comment réussir son projet BI autour dE Microsoft Dynamics Business central / NAV

Maxime GUILLERMIN
D365 Business Intelligence Manager – Calliope

La donnée est essentielle à tous les secteurs et à tous les métiers. C’est la raison pour laquelle les entreprises doivent s’appuyer sur des solutions de Business Intelligence (BI). Elles permettent aux décideurs d’avoir une vue complète et claire de leur business. Il est donc essentiel d’assurer la mise en place d’un projet BI.

Bénéficier d’une visibilité complète et en temps réel des finances, des projets, des clients et des stocks est indispensable pour résister à la concurrence.  Encore faut-il être capable de transmettre les bonnes données aux bonnes personnes afin de prendre des décisions pertinentes. C’est la finalité de la Business Intelligence et d’une stratégie que l’on peut qualifier de «  #DataDriven ».

Mais comme chacun sait, la data en elle-même n’a pas de valeur. Il convient donc de récupérer de la donnée issue de sources différentes et aux formats hétérogènes et ensuite de la faire « parler » (chiffres d’affaires, taux de marge, quantités vendues et achetées…). L’objectif ? Disposer d’analyses précises et quasi en temps réel à partir d’une mine d’informations qui n’est pas toujours bien exploitée.

Certes, les entreprises intègrent un premier niveau de reporting en s’appuyant sur quelques informations classiques de leur ERP. Mais impossible d’obtenir un chiffre d’affaires cumulé mensuel sur une catégorie d’articles ou de clients. D’où la nécessité de mettre en place un projet de BI.

Les projets « classiques » sont complexes et sujets à de nombreuses tensions en interne : dépassements des coûts, délais à rallonge, perturbations opérationnelles, faible taux d’adoption par les utilisateurs… Résultats, le projet tombe à l’eau. 70% des projets de Business Intelligence seraient des échecs (Gartner 2016) !

70% des projets de Business Intelligence seraient des échecs (Gartner 2016)

Connaitre ses besoins en reporting

La BI est pourtant un booster de croissance. À condition de ne pas brûler les étapes et de s’appuyer sur des solutions performantes et intuitives.

Tenir compte des spécificités des entreprises représente un préambule indispensable. Schématiquement, nous rencontrons deux typologies de clients. La première catégorie regroupe ceux qui font de l’extraction de données de leur ERP, de manière manuelle, et qui les retraitent dans des tableaux Excel. Mais ils arrivent très vite à une limite, notamment vis-à-vis du stockage de la donnée et de la sécurité des informations.

La seconde catégorie comprend ceux qui se contentent du peu qu’ils ont dans Microsoft Dynamics Business Central / NAV (ex-Navision) mais… qui aimeraient aller plus loin. C’est le cas notamment des industriels. Ils disposent d’énormes volumes de données mais ils éprouvent de grosses difficultés à avoir une précision très détaillée de leurs activités et métiers.

Il convient également de définir précisément leurs besoins en termes de reporting : ce qu’ils veulent suivre en particulier, sur quelle activité ils veulent aller chercher de la donnée et sous quelles formes ils veulent continuer à travailler autour de la donnée…

Ensuite, nous pouvons entamer le processus de mise en place d’une solution de BI. Typiquement, la BI se décompose en quatre phases :

  • La collecte,
  • L’intégration (qui sert à structurer les données de façon sémantiquement cohérente),
  • La diffusion (présentation des données à l’utilisateur, gestion des droits d’accès)
  • La restitution (l’information la plus visuellement claire possible).

Un outil « no code »

Autant d’étapes plus ou moins complexes et fastidieuses. Ce qui explique en partie le taux élevé d’échec des projets BI. Pour convaincre les entreprises, nous privilégions l’aspect métier en nous appuyant sur Jet Analytics de Jet Global.

C’est ce que nous appelons un outil « no code » (de type glisser-déposer) ou un accélérateur de solutions. Il permet de sortir de la donnée des produits Microsoft de manière « intelligente ».

L’intégration de Jet Analytics commence par la mise en place d’un entrepôt de données qui va capter l’information venant de l’ERP mais potentiellement d’autres sources. Il devient le socle sur lequel nous allons créer nos calculs et nos axes d’analyse pour obtenir ensuite des chiffres clés.

La deuxième étape consiste à alimenter cet entrepôt de données et à créer des indicateurs, c’est le côté « cubes ». Jet Analytics s’appuie en effet sur sept « cubes » de données prédéfinis  (Vente, Achats, Finance, Production, Dettes fournisseurs, Créances clients, Stocks), qui établissent la relation entre les données nécessaires à l’établissement de rapports.

En une journée, un entrepôt de données et les cubes sont alimentés. Les différents métiers peuvent d’ores et déjà analyser des chiffres sur leurs activités. Il est ainsi possible de ventiler les ventes par clients ou produits, de retrouver son plan comptable, de suivre ses stocks et sa valorisation ou encore de suivre ses délais de fabrication.

La dernière étape est la data visualisation. Il s’agit de restituer de l’information que nous faisons sur deux plates-formes. Premièrement, Excel afin que les clients conservent un confort d’utilisation. Deuxièmement, PowerBI pour l’aspect web/mobilité et parce qu’il est un outil très visuel. Un directeur peut consulter son chiffre d’affaires (ou un autre indicateur de performances) quasi en temps réel sur son smartphone.

Tout est plus intuitif : c’est une technologie « full Microsoft ». C’est également plus rapide. Ce projet équivaut à environ 60 jours de conception homme si un consultant BI refaisait le travail de A à Z.

Avec un tel projet BI, l’entreprise gagne en agilité et en performance.