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APPLICATIONS, SUR LE TERRAIN

Optimiser ses ventes grâce à son architecture décisionnelle

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Par Marie Varandat le 08/11/2004 - indexel.net
 

Pour gagner en visibilité sur les ventes d'un réseau de distribution étendu et diversifié, Eram a mis en place une infrastructure de consolidation de ses données. Une solution qui s'appuie sur l'ETL d'Ascential et la base de données de Sybase.

 

Fondée il y a bientôt un siècle, Eram fabrique en moyenne 50 000 paires de chaussures par jour vendues sous différentes marques (Bocage, Buggy, TBS, Parade...) à travers un réseau de 1613 points de vente, 1364 succursales et près de 250 magasins franchisés. Présente en France, Luxembourg, Belgique, Allemagne, Pologne et Suisse, la société décide en 1998 de s'appuyer sur une architecture décisionnelle pour gagner en visibilité sur ses ventes. Conçue à l'aide de l'ETL Datastage d'Ascential (extraction, transformation et alimentation), des outils de restitution de Business Object et de la base de données Adaptive Server Interactive Query de Sybase, la solution permet d'établir des rapports et de d'analyser les comportements d'achat des clients. Grâce à ces informations, les commerciaux ont ainsi pu optimiser leurs ventes et mieux suivre leurs activités. Concluante, cette première étape a depuis été étendue à d'autres domaines dont la gestion de la production et les ressources humaines.

 

Un gros travail de consolidation des informations

 

"Avoir une visibilité sur les ventes d'un réseau de distribution aussi étendu et une gamme de produits aussi large n'est pas une mince affaire, souligne Pascal Bourget, directeur informatique d'Eram. Cela nécessitait un gros travail de compilation d'informations, lequel impliquait des pertes de temps importantes. Nous avons donc décidé d'automatiser les procédures de consolidation des données dans un datawarehouse". Rapatriées toutes les nuits, les informations commerciales de chaque point de vente sont traitées par l'ETL qui alimente ainsi la base fédérant toutes les données nécessaires aux analyses (ou datawarehouse), hébergée sur un système IBM AIX. En moyenne, Adaptive Server Interactive Query enregistre 150 000 lignes toutes les nuits. Destinée à environ 80 personnes, cette consolidation des données est utilisée sous forme de rapports conçus par le service informatique qui les diffuse automatiquement tous les matins. Certains utilisateurs interrogent également le datawarehouse directement afin de réaliser leurs propres analyses.

 

Seulement quatre mois de mise en oeuvre

 

La mise en place de cette architecture a nécessité environ 130 jours/hommes de développement, soit environ quatre mois. Si les outils de restitution et l'ETL se sont très vite imposés, le choix de la base fédératrice a été plus problématique, l'offre en matière de datawarehouse étant, selon Pascal Bourget, très confuse : "l'expérience nous avait démontré à quel point les mécanismes des bases relationnelles classiques pouvaient être lourds sur des gros volumes de données en termes d'administration mais également de développement. Pour autant, nous ne voulions pas investir dans la complexité d'un moteur OLAP. Adaptive Server Interactive Query nous a séduit grâce à son concept d'indexation sophistiquée qui permet de réunir le meilleur des deux mondes".

 

A mi-chemin entre la base de données relationnelle classique et le moteur OLAP, Adaptive Server Interactive Query est une base un peu à part. Grâce à l'intégration d'un moteur pour croiser des données selon différents axes, elle considère chaque champ de la base comme un index potentiel. En d'autres termes, là où les bases traditionnelles nécessitent en amont un gros travail d'indexation pour ensuite permettre aux utilisateurs d'effectuer des requêtes avec des temps de réponse acceptables, Adaptive Server IQ offre une souplesse et des performances équivalentes à celle d'un moteur OLAP sans la complexité et l'incontournable volumétrie de données.

 

Des gains en réactivité qui contribuent à l'optimisation des ventes

 

"La simplicité de mise en oeuvre et d'administration d' Adaptive Server IQ ont largement contribué au succès du projet, précise Pascal Bourget. C'est toujours difficile de quantifier le retour sur investissement d'une architecture décisionnelle mais les bénéfices sont bien réels". Bénéfices en termes de délais et de ventes : les directions commerciales disposent des éléments dont elles ont besoin pour travailler en début de mois, là où il leur fallait pratiquement quinze jours auparavant juste pour consolider les données. Les commerciaux ont gagné en visibilité et la qualité des ventes s'en est trouvée améliorée. Mais pour Pascal Bourget, le meilleur indicateur de réussite est sans aucun doute l'enrichissement constant du système décisionnel effectué sur demande des directions qui ne cessent d'enrichir leurs analyses.

 

 

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