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Gestion des informations de lentreprise 7 « KNOWLEDGE MANAGEMENT » ENSG 27 avril 2004.

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1 Gestion des informations de lentreprise 7 « KNOWLEDGE MANAGEMENT » ENSG 27 avril 2004

2 Contenu du « KM » Indicateurs –Indicateurs pour les managers de la première ligne –Tableaux de bord pour les dirigeants Informatique de communication –Documentation professionnelle sur l'Intranet Utilisation des moteurs de recherche –Animation de la messagerie et des forums Recueil et mise en forme de l'expertise –Modélisation des processus –Systèmes experts Marketing –Segmentation –Datamining

3 Marketing : connaissance du client IntrinsèqueContextuel Personnel Services Identité ConsommationÉquipement Satisfaction

4 Marketing : segmentation Deux segmentations différentes –Selon les attributs propres du clients –Selon sa consommation des produits de lentreprise Articuler ces segmentations –Une analyse factorielle des correspondance –Fait ressortir une segmentation globale –Fait ressortir les exceptions et/ou anomalies –Mise en œuvre du datamining Articuler avec lenquête de satisfaction (en fait, dusage) –« Dynamiser » les segmentations

5 Faire ressortir les exceptions et/ou les anomalies Services i j Personnel - Lanalyse factorielle « diagonalise » le tableau « personnel * services » - Cela procure une segmentation globale - Les cases hors diagonale attirent lattention

6 Deux exemples Histoire dun datawarehouse Histoire dun tableau de bord

7 Histoire dun datawarehouse (1) Objectif –Fournir à la force de vente une évaluation de la part de marché –Fournir à la direction du marketing un outil danalyse du comportement des clients et de segmentation –Utilisateurs : personnels des directions régionales, élaboration des contrats avec les clients, tarification, marketing, économistes Sources –Données fournies par les médiateurs du marché, commandes des clients

8 Histoire dun datawarehouse (2) Enjeu : alimenter des analyses –Positionnement concurrentiel de lentreprise, comportements dachat, effet de la fidélisation, qualité du service, rentabilité des campagnes marketing, segmentation des clients, ventes en partenariat, canaux de distribution etc. Lexistant –Infocentres des applications opérationnelles : cloisonnés, peu évolutifs, peu ergonomiques –On connaît la commande du client, mais non le client lui-même: besoin dun moteur didentification

9 Histoire dun datawarehouse (3) Réalisation –Le projet démarre en 1998, mise en service en 2002 –Coût 25 millions deuros, utilisateurs –Plusieurs progiciels Extractions et traitements Production des tableaux SGBD –Une usine informatique 400 heures de CPU par mois 2 téra octets, 1000 tables de référence 200 passages de chaînes différentes à orchestrer

10 Histoire dun datawarehouse (3) Difficultés de la réalisation –Développements jetables –Prétention à organiser la production à la place des opérateurs –Prétention à stabiliser la technique tout en assurant une large couverture fonctionnelle –Un « moratoire » exigé par la maîtrise douvrage

11 Histoire dun datawarehouse (4) Choix fonctionnels –Les données sont brutes, sans redressement –Les anomalies doivent être corrigées par les applications sources –Pas de croisement entre sources –Mise en œuvre progressive de 40 modules exploitables –Pas dhypercubes ; définition de 10 tableaux par module, puis de lunivers des données correspondant ; requêtes complémentaires (peu utilisées) Vers un datawarehouse dentreprise –Étendre la démarche du commercial vers la production, la maintenance, la GRH, la finance, la stratégie

12 Histoire dun tableau de bord (1) Défauts à corriger –Tableau de bord du PDG illisible –Biais de mesure Effets pervers des habitudes comptables –Principe de prudence Mauvais traitement des variations saisonnières –R/R, R/P Difficultés à surmonter –Enlisement du contrôle de gestion –Opposition des fournisseurs dinformation

13 Histoire dun tableau de bord (2) Solution –Tableau de bord sélectif Partie stable, partie variable –Correction CVS systématique –Extraction de la tendance récente –Commentaire des incidents –Le « club du bloc-notes »

14 Histoire dun tableau de bord (3) Utilité –Discussion sérieuse au comité de direction (3/4 dheure sur 4 heures) –Élimination des controverses sur les données –Mémorisation des données essentielles par les dirigeants –Repérage et interprétation partagés des inflexions de tendance –Ne dicte pas, mais facilite la décision (aide indirecte) Cadre conceptuel commun Perception collective précoce des problèmes

15 Histoire dun tableau de bord (4) Difficultés –Opposition du contrôle de gestion Le rattachement au CDG donnerait trop de poids aux données financières, mais conflit de territoire avec la direction de la stratégie –Rivalité sur lestimation mensuelle des coûts –Un projet concurrent, lourd, peu commenté, automatique


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