Business Intelligence (BI) : Le message est-il le bon ? Jusqu’où faut-il se fier aux données ?

Business Intelligence (BI) : Le message est-il le bon ? Jusqu’où faut-il se fier aux données ?

Les outils d’intelligence d’affaires (Business Intelligence ou BI) sont devenus au cours de la dernière décennie des outils incontournables pour les gestionnaires d’aujourd’hui.  Ils procurent non seulement une quantité incroyable d’informations, tant opérationnelles que financières, mais leur flexibilité d’accès est incontestablement nettement supérieure aux années précédentes.

Il est faux de penser que ces informations sont toujours exactes :

L’hypothèse selon laquelle les entrepôts de données sont extrêmement bien alimentés et l’information transférée intègre, demeure encore aujourd’hui. Il est donc tout à fait normal de se fier à cette information. Ces outils sont des mines d’informations qui couvrent un large éventail de besoins.  Regroupant des informations de toute nature, ils soutiennent judicieusement les gestionnaires dans la prise de meilleures décisions.  Cela dit, il importe de garder en tête que le message transmis par ces outils ne représente pas nécessairement la vérité absolue, même s’il n’en demeure pas moins qu’un outil BI, supporté par de très bonnes sources de données, aide à expliquer un bon nombre de situations au sein même  de l’organisation.

Deux types de données :

Il existe deux types de données, soit les données simples et les données composées.  Une donnée simple constitue une information dite pure qui n’est pas le résultat d’une équation. Par exemple, le volume d’un service rendu.  La donnée composée, quant à elle, est le fruit d’une équation de plusieurs données simples ou composées comme dans le cas du calcul du coût de revient (coût/volume).  Mais en quoi cette distinction peut-elle fausser les données?  

La raison est fort simple : il s’agit d’une question de compatibilité des données impliquées. C’est de ce principe qu’émerge la principale source d’erreurs. 

Bien qu’il apparaisse simple d’effectuer le calcul du coût de revient d’un produit ou d’un service  en combinant l’ensemble des coûts reliés à ces derniers et en le divisant par son unité de volume, bien souvent le résultat obtenu ne sera qu’approximatif.  En effet, même si le volume d’un produit/service rendu n’est  pas une donnée difficile à obtenir, il apparaît que les coûts reliés à la prestation d’un service sont, pour leur part, nettement plus difficiles à recueillir. Ainsi, plusieurs organisations optent pour une méthode standard d’allocation des coûts, sans vraiment prendre en considération l’impact que cela aura sur le résultat final.

Prenons la situation suivante : Vous avez investi dans un outil BI vous permettant de faire l’analyse multidimensionnelle de la rentabilité ou du recouvrement de vos coûts de votre organisation. Vous êtes maintenant en mesure de voir le coût de vos produits/services rendus sous tous ses angles : par unité administrative, par région, par compte, etc.  Bravo!  Mais le coût de vos produits/services ainsi déterminé est-il juste?  L’allocation des coûts par unité administrative est-elle correct?  La tarification des services inter département est-elle adéquate?  Si ces coûts sont erronés, alors toutes vos analyses sont faussées. 

L’approche CPATECH : bien plus qu’une approche technique : une approche stratégique!

Dans l’exemple qui suit, nous avons un service des finances qui procure, au système BI, le taux de recouvrement de chacun de ses services rendus.  Le coût de revient est ensuite calculé selon une méthode standard où les frais généraux sont répartis selon une base commune à tous les services, et où l’allocation des effectifs ne tient pas compte des particularités opérationnelles des services rendus.  

Le tableau suivant compare le calcul du coût de revient d’une organisation selon deux méthodes : 

– la méthode de coût de revient standard

– la méthode de coût par activités.  

Regardons d’abord la section de gauche du tableau sous la colonne Taux de recouvrement Standard (STD).  Dans la plupart des organisations du secteur public, ce dernier doit tendre vers un taux de recouvrement de zéro.  Dans la section de droite, par-contre,  sous la colonne Taux de recouvrement Gestion par activités (GPA), on remarque une nette différence entre les taux de recouvrement des différents services rendus.  Globalement, l’organisation a le même taux de recouvrement, la différence se situe sur la méthode de comptabilisation des coûts vers les services rendus.

Avec de tels écarts, il est clair que les conclusions qui découleront des données fournies par le système BI auront des impacts considérables sur les orientations stratégiques de l’organisation.

Lorsque que votre outil BI vous procure une information comme la volumétrie d’un produit/service rendu ou le coût total d’une unité administrative, il y a fort à parier qu’elles soient toutes deux exactes.  Dans de telles circonstances, vos outils BI sont tout à fait adéquats pour les besoins de vos gestionnaires.  C’est lors du calcul du coût unitaire d’un volume que la complexité apparaît.

Il est essentiel d’obtenir un coût de revient de qualité pour bien comprendre le recouvrement des coûts.  Le contraire serait l’équivalant de naviguer sans boussole.  Comment pouvons-nous orienter nos efforts d’amélioration?  Comment savoir si notre tarification des services intergouvernementaux est juste?  Comment pouvons-nous négocier avec un partenaire?  Etc.Nous travaillons tous très fort à mettre en place des outils de gestion avec toutes sortes de mesures de performance.  Afficher et générer de l’information n’est pas la chose la plus importante. Il faut d’abord et avant tout s’assurer que les méthodes de calculs des données qui composent la source des outils BI sont les bonnes!