Le Drill Down down down down, les pièges à éviter pour réussir son projet décisionnel

Plaidoyer pour une BI « intelligente et réfléchie », qui ne se limite pas à mettre à la disposition des utilisateurs des données brutes pour au contraire proposer des indicateurs permettant de comprendre et d’agir.

La promesse des outils de Business Intelligence (BI)

Un grand classique de la démonstration d’un outil BI. 

Un éditeur a convié un parterre de cadres à découvrir en avant première la nouvelle version de l’outil, tout ce beau monde est réuni dans un bel hotel parisien, sagement assis devant 2 ou 3 écrans de vidéo projection. Sur un clic de l’ingénieur avant vente, un tableau de bord s'affiche rempli de jauges graphiques et autres thermomètres. L’entreprise de l’exemple est performante, les indicateurs sont globalement « au vert », sauf un (ou deux pour faire réaliste) qui est franchement dans le rouge. Insupportable !! L’expert, nous explique qu’il va nous dévoiler toute la puissance de l’outil. Il clique d’un geste assuré (pour les profanes il « drill down») et obtient l’éclatement des ventes par famille de produits comparé à l’objectif. 

Une famille ressort, nettement en deçà des attentes. Un autre click et l'on découvre qu’en fait, ces produits sont majoritairement achetés à un fournisseur avec lequel l’entreprise rencontre beaucoup de problèmes de livraison.

Ca y est en 3 minutes chrono le problème est cerné (c'est-à-dire résolu), les ventes devraient exploser le mois prochain.

Comment ça se passe dans la vraie vie !

Dans la réalité d’une entreprise d’aujourd’hui, le point de départ ne serait probablement pas un tableau de bord graphique mais plutôt un tableau de chiffres, disons le CA et la marge comparé à l’objectif et éclaté par régions commerciales. Premier drill down cela fonctionne les données s’affichent (15 a 20 lignes) … mais aucune explication n’apparaît clairement. Des écarts positifs et négatifs mais rien de dramatique, aucun coupable à qui imputer la baisse. On retient les 3 lignes avec les écarts les plus importants pour un nouveau drill. A nouveau 20 lignes affichées pour chacun des 3 éléments sélectionnés. Et là « oh joie », l’explication apparaît enfin, une ligne présente un écart sensiblement plus élevé que les autres. On va maintenant comprendre ce qui s’est passé. Las, après 2 secondes de réflexion on finit par se rendre compte que l’anomalie identifiée explique moins de 5 % de l’écart global lui-même minoré des secteurs commerciaux ayant dépassé leur objectif. Le problème reste donc entier.

Pressé par le temps, l’explication des performances décevantes se limite donc très souvent à une sélection des éléments présentant les écarts les plus importants, complétées par une phrase indiquant que les écarts sont très éclatés et que la sous-performance est « générale ».

Pourquoi ces difficultés ?

Comment, et pourquoi, malgré les outils dont on dispose, et les efforts qui ont été fait pour les déployer se retrouve-t-on dans cette situation ?  Autant le dire tout de suite les outils globalement tiennent leurs promesses … techniques. Le drill down par exemple est effectivement un moyen très ergonomique, et depuis quelques années très performant, d’explorer des volumes de données importants. Le problème, comme toujours, est plutôt lié à à façon de mettre en place les outils et à l’usage qui en est fait.

Par manque de réflexion et de temps beaucoup de projets BI se limitent à alimenter un datawarehouse et proposer un nombre très limité d’indicateurs basics.  

Appliqué au domaine commercial, cela donne une base de données principale composée des lignes de factures clients et des objectifs de vente agrégés que l’on consolide selon des axes temps, clients, produits et organisation commerciale, chacun disposant de plusieurs niveaux. Dans le monde de la distribution, ces éléments sont complétés par des axes « point de vente » et « fournisseur de l’article ». En termes de mesure, le système gère des quantités, le chiffre d’affaires net, et la marge brute, pas nécessairement déclinés en termes d’objectifs.

Le parti pris, de ces projets a été de considérer qu’avec ces éléments on mettait à la disposition des analystes « l’intégralité des données du monde commercial et marketing » au niveau le plus fin. Comme par ailleurs l’outil permettait facilement d’agréger de filtrer et de trier les analystes avaient dès lors, en théorie, la possibilité de « tout faire ». 

Néanmoins, la meilleure façon de comprendre quelque chose ne consiste pas, le plus souvent, à appliquer à des périmètres de plus en plus fins, une grille de lecture conçue essentiellement pour apprécier le niveau de réalisation d’un objectif. Au mieux, et rien n’est sûr, on apprendra où l’objectif n’a pas été atteint mais probablement pas pourquoi ? Ce dernier point est pourtant essentiel pour agir.

À cette importante question du « pourquoi l’objectif n’a pas été atteint ? » les opérationnels concernés n’ont souvent pas plus d’éléments de réponse. Des idées, des justifications, souvent récurrentes, parfois des pistes, mais rarement des explications étayées, le souvenir d’un cas monté en épingle et extrapolé ne prouvant souvent rien. 

Comment on pourrait faire pour améliorer les choses ?

D’abord une précision je n’ai aucune ambition d’explication exhaustive et absolue de l’évolution d’un indicateur.  La démarche présentée ci-après vise plutôt à vérifier si des pistes classiques d’explication se trouvent vérifiées pour une période donnée. 

Pour ne pas être trop long les exemples d’indicateurs présentés ci-après sont adaptés à des univers commerciaux et marketing, mais une démarche identique peut être appliquée au monde de la finance, de la logistique, des achats.

Expliquer …

Des exemples d’outils d’analyse de l’évolution du chiffre d’affaires sont repris ci-après.

Analyse de la dégradation tarifaire.

Principe : Identifier les parts respectives des différentes causes dans l’évolution du CA N versus une période de référence : la période N-1, un objectif.

Démarche : isoler les différents éléments qui composent le chiffre d’affaires d’une période. Partir avec pour chaque élément la valeur de la période de référence puis affecter à chaque élément, par étape, la valeur de la période à analyser.

Ainsi le chiffre d’affaires est égal : 

• aux Quantités vendues d’articles.
• * Le prix tarif de chaque article.
• * Le taux de remise permanente du client concerné.
• * Le taux de remise promotionnelle.
• * Le taux de remise exceptionnelle.
• * Le taux de remises hors factures.
• * Le pourcentage d’avoir financier (éventuellement éclaté par grande nature).

En faisant varier chaque élément l'un après l’autre on va faire apparaître une série d’écarts explicatifs de l’évolution du CA (impact  de l’augmentation de tarif, impact de l’évolution des taux de remise.

Lors de ce type d’analyse se posent souvent les questions suivantes : 

• Comment traiter les nouveaux articles pour lesquels il n’existe pas de tarif N-1.
• Comment intégrer les avoirs financiers rarement affectés à des articles.
• Sur quelle période effectuer les calculs, comment gérer les événements intervenus en cours de période.
• …

Il n’y a pas en général d’obstacles qui ne puissent être solutionnés par un peu d’astuce et de créativité.

Cette démarche peut aussi être étendue à la marge brute.

Analyse du portefeuille clients.

Principe : Identifier l’impact de l’évolution du portefeuille clients sur le CA. Cette analyse est d’autant plus pertinente que le marché est basé sur un nombre important d’acteurs dont le taux de rotation est important (vente aux professionnels) par exemple.

Démarche : Qualifier les clients en fonction de leur ancienneté.  Une démarche complémentaire consiste parfois à intégrer une notion de typologie de clients (client VIP …). La variation de chiffre d’affaires sera ensuite analysée en termes de :

• Augmentation de CA réalisée grâce à de nouveaux clients.
• Perte de CA liée à des clients anciens sans activité au cours de la période.
• Clients existants ayant augmenté leurs achats.
• Clients existants ayant diminué leurs achats.

Le parti pris de ce type d’analyse est qu’il est nécessaire de renouveler constamment le portefeuille de clients.

Dans le même esprit un indicateur de risque peut être constitué par la distribution des ventes : part du CA réalisé avec les x premiers clients.

… Alerter …

A ces exemples d’indicateurs explicatifs, (on pourrait en trouver d’autres), il est souvent utile d’ajouter des indicateurs d’alerte mettant le focus sur les évolutions extrêmes qui nécessitent souvent un peu d’attention.

Plus fortes évolutions.

Exemple : Top X des clients qui ont le plus augmenté ou le plus baissé en termes de CA.

Baisse brusque d’activité.

Exemple : 

• Liste des clients qui n’ont pas commandé depuis plus de x jours.
• Liste des clients qui ne commandent plus une gamme de produits précédemment significative.

Risque d’insatisfaction clients.

Exemple : 

• Liste des clients les plus importants en termes d’avoirs financier.

… Proposer des axes d’amélioration …

Niveau de saturation du client.

Principe : Identifier la marge de progression des ventes chez un client donné en comparant le potentiel d’achat du client avec son chiffre d’affaires.

Démarche : Le potentiel du client est en général déterminé en fonction de son volume de production, de son CA éventuellement pondéré d’autres critères liés à l’organisation de son activité. L’idée est de se concentrer sur les clients à fort potentiel ou de suivre les variations de part de marché.

Structures d’achat atypiques.

Principe : Un des axes efficaces d’identification d’opportunités pour un client consiste à comparer sa structure d’achat avec celle de clients comparables.

Démarche : Regrouper les clients en groupes homogène en termes d’usage théorique des produits de la société. Remarque : il ne s’agit pas d’analyser leurs achats puis de les regrouper sur cette base mais à l’inverse de définir leurs types puis de vérifier la cohérence de leurs achats avec ceux des entreprises du même type. Les regroupements clients sont, en général, bâtis en fonction de la taille et du secteur d’activité du client. L’analyse n’est pas conduite par article mais par famille d’articles homogènes en termes d’usages.

Comment mettre en place une telle approche ?

Une telle démarche implique une réelle réflexion sur l’activité de l’entreprise, ses risques, les marges de manœuvre des différents responsables. Avant de choisir les indicateurs et les tableaux de bord, il est essentiel de définir la logique d’analyse des résultats, d’identifier ce qui peut entraîner une moindre performance ou au contraire avoir un impact favorable.

D’un point de vue, pratique il ne faut dans un premier de temps ne pas parler d’indicateurs et de tableau de bord mais de risque, de logique d’analyse … L’approche consiste à regrouper un échantillon de « futurs utilisateurs » autour d’interrogations du type :

• Quelles sont les questions que vous vous posez afin de comprendre les résultats d’un mois ? la performance d’un client ?
• Quels sont les risques qui pèsent sur votre activité ?
• Sur quelle base établissez-vous les prévisions ?
• quels sont les signes annonciateurs d’une moindre performance ?
• Quels sont les rythmes de l’analyse des performances, comment est organisé le contrôle et le suivi de l’activité (réunion, support, objectifs de la réunion) ?

Une fois que l’équipe dispose d’une réelle compréhension de l’activité, l’étape suivante consiste à élaborer un tableau bord, c'est-à-dire un ensemble d’indicateurs, pour chaque « rendez-vous » d’analyse des performances (un même tableau de bord peut être utilisé par plusieurs instances). Le tableau de bord élaboré par l’équipe projet doit être réalisable (les données sont disponibles à la fréquence nécessaire) mais aussi un peu ambitieux voire provocateur afin de susciter la réflexion.  Ces tableaux de bord sont proposés aux futurs utilisateurs afin d’être amendés et complétés.

La démarche est ensuite classique : construction et alimentation du datawarehouse, paramétrage des indicateurs et élaboration des tableaux de bord, recette, formation.

En synthèse !

Les outils de BI sont de formidables outils d’amélioration des performances. En tirer tout le bénéfice implique, bien au-delà du recensement des besoins utilisateurs, une réelle compréhension de l’activité de l’entreprise, de son organisation et de ces risques. L’équipe projet doit être une réelle force de proposition élaborant des propositions de tableaux de bord à partir des usages qui vont en être fait. Une approche plus « technique » exclusivement centrée sur la satisfaction immédiate des besoins utilisateur exprimés abouti en général à une compilation de données brutes, ne permettant pas réellement de progresser dans la compréhension de l’activité et de son évolution et très loin de constituer un support aux actions d’amélioration... 

Que peut-on espérer des systèmes décisionnels ?

La réactivité avant la prévision, est devenue le mot-clé pour décrire l’exercice délicat qui consiste à piloter une entreprise. Face à ce besoin, les éditeurs ont développé des solutions pour aider les managers. Leurs offres, regroupées sous le vocable systèmes décisionnels, sont aujourd’hui très riches mais aussi très différentes en termes de fonctionnalités et d’approche. Alors que recouvre le terme de systèmes décisionnels et que peut-on espérer de ces outils ?

Article initialement paru dans Echange - revue de la DFCG

Ces dernières années, après la vague de déploiement des systèmes transactionnels (les ERP), auront été celles des outils décisionnels. Les analystes sont en outre tous unanimes pour prévoir une forte progression de leur usage dans les années à venir. Hier outils techniques, complexes et coûteux à mettre en place, leur déploiement s’est simplifié et leur usage s’est démocratisé. Certains éditeurs d’ERP ont même intégré à leur progiciel une offre décisionnelle vendue comme « immédiatement » opérationnelle.

Cette démocratisation est allée de pair avec une explosion des fonctionnalités. Auparavant limité au champ des bases de données OLAP[1] et aux requêteurs le spectre fonctionnel du décisionnel s’est fortement élargi.

Alors comment se retrouver dans cette « jungle » fonctionnelle, et surtout que peut-on espérer de sa « solution décisionnelle » ?.

Qu’est ce qu’un « système décisionnel » ?

Les systèmes décisionnels sont un ensemble de technologies destinées à permettre aux collaborateurs d’avoir accès et de comprendre les données de pilotage plus rapidement, de telle sorte qu’ils prennent des décisions meilleures et plus rapides pour in fine atteindre les objectifs de leur organisation. Les systèmes décisionnels, dans leur version la plus complète, permettent de répondre aux questions suivantes :

•  Que s’est-il passé ?
• Pourquoi cela s’est-il passé ?
• Que va-t-il se passer ?
• Que vient-il se passer ?[2]

Un système décisionnel bien conçu doit donc :

• Fournir un accès à des données fiables.
• Aider l’utilisateur à comprendre ces données. Le problème est moins aujourd’hui l’accès à l’information que la capacité à l’analyser, à la synthétiser.
• Faciliter la prise de décision. Connaître la signification d’une information c’est bien. Savoir quoi en faire c’est mieux.
• Aider à la diffusion de l’information et à la mise en œuvre des actions.

Quelles sont les fonctionnalités proposées ?

Les besoins des utilisateurs peuvent être regroupés en 4 grandes catégories : Produire des états de gestion, Suivre et contrôler, Analyser les données, Simuler. Face à ces besoins, les systèmes décisionnels proposent les fonctionnalités suivantes :


Produire des états de gestion.

• Fonctionnalité de reporting. Requêteurs permettant de produire de façon simple et rapide des tableaux de données incorporant des calculs plus ou moins sophistiqués. Exemple d’utilisation : production d’état de gestion à la demande.

Suivre et contrôler.

• Elaboration de tableaux de bords. Production et diffusion automatique à fréquence régulière de tableaux de bord regroupant des données hétérogènes. Exemple d’utilisation : Production de tableaux de bord graphiques à destination de responsables opérationnels (Responsables commerciaux), Balanced Scorecard.
• Emission d’alerte. Génération conditionnelle de messages sur différents supports (Email, SMS…) plus ou moins complexes en fonction de la configuration des données. Exemple : alerte sur constatation d’un incident de paiement.

Analyser les données.

• Fonctionnalités OLAP (Etablissement d’analyses dynamiques multi dimensionnelles avec possibilité de trier, filtrer, zoomer à l’intérieur des données), Exemple d’utilisation : détermination des causes expliquant l’évolution d’une donnée de synthèse (Chiffre d’affaires).
• Fonctionnalités avancées de datamining. Ensemble de techniques statistiques sophistiquées permettant de faire apparaître des corrélations, des tendances et des prévisions). Exemple d’utilisation : prédiction de défaillances, sélection de client pour une promotion.

Simuler

• Gestion de modèles de calcul (Calcul automatique d’ensemble de données complexe en fonction : de paramètres entrés par les utilisateurs et de règles de gestion) exemple d’utilisation : élaboration de Business Plan.
• Elaboration collaborative (Ajout de fonctionnalités de workflow aux modèles de simulation décrits précédemment). Exemple d’utilisation : élaboration budgétaire.

Il est rare que l’ensemble de ces fonctionnalités soient mises en place simultanément dans une entreprise. Les mises en œuvre sont en outre souvent réalisées par domaine fonctionnel (les ventes, les achats…). Par ailleurs il n’existe pas, a priori, de produit couvrant l’ensemble de ces fonctionnalités. Chaque progiciel, en fonction de son origine et du positionnement que souhaite lui donner son éditeur, est plus ou moins avancé sur l’un ou l’autre thème.

Il est donc crucial de déterminer précisément ses besoins présents, et futurs, ainsi que les contraintes liées à son organisation ou à son activité avant de choisir une solution.

Les systèmes décisionnels quels apports ?

D’expérience, il est toujours difficile d’expliquer à des dirigeants que l’on doit dépenser de l’argent, parfois beaucoup, toujours trop, pour analyser et manipuler des données existant dans les systèmes d’information de l’entreprise.

Les apports des systèmes décisionnels sont néanmoins réels. Ils peuvent être classés en 2 grandes catégories :

• L’amélioration de l’efficacité de la communication et de la distribution des informations de pilotage,
• L’amélioration du pilotage des entreprises résultant de meilleures décisions, prises plus rapidement.

Si le premier point est aisément compréhensible, présente peu de risque de mise en œuvre et pose peu de problème d’évaluation ce n’est clairement pas en revanche une source de gains significative. Il sera très difficile, le plus souvent, de justifier les coûts d’un projet sur cette seule promesse.

La seconde catégorie a nettement plus de potentiel de gains mais il faut bien reconnaître que les risques de ne pas atteindre les objectifs initiaux sont réels, sans parler de la difficulté d’évaluation des bénéfices escomptés.

Les bénéfices de cette catégorie les plus souvent cités[3] sont les suivants :

• Unicité des chiffres, une seule vérité acceptée par tous,
• Meilleure planification,
• Amélioration de la prise de décision,
• Amélioration de l’efficacité des processus,
• Amélioration de la satisfaction des clients et des fournisseurs,
• Amélioration de la satisfaction des employés.

Les apports sont en outre propres à chaque domaine fonctionnel.

Il est probable qu’un commercial disposant d’information de synthèse à jour sur l’activité d’un client, sur l’évolution de ses achats sera nettement plus efficace. Mais quel est l’impact prévisionnel sur le chiffre d’affaires par commercial ?

De la même façon des prévisions de vente fiable accroîtront grandement la qualité des approvisionnements et permettront de réduire le niveau des stocks à taux de service constant voir en amélioration. Mais de combien ?

Les éditeurs disposent tous de nombreuses « success story » faisant apparaître des gains importants voir faramineux. Attention toute fois a bien s’assurer que l’entreprise :

• se trouve bien dans la même situation initiale que les exemples cités,
• est disposée à mettre en place une démarche d’ensemble allant bien au-delà du strict déploiement d’un outil informatique et incluant nécessairement l’évolution de son organisation et ses modes de fonctionnement.

En pratique, ces expériences, très souvent d’outre atlantique, sont de peu de secours au moment du choix. Comme pour de nombreux projets informatiques moyens ou gros la décision se prendra le plus souvent sur la conviction et l’engagement des responsables opérationnels concernés.

Les facteurs clés de succès d’un projet décisionnel.

Les points clés pour la réussite d’un projet décisionnel sont :

• Obtenir l’engagement des managers opérationnels concernés. Leur soutien sera crucial pour réussir la mise en œuvre des changements de l’organisation et des modes de fonctionnement nécessaires pour tirer partie des apports du projet décisionnel,
• Bâtir une compréhension partagée des objectifs et des orientations du projet décisionnel,
• Prioriser les domaines fonctionnels d’application, ne pas tout faire en même temps mais privilégier une succession de petits projets à succès.
• Donner au projet les moyens financiers et humains suffisants pour bâtir et faire vivre la solution décisionnelle.
• Redonner tout sa dimension au business. Les projets décisionnels ne doivent plus être uniquement des projets techniques centrés sur les outils. Une réelle conception des logiques d’analyse et des indicateurs est nécessaire, quitte à enrichir les données sources si l’on souhaite aller au-delà de la stricte amélioration de la diffusion des informations de pilotage.
• Assurer la fiabilité des données.

Conclusion.

Au cours de ces dernières années, la puissance et les performances des outils décisionnels se sont grandement améliorés. Les outils sont plus simples à mettre en place, à utiliser et exploiter, leur intégration avec les applications transactionnelles est plus facile et moins coûteuse.

L’accroissement de la performance des outils change la polarité des projets décisionnels. Hier très focalisés sur les aspects techniques, ils sont aujourd’hui principalement centrés sur des questions fonctionnelles.

L’offre de solutions décisionnelles couvre un large spectre fonctionnel et regroupe de nombreux acteurs du marché proposant des produits de bonne qualité mais très différents.

Les apports, quoique difficiles à évaluer financièrement, sont réels et le plus souvent constatés par les entreprises utilisatrices.

Les risques de ne pas tirer tout le profit de sa solution décisionnelle et de se limiter aux gains de productivité administrative liés à l’amélioration de la diffusion des informations de pilotage sont réels.

Sans détailler à nouveaux les facteurs clés de succès, maximiser les apports de son projet décisionnel implique :

• De définir et de partager des objectifs précis,
• De réfléchir à ses besoins et de choisir l’offre progiciel adaptée,
• De donner toute sa dimension fonctionnelle au projet (Quels indicateurs ? Quelles logiques d’analyses souhaitons nous mettre en place ? …),
• D’être prêt à faire évoluer ses modes de fonctionnement et son organisation. Un nouveau tableau de chiffre n’améliora pas, en lui-même, sensiblement le fonctionnement d’une entreprise. En revanche, de nouveaux modes de fonctionnement rendus possibles par la disponibilité fréquente, d’informations de pilotage fiables et pertinentes peuvent améliorer sensiblement les performances d’une entreprise.

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[1] Système de gestion de base de données orienté vers l’analyse interactive et multidimensionnelle de données au niveau d’une entreprise.

[2] Tendance récente des systèmes décisionnels : le temps réel. Supportée par un petit nombre d’éditeurs et utilisée de façon confidentielle par les entreprises.

[3] Source : The data warehousing institute. Étude menée auprès de 510 entreprises utilisatrices.

Tirer « enfin »profit de votre ERP

Les projets de mise en place d’ERP n’ont pas toujours tenu leurs promesses en termes de retour sur investissement. Il n’en demeure pas moins que ces progiciels sont de formidables outils pouvant permettre d’accroître de façon significative les performances des entreprises. Il est probablement temps maintenant, pour les entreprises disposant d’un ERP, de tirer profit de leurs investissements passés en utilisant plus et mieux les fonctionnalités de leur progiciel.

Article initialement paru dans Echange - revue de la DFCG

L'offre ERP a atteint depuis quelques années un niveau de qualité sans précédent. Les progiciels apparaissent stabilisés. Les ruptures technologiques du client serveur puis du client léger qui se sont souvent traduites par une réécriture complète des progiciels ont été digérées par les grands éditeurs qui proposent aujourd’hui des produits relativement peu bogués.

Les principaux progiciels intègrent maintenant, en standard, les dernières "best practices" proposées par les gourous du management. Certains éditeurs font même "certifier" leurs produits par des cabinets de conseil de renom. Les principaux ERP proposent tous en standard des Workflow, Balanced Scorecard, Lock box, Cross docking, Supply Chain collaborative… La rapidité avec laquelle ces fonctionnalités sont intégrées aux produits est surprenante et dépasse très largement la capacité des entreprises à les mettre en oeuvre.

Par ailleurs, dans les grandes entreprises et les PME, le taux d’informatisation des processus opérationnels est très élevé. L’informatique est devenue une ressource clé ayant un impact très important sur la productivité de l’entreprise ou le niveau de qualité d’un processus. Si les logiciels ne peuvent à eux seuls adapter et transformer les organisations, ils en constituent le système nerveux et ont à ce titre la capacité de rendre possible ou de bloquer les évolutions.

Des progiciels fiables, intégrant les meilleures pratiques, avec une informatique au cœur des processus opérationnels : trois facteurs qui devraient conduire à une satisfaction totale des utilisateurs. Malheureusement, il n’en est rien : la plupart des projets de mise en œuvre d’ERP se sont soldés par des apports limités largement en deçà des espérances initiales et des coûts finaux des projets.

Les principales causes d'échec

Sans aller jusqu’à détailler de façon exhaustive les causes de ces échecs, il est quand même intéressant d’en retenir les principales :

• Difficultés pour définir les objectifs initiaux et les traduire en évolutions des organisations et options de paramétrage du progiciel.
• "Perte ou oubli" des objectifs initiaux par l’équipe projet une fois la phase de définition des processus cibles terminée.
• Tendance des équipes projet à reconduire l’existant pour faciliter la mise en œuvre de projets difficiles à gérer du fait de leur taille, de leur caractère global et de leurs impacts importants sur l’organisation.
• Niveau de ressources internes nécessaires à la réussite du projet dépassant de façon significative la capacité des entreprises à les mobiliser.
• Difficulté à appréhender la dimension humaine des projets dans ses différentes composantes (communication, formation appropriation, stratégie des acteurs …).
• Opposition entre la structure des coûts des projets, qui ne dépend que très faiblement de la nature des changements mis en œuvre alors qu'au contraire leur apports y sont étroitement liés (il n’y a pas de gain sans évolution !).

La situation n’est cependant pas désespérée ! Votre ERP, même incomplètement exploité, mis en place sans réelle réflexion sur les évolutions de l’organisation, conserve encore tout son potentiel. En effet, vous avez à portée de main une marge d’amélioration de la productivité et de la qualité de vos processus.

Que peut-on espérer de son ERP ?

Il est difficile de présenter une liste de gains génériques. L’importance et la nature des gains potentiels sont fonction de la situation particulière de chaque société. Une entreprise exploitant des usines et des plates-formes logistiques ayant comme clients des distributeurs n’aura pas les mêmes domaines de gain qu’une entreprise de négoce.

Les "gisements classiques" d’amélioration sont les suivants :

• Accroissement de la productivité administrative par l’automatisation de certaines tâches et la saisie des informations à la source par les utilisateurs.
• Amélioration du service client et de la réactivité par la mise à disposition en "temps réel" d’une information plus riche pour les opérateurs.
• Fiabilisation des processus par l’automatisation et l’accroissement des contrôles (Workflow, intégration entre les modules).
• Réduction des coûts externes par la centralisation des achats.
• Réconciliation entre les informations de pilotage économique et opérationnelles par la mise en œuvre d’un référentiel unique et partagé.
• Réduction des temps de cycle par l’intégration des différentes étapes des processus.
• Accroissement de la pertinence des indicateurs économiques de performance par la mise en place de comptabilités industrielles intégrées.
• Accroissement de la productivité administrative et réduction des temps de cycles par l’automatisation des échanges interentreprises.

Au sein d’une gamme d’ERP donnée, il y a peu d’écarts fonctionnels entre les différents progiciels, notamment sur les modules "basiques" : achat, stock vente, comptabilité… Le progiciel choisi a, in fine, peu d’impact sur la nature des gains à espérer de son ERP.

Pourquoi réussirait-on maintenant ce que l’on a eu du mal à terminer il y a seulement quelques mois ?

Les projets d’optimisation d’un ERP déjà en place ne sont pas comparables à ceux de mise en place initiale. Ils visent plutôt à améliorer la structure informationnelle - le back bone - que constitue l’ERP qu’à la construire ou à la révolutionner..

Dès lors, le périmètre de ces projets est extrêmement réduit, il est limité aux domaines pour lesquels des opportunités d’amélioration économiquement rentables ont été identifiées.

Les actions ne sont pas forcément engagées en parallèle. Il s’agit plutôt d’un ensemble de mini projets coordonnés que d’une action globale unitaire. De ce fait, la mise en œuvre peut être étalée dans le temps en fonction de l’importance et de la nature des ressources disponibles.

Ces projets, du fait de leur taille, sont bien moins perturbants pour les organisations. Il est plus simple d’y impliquer les utilisateurs, qui disposent par ailleurs d’une meilleure connaissance du progiciel, facilitant ainsi les étapes de mise en œuvre.

Le budget de ces projets est sans commune mesure avec les budgets de mise en place. Ils n’imposent souvent pas d’achat de licence ou de matériel additionnel et sont conduits dans le respect des fonctionnalités standard du produit. Ces projets n’impliquent pas, le plus souvent, le développement d’interfaces. Les sources de coûts importants que sont le matériel, les licences et les développements spécifiques sont donc limitées à leur plus simple expression, améliorant d’autant la rentabilité des actions d’optimisation.

Comment faire ?

On distingue en général sept étapes dans ce type de projets :

• Définir les attentes du projet,
• Evaluer la performance des processus,
• Identifier les zones d ‘amélioration,
• Valider la faisabilité et la rentabilité des actions envisagées,
• Planifier les actions,
• Mettre en œuvre les actions,
• Faire le bilan.

La première étape consiste à "revenir" sur les attentes et les besoins tels qu’ils ont été exprimés au moment du lancement du projet. Ont-ils été réalistes ? Ont-ils été compris et acceptés ? Quels sont ceux qui semblent avoir été oubliés ou dénaturés ? Cela permet de recadrer le projet et de partir sur des bases nouvelles, à la lueur également de l’analyse des premières réalisations.

La deuxième étape se déroule sous la forme d’une collecte de données, au moyen d’un questionnaire, sur la volumétrie et les performances économiques et qualitatives des processus entrant dans le périmètre du projet. Cette étape autorise l'identification des enjeux, la définition du profil de l’entreprise et le type de processus optimisés qui lui sont a priori adaptés.

La troisième étape, la plus importante, se déroule en général sous la forme d'ateliers réunissant les responsables et quelques clients des processus analysés. Il s’agit de vérifier si les propositions de processus optimisées sont adaptées au contexte de l’entreprise et de définir les actions d’amélioration.

La quatrième étape valide la faisabilité pratique et l’intérêt économique des solutions d’amélioration envisagées. Elle intègre en outre une revue des décisions de paramétrage structurantes qui ont été réalisées lors de l’installation initiale.

Les autres étapes sont assez peu différentes des projets classiques de mise en place de système. Elles en diffèrent néanmoins par leur ampleur beaucoup plus limitée que pour une mise en place initiale. Par ailleurs, dans un certain nombre de cas, il ne sera pas possible de revenir sur des choix de paramétrage faits lors de l’installation initiale.

Les points clés pour la réussite de ces projets

Le principal facteur de succès dans ce type de projet réside dans la qualité des ressources intervenant lors de la phase de définition des actions d’amélioration et dans la méthodologie à mettre en œuvre durant cette phase.

Il est indispensable d’allier des compétences de type optimisation des processus à de bonnes connaissances des fonctionnalités du progiciel utilisé pour le processus considéré. Il n’est pas nécessaire d’être un expert du progiciel mais de bien connaître ce qu’il est possible de faire ou a contrario les fonctionnalités qui ne sont pas disponibles.

La phase d’identification des actions d’amélioration doit être relativement courte pour être rentable. Dès lors, la démarche va énormément s’appuyer sur la proposition, par l’équipe projet, d’actions d’amélioration issues de bibliothèques de processus optimisés, définies par profil d’entreprise. Cette façon de faire est indispensable au maintien de la rentabilité du projet d’ensemble.

Enfin, le management de l’entreprise doit être prêt à assumer et appuyer les conséquences de ses choix en terme d’impacts humains et d’évolution de l’organisation.

De très nombreuses entreprises ont investi de façon importante dans des outils, les ERP, recelant de réelles potentialités d’amélioration de leur fonctionnement. Du fait de l’ampleur des projets, la mise en œuvre d'un progrès significatif des modes de fonctionnement n'a pas été réalisable, le plus souvent. Il est maintenant possible d’améliorer de façon sensible les performances des processus administratifs et opérationnels avec des coûts et des risques limités en capitalisant sur les investissements passés.

Comment réussir son projet décisionnel ?

Article initialement paru dans Echange - Revue de la DFCG

Le décisionnel a le vent en poupe. Ces dernières années - après la vague de déploiement des systèmes transactionnels (les ERP) -, auront été celles des outils décisionnels. Hier outils techniques, complexes et coûteux à mettre en place, leur déploiement s’est simplifié et leur usage s’est démocratisé. Certains éditeurs d’ERP ont même intégré à leur progiciel une offre décisionnelle vendue comme "immédiatement" opérationnelle.

Cette démocratisation est allée de pair avec une explosion des fonctionnalités. Auparavant limité au champ des bases de données OLAP[1] et aux requêteurs, le spectre fonctionnel du décisionnel s’est fortement élargi. Alors comment se retrouver dans cette "jungle" fonctionnelle, et surtout comment réussir son projet décisionnel ?

 Qu'est-ce qu'un projet décisionnel ?

Les systèmes décisionnels sont un ensemble de technologies destinées à permettre aux collaborateurs d’avoir accès et de comprendre les données de pilotage plus rapidement, de telle sorte qu’ils prennent des décisions meilleures et plus rapides pour, in fine, atteindre les objectifs de leur organisation. Dans leur version la plus complète, ils permettent de répondre aux questions suivantes : Que s’est-il passé et pour quelles raisons ? Que va-t-il se passer ? Que vient-il de se passer ?[2]

Un système décisionnel bien conçu doit donc :

• fournir un accès à des données fiables ;
• aider l’utilisateur à comprendre ces données. Le problème est moins aujourd’hui l’accès à l’information que la capacité à l’analyser, à la synthétiser ;
• faciliter la prise de décision. Connaître la signification d’une information, c’est bien. Savoir quoi en faire, c’est mieux ;
• aider à la diffusion de l’information et à la mise en œuvre des actions.

Les différents éléments qui composent un système décisionnel

Titre schéma : Le système décisionnel

Source : Jean-François Goglin, Nouvelles technologies informatiques, Hermes.

Les données sources

Les systèmes opérationnels (ERP, gestion commerciale, gestion des achats…) constituent de très loin la source la plus importante d’alimentation d’un système décisionnel. Cette source est souvent complétée par des "sources d’alimentation manuelles" sous forme de fichiers tableur, permettant d’inclure des données non gérées dans les systèmes opérationnels (budget, estimation…) et; plus rarement, des données externes à l’entreprise (bases de données professionnelles, information client…).

Les outils d’alimentation

Ces outils permettent de développer de façon productive des programmes d’extraction, transformation et chargement de données depuis les systèmes sources dans l'entrepôt de données (Data Warehouse[3] ou Data Mart). Ils incluent en outre des fonctionnalités de contrôle de fiabilité et de cohérence des données intégrées dans le système décisionnel, et de supervision de la bonne réalisation des traitements de chargement au travers de consoles d’exploitation. Ces logiciels sont fondamentaux pour assurer la fiabilité de l’application ; leur surveillance quotidienne est indispensable.

Les outils d’alimentation s’appuient en général sur une couche d’abstraction appelée "référentiel des méta données" identifiant les sources et cibles d’information, les règles de transformation et de contrôle, les processus d’alimentation.

Les outils d’alimentation jouent aussi un rôle clé dans l’optimisation du fonctionnement du système décisionnel. En effet, celui-ci ne permet pas de créer ou de mettre à jour des données au-delà de la constitution d’agrégats correspondant à des synthèses de données détaillées. Dès lors, il est souvent opportun, pour éviter la répétition de calculs fastidieux et pénalisant pour les temps de réponse, d’utiliser les outils de chargement pour mettre à jour ou créer des informations de synthèse stockées dans le Data Warehouse et utilisées pour produire des tableaux de bord.

L’entrepôt de données

Il s’agit d’une base de données gérée par un logiciel spécialisé dans laquelle est stocké l’ensemble des données collectées nécessaire à la réalisation des tableaux de bord et analyses. Le mode de stockage des données est optimisé pour faciliter la restitution des informations au détriment des fonctions de chargement et de mise à jour. Il est aussi habituel d’organiser une certaine redondance des données afin de réduire les temps de réponse des tableaux de bord ou d'analyses les plus courantes. Ces outils sont appelés bases de données d’analyse multidimensionnelle (ou Olap[4]), en opposition aux bases de données transactionnelles. Ils permettent notamment aux utilisateurs de "naviguer" en temps réel dans les données c'est-à-dire de descendre dans le détail ou au contraire de synthétiser des informations (drill down) et de présenter la même information selon différentes vues (ex. : CA par client, par produit, par région).

Plusieurs technologies existent (Molap, Rolap, Holap, Dolap[5]) ; elles différent essentiellement par le volume de données qu'elles sont capables de gérer et par leur temps de réponse.

Les outils de restitution

Dans ce domaine, il convient de distinguer différents besoins :

• l’édition de tableaux de bord prédéfinis ou reporting de masse. Un tableau de bord prédéfini est édité automatiquement après application de quelques filtres renseignés par l’utilisateur ;
• la réalisation d’extraction de données ad hoc. L’utilisateur choisit lui-même les données devant figurer sur le rapport ainsi que les critères de tri et de sélection ;
• les interfaces de navigation interactives dans les données. L’utilisateur modifie dynamiquement les données affichées en choisissant différentes vues et en faisant varier le niveau de détail.

Les outils d’analyse

Ces logiciels permettent de réaliser automatiquement par application d’algorithmes plus ou moins sophistiqués :

• des extrapolations : estimation de valeurs futures par application d’algorithmes mathématiques à des données historiques ;
• des corrélations : identification des relations entre des configurations de données ;
• des catégorisations : constitution automatique de groupes homogènes au regard de certains critères.

Les portails décisionnels

Ces outils permettent d’utiliser les fonctionnalités précédemment décrites au travers d’un navigateur Internet (browser), sans installation de logiciel sur le poste de travail. Cette facilité de déploiement permet de diffuser largement les outils décisionnels à moindre coût. Elle rend en outre envisageable l’utilisation de ces outils par les clients et partenaires de l’entreprise.

Que peut-on en espérer ?

D’expérience, il est toujours difficile d’expliquer à des dirigeants que l’on doit dépenser de l’argent, parfois beaucoup, toujours trop, pour analyser et manipuler des données existant dans les systèmes d’information de l’entreprise.

Les apports des systèmes décisionnels sont néanmoins réels. Ils peuvent être classés en deux grandes catégories : l’amélioration de l’efficacité de la communication et de la distribution des informations de pilotage d'une part, et l’amélioration du pilotage des entreprises résultant de meilleures décisions, prises plus rapidement, d'autre part.

Si la première catégorie est aisément compréhensible, présente peu de risque de mise en œuvre et pose peu de problème d’évaluation, elle ne garantit pas, en revanche, une source de gains significative. Il sera très difficile, le plus souvent, de justifier les coûts d’un projet sur cette seule promesse.

La seconde catégorie offre nettement plus de potentiel de gains, mais les risques de ne pas atteindre les objectifs initiaux sont réels, sans oublier la difficulté d’évaluation des bénéfices escomptés. Les bénéfices les plus souvent cités[6] de cette catégorie sont les suivants :

• unicité des chiffres, une seule vérité acceptée par tous ;
• meilleure planification ;
• amélioration de la prise de décision ;
• amélioration de l’efficacité des processus ;
• amélioration de la satisfaction des clients et des fournisseurs ;
• amélioration de la satisfaction des employés.

Le modèle de maturité des systèmes décisionnels

Au-delà de la capacité des outils, souvent supérieure à l’utilisation qui en est faite, les usages varient significativement d’une entreprise à l’autre. Différents niveaux de maturité peuvent être distingués dans l’utilisation des systèmes décisionnels.

Un outil d’extraction ergonomique

Le système décisionnel est utilisé uniquement comme un outil d’extraction. Les utilisateurs exécutent des requêtes simples dont les résultats sont copiés dans des tableurs. Les tableaux de bord sont produits, selon une périodicité mensuelle, en utilisant les fonctionnalités d’agrégation et de présentation de ces outils bureautiques. Les tableurs de fabrication des tableaux de bord sont en général complexes et difficiles à maintenir par des personnes différentes de leur auteur. L’utilisateur final n’a pas d’accès direct à l’information, il reçoit par mail les tableaux de bord élaborés par des "spécialistes". Ce mode de fonctionnement s’accompagne en général d’une faible évolution du format des tableaux de bord, les apports des outils décisionnels sont largement ignorés. Les "spécialistes" producteurs des tableaux de bord sont en général satisfaits, ils apprécient l’ergonomie de l’outil d’extraction tout en conservant la maîtrise de la production des tableaux de bord, sans que leur rôle évolue sensiblement. Les utilisateurs finaux voient peu de changements. L’outil décisionnel est très largement sous-utilisé, l’investissement réalisé dans le projet est peu rentable.

Cette situation est souvent le signe d’une implication insuffisante des opérationnels dans le projet décisionnel, alliée à une méconnaissance des capacités des outils mis en œuvre. Le projet aboutit à la reproduction fidèle de l’existant, précédemment géré au moyen de tableurs alimentés plus ou moins manuellement.

Production automatisée des tableaux de bord.

Dans cette configuration, les tableaux de bord sont produits directement par le système décisionnel, sans intervention des "spécialistes" et sans mise en forme dans des outils bureautiques. L’utilisateur final a un accès au système décisionnel et choisit parmi une bibliothèque prédéfinie d’éditer les tableaux de bord dont il a besoin. L’information est en général disponible de façon quotidienne à J+1.

Néanmoins, les tableaux de bord évoluent peu sur le fond, les résultats de la période sont comparés aux objectifs sans aide à l’analyse des écarts et sans mise en avant d’éléments exceptionnels.

Les "spécialistes" dont le rôle consistait précédemment à produire des tableaux de bord, ont évolué vers des travaux à plus forte valeur ajoutée : analyse des données, contrôle de fiabilité, amélioration des outils de pilotage. Les utilisateurs finaux apprécient l’autonomie dont ils disposent pour produire leurs tableaux de bord et la plus grande disponibilité de l’information.

Système d’aide au pilotage

Les tableaux de bord produits automatiquement par l’outil décisionnel sans retraitement ont évolué de façon sensible et tirent davantage partie des possibilités de l’outil décisionnel. Au-delà de la stricte comparaison des performances de la période avec les objectifs, les tableaux de bord permettent désormais d’identifier les principaux facteurs explicatifs des écarts constatés. Dans le cas d’un tableau de bord commercial, l’impact relatif des différents facteurs ayant conduit à une évolution du chiffre d’affaires sera quantifié. Ainsi, on pourra par exemple valoriser l’impact d’une augmentation tarifaire, de l’évolution des ventes en quantité, de l’évolution du taux de remise consenti aux clients, du mix clients, de l’évolution du portefeuille de clients, etc.

Des analyses comparatives automatisées sont mises en place. Les performances individuelles de la période sont comparées aux aux objectifs mais aussi aux performances du "meilleur de la classe".

Les "événements exceptionnels" sont mis en avant. Les utilisateurs finaux sont alertés sur des risques ou des opportunités potentielles afin qu’ils puissent mettre en œuvre les actions nécessaires.

Ce niveau d’utilisation des outils décisionnel implique une réelle réflexion, dans le cadre du projet, sur l’activité de l’entreprise et l’usage des tableaux de bord.

Un système prédictif

Les fonctionnalités d’analyse statistique de l’outil décisionnel fonctionnent. Les tableaux de bord comprennent des informations prévisionnelles calculées par le système, comme l’estimation d’un chiffre d’affaires de fin de période ou le niveau de risque associé à un client.

Ce type d’utilisation est encore très rare du fait de l’effet "boîte noire" des calculs réalisés. L’utilisateur ne comprend pas les modèles statistiques utilisés et n’a pas confiance dans la fiabilité des données. La mise en œuvre de ces fonctionnalités peut être envisagée à l’issue d’une phase de stabilisation de la solution dès lors que l’outil est maîtrisé par les utilisateurs. Il est conseillé de commencer par une expérimentation sur un nombre limité d’indicateurs à fort enjeu pour les utilisateurs finaux. Une fois démontrés la fiabilité et l’intérêt d’une telle approche, son extension pourra être envisagée.

Comment tirer tout le bénéfice de son système décisionnel ?

La mise en œuvre d’un outil décisionnel est avant tout un projet. À ce titre, elle partage avec les autres types de projets les bonnes pratiques et facteurs clés de succès, abondamment décrits dans les normes et ouvrages de référence sur la question. Son succès implique cependant la mise en œuvre de procédés spécifiques.

Un projet décisionnel est d’abord un projet opérationnel

Les matériels et logiciels ont fait des progrès énormes dans un contexte de baisse des prix. Pour la plupart des utilisateurs, les limites ne viennent plus réellement des possibilités techniques, mais plutôt de la capacité des entreprises à concevoir et mettre en œuvre des solutions ambitieuses et adaptées à leurs besoin. Les utilisateurs doivent y retrouver la place centrale qui leur est due.

Constituer la bonne équipe

L’équipe est l’un des facteurs clés de succès de tout projet. Dans le cas de la mise en place d’un outil décisionnel, il faudra veiller à la pluralité de l’équipe et à réunir, a minima, les compétences suivantes :

• utilisateurs opérationnels dotés d’une bonne vision de l’activité, de ses risques et des leviers d’action, capables de définir les indicateurs pertinents ;
• utilisateurs dotés d’une bonne connaissance des systèmes sources avec lesquels la solution décisionnelle va être intégrée ;
• expert de la solution décisionnelle ;
• "agitateur d’idée" (interne ou externe), force de proposition capable d’identifier les fonctionnalités pertinentes de l’outil décisionnel et de proposer les évolutions nécessaires des tableaux de bord.

Repenser les tableaux de bord en intégrant les capacités des outils

Les outils décisionnels permettent d'élaborer de nouveaux types de tableaux de bord intégrant des éléments explicatifs, le calcul d’informations prévisionnelles, la mise en place d'analyses comparatives automatisées…

Il est fréquent de passer à côté de ces nouvelles possibilités simplement par méconnaissance de leur existence et parce que l’on a pris comme base les tableaux de bord existants. Il est indispensable de prendre le temps de découvrir et de comprendre les capacités des outils et de les intégrer dans le travail de conception des tableaux de bord.

Imaginer les tableaux de bord dans leur contexte d’utilisation

Un tableau de bord est utilisé pour un usage particulier. Le bon tableau de bord est celui qui comprend les informations nécessaires et seulement celles-là. L’approche qui conduit "à tout mettre et l'on verra" conduit à des documents trop volumineux et in fine peu pratiques. La bonne démarche est souvent d’imaginer le tableau adapté à chaque usage : l’entretien avec le responsable, la revue des résultats de la période, la préparation d’une visite client. Cela peut conduire à prévoir des zones vierges sur les documents édités afin de permettre l’inscription de commentaires manuscrits (certains outils permettent de saisir des commentaires et de les associer à un tableau de bord). Les tableaux trop proches pourront éventuellement être regroupés dans un second temps.

Assurer la fiabilité des données

Une des causes essentielles d’échec des projets décisionnels réside dans la fiabilité des données. Ces outils sont en général alimentés par de multiples interfaces provenant de systèmes différents parfois incohérents. Les risques d’erreurs sont donc très importants. Dès la phase de conception des interfaces, il est indispensable d’intégrer aux programmes d’extraction et de chargement des contrôles d’exactitude et d’exhaustivité. L’alimentation de la base sera validée par des contrôles globaux garantissant la cohérence de l’alimentation des différentes tables. Une personne doit en outre être en charge du contrôle du bon fonctionnement des programmes d’interface.

Au final, la fiabilité des données pourra aussi être assurée par… l’arrêt des états issus des anciennes l’application. Il est souvent normal que les données issues de deux systèmes hétérogènes puissent être différentes, mais néanmoins toutes les deux exactes.  C’est en revanche difficile à expliquer à un utilisateur.

Ne pas viser la perfection du premier coup

Il est difficile voire contre-productif de viser la perfection dès les premières installations. Fonctionner par étapes et organiser le projet d’ensemble comme une succession de sous-projets à durée limitée permet d’étendre progressivement le périmètre couvert ainsi que le niveau de complexité de la solution, avec des conséquences fortes en terme d’équipe projet et de budget. Il est souvent préférable d’organiser le projet avec une équipe réduite impliquée sur des projets successifs d’extension de la solution. Si ce mode de fonctionnement est retenu, le budget devra prendre en compte les différents projets successifs et ne pas se limiter au coût du premier projet.

Se mettre en situation de tenir ses promesses

Le projet de mise en œuvre d’un projet décisionnel doit intégrer dès les premières étapes une analyse de la disponibilité des données dans les systèmes sources. Il peut être très difficile de produire certains indicateurs si l’application initiale n’est pas organisée pour conserver l’information nécessaire de façon accessible. Ainsi, pour des tableaux de bord commerciaux, le chiffre d’affaires réalisé par une promotion peut se révéler impossible à déterminer si l’application de gestion commerciale ne gère pas l’information dans ses historiques. Dans certains cas, l’entreprise est conduite à faire évoluer les pratiques de gestion afin de permettre la détermination d'indicateurs pertinents.

Il est essentiel pour la crédibilité du projet d’identifier rapidement ce qu’il sera possible de faire et de ne pas s’engager dans des promesses qui se révéleraient impossibles à tenir.

Les outils décisionnels sont une réelle source d’amélioration du mode de pilotage des entreprises. En tirer tout le bénéfice n’est pas facile et implique une approche ambitieuse, impliquant largement les futurs utilisateurs de la solution.

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[1] Système de gestion de base de données orienté vers l’analyse interactive et multidimensionnelle de données au niveau d’une entreprise.

[2] Tendance récente des systèmes décisionnels : le temps réel. Supportée par un petit nombre d’éditeurs et utilisée de façon confidentielle par les entreprises.

[4] On-Line Analytical Processing.

[5] Multidimentional Olap, Relational Olap, Hybrid Olap, Data Warehousing and Olap.

[6] Source : The Data Warehousing Institute. Étude menée auprès de 510 entreprises utilisatrices.