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| DSI |
| Quelle cadre pour les indicateurs d'aide à la décision ? |
| La standardisation touche aussi bien le reporting traditionnel, notamment financier, que la prévision de résultats dans une optique de datamining.
(26/03/2004) |
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Après avoir cerné les buts à atteindre en termes opérationnels et financiers, après avoir fixé ses principaux objectifs (Key Goal Indicators), l'entreprise définit généralement dans un deuxième temps un ensemble d'indicateurs clés de performance (Key Performance Indicators). Touchant aussi bien au domaine commercial qu'à celui de la production ou de l'administratif (ressources humaines, finances, etc.), cette matrice est finalement implémentée dans un outil de reporting permettant à la société de suivre ses activités au jour le jour.
L'un des enjeux centraux de tout projet de déploiement sur ce terrain réside dans la nécessité de mettre en oeuvre des normes et des méthodes de calcul et de présentation en cohérence avec les impératifs de son marché, à la fois métier et réglementaires. Principal champ concerné : celui de la finance.
"Les éléments à mettre en oeuvre sont différents selon que l'entreprise est cotée en Europe ou aux Etats-Unis, note d'emblée Mickaël Serfaty, directeur du département consolidation chez Business & Decision. Il s'agit des normes IAS/IFRS dans le premier cas (voir l'article), et des normes US GAAP dans le second."
Les banques et les compagnies d'assurance devront ajouter à cela les recommandations relatives à Bâle II. Entrant en figueur à partir de 2006-2007 pour ces établissements, elles intègrent des méthodes de génération de taux de couverture qui n'existent pas dans l'industrie (voir l'article).
| La finance implique des normes de reporting strictes |
Cartesis, Cognos, BO, Informatica, MicroStrategy, SAS, Oracle, PeolpleSoft, etc. Sur le créneau de la Business Intelligence, les principaux éditeurs de solutions de génération de rapports intègrent dès lors sans exception ces standards. "Schématiquement, cette prise en charge passe par le support d'intelligences financières permettant de créer des documents fidèles à ces normes, détaille-t-on chez Business & Decision. Couplées à des entrepôts (relationnels ou multidimensionnels),
ces couches facilitent grandement la mise en oeuvre de ce type d'interfaces."
Les acteurs évoqués ici tendent de plus en plus à répondre à la fois aux besoins financiers relatifs à la comptabilité (par le biais de fonctions de consolidation statutaire notamment), et au contrôle de gestion - via des mécanismes de prévision et d'élaboration budgétaire. C'est notamment le cas d'Hyperion qui propose une plate-forme de BI intégrée comprenant des modules adaptés à chacune de ces questions.
Une politique produit que Mickaël Serfaty juge assez pertinente. "Cette approche permet de disposer d'applications spécialisées par métier financier tout en étant assuré de la cohérence des données exploitées", explique-t-il.
Dans le domaine de la prévision (ou datamining), force est de constater également l'émergence de méthodes normalisées. Implémentés grâce aux cubes OLAP, les tableaux de bord prospectifs (Balanced Scorecard) en font partie. Ils consistent à estimer les performances de l'entreprise selon plusieurs axes - couvrant notamment la finance, l'innovation, le marché, les processus internes. Créé en 1992 par les Américains Kaplan et Norton, le modèle Balanced Scorecard a pour principal objectif de relier le pilotage à long terme au pilotage à court terme.
Une vingtaine d'éditeurs ont déjà été certifiés par la société ayant breveté cette méthode (Balanced Scorecard Collaborative), dont BO,
Cognos,
Hyperion,
Information Builders,
Oracle,
Peoplesoft,
SAP
et SAS.
Au delà du reporting traditionnel et du datamining, reste le champ de la "gestion globale" de la performance - ou Corporate Performance Management (CPM). Une catégorie de solutions de BI apparue plus récemment couvrant la simulation du changement (organisationnel, budgétaire, etc.) au regard de nouvelles stratégies à implémenter, jusqu'à l'aide à la mise en oeuvre de ces stratégies une fois validées (modifications de systèmes, de processus, etc.). Pour l'heure, cette nouvelle couche d'intelligence ne disposerait pas de standards particuliers.
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