Les projets ERP sont souvent associés à des enjeux technologiques, organisationnels et humains. Pourtant, un facteur déterminant est encore trop souvent sous-estimé : la qualité des données.

Un ERP centralise les informations qui permettent de piloter les opérations de l’entreprise. Clients, fournisseurs, produits, stocks, commandes, données financières ou nomenclatures alimentent l’ensemble des processus métiers. Si ces données sont inexactes, incomplètes ou incohérentes, les performances de l’ERP seront directement impactées.

Préparer un projet ERP ne consiste donc pas uniquement à définir les futurs processus ou à choisir la bonne solution. C’est aussi l’occasion de fiabiliser les données qui constitueront le socle du futur système d’information.

Les données : le moteur de votre ERP

Un ERP exécute les processus métiers à partir des données qui lui sont fournies.

Les commandes clients, les achats, la production, la gestion des stocks, la comptabilité ou encore la planification reposent tous sur des informations fiables et cohérentes.

Une donnée erronée peut avoir des conséquences en chaîne :

commandes livrées au mauvais client ;
erreurs de facturation ;
ruptures de stock ;
retards de production ;
achats inutiles ;
reporting financier peu fiable.

L’ERP automatise les processus… mais il automatise également les erreurs si les données ne sont pas maîtrisées.

Pourquoi la qualité des données devient-elle un enjeu lors d’un projet ERP ?

Au fil des années, les entreprises accumulent souvent plusieurs applications, bases de données et fichiers Excel.

Il est fréquent de retrouver :

plusieurs référentiels clients ;
des fournisseurs en double ;
des articles obsolètes ;
des données incomplètes ;
des règles de codification différentes selon les sites.

Un projet ERP représente une opportunité unique pour repartir sur une base saine.

Migrer des données sans les nettoyer revient à reproduire les problèmes existants dans un nouvel environnement.

Les principaux risques liés à des données de mauvaise qualité

Une mauvaise qualité des données peut compromettre la réussite du projet ERP dès sa mise en production.

Parmi les risques les plus fréquents :

erreurs dans les transactions ;
perte de confiance des utilisateurs ;
ralentissement des processus ;
difficultés de reporting ;
baisse de la productivité ;
augmentation des demandes de support ;
multiplication des traitements manuels.

À terme, ces difficultés réduisent fortement le retour sur investissement attendu de l’ERP.

Identifier les données critiques

Toutes les données n’ont pas le même niveau d’importance.

Avant la migration, il est essentiel d’identifier les référentiels qui auront le plus d’impact sur les processus métiers.

Parmi les données généralement considérées comme critiques :

les données clients ;
les données fournisseurs ;
les articles et produits ;
les nomenclatures (BOM) ;
les gammes de fabrication ;
les stocks ;
les données financières ;
les centres de coûts ;
les utilisateurs et leurs habilitations.

Cette priorisation permet de concentrer les efforts sur les informations les plus sensibles.

Nettoyer les données avant la migration

Le nettoyage des données est une étape incontournable.

Il consiste notamment à :

supprimer les doublons ;
corriger les incohérences ;
compléter les informations manquantes ;
archiver les données obsolètes ;
harmoniser les formats et les nomenclatures.

Cette phase améliore considérablement la qualité des futurs processus.

Mettre en place une gouvernance des données

Améliorer la qualité des données ne doit pas être un effort ponctuel.

Les entreprises doivent définir une véritable gouvernance des données afin de garantir leur fiabilité dans le temps.

Cela passe notamment par :

la définition de règles de gestion ;
la désignation de Data Owners ;
la clarification des responsabilités ;
la mise en place de contrôles qualité ;
le suivi d’indicateurs de qualité des données.

Une gouvernance solide limite la dégradation progressive des référentiels après le Go-Live.

Impliquer les métiers dès le début du projet

La qualité des données ne relève pas uniquement de la DSI.

Les équipes métiers sont les mieux placées pour identifier les incohérences, valider les référentiels et définir les règles de gestion.

Finance, Supply Chain, Achats, Production, Logistique ou Ressources Humaines doivent être pleinement impliqués dans les travaux de préparation des données.

Cette collaboration favorise également l’appropriation du futur ERP.

La qualité des données facilite l’adoption de l’ERP

Les utilisateurs accordent rapidement leur confiance à un nouvel ERP… ou la perdent tout aussi vite.

Des informations erronées dès les premières semaines d’utilisation peuvent générer de nombreuses frustrations :

données introuvables ;
commandes incorrectes ;
indicateurs incohérents ;
difficultés de recherche.

À l’inverse, un référentiel fiable facilite l’utilisation quotidienne de la solution et accélère son adoption.

À découvrir : Comment préparer les collaborateurs à l’arrivée d’un nouvel ERP ?

Une étape essentielle pour limiter les développements spécifiques

Des données harmonisées permettent également de mieux exploiter les fonctionnalités standards des solutions ERP.

À l’inverse, des référentiels hétérogènes conduisent souvent à développer des traitements spécifiques pour contourner les incohérences existantes.

Préparer les données en amont contribue donc à :

réduire les coûts du projet ;
simplifier le paramétrage ;
limiter les personnalisations ;
faciliter les futures évolutions de la plateforme.

Comment mesurer la qualité des données ?

Comme tout projet de transformation, la qualité des données doit être pilotée à l’aide d’indicateurs.

Parmi les KPI les plus utilisés :

taux de doublons ;
taux de complétude des données ;
nombre d’erreurs détectées ;
conformité aux règles de gestion ;
taux de correction avant migration ;
taux d’erreurs après Go-Live.

Ces indicateurs permettent de suivre l’amélioration progressive des référentiels.

À lire également : Comment mesurer l’adoption d’un ERP ? Les KPI qui font réellement la différence.

L’approche BHI Consulting

Chez BHI Consulting, nous considérons la qualité des données comme un facteur clé de réussite de tout programme ERP.

Notre accompagnement comprend :

l’analyse des référentiels existants ;
l’identification des données critiques ;
le nettoyage et la préparation des données ;
la définition de la gouvernance ;
l’accompagnement des métiers ;
la sécurisation de la migration ;
le suivi de la qualité des données après le déploiement.

Notre objectif est de permettre à nos clients de disposer de données fiables, cohérentes et exploitables afin de soutenir durablement leurs processus métiers.

Conclusion

La réussite d’un projet ERP ne dépend pas uniquement de la technologie ou des processus.

Elle repose également sur la qualité des données qui alimentent l’ensemble des opérations de l’entreprise.

Préparer les référentiels, améliorer leur fiabilité et mettre en place une gouvernance adaptée permettent de réduire les risques de migration, de faciliter l’adoption du nouvel ERP et de créer une base solide pour la performance future.

Investir dans la qualité des données avant un projet ERP, c’est investir dans la réussite de la transformation.

Vous préparez un projet ERP ?

Chaque organisation possède des données, des processus et des enjeux qui lui sont propres.

Les consultants BHI Consulting accompagnent les entreprises dans l’analyse, la préparation et la gouvernance de leurs données afin de sécuriser leurs projets ERP et d’en maximiser les bénéfices.

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