Consolidation des données : comment passer d’une feuille de calcul à une gestion optimisée

La complexité d’exploitation des données pousse les enseignes à revoir leur méthode de pilotage de la chaîne d’approvisionnement. Pour y parvenir, de plus en plus d’entreprises s’appuient sur des outils de centralisation des données, comme l’OMS.

La consolidation des données devient ainsi un levier stratégique pour mieux anticiper les besoins et renforcer la performance de la supply chain. Cet article explore les leviers concrets pour y parvenir.

La consolidation des données pour une meilleure prise de décision

Les sources de données essentielles

Une consolidation efficace des données débute par la cartographie des différentes sources. Ces sources de données incluent :

• Les points de vente physiques ;
• Les plateformes de vente en ligne ;
• Les systèmes de gestion (OMS, CRM, ERP).

Pour faciliter la consolidation des données, Openbravo Commerce Central garantit aux détaillants la centralisation en temps réel de l’ensemble de leurs données.

La qualité des données collectées

Dans le retail, les erreurs de lecture d’étiquette et les données incohérentes sont fréquentes, en particulier lorsque les sources sont multiples. Pour optimiser la prise de décision, il est indispensable pour les sociétés de s’appuyer sur des données fiables.

Les données doivent passer par une évaluation de leur qualité, selon plusieurs critères :

• Leur exactitude ;
• Leur fraîcheur ;
• Leur cohérence ;
• Leur complétude.

Chaque cellule d’un tableau d’analyse de données doit afficher une information exploitable. Par exemple, l’enregistrement d’une référence produit qui ne correspond pas d’un canal à l’autre rend toute consolidation de données inefficace.

Consolider les données pour une accessibilité optimale

Pour 84 % des décideurs retail, l’accès en temps réel aux informations sur les ruptures de stock est un enjeu important. Dans ce contexte, centraliser les données garantit une vision globale de l’activité, indispensable pour réagir rapidement.

Grâce au stock unifié, les responsables de l’approvisionnement accèdent facilement à des données et des synthèses pertinentes. L’interface centralisée et les tableaux de bord favorisent des décisions plus rapides.

Bien que les classeurs et les feuilles Excel restent largement utilisés, le tableur Office, avec ses onglets et (trop) nombreuses lignes et colonnes, montre ses limites pour une gestion efficace : risque d’erreur, travail collaboratif peu officient, peu convivial, pas de data visualisation… Les enseignes ont besoin d’une vision consolidée pour simplifier la gestion de stock sur tous les canaux.

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Optimiser l’approvisionnement grâce à la consolidation des données

Anticiper les fluctuations de la demande

L’analyse des données historiques, combinée à des variables telles que la saisonnalité, constitue la base des modèles prédictifs capables d’identifier des tendances. Pour gagner en précision, ces modèles d’analyse prédictive s’appuient sur des formules statistiques classiques, enrichies par des techniques avancées comme le machine learning.

Plutôt que de s’appuyer sur des formules statiques, les enseignes intègrent des modèles dynamiques fondés sur des données actualisées. Choisir la bonne méthode est donc essentiel pour exploiter les informations collectées. Cela commence par des calculs simples, comme la somme des enregistrements de ventes, par catégorie de produit ou par canal, qui servent de socle à la construction d’indicateurs techniques plus avancés.

L’objectif de ces méthodes est de modéliser des scénarios pour optimiser le réapprovisionnement grâce aux insights clients. Sans consolidation des données, ces analyses ne peuvent être exploitées.

À noter que l’exploration de données sur une plage trop restreinte peut fausser les prévisions. L’évaluation d’une plage étendue, en revanche, permet de calculer des sommes plus représentatives et de dégager des tendances fiables.

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La consolidation des données pour affiner les prévisions

La segmentation des données aide les entreprises à mettre en place une approche plus ciblée. En distinguant des groupes de clients ou de produits (par référence ou catégorie), les enseignes peuvent prédire la demande en fonction des spécificités du terrain.

Cette segmentation s’appuie sur des indicateurs comportementaux issus du CRM ou de la navigation en ligne. Croisées avec les données opérationnelles, notamment par zone géographique, ces données permettent aux entreprises de construire des prévisions plus justes.

Améliorer la réactivité

L’intégration d’outils intelligents offre la possibilité d’automatiser certaines tâches comme le réapprovisionnement en fonction des seuils de stock ou la redistribution entre points de vente.

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L’impact des décisions sur la supply chain

Analyse des coûts fournisseurs et logistiques

Pour orienter leur stratégie d’approvisionnement, les centres de profit doivent analyser les différents coûts : tarifs négociés, frais logistiques, coûts indirects (stockage, démarques).

Ces données sont fréquemment disséminées dans des feuilles de calcul complexes, organisées sur plusieurs onglets difficilement exploitables. Une mauvaise cellule ou un calcul erroné peut fausser le reporting global. Consolider ces données dans un système fiable garantit aux entreprises d’optimiser les arbitrages entre coût, volume et délai.

Des rapports réguliers pour suivre les performances

La mise en place de rapports automatisés facilite le suivi des indicateurs de performance. Dans un tableau de synthèse, chaque colonne représente une dimension stratégique de l’activité : disponibilité produit, fiabilité fournisseur. Grâce à une interface conçue pour l’utilisateur, il suffit souvent d’un seul bouton pour générer un rapport.

Adapter la stratégie en fonction des résultats

Pour rester efficace, une stratégie d’approvisionnement doit évoluer à partir des résultats observés. Consulter une feuille Excel ne permet pas, à elle seule, de piloter efficacement l’approvisionnement : il est nécessaire de tenir compte de l’ensemble du processus, où chaque enregistrement représente un exemple à interpréter. L’analyse des résultats commence par des calculs simples (par cellule ou par plage), mais nécessite rapidement une vue consolidée pour identifier les leviers d’ajustement.

La consolidation des données est un levier stratégique pour améliorer la performance de la chaîne d’approvisionnement. Grâce à la consolidation des données, les enseignes peuvent affiner leurs prévisions et renforcer leur réactivité.

Une stratégie unifiée transforme la donnée en un outil de pilotage, au service de meilleures décisions. Pour les équipes supply chain, c’est l’opportunité de passer à une stratégie proactive.