Un levier de croissance pour les PME "Rendre intelligentes les données brutes et disparates"
Véritable atout stratégique pour les grandes entreprises, l’informatique décisionnelle suscite aujourd’hui un intérêt croissant chez les PME. Damien Gignoux, Ingénieur d’Affaires chez l’éditeur SAS, fait le point sur les spécificités et les attentes des PME vis-à-vis de ces solutions.
Decisio : Quelles sont les PME potentiellement concernées par l’informatique décisionnelle ?
Damien Gignoux : A priori, toutes les PME sont concernées. Ensuite, tout dépend du secteur d’activité plus ou moins concurrentiel, de la structure de l’entreprise et de sa taille, etc. Chez SAS, nous avons choisi le critère du chiffre d’affaires, et notre cœur de cible se situe plus précisément entre 50 et 150 millions d’euros, soit 3000 entreprises en France.
Peut-on définir la réalité de leurs besoins en la matière ?
Les offres packagées me semblent les plus pertinentes pour ce type de structures en raison de la rapidité et de la facilité d’intégration et de mise en oeuvre. Et cela d’autant que ces entreprises n’ont pas toujours les ressources et compétences nécessaires en interne. Une solution packagée vise donc à répondre aux différents besoins métier (commercial, marketing, finance, etc.), et intègre tous les outils de la chaîne décisionnelle : de l’extraction des données via des ETL (1), en passant par des outils de stockage comme les Datawarehouse ou les datamarts plus spécialisés, et les outils de restitution des données (portails, tableaux de bord, etc). De plus, les PME qui disposent ainsi de la chaîne complète d’outils bénéficient d’une cohérence globale des données au fur et à mesure de leur évolution.
Quels sont les principaux apports de ces solutions pour les PME ?
Dans un marché très concurrentiel, la réussite dépend directement de la performance de l’entreprise. Les solutions décisionnelles permettent donc aux PME de rassembler et rendre intelligentes les données brutes et disparates au sein de l’entreprise, afin qu’elles puissent éclairer les prises de décision et mieux piloter leur activité. L’objectif final étant bien sûr de mieux répondre aux attentes des clients et d’accroître la compétitivité de l’entreprise.
Où en sont justement les PME dans leur recours à ces solutions ?
Les PME sont de plus en plus sensibilisées aux apports des solutions d’aide à la décision. Elles se trouvent en réalité à la croisée des chemins. En effet, la plupart de celles dont le chiffre d’affaires se situe autour de 50 millions d’euros, sont déjà équipées d’outils opérationnels comme les ERP (2), auxquels il manque une couche analytique pour donner de l’intelligence à leurs données. Nous sommes pour ainsi dire en phase d’éducation de ce marché. Dans ce domaine, le maître mot est le conseil, car les PME sont souvent très prudentes à l’égard des nouvelles technologies.
Comment une PME peut-elle définir les ressources nécessaires à la mise en œuvre de ce type de projet ?
A partir du moment où l’entreprise décide d’investir dans une solution « plug & play » (3), un transfert de compétences doit néanmoins être prévu avec le partenaire VAR(4). Ensuite, on peut définir trois types d’utilisateurs : un administrateur interne dédié au suivi et à la maintenance de l’application décisionnelle, des analystes qui exploitent les données en vue de la production de rapports, et les simples consommateurs d’informations tel le responsable commercial, friand de reportings hebdomadaires ou mensuels sur les ventes. Les partenaires VAR jouent donc le rôle d’intégrateurs : ils cadrent les besoins des PME et déploient la solution, mais ce n’est qu’une première étape. La réussite de l’intégration d’une solution décisionnelle réside dans la désignation des bons acteurs au sein de la PME.
Quels sont les autres facteurs de réussite d’un projet décisionnel au sein d’une PME ?
La relation prestataire - entreprise est fondamentale. Comme je l’ai mentionné précédemment, le rôle de conseil du prestataire est primordial. La recherche d’une adéquation PME - partenaire est importante car l’intégrateur doit être à l’écoute des besoins et accompagner l’entreprise dans son évolution. Les outils décisionnels doivent accompagner l’évolution de ces entreprises. L’instauration d’une relation de confiance entre le prestataire et la PME est donc indispensable. En un mot, on sait toujours quand un projet décisionnel démarre mais on ne sait jamais quand cela finit, car la solution doit évoluer avec la PME.
Quel acteur est généralement à l’initiative d’un projet décisionnel dans une PME ?
Cela est très variable en fonction des entreprises, mais trois profils reviennent régulièrement. Il s’agit en général d’un membre de la direction générale, d’un responsable informatique ou du responsable administratif et financier. Parfois s’ajoute une personne de la direction commerciale.
Pouvez-vous donner une estimation du coût que cela peut représenter pour une PME qui investit dans un outil d’aide à la décision ?
Il faut compter un investissement de base de 100 000 euros environ, qui comprend à la fois le prix de la solution et son intégration. Cela est valable pour les solutions globales packagées.
Pour conclure, à quel retour sur investissement doivent s’attendre les PME qui s’équipent de progiciels décisionnels ?
Le retour sur investissement est plus marqué pour les PME que pour les grands comptes, car il est visible au bout de six mois ou un an. C’est donc un élément qui devient rapidement tangible pour ces structures.
(1) ETL : Extraction Transformation and Loading. Outil informatique qui extrait les données à partir de différentes sources pour les transformer et les stocker dans un entrepôt. (2) ERP : Enterprise Resources Planning, l’équivalent de PGI : Progiciel de Gestion Intégrée. (3) Plug & Play : pourrait se traduire par « prêt à l’emploi ». (4) VAR : Value Added Reseller, ou revendeur à valeur ajoutée.
| Comprendre la chaîne du décisionnel |
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1- Collecter, agréger et nettoyer les données de l'entreprise, souvent à partir de systèmes hétérogènes, grâce aux logiciels ETL ; 2- Stocker ces informations dans un entrepôt de données ou Datawarehouse, auquel sont associés un ou plusieurs datamarts (sous-ensembles plus ciblés en fonction des besoins métiers) ; 3- Extraire et traiter l'information en s'appuyant sur diverses méthodes statistiques (datamining, simulation, modélisation) ; 4- Restituer des informations sous forme de tableaux de bord, reportings, tableaux multidimensionnels. |
| Pour aller plus loin : |
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SAS Decision Pack : l'offre dédiée aux PME http://www.sas.com/offices/europe/france/partenaires/sas_decision_pack.html |
publié le 28/10/2004

