DONNEES FRAICHES ET COHERENTES
Les distributeurs ont rapidement adopté le portail car ils ont confiance en la qualité des informations avec lesquelles ils interagissent.
Notre client est un leader mondial de l’industrie du luxe dont l’objectif était d’obtenir une vision 360 des distributeurs de ses produits autour du globe. Ce besoin est apparu pendant la phase de conception du portail distributeurs: où donc trouver les bonnes données ?
En effet, les données des distributeurs étaient éparpillées dans plusieurs systèmes eux-mêmes distribués dans plusieurs silos: les données de vente étaient notamment localisées dans le CRM et les données de facturation dans l’ERP.
Le nom des contacts et leurs adresses étaient stockés dans ces deux systèmes sans être forcément identiques. Les incohérences de données sont souvent causées par des erreurs de saisie et des objectifs fonctionnels différents: on rencontre souvent ces problèmes dans les organisations qui n’ont pas encore mis en place un référentiel de données. Or, une digitalisation réussie implique de disposer de données de bonne qualité
Challenges
Capacité à rapprocher les données stockées dans des systèmes différents.
Pas de cohérence dans les identifiants des distributeurs dans les différents systèmes.
Corriger les données manuellement dans chacun des systèmes n'est pas une option car le volume de données est trop important.
Présence de doublons au sein d'un même système.
Notre solution
Gestion des données
Gestion des données
Nous avons d’abord programmé une série d’ateliers avec les parties prenantes clés du métier. L’objectif était d’appréhender les données et leurs localisations et de déterminer les phases d’implémentation d’une approche itérative:
- Priorisation des sources de données à intégrer.
- Rapprochement des sources de données à l’aide de fonctions de correspondance approximative (“fuzzy matching”).
- Mise en place de règles de correction automatique.
- Création automatisée d’une application de gestion pour les curateurs de données pour traiter les cas où les règles de correction automatique ne sont pas suffisantes.
- Possibilité d’APIfier la consommation des données en quelques clics.
Après avoir évalué les leaders du marché du hub de données et la possibilité d’une implémentation sur mesure, nous avons choisi d’utiliser le hub de données intelligent de Semarchy:
- Il dispose de toutes les fonctionnalités nécessaires dès son installation car c’est un produit dédié au traitement de données.
- L’implémentation consiste uniquement en la modélisation des données et la mise en place de configurations: il n’y a donc pas de développement.
- Des applications de données web responsive sont générées de manière quasi-automatique.
- Un ETL est utilisé pour pousser les données des systèmes sources dans la base de données de Semarchy.
- Semarchy traite les prix de vente dans sa base de données (ex: validation automatique des données).
- Les data stewards corrigent manuellement dans l’application de gestion des données mise à disposition par Semarchy les prix de vente qui n’ont pu être traités de manière automatique.
- Les prix de vente corrects sont envoyés au portail distributeur via une API.
- Les distributeurs utilisent leur portail avec des prix de vente corrects.
Bénéfices
GAIN DE TEMPS ET DE PRODUCTIVITE
Le processus de validation automatique des données traite 80% des cas.
Le travail des data stewards se limite aux cas où le processus de validation ne peut pas être automatisé, lorsqu'une intervention humaine devient obligatoire.
La consolidation manuelle des données pouvait prendre des semaines de travail: les prix de vente sont maintenant consolidés en quelques minutes.
AUDITABILITE
La consolidation des prix de vente est historisée dans Semarchy et consultable à tout moment (ex: qui a changé quel prix à quel moment).
