Gestion des informations de l’entreprise 7 « KNOWLEDGE MANAGEMENT »

1. Gestion des informations de l’entreprise 7« KNOWLEDGE MANAGEMENT » ENSG 27 avril 2004

2. Contenu du « KM » • Indicateurs • Indicateurs pour les managers de la première ligne • Tableaux de bord pour les dirigeants • Informatique de communication • Documentation professionnelle sur l'Intranet • Utilisation des moteurs de recherche • Animation de la messagerie et des forums • Recueil et mise en forme de l'expertise • Modélisation des processus • Systèmes experts • Marketing • Segmentation • Datamining

3. Identité Services Satisfaction Personnel Équipement Consommation Intrinsèque Contextuel Marketing : connaissance du client

4. Marketing : segmentation • Deux segmentations différentes • Selon les attributs propres du clients • Selon sa consommation des produits de l’entreprise • Articuler ces segmentations • Une analyse factorielle des correspondance • Fait ressortir une segmentation globale • Fait ressortir les exceptions et/ou anomalies • Mise en œuvre du datamining • Articuler avec l’enquête de satisfaction (en fait, d’usage) • « Dynamiser » les segmentations

5. Services j i Personnel Faire ressortir les exceptions et/ou les anomalies - L’analyse factorielle « diagonalise » le tableau « personnel * services » - Cela procure une segmentation globale - Les cases hors diagonale attirent l’attention

6. Deux exemples • Histoire d’un datawarehouse • Histoire d’un tableau de bord

7. Histoire d’un datawarehouse (1) • Objectif • Fournir à la force de vente une évaluation de la part de marché • Fournir à la direction du marketing un outil d’analyse du comportement des clients et de segmentation • Utilisateurs : personnels des directions régionales, élaboration des contrats avec les clients, tarification, marketing, économistes • Sources • Données fournies par les médiateurs du marché, commandes des clients

8. Histoire d’un datawarehouse (2) • Enjeu : alimenter des analyses • Positionnement concurrentiel de l’entreprise, comportements d’achat, effet de la fidélisation, qualité du service, rentabilité des campagnes marketing, segmentation des clients, ventes en partenariat, canaux de distribution etc. • L’existant • Infocentres des applications opérationnelles : cloisonnés, peu évolutifs, peu ergonomiques • On connaît la commande du client, mais non le client lui-même: besoin d’un moteur d’identification

9. Histoire d’un datawarehouse (3) • Réalisation • Le projet démarre en 1998, mise en service en 2002 • Coût 25 millions d’euros, 1 000 utilisateurs • Plusieurs progiciels • Extractions et traitements • Production des tableaux • SGBD • Une usine informatique • 400 heures de CPU par mois • 2 téra octets, 1000 tables de référence • 200 passages de chaînes différentes à orchestrer

10. Histoire d’un datawarehouse (3) • Difficultés de la réalisation • Développements jetables • Prétention à organiser la production à la place des opérateurs • Prétention à stabiliser la technique tout en assurant une large couverture fonctionnelle • Un « moratoire » exigé par la maîtrise d’ouvrage

11. Histoire d’un datawarehouse (4) • Choix fonctionnels • Les données sont brutes, sans redressement • Les anomalies doivent être corrigées par les applications sources • Pas de croisement entre sources • Mise en œuvre progressive de 40 modules exploitables • Pas d’hypercubes ; définition de 10 tableaux par module, puis de l’univers des données correspondant ; requêtes complémentaires (peu utilisées) • Vers un datawarehouse d’entreprise • Étendre la démarche du commercial vers la production, la maintenance, la GRH, la finance, la stratégie

12. Histoire d’un tableau de bord (1) • Défauts à corriger • Tableau de bord du PDG illisible • Biais de mesure • Effets pervers des habitudes comptables • Principe de prudence • Mauvais traitement des variations saisonnières • R/R, R/P • Difficultés à surmonter • Enlisement du contrôle de gestion • Opposition des fournisseurs d’information

13. Histoire d’un tableau de bord (2) • Solution • Tableau de bord sélectif • Partie stable, partie variable • Correction CVS systématique • Extraction de la tendance récente • Commentaire des incidents • Le « club du bloc-notes »

14. Histoire d’un tableau de bord (3) • Utilité • Discussion sérieuse au comité de direction (3/4 d’heure sur 4 heures) • Élimination des controverses sur les données • Mémorisation des données essentielles par les dirigeants • Repérage et interprétation partagés des inflexions de tendance • Ne dicte pas, mais facilite la décision (aide indirecte) • Cadre conceptuel commun • Perception collective précoce des problèmes

15. Histoire d’un tableau de bord (4) • Difficultés • Opposition du contrôle de gestion • Le rattachement au CDG donnerait trop de poids aux données financières, mais conflit de territoire avec la direction de la stratégie • Rivalité sur l’estimation mensuelle des coûts • Un projet concurrent, lourd, peu commenté, automatique