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Chantier de préparation Data

Data & migration ERP – Secteur industriel

Dans un contexte de transformation ERP et de réforme de la facturation électronique, un industriel faisait face à des problèmes de qualité sur ses données de référence.

 

Adesmia a conduit un diagnostic approfondi des Master Data afin d’identifier les non-qualités, leurs causes racines et les actions correctrices à engager.

 

Résultat : une vision claire des risques, un plan de remédiation structuré et des fondations solides pour sécuriser les futurs projets de transformation.

Illustration d’un chantier de préparation data en entreprise avec utilisation d’intelligence artificielle et analyse de données via interface visuelle

Notre client faisait face à des problématiques récurrentes de qualité des données de référence, impactant directement les opérations et les projets de transformation en cours :

  • Données incohérentes entre plusieurs systèmes d’information
  • Doublons et informations incomplètes dans les référentiels
  • Absence de règles homogènes de gestion et de contrôle
  • Difficulté à identifier les systèmes maîtres et les responsabilités associées
  • Risques accrus dans le cadre du futur changement d’ERP et de la réforme de la facturation électronique

 

La mission portait principalement sur les référentiels clients, fournisseurs, articles, nomenclatures et gammes

 

Dans ce contexte, l’enjeu était d’ évaluer objectivement la qualité des Master Data et définir une trajectoire concrète et durable d’amélioration et de gouvernance des données

Notre approche :

1. Diagnostic de la qualité des données 

  • Analyse des référentiels et des flux de données
  • Identification des anomalies et non-qualités
  • Qualification des niveaux de criticité et des impacts métiers

 

2. Analyse des causes racines  

  • Identification des causes organisationnelles, process et SI
  • Analyse des incohérences entre systèmes
  • Identification des zones de flou sur les responsabilités et les systèmes maîtres

 

3. Structuration des recommandations

  • Définition des actions de nettoyage et de remise en qualité
  • Recommandations de gouvernance et d’urbanisation SI
  • Clarification des principes maître/esclave entre applications

 

4. Construction de la feuille de route

  • Priorisation des actions selon les impacts et les risques
  • Élaboration d’un plan d’action détaillé et opérationnel
  • Préparation des chantiers en vue du futur ERP

Les résultats :

 Vision claire et objectivée de la qualité des données

  • Cartographie des principales non-qualités et de leurs impacts
  • Identification des référentiels les plus critiques

 

Identification des causes racines

  • Mise en évidence des dysfonctionnements process et SI
  • Compréhension des origines structurelles des incohérences

 

Plan de remédiation structuré et priorisé

  • Actions concrètes de nettoyage et de mise en qualité
  • Priorisation selon les enjeux opérationnels et projets

 

Gouvernance et urbanisation renforcées  

  • Clarification des systèmes maîtres et des flux d’échange
  • Réduction des risques d’incohérence entre applications

 

Préparation du futur ERP sécurisée

  • Données mieux maîtrisées avant migration
  • Réduction des risques liés à la reprise et à la transformation des données

Facteurs clés de succès

  • Une approche combinant analyse des données, compréhension des processus et vision d’architecture SI

 

  • Une capacité à aller au-delà du constat pour identifier les véritables causes racines des non-qualités

 

  • Une forte articulation avec les enjeux de gouvernance des Master Data et de transformation ERP

 

  • Des recommandations pragmatiques, directement activables par les équipes métiers et IT

 

  • Une attention particulière portée à la durabilité des solutions proposées, afin d’éviter le retour des non-qualités dans le temps
28 mai 2026