Solutions et Innovations
Multiplication des sources de données, explosion des informations à traiter ou disponibles, évolutions réglementaires (Reach, Sapin 2, RGPD, etc.), augmentation des échanges interentreprises… Dans une économie où la donnée devient une ressource décisive, les directions achats qui placent la « data » au cœur de leur stratégie bénéficient d’un atout considérable.
Afin de pouvoir exploiter au mieux cette ressource fondamentale, les directions achats sont confrontées à un double enjeu.
Recensement et récupération des données dans les différentes sources, puis structuration (consolidation, codification, etc.), nettoyage (dédoublonnage, correction des erreurs, etc.) et enrichissement
Recensement et récupération des données dans les différentes sources, puis structuration (consolidation, codification, etc.), nettoyage (dédoublonnage, correction des erreurs, etc.) et enrichissement
Pour exploiter efficacement les données, à des fins de maîtrise des dépenses, de gestion du risque et d’optimisation de l’efficience opérationnelle, un diagnostic préalable est nécessaire. En tenant compte des différentes populations (directeurs et responsables achats, acheteurs, contrôleurs de gestion, etc.), il s’agit de réaliser plusieurs opérations.
Collecter les données de façon systématique, qu’ils s’agisse des données existantes au sein de l’entreprise ou des données externes requises dans les processus achats
Nettoyer et améliorer la qualité des données, identifier la portée et la signification de chaque donnée
Exploiter pleinement les données en mettant en œuvre des solutions décisionnelles pour répondre de la façon la plus fiable et efficace aux questions identifiées en amont
Accompagner les équipes achats pour maîtriser leur nouvelle solution, puis mettre en place un processus d’optimisation continue
En complément des outils classiques, notamment les logiciels d’ETL (extract, transform, load), les technologies Big data permettent d’organiser efficacement les données volumétriques et non structurées.
L’analyse décisionnelle consiste ensuite à les valoriser pour identifier des axes d’amélioration et des actions à mener. Ajouter une dimension prédictive à cette analyse permet de ne pas agir simplement en réaction mais par anticipation.
Pour tester des scénarios
Pour déterminer des situations futures
Évaluation de la performance achats
Analyse des dépenses
Évaluation de la performance fournisseurs
Analyse du marché et des offres fournisseurs
Evaluation des risques
Analyse des transactions Procure-to-pay (efficience opérationnelle, vitesse d’exécution des processus, etc.)
Recensement des données de l'entreprise
Identification des données externes
Mise en évidence les problèmes de qualité
Récupération des données
Consolidation et suppression des doublons
Structuration (formatage, classement, etc.)
Correction des erreurs
Ajout des données manquantes
Enrichissement des bases
Choix des outils décisionnels
Alimentation du système
Réalisation d’un prototype (POC)
Analyse simple
Analyse prédictive
Analyse prescriptive
Production de rapports
Rédaction de « data storytelling »
Suggestion de préconisations
En complément d’une approche structurée guidant notre client à chaque étape de son projet décisionnel, Acxias intègre un Pôle d’expertise décisionnel avec des ingénieurs et consultants dédiés.
Acxias a construit des outils permettant d’exporter en quelques jours l’ensemble des données de la plate-forme SAP Ariba pour alimenter en aval un datawarehouse ou une solution décisionnelle spécifique.
Solutions de reporting standard d’Ariba : (rapports standards, rapports analytiques, rapports composés etc.) depuis plus de 10 ans. Acxias vous conseille pour exploiter pleinement la dimension analytique et décisionnelle de SAP Ariba qui possède déjà en standard près de 100 rapports permettant généralement de répondre à 80% des questions.
Solution SaaS combinant toutes les fonctionnalités analytiques notamment la planification, l’analyse prédictive et la Business Intelligence (BI).
Ensemble d’outils d’analyse et de reporting destinés chacun à des traitements particuliers sur les données. Un outil d’exploration permet notamment d’exploiter des bases à importante volumétrie, de mener des analyses décisionnelles et de présenter les résultats sous forme synthétique.
Outils de transformation de données, d’analyse et de reporting , multi source et multi support (responsive design), qui permet un accès rapide et facile aux données.
Solution SaaS combinant toutes les fonctionnalités analytiques notamment la planification, l’analyse prédictive et la Business Intelligence (BI).
Audit de l’existant
Expression de besoins collectés par le biais d’ateliers
Choix de solutions et architecture
Plan de mise en œuvre
Prototype (POC) et maquette
Solution analytique complète avec résultat d'analyse et préconisations
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