aspects critiques de la connexion des systèmes, ainsi que la gestion de la qualité des données dans le cadre de l'intégration. Cela peut inclure une gamme d'activités, allant de simples validations de contenu minimal à des flux de travail élaborés impliquant des vérifications par rapport aux ensembles de données de référence et de base.

L'application de ces mesures atténue les conflits de données et les incohérences de qualité dans l'ERP et d'autres systèmes. Cela est essentiel pour garantir un accès rapide et sécurisé à des données consolidées, propres et précises.

Il ne s’agit pas seulement de technologie

La clé du succès est d’avoir les bonnes capacités et de les déployer de manière optimale. Cela nécessite des technologies modernes d'intégration et de gestion des données, ainsi que l'expertise pour les utiliser. Cependant, il est souvent complexe de créer des solutions qui abordent efficacement la qualité des données dans différents systèmes, scénarios et types de données dans le contexte commercial spécifique d’une organisation. Sans une planification et une gestion appropriées, entreprendre un tel effort peut rapidement se transformer en un désordre coûteux.

C’est pourquoi il est essentiel de disposer de la technologie et des compétences appropriées. Il est également essentiel de faciliter la collaboration entre les parties prenantes techniques et commerciales et de gérer cet engagement de manière stratégique. Pour coordonner les efforts d'intégration et gérer les opérations quotidiennes de manière systématique et efficace, les organisations peuvent utiliser les services d'intégration gérés de fournisseurs comme OpenText . Une telle approche permet de faire face aux complexités impliquées.

Que votre organisation cherche à moderniser son (ses) système (s) ERP (par exemple, en passant à SAP S / 4HANA ou en adoptant un ERP cloud comme NetSuite) ou souhaite simplement maximiser la valeur de son investissement ERP actuel, il est important de se concentrer sur les intégrations et votre capacité à garantir la qualité des données lors de leurs déplacements entre les systèmes. Ces actions jouent un rôle clé pour vous aider à atteindre vos objectifs.

Lisez le livre blanc d'IDG « La modernisation des ERP et les défis croissants en matière de données poussent 91% des entreprises à moderniser leurs solutions d'intégration » pour en savoir plus sur L'intégration ERP et la façon dont les entreprises abordent les défis connexes.