Stratégie achats : comment bien utiliser la donnée ?

strategie achats
5 septembre 2019
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La transformation digitale est désormais la colonne vertébrale de la stratégie achats des entreprises les plus avancées. Boostée par les ressources numériques dont chaque année apporte son lot d’innovations, la stratégie achats est ainsi mieux armée pour atteindre ses trois objectifs fondamentaux :

  • Créer de la valeur pour l’entreprise et ses métiers
  • Maîtriser les risques fournisseurs et produits
  • Mobiliser l’intelligence collective au service de l’innovation et de l’excellence

De ce fait, la maîtrise de la qualité de la donnée devient un enjeu clef au cœur de la stratégie achats. Le journal « l’Opinion » a consacré un article entier au défi du pilotage des données dans son récent dossier sur le big bang de la fonction achats. Olivier Rihouet, du cabinet Grant Thornton, cité dans cet article, estime tout simplement que la donnée est devenue une « matière première à haute valeur ajoutée de l’entreprise du 21ème siècle. »

L’article de Mériadec Raffray suggère quatre actions à entreprendre pour véritablement donner à la qualité de la donnée la place qui lui revient au cœur de la stratégie achats :  

Stratégie achats : vos données sont-elles fiables ?

Près d’un responsable d’entreprise sur deux ayant intégré des outils transactionnels [1] juge non-fiable la qualité des données fournisseurs [2].

La faiblesse pointée par les acteurs et par les experts est l’altération de la donnée brute, dénaturée au fil des traitements successifs opérés par des outils de type ERP. Alors même que la fiabilité des données fournisseurs et clients collectées par l’entreprise est une obligation réglementaire incluse dans la loi « Sapin 2 ».

Le premier levier du succès de la stratégie achats version digitale est donc de mettre en place une approche structurée de collecte des données auprès de sources directes.   

Stratégie achats : quels sont les processus à automatiser en priorité ?

La stratégie achats bénéficie, comme toutes les fonctions des entreprises, des innovations technologiques régulières mises en œuvre dans la transformation digitale. Le champ des possibles ne cesse d’être élargi.

Pour autant, le discernement doit prévaloir pour aborder l’automatisation des processus de traitement des données avec l’angle « du plus grand dénominateur commun ». La multiplication de schémas d’automatisation impliquant un très petit nombre d’opérations serait coûteux en ressources et contre-productif en termes d’agilité.

Stratégie achats : les collaborateurs de l’entreprise ont-ils intégré la valeur des données ?

Les ressources digitales ne suffisent pas en soi à garantir la qualité du recueil et du traitement des données. Le facteur humain reste fondamental pour progresser vers une entreprise de type « data driven enterprise », ou pilotée par les données.

Il importe donc qu’un volet de la stratégie achats se préoccupe de sensibiliser les collaborateurs de l’entreprise – et sans doute aussi certains prestataires stratégiques – à la valeur de la donnée.

Stratégie achats : la donnée est-elle accessible par tous les acteurs impliqués ?

Disposer de données fiables et traitées rationnellement ne suffit encore pas pour une stratégie achats vraiment efficiente. Il faut ajouter un quatrième levier à l’approche digitale : l’intelligence collective.

Bonne nouvelle, la technologie relève le défi en proposant aux entreprises des systèmes d’information sécurisés pour le partage des données entre tous ceux qui ont « besoin d’en connaître ». Aux entreprises d’intégrer dans leur stratégie achats l’objectif de démocratiser l’accès à la donnée. C’est un enjeu d’efficacité mais également un enjeu de cohésion.

Bien utilisée, la donnée est donc un véritable levier de croissance à mettre en place dans la stratégie achats.

Afin d’en savoir davantage sur les impacts positifs de la transformation digitale sur la stratégie achats, lisez l’article : « Transformation digitale : jusqu’à 30 % de réduction des coûts pour les directions achats »

 

[1] Un outil transactionnel automatise une fonction ou un processus de l’entreprise (comptabilité, paie, gestion de production…). Par opposition, un outil décisionnel analyse des informations issues de sources multiples.

[2] Harvard Business Review – Competing in 2020: Winners and losers in the digital economy – 2017

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