L' optimisation de la chaîne d'approvisionnement est un levier essentiel pour accélérer une croissance rentable. Pour y parvenir, les entreprises doivent tirer parti des volumes croissants de données issus de multiples systèmes et applications cloisonnées, afin de les consolider en une source unique et fiable d’informations en temps réel.
Le principal frein à cette transformation est le faible niveau de maturité numérique de nombreuses organisations. Cela entraîne une dépendance aux interventions manuelles, augmentant les risques liés aux perturbations fournisseurs imprévues. De plus, un manque de stratégie, de gouvernance et de capacités en gestion des données limite la réactivité et empêche les utilisateurs métiers de prendre des décisions efficaces. Résultat : des performances en deçà des attentes sur des indicateurs clés comme l’exécution des commandes, la prévision de la demande, l’OTIF (On Time In Full) ou encore la disponibilité en rayon (OSA).
De nouvelles approches émergent pour relever ces défis, comme l’entrepôt de données d’entreprise, qui offre une vue structurée et organisée des données clés pour le reporting et l’analyse. Il permet d’intégrer des données issues du CRM, de l’ERP et des systèmes opérationnels, en les copiant et en les structurant pour répondre à des besoins spécifiques.
La gouvernance des données joue un rôle essentiel en définissant des politiques garantissant la fiabilité des informations exploitées par les utilisateurs métiers. La qualité des données est primordiale, tout comme leur traçabilité et leur actualisation en temps réel.
Cependant, pour les équipes IT, mettre en place une telle architecture reste complexe en raison de la fragmentation et du volume des sources de données dans les supply chains actuelles.
Or, ces dernières doivent être rapides et flexibles. Se reposer uniquement sur un entrepôt de données ne permet pas d’obtenir l’intelligence décisionnelle nécessaire à une orchestration efficace de la supply chain.
Prenons l’exemple d’une entreprise manufacturière fournissant des biens au marché de la grande distribution : elle doit traiter un volume massif d’informations en quasi-temps réel. Cela inclut les données de production et de livraison des fournisseurs, les prix des matières premières ou des ingrédients, les opérations logistiques, les conditions météorologiques, les indicateurs macroéconomiques ainsi que les informations politiques et sur le marché du travail.
Une approche architecturale plus récente, la Data Fabric, permet d’exploiter des capacités avancées d’analytique prédictive et prescriptive en ingérant et en traitant l’ensemble des données d’une organisation, y compris celles stockées dans l’entrepôt de données. Contrairement aux solutions traditionnelles qui créent de nouveaux silos ou nécessitent des déplacements massifs de données – générant retards, perturbations et risques –, la Data Fabric permet d’effectuer des analyses en temps réel tout en laissant les données là où elles se trouvent. Elle complète ainsi les environnements existants (comme l’entrepôt de données) et peut traiter les données issues des applications de supply chain les plus courantes, tout en y réinjectant des informations si nécessaire.
Pour les départements IT, cette approche réduit la charge liée à la gestion d’une base de données supplémentaire, automatise de nombreuses tâches et renforce la gouvernance des données. Grâce à son fonctionnement low-code, elle offre un accès en libre-service aux utilisateurs métiers, leur permettant d’exploiter les informations dont ils ont besoin sans solliciter constamment les équipes IT. Pour autant, cela ne signifie pas une perte de contrôle : les équipes IT et les data stewards conservent une gouvernance centralisée essentielle à la fiabilité des données.
Dans cette nouvelle approche, une solution dédiée gère l’intégration des données, leur validation, harmonisation, normalisation et réconciliation, pour fournir une source unique et en temps réel d’informations décisionnelles. InterSystems Supply Chain Orchestrator illustre parfaitement cette approche en tant que Decision Intelligence Data Platform.
La plateforme InterSystems Supply Chain Orchestrator automatise l’ensemble des tâches complexes de gestion des données, de l’ingestion à la gouvernance, en passant par le contrôle qualité, la préparation, l’analyse et la restitution d’informations décisionnelles. Elle offre aux consommateurs de données des insights en libre-service pour optimiser leurs indicateurs de performance et améliorer l’efficacité de leurs opérations de supply chain.
L’un des principaux avantages pour les équipes IT réside dans l’automatisation poussée, qui évite toute perturbation ou charge de travail supplémentaire, y compris pour la gestion de l’entrepôt de données. Elles peuvent ainsi se concentrer sur les priorités stratégiques et opérationnelles d’une organisation aux supply chains complexes et internationales.
En adoptant InterSystems Supply Chain Orchestrator, les entreprises peu matures numériquement peuvent rapidement et efficacement accéder à l’intelligence décisionnelle basée sur les données. Cette nouvelle capacité permet à tous les consommateurs de données d’optimiser l’exécution des commandes et de piloter les stocks avec rapidité et agilité.
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