Apprenez à correctement utiliser la data de votre Supply Chain

Le modèle de consommation actuel se repose sur un modèle digital, générant de plus en plus de données qu’il devient nécessaire de traiter. Ces données sont une véritable mine d’or pour les entreprises : elles transforment des modèles de business et Supply Chain auparavant transactionnels, où la transaction était déclenchée uniquement au moment de la demande, en des modèles prédictifs, leur permettant de mieux diagnostiquer les anomalies grâce aux échanges d’informations.

Pourquoi utiliser la data de votre Supply Chain ?

Dans notre société de consommation, les clients sont plus volatiles que jamais, et il devient important et nécessaire d’utiliser la data qui est à votre disposition. La concurrence est de plus en plus forte et vos clients sont de plus en plus exigeants. Vous devez donc maîtriser votre data afin de pouvoir analyser la réponse que vous offrez à la demande de vos clients face aux offres concurrentes.

3 principaux objectifs devront vous guider dans l’utilisation de votre data :

• Suivre l’activité de votre Supply Chain :

Grâce à l'utilisation et l’analyse de votre data, vous pourrez assurer un diagnostic continu et un suivi complet des indicateurs importants de vos opérations de S&OP (Sales & Operation Planning). Vous serez ainsi en mesure de mieux coordonner vos décisions liées à vos achats et ventes, selon les capacités internes de votre entreprise.

• Détecter les anomalies et limiter l’impact des défaillances :

En analysant la data de votre Supply Chain, vous aurez ainsi la possibilité d’être alerté rapidement sur les problèmes qui l’empêchent de fonctionner de manière optimale, afin de pouvoir les résoudre le plus rapidement et ainsi limiter l’impact des défaillances.

• Gagner en prédiction :

Lorsque vous maîtriserez l'analyse de votre data, vous posséderez un historique suffisant de données pour prévoir avec justesse et certitude les mouvements de stocks à venir (produits à forte saisonnalité, etc.) et ainsi gagner en précision et performance dans la gestion de votre Supply Chain.

Comment préparer votre data avant de l’utiliser ?

Avant de pouvoir utiliser votre data de manière optimale, vous devrez préparer vos données et votre environnement de travail afin d’être en mesure d'effectuer toutes vos analyses à l'aide de données fiables et sécurisées.

• Récolter toute la data accessible

Chaque service de votre entreprise possède différentes sortes de données, qui pourront vous être utiles dans votre analyse. Vous devrez donc commencer par récolter les données auprès de vos différents collaborateurs. Une fois ces données récoltées, vous devrez effectuer un travail de standardisation : en effet, chaque service ne possède pas le même processus de traitement des données. Il faudra par la suite créer et diffuser des processus de standardisation uniformisés à vos collaborateurs afin que les données que vous collecterez par la suite soient déjà au bon format, vous permettant ainsi de gagner du temps.

• Installer un socle technique solide

Une fois les données à récolter identifiées, vous vous rendrez vite compte de l’ampleur des données à stocker. Vous devrez alors faire le choix d’une méthode de stockage au sein de structures assez puissantes pour pouvoir accueillir toutes vos données, mais également capables de pouvoir faire des mises à jour fréquentes de vos différentes bases de données. Vous pourrez par exemple envisager de stocker vos données à plusieurs endroits pour éviter tout problème en cas d’incident technique ou naturel entraînant la destruction du matériel de stockage.

• Sécuriser les données

La possession de serveurs de stockage de grande capacité ne sera pas le seul critère du choix de la méthode de stockage. La sécurité de vos données devra être le critère primordial. Vous aurez en effet à manipuler des données confidentielles sur votre entreprise et vos clients (coordonnées ou même informations de paiement) qui devront être totalement sécurisées afin qu’elles ne puissent pas être accessible pour d'autres personnes. Pour une sécurité optimale, vous pourrez utiliser des serveurs distants, disponibles en cloud. Faire le choix de ne pas stocker la data au sein de votre entreprise c’est aussi faire le choix de ne pas avoir à gérer les opérations de maintenance des serveurs ou les risques d’instabilité, en faisant appel à des professionnels. Ils se chargeront de dupliquer les données sur plusieurs serveurs pour pallier aux risques naturels et technologiques pour vous assurer la continuité de votre traitement des données.

• Évaluer la qualité de la data

Lorsque vous aurez récolté toute la data à traiter, choisi votre méthode de stockage et sécurisé les données, vous devrez alors travailler à évaluer la qualité de votre data. En effet, une donnée de qualité est une donnée qui est cohérente avec la réalité, unique, compréhensible, structurée et documentée. Vous devrez mener ce travail d’évaluation de manière continue afin de l'appliquer aux nouvelles données récoltées par la suite manuellement ou automatiquement.

Quels types de données collecter ?

Parmi toutes les données à votre disposition, vous devrez apprendre à choisir les informations les plus pertinentes à récolter afin d’optimiser votre analyse, et vos prédictions pour adapter votre Supply Chain plus facilement et rapidement.

• Données de la Supply Chain

Les premières données à collecter sont les données concernant l’ensemble de votre Supply Chain. Vous devrez utiliser les données apportant des indicateurs types pour constituer un historique de données de qualité, critère d’accélération de votre ROI. Pour constituer votre base de données Supply Chain, vous devrez sélectionner les informations suivantes :

o   Référentiel d’articles : marques, prix, durées de vie, volumétrie, etc.,

o   Référentiel de fournisseurs : noms, conditions d’achat, catalogues, rythme de commandes, etc.,

o   Référentiel de clients : informations de contact, historique d’achats, etc.,

o   Informations sur votre réseau logistique : entrepôts, hubs, magasins, etc.,

o   Informations sur les opérations liées à votre stock : ventes, commandes, réceptions, inventaires, etc.

Ces informations seront à adapter selon la typologie de votre entreprise : en fonction de votre secteur d’activité, elles pourront être différentes (vous pourrez par exemple avoir à récolter la data de vos unités mobiles d’intervention si vous en possédez).

• Données déjà à disposition

Vous avez déjà à votre disposition de nombreuses données, et ce même avant la mise en place de la gestion de votre data. Ces données réparties entre vos différents services sont précieuses : elles vous aideront à former un historique de données venant renforcer votre capacité de prévision des différents risques liés à votre Supply Chain. Le meilleur moyen de récolter et traiter ces données est de nommer un chef de projet data, chargé de cartographier, réunir et rendre disponible toutes les données que votre entreprise a pu générer auparavant.

• Données exogènes

En plus de traiter les données internes à votre entreprise, vous devrez également intégrer des données exogènes, c’est-à-dire des données qui ne sont pas générées par votre entreprise mais dans votre environnement. Elles vous aideront à rendre votre analyse plus pertinente. Selon votre domaine d'exercice, vous pourrez regrouper différents types de données économiques et démographiques qui influencent votre activité.

Comment entretenir votre base de données ?

Lorsque vous aurez construit votre base de données, vous devrez constamment l’entretenir afin qu’elle reste toujours aussi pertinente.

• Analysez votre data pour identifier les erreurs

Vous devrez commencer par analyser entièrement votre base de données pour vous assurer de ne pas rencontrer les 2 erreurs de data les plus courantes :

o  Data irréaliste : Une donnée irréaliste est une donnée qui ne peut pas refléter correctement la réalité. Dans le cadre de la gestion des stocks, une donnée irréaliste peut par exemple correspondre à un stock négatif ou un nombre de ventes largement supérieures au niveau de stock.

o   Data déstructurée : Une donnée déstructurée est une donnée qui n’est pas correctement reliée au reste des données. Il peut par exemple s’agir d’un produit qui n’est pas correctement lié à son fournisseur. La data déstructurée peut non seulement s’avérer problématique lors de l’analyse des données, mais également lors de processus automatisés (ici par exemple lors du réapprovisionnement du produit).

• Nettoyez votre data

Lorsque vous aurez identifié les erreurs qui se sont glissées dans votre data, vous devrez procéder au nettoyage de votre base de données afin de supprimer les erreurs pour obtenir une data fiable, réelle et détaillée. Vous devrez éviter que ces erreurs se reproduisent : il sera alors important d’identifier leur source : proviennent-elles du partage des données, de leur traitement ou de leur collecte ? Dans la plupart des cas, cela proviendra d’une erreur humaine : il sera donc nécessaire de mettre en place de nouveaux processus de traitement des données précis et détaillés et de les transmettre à tous vos collaborateurs.

Comment diagnostiquer votre Supply Chain ?

Une fois toutes vos données récoltées et préparées pour être traitées, vous pourrez enfin passer à l’étape de l’analyse afin de mener le diagnostic votre Supply Chain.

• Définir des KPI

Un KPI (Key Performance Indicator) est un critère d’analyse de l’efficacité globale d’un dispositif. Il est important de mettre en place des KPI pour mener votre diagnostic selon des critères précis. Ces critères peuvent être multiples, et devront s’adapter aux différentes étapes de votre Supply Chain : taux de rotation des stocks, taux de service, pourcentage de satisfaction, délais, etc. C’est le suivi de l’évolution de vos KPI qui vous permettra d’être alerté en cas de défaillance au niveau de votre Supply Chain.

• Expert Supply Chain

Pour un diagnostic optimal, vous devrez faire appel à votre expert Supply Chain : il connaît votre Supply Chain dans son ensemble d’un point de vue interne. Il pourra ainsi utiliser l’outil puissant que représente la data pour analyser et trouver plus facilement l’origine des différents problèmes qui pourraient perturber votre Supply Chain.

La multiplication des sources de collecte de données et le développement des technologies IoT (Internet of Things) vont générer de plus en plus de données dans les prochaines années. Ces données, de plus en plus pertinentes, seront nécessaires à l’amélioration continue de la Supply Chain, et notamment à l’installation de nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle.

L’utilisation de la data deviendra ainsi un critère indispensable pour vous assurer l’efficacité de votre Supply Chain, dans la détection des anomalies et la prédiction des activités, afin de toujours mieux satisfaire vos clients.