La fusion des données produit est essentielle pour retirer tous les avantages d’une fusion et assurer notamment la cohérence de la marque, une meilleure expérience client et l’efficacité opérationnelle.
Un système de Master Data Management, du fait de ses capacités intégrées de gouvernance de données, peut aider à fusionner les données produit. En garantissant des données produit propres et cohérentes, ce système améliore en outre un grand nombre de résultats métier.
Les objectifs d’une fusion-acquisition (M&A) sont presque toujours les mêmes : réduire les coûts, accroître l’efficacité, accélérer la rentabilisation, automatiser les processus manuels, améliorer l’informatique décisionnelle, etc. Une fusion est censée apporter de la valeur aux actionnaires, lesquels attendent des gains rapides. L’histoire est cependant remplie de fusions ratées telles que celles de Microsoft et Nokia, Google et Motorola, Time Warner et AOL. Pourquoi les fusions échouent-elles si souvent, ou du moins pourquoi ne réussissent-elles pas aussi facilement que prévu ? Les attentes élevées générées par les fusions-acquisitions semblent être à la mesure des pièges qui les menacent.
Plusieurs défis doivent être relevés. Dans un article paru dans Forbes et intitulé « Why Corporate Acquisitions Fail and How to Avoid It », Richard Kestenbaum mentionne la culture comme facteur déterminant : « Quand vous achetez une entreprise et que vous changez sa culture, vous vous attaquez à ce qui a fait son succès. »
Vous pouvez également y ajouter la peur des licenciements, et les différences entre les systèmes et les processus. Cet article se concentre sur le défi pour l’informatique de la gestion des données produit lors d'une fusion.
Après plusieurs fusions, LIXIL, spécialisé dans les technologies de l’eau et de l’habitat, a eu recours à la gestion des données produit pour assurer la cohérence de sa marque et l’efficacité de ses processus.
TLors d’une fusion, la responsabilité globale de la gestion des données incombe au DSI. Il doit réaliser la synergie attendue de l’unification des systèmes. Ces systèmes, nouveaux ou optimisés, sont censés révéler des redondances au niveau des processus et des données, autorisant des réductions de coûts immédiates.
Le DSI doit faire preuve d’un certain réalisme à cet égard : des opportunités, mais aussi des problèmes, se présenteront lorsque les différents systèmes de données seront combinés. La fusion des bases de données offre un énorme potentiel, mais cache aussi quelques pièges, juste sous la surface, prêts à engloutir argent et ressources.
La fusion des systèmes et des bases de données est un challenge de taille qui peut être difficile à communiquer aux parties prenantes. Les DSI sont rarement félicités pour la réussite d’une fusion. Par contre, ils sont susceptibles d’être fortement critiqués si l’intégration des systèmes IT échoue ou fait exploser le budget.
Bien sûr, les entreprises qui fusionnent peuvent aussi choisir de fonctionner comme des entités distinctes avec des marques et des assortiments différents. Dans ce cas, il y aura moins de problèmes de données. Toutefois, assez souvent, les parties prenantes tiennent à ce que la fusion ait un impact significatif, soit en conservant la même marque, soit en créant une nouvelle marque unifiée destinée à transformer l’activité en générant de l’expansion.
D'un point de vue IT, la situation typique d’une fusion-acquisition, en ce qui concerne les données produit, ressemble à ceci :
De multiples séries d’assortiments et de données produit
Différents systèmes d’entrepôts avec des références différentes
Toute une variété d’applications et de systèmes différents transportant et conservant les données produit
Les données existent dans des systèmes disparates et sous des formats différents. Les fusions doublent effectivement l’infrastructure et la quantité de données de référence à gérer et à conserver, ainsi que les coûts associés. C’est vrai pour les données produit, mais aussi pour d’autres domaines de données tels que les clients, les fournisseurs, les employés, les localisations et les actifs.
Il est donc nécessaire d’agréger et de consolider les données, d’abord dans un souci d’efficacité, ensuite pour le long terme après la fusion, mais aussi pour obtenir des gains rapides.
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Vous avez deux possibilités : fusionner vos systèmes ou les connecter. En fait, trois choix pour être précis, car une combinaison des deux pourrait aussi être envisageable.
Il est probable qu’au moment de la fusion, vous vous retrouviez avec de nombreux systèmes redondants et une duplication des données de référence. Vous voudrez alors transférer les informations pertinentes vers vos systèmes principaux avant de retirer les systèmes redondants.
Dans le cadre du transfert des données entre systèmes, vous devez supprimer les incohérences telles que les doublons et les inexactitudes.
Une fois le transfert effectué, vous disposerez de toutes les données dont vous avez besoin sans les coûts de gestion d’une infrastructure démesurée.
Cette approche met plus rapidement à disposition les informations de l’organisation existante et celles de l’organisation entrante. Les données sont ensuite gérées par un système de Master Data Management (MDM).
Connecter les systèmes permet de normaliser les données de référence et les plateformes d’applications (ERP, CRM, supply chain) et de les faire converger. Les doublons et la complexité sont ainsi éliminés.
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Le choix de l’approche dépend de l’analyse de rentabilisation et du modèle de données. Dans certains cas, une combinaison de fusion et de connexion des systèmes s’avère être la meilleure solution.
Les sociétés qui fusionnent doivent s’efforcer de regrouper leurs données produit en un seul système de classification.
C’est un point important pour établir des références et une traçabilité correctes : tous les produits provenant de systèmes différents doivent être classés de la même manière.
En règle générale, les sept étapes qui suivent constituent une bonne pratique pour réaliser cette approche :
Mettez en place une équipe Data dirigée par le DSI ou le CDO (Chief Data Officer) du côté acquéreur. Cette équipe doit être composée de personnes issues des deux organisations et doit avoir une connaissance suffisamment experte des questions liées à l’informatique et aux données pour repérer les opportunités et les menaces. L’équipe doit également avoir suffisamment de poids pour faire remonter les problèmes au niveau de la direction. Une communication rapide peut en effet être déterminante pour le succès d’une fusion.
L’équipe Data s’accorde ensuite sur la vision et les objectifs de l’approche de gestion des données avant de définir une stratégie, un budget et un calendrier.
L’équipe Data effectue un audit qui inclut toutes les parties prenantes afin de décrire le paysage actuel des données et le futur modèle de données. Cet audit est nécessaire, car il donne à l’équipe une idée des domaines d’activité et des départements concernés et une image de la complexité du modèle de données. L’audit permet également d’obtenir différents points de vue sur la fusion des données et favorise l’adoption du projet puisque tous les départements sont invités à y participer. Les questions à aborder lors de l’audit sont les suivantes :
Où se situent les données et les actifs produit (systèmes, applications, fichiers) ?
Comment les données traversent-elles ces différents systèmes (flux de données) ?
Qui détient les données ?
Qui gère les données ?
Sur la base du résultat de l’audit, l’équipe Data convient d’un système de classification des données produit. Ce système tient compte des sources, de la qualité des données, des formats et des hiérarchies de la nouvelle société.
Il constitue la base du couplage et de la liaison des données produit. Il sert de ligne directrice pour la migration des données produit.
Il sera beaucoup plus facile et rapide de gérer la migration des données si vous utilisez un système MDM. Ce système peut en effet identifier, relier, acquérir et synchroniser les données produit à partir de toute une variété de sources internes et externes.
En fonction de la complexité du modèle de données et de la stratégie adoptée pour les données, ce système MDM peut être mis en œuvre selon quatre méthodes.
Consolidation. Les données sont détenues par les anciens systèmes (ERP, systèmes de gestion des stocks, etc.). Elles y restent pendant la fusion. Le système de Master Data Management regroupe et consolide les données en Golden Records qui ne contiennent que des données nettoyées et synchronisées. Avec cette méthode, il n’est pas nécessaire d’abandonner les systèmes existants, ce qui peut accélérer le processus de fusion des données.
Centralisation. ISi le modèle de données issu de l’audit révèle un ensemble désorganisé de données produit qui ne peuvent pas être agrégées de manière significative, le système de Master Data Management peut servir de plateforme d’enregistrement principale. Les données sont alors transmises à partir de cette plateforme vers les systèmes opérationnels (systèmes des retailers, applications marketing, points de vente, etc.) Si l’une des deux organisations gérait les données produit sur des feuilles de calcul, cette approche centralisée serait alors préférable.
Coexistence. Le Master Data Management fait partie d’un système bidirectionnel qui garantit une version unique de la vérité. Lorsqu’un système en silo est mis à jour avec de nouvelles informations, le système de Master Data Management est également mis à jour, et inversement. Quel que soit l’endroit d’où les données sont extraites, il s’agira toujours d’une version unique de la vérité. Par rapport à la méthode de consolidation, la méthode de coexistence synchronise et consolide les données, mais permet en même temps aux systèmes existants d’être pleinement opérationnels.
Registre. Avec cette méthode, le système MDM permet de maintenir une séparation des données ce qui simplifie la conformité avec certaines exigences réglementaires. C’est particulièrement le cas dans le secteur des soins de santé qui est soumis à la norme 21 CFR Part 11.
Dans la nouvelle organisation, il sera nécessaire d’adopter des politiques et des procédures de gouvernance des données afin d’attribuer les responsabilités, d’établir des rapports précis, de gérer la conformité et d’assurer la transparence.
En savoir plus sur la gouvernance des données de référence
La migration de l’ensemble des données est l’aboutissement de tous vos efforts et préparatifs. Cette migration doit inclure un contrôle de la méthodologie et un contrôle de la capacité du matériel, des logiciels et des ressources. La migration nécessite un plan de sécurité des données pour éviter les violations de données et un plan de récupération permettant, si nécessaire, de revenir à l’état antérieur. Cette migration doit également inclure un plan de mise en service qui décrit « qui fait quoi et quand ». Et surtout, vous devez tester et tester encore jusqu’à ce que le nombre d’erreurs soit acceptable, car il est probable que vous ne les éliminerez pas toutes.
Le système de Master Data Management fera ses preuves lors de la phase de transition. Toutefois, par la suite, il restera un outil précieux pour la déduplication des données et le contrôle du mode de création, de mise à jour et d’approbation des enregistrements via des workflows configurables.
Vous pouvez utiliser le Master Data Management pour assurer une intégration efficace des données des fournisseurs et pour distribuer les données de référence à toutes les parties prenantes. L’organisation continuera à bénéficier de l’élimination des barrières entre les départements et les partenaires en ce qui concerne les données.
Des données de référence sécurisées par le Master Data Management simplifient le maintien de la conformité réglementaire et la gouvernance des données grâce à des pistes d'audit et des historiques d'enregistrement clairs.
La gestion des données lors des fusions et des acquisitions représente un réel défi pour les responsables informatiques. Une fusion d’entreprises entraînant un doublement de l’infrastructure informatique va inévitablement exacerber tout problème de silo de données existant. Il est primordial de fusionner les données.
Le Master Data Management peut aider à unifier les données produit et permettra de bénéficier des avantages de la fusion sur le long terme.
L’unification des données produit aide Rensa Family, l’un des plus importants grossistes du secteur de la ventilation, du chauffage et des sanitaires aux Pays-Bas, à assurer la collaboration entre ses différentes marques.
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