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La Lettre des Achats - Janvier 2020 N°289
Janvier 2020

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Enquête

Qualité des données : la lumière au bout des datas

La lumière au bout des datas

Témoignages

Erwan Clorennec - Associé - Axys Consultants
« L’enveloppe financière dédiée au volet Data reste sous-dimensionnée »

Joël Aznar - Directeur de la gouvernance Master Data achats - Schneider Electric
« Notre cellule Data gouvernance compte une trentaine de personnes »

Par la rédaction

Joël Aznar - Directeur de la gouvernance Master Data achats - Schneider Electric

« Notre cellule Data gouvernance compte une trentaine de personnes »

La direction des achats de Schneider Electric a créé une cellule de master data achats depuis 2013 qui comprend aujourd’hui une trentaine de personnes basés dans les CSP du groupe sur trois continents.

Pourquoi avoir investi dans la mise en qualité de vos données achats ?

Notre cellule de gouvernance du Master data achats existe depuis six ans. Sa création est intervenue lors de la réorganisation de la fonction achats en 2013. Au-delà de la volonté du groupe de bâtir une direction achats centralisée pour l’ensemble de Schneider Electric et non plus repartie au sein des entités et BU, les acheteurs ont pointé du doigt la qualité de la donnée comme leur principal problème au quotidien. Les données fournisseurs ou articles étaient peu ou pas accessibles. Par ailleurs, les acheteurs perdaient un temps infini à croiser les bases pour obtenir de l’information. Et quand ils avaient accès à la donnée, elle était incomplète, pas à jour ou peu fiable.

Concrètement, quel est le rôle de votre cellule de gestion de la donnée ?

Aujourd’hui, notre cellule Data gouvernance compte une trentaine de personnes. Il s’agit de Data Steward répartis au sein de centres de services partagés, en Amérique, Europe et Asie, dont la mission est de mettre en œuvre nos process de gouvernance de la data. Mais initialement, notre cellule a démarré avec cinq Data Owner. Avant d’intervenir directement sur la donnée, notre premier travail a en effet été d’offrir une architecture à notre projet, en définissant les formats de données, les process liés au cycle de vie de la donnée, – comme créer un fournisseur et qui est habilité à le faire… –, mais aussi comment standardiser nos process dans un groupe en forte croissance externe.

Avez-vous appliqué une méthode particulière pour qualifier vos données ?

Pour optimiser la qualité de la donnée, nous avons mis en œuvre la méthode CAVAR. La première étape consiste à s’assurer de la Cohérence de la donnée. Si un champ doit contenir un code postal, l’objectif est de s’assurer que la donnée renseignée s’apparente au format attendu d’un code postal. Dans un deuxième temps, l’Accuracy ou justesse de la donnée, est analysée. En l’occurrence, s’assurer qu’il s’agit bien d’un code postal. Puis la Validité de la donnée est analysée. Est-elle à jour ? Par ailleurs, c’est une chose d’avoir les bonnes données, encore faut-il qu’elles soient accessibles (le dernier A) par les acheteurs. Enfin R pour Restricted vise à s’assurer que les bonnes personnes sont habilitées à créer, modifier et lire les données.

Quels sont les bénéfices attendus de cette Data Gouvernance ?

Six axes de travail ont été priorisés : évaluer les besoins en matière de données de nos outils décisionnels et de la BI pour en améliorer l’efficacité ; alléger les tâches administratives des acheteurs en les déchargeant au maximum de la maintenance des données ; aligner systématiquement nos référentiels au sein des nouvelles entités acquises par le groupe ; mettre en conformité réglementaire les données ; optimiser de la migration des données dans le cadre la rationalisation de nos SI ; et mettre à jour l’information au plus vite dans tous nos systèmes tout au long du procure to pay.
En chiffres
Schneider Electric
Electricité
Chiffre d’affaires de Schneider Electric : 25,7 Mds d’€
Effectif : 137 000 personnes
Montant des achats : 50 % de notre CA
Effectifs achats : 1 700 personnes

Par la rédaction

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