L' optimisation de la chaîne d'approvisionnement contribue grandement à l'accélération de la croissance rentable d'une organisation. La clé de l'amélioration de la chaîne d'approvisionnement est de tirer parti de la quantité croissante de données collectées à partir de nombreux systèmes différents et d'applications cloisonnées, et de consolider ces données en une source unique et en temps réel d'informations fiables.
La principale cause de cette situation est le faible niveau de maturité numérique présent dans de nombreuses organisations. Cela conduit régulièrement à des interventions manuelles, au risque de subir des dommages importants et continus en raison d'interruptions de service des fournisseurs qui n'étaient pas prévisibles. La rapidité des mesures correctives est également entravée par des capacités, une stratégie et une gouvernance insuffisantes en matière de données. Les utilisateurs professionnels ne sont pas habilités à prendre des décisions efficaces et les organisations risquent, de ce fait, de ne pas obtenir les résultats escomptés en ce qui concerne les indicateurs de performance clés tels que l' exécution, les prévisions, l'OTIF et l'OSA.
De nouvelles approches cherchent à relever ces défis, telles que l'entrepôt de données de l'entreprise, qui fournit une vue structurée des données importantes de l'entreprise pour l'établissement de rapports et l'analyse. Les données CRM, ERP et opérationnelles peuvent toutes être introduites dans la technologie de l'entrepôt, qui est capable de copier et d'organiser les données pour répondre à des utilisations spécifiques.
La gouvernance des données est un élément nécessaire à cet égard, car elle permet d'établir des politiques afin que les utilisateurs professionnels puissent avoir confiance dans les informations qui leur sont présentées. La qualité des données est vitale, tout comme le temps de latence et la traçabilité - les données doivent être en temps réel et traçables jusqu'à leur source.
Il est très compliqué pour les équipes informatiques d'atteindre cet objectif en raison de la fragmentation des sources de données utilisées dans les chaînes d'approvisionnement actuelles - et bien sûr, du volume.
Les chaînes d'approvisionnement actuelles doivent être rapides et flexibles. Cela signifie que s'appuyer sur l'entrepôt de données de l'entreprise ne permettra pas d'obtenir le niveau d'intelligence décisionnelle opérationnelle nécessaire à une orchestration réellement efficace de la chaîne d'approvisionnement.
Une organisation qui fabrique et fournit des biens au marché de la vente au détail, par exemple, est susceptible de disposer d'une énorme quantité d'informations à traiter en temps quasi réel. Il s'agit notamment des données de production et de livraison des fournisseurs, des prix des matériaux ou des ingrédients, des opérations logistiques, des données météorologiques, des indicateurs macroéconomiques, des informations sur le marché politique et le marché du travail.
Une approche architecturale plus récente - la structure de données - fournit ces capacités avancées d'analyse prédictive et prescriptive en ingérant et en traitant toutes les données d'une organisation, y compris les données de l'entrepôt. Mais plutôt que de créer un silo de plus ou de déplacer des masses de données, ce qui entraînerait des retards, des perturbations et des risques, elle permet aux organisations d'effectuer des analyses en temps réel tout en laissant les données là où elles se trouvent. Elle complète les environnements de données existants (tels que l'entrepôt de données) et peut traiter des données provenant d'applications de la chaîne d'approvisionnement couramment utilisées et les alimenter (si nécessaire).
Pour les services informatiques, cette approche permet d'éviter le fardeau de la gestion d'une autre base de données, de gagner du temps grâce à l'automatisation et d'instaurer une gouvernance rigoureuse des données. Il s'agit d'une approche "low-code" qui permet aux utilisateurs professionnels d'accéder en libre-service aux informations qu'ils souhaitent sans que les professionnels de l'informatique n'aient à leur consacrer plus de temps. Cela n'ouvre cependant pas la porte à l'anarchie en matière de données - l'informatique et les responsables des données affirment un contrôle centralisé pour maintenir la gouvernance des données, qui est d'une importance capitale.
Dans cette nouvelle approche, une solution de données conçue à cet effet se charge d'acheminer les données, de les valider, de les harmoniser, de les normaliser et de les réconcilier pour obtenir une source unique d'informations en temps réel dans une plate-forme de données décisionnelles. InterSystems Supply Chain Orchestrator est un exemple d'une telle plate-forme de données décisionnelles.
La plate-forme de données InterSystems Supply Chain Orchestrator automatise toutes les tâches onéreuses de gestion des données, de l'ingestion à la gouvernance, en passant par le contrôle de la qualité, la préparation, les applications, les informations et la fourniture d'informations décisionnelles, fournissant à tous les consommateurs de données les informations en libre-service dont ils ont besoin pour améliorer leurs indicateurs clés de performance et optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement.
Le grand avantage pour les services informatiques est qu'un niveau élevé d'automatisation ne perturbe pas leur travail, y compris la gestion de l'entrepôt de données, et n'en accroît pas les exigences. L'IT est libre de se concentrer sur les priorités quotidiennes et à plus long terme qui doivent être traitées dans une grande organisation complexe avec une chaîne d'approvisionnement couvrant de nombreuses frontières.
En mettant en œuvre InterSystems Supply Chain Orchestrator, les organisations qui manquent de maturité numérique peuvent rapidement et sans effort obtenir des informations décisionnelles basées sur des données. Grâce à ces nouvelles fonctionnalités, tous les consommateurs de données ont accès à l'outil le plus efficace pour l'optimisation de l'exécution et la gestion rapide et agile des stocks.
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