Comment mettre un ordre parfait dans un énorme référentiel d’articles et dans des masses de données non structurées

À propos de l’entreprise

Rudnik Aprelkovo JSC exploite des ressources naturelles dans tout le pays depuis 45 ans.  Elle extrait des minerais et des sables alluvionnaires de métaux précieux (or, argent et métaux du groupe du platine) et est l’une des plus grandes entreprises d’extraction de métaux précieux du pays. C’est une grande entreprise comptant plusieurs divisions (un holding).

Objectifs du projet

• Analyser le système existant fondé sur 1C:UPP afin d’exporter correctement les données, de les normaliser, puis de les charger dans 1C:MDM
• Concevoir la logique d’un processus centralisé de saisie de tous les types de données concernés par l’automatisation. Élaborer un système de saisie progressive des données, avec des domaines de responsabilité clairs pour chaque utilisateur
• Mettre en place un système de contrôle de l’exhaustivité et de la qualité des données
• Automatiser la saisie des articles standard en créant de nouveaux articles par copie d’articles existants, avec un minimum de modifications
• Utiliser un système de recherche avancé (plusieurs mécanismes à la fois) pour réduire le risque de doublons et d’enregistrements superflus

La tâche la plus urgente était d’automatiser la collecte uniforme des données.
1C:MDM a été choisi parce que le client disposait déjà de systèmes 1C et qu’il était logique de l’ajouter comme extension naturelle.

Pendant 15 ans, les articles et les contreparties avaient été enregistrés dans un système de gestion spécifique, fondé sur un 1C:UPP très obsolète. Les données de toutes les sociétés s’étaient accumulées sans aucune structure. Un même objet pouvait apparaître sous des noms différents. Les données sensibles ne pouvaient pas être traitées correctement. De nombreuses filiales avaient rejoint le groupe avec leur propre comptabilité et leur propre automatisation.
Il fallait remettre de l’ordre dans les référentiels, introduire des règles de saisie claires, réduire le risque de doublons et mettre en place des fonctions d’expert des données de référence.

Nous avons conçu et automatisé les processus métier de saisie des données et de contrôle de leur qualité.

Une particularité de la mise en œuvre de 1C:MDM dans ce projet est que les articles sont classés non seulement selon la classification principale, mais aussi selon plusieurs classifications supplémentaires. Dans 1C:MDM, les articles sont suivis selon plusieurs axes d’analyse (de gestion comme comptables). Par exemple, un même article peut relever de groupes différents en comptabilité selon son origine (acheté ou produit en interne). L’objectif était d’éliminer les doublons d’articles tout en préservant une structure complexe de relations.
Le système comprend des contrôles d’unicité des contreparties, ainsi que le service 1C:SPARK intégré pour le suivi des notations d’entreprise et des indicateurs de fiabilité.

Au cours du projet, nous avons normalisé plus de 90 000 (!!!) enregistrements primaires, en réduisant leur nombre de plus de moitié. Nous avons également nettoyé le référentiel d’articles, qui comptait plus de 16 000 entrées.

Avec le client, nous avons conçu et paramétré dans 1C:MDM des processus métier de saisie séquentielle des données par des salariés, chacun responsable de son bloc de données (qui renseigne les fiches du référentiel d’articles, comment, dans quel ordre et avec quels domaines de responsabilité). Pour mieux automatiser et rendre l’usage plus intuitif, des restrictions supplémentaires par rôles et groupes d’utilisateurs ont été ajoutées au système. L’expert des données de référence vérifiait dans le référentiel d’articles la présence d’entrées similaires et, si nécessaire, ajoutait un nouvel enregistrement, en veillant à l’exhaustivité et à l’exactitude des données. Les champs dont le renseignement est critique ont été rendus obligatoires au niveau du système.

Résultats

Plus de 20 écarts fonctionnels ont été comblés. Le nouveau système a répondu à tous les besoins du client. 

• Un système reliant le classificateur principal des articles à plusieurs axes supplémentaires de suivi comptable des articles a été développé et paramétré.
  De nouveaux processus ont été introduits, rendant le travail efficace et précis.
   Les salariés travaillent plus vite
• La qualité des données dans le système, ainsi que celle de la comptabilité et du reporting, s’est améliorée.
• La génération des documents est devenue plus simple. 
• Un espace de travail dédié à l’expert des données de référence a été mis en place pour contrôler la saisie des données. 
• Un système centralisé de saisie des données a été établi ; les données en sont diffusées vers toutes les bases et tous les systèmes du holding.

Avantages obtenus par l’entreprise grâce au projet

• L’entreprise retrouve rapidement et précisément les articles et les contreparties dans les référentiels. La validation des données par des experts permet d’éviter erreurs et inexactitudes.
• La précision des données s’est améliorée, ce qui peut à son tour améliorer la prise de décision et aider l’entreprise à mieux planifier ses opérations.
• L’automatisation de certains processus de saisie des données réduit le risque d’erreurs susceptibles d’entraîner des coûts supplémentaires.
• La remise en ordre des articles et des contreparties donne à l’entreprise une base de données plus structurée et mieux organisée. Il est ainsi plus facile de trouver et d’obtenir l’information nécessaire, et l’analyse des données comme la prise de décision fondée sur les données en sont simplifiées.
• L’efficacité, la précision et la qualité des données ont augmenté, les coûts ont diminué, et la gestion des données ainsi que l’expérience client se sont améliorées.

Au final, 1C:MDM améliore sensiblement la qualité des données non seulement dans le système d’origine, mais aussi dans tous les systèmes auxquels 1C:MDM distribue une information de qualité.