Introduction

À l’ère des voitures connectées, des véhicules autonomes et des expériences client personnalisées, les données sont le carburant qui alimente l’innovation, révèle des efficacités cachées et façonne l’avenir de la mobilité. Pourtant, pour de nombreux fabricants automobiles, elles restent piégées dans des silos isolés, freinant la progression et étouffant l’innovation. De nombreuses entreprises manufacturières traditionnelles ayant connu une croissance organique par acquisitions ont fini avec plusieurs systèmes informatiques principaux et des silos de données. La standardisation et la banalisation des outils et systèmes informatiques sont souvent des démarches complexes et longues, et elles ne sont pas souvent prioritaires lors de la budgétisation en TI.

« Les données en silos freinent la croissance, de la chaîne de production jusqu’aux salles du conseil »

Les silos de données sont des poches isolées d’information au sein de différents départements et systèmes disparates, chacun avec ses propres formats, structures et contrôles d’accès. Avec les données cloisonnées, les équipes peinent à atteindre efficacement et de façon efficiente leurs objectifs. Les équipes d’ingénierie, responsables de réduire les coûts de production, s’empressent d’utiliser les données issues de multiples systèmes ERP et d’approvisionnement et effectuent leurs analyses dans des tableurs, pour finalement aboutir à des solutions sous-optimales. Les équipes des ventes et du marketing, qui compétitionnent pour de gros contrats de flotte, peinent à trouver les données pertinentes pour comprendre la valeur vie-client pour un produit donné et pour différents mix d’applications, ce qui mène à des contrats perdus ou non rentables.

Les conséquences des silos de données sont frappantes : gaspillage de ressources, prise de décision retardée et résultats sous-optimaux. Par conséquent, les DSI sont prêts à relever le défi et à planifier l’avenir. Selon la recherche de PWC, la modernisation des données, l’élimination des silos et la préparation de l’entreprise à l’IA générative et à l’IA figurent parmi les priorités des DSI du secteur manufacturier en 2024.

Exemple concret

Une entreprise américaine majeure dans la fabrication industrielle a eu du mal avec des données fragmentées au sein de ses multiples unités d’affaires stratégiques, entre les systèmes informatiques de fabrication, de vente et de service à la clientèle. Ce manque d’intégration s’est traduit par des prévisions de ventes et d’inventaire inexactes, des pertes de prix et de marges, ainsi qu’une dégradation de l’expérience client.

Bien que la standardisation des plateformes dans toutes les divisions semble être la solution idéale, cela peut être un parcours long et difficile. Une solution intérimaire puissante comme Snowflake constitue un pont reliant ces îlots de données isolés sans obligation de standardiser immédiatement les plateformes. Snowflake est un lac/entrepôt de données infonuagique qui vous permet de stocker, manipuler et analyser des données variées en un seul endroit. Il s’adapte sans effort, évolue au rythme des besoins changeants et donne un accès instantané aux utilisateurs autorisés.

HCLTech a comblé ces écarts, livré une solution intérimaire et généré du succès concret. Pour la grande entreprise américaine de fabrication industrielle, nous avons utilisé Snowflake afin d’unifier les données de la R&D, la fabrication, les ventes, la chaîne logistique et les systèmes financiers pour améliorer les prévisions de ventes et d’inventaire, optimiser les marges et réduire les délais de rapport.

Bien que des solutions intérimaires comme Snowflake, Denodo et autres offrent une façon rapide de démanteler les silos, à notre avis, elles ne sont que des étapes transitoires — et non la destination finale. La standardisation des plateformes présente d’autres avantages stratégiques, tels que la réduction de la complexité et des coûts ainsi que l’amélioration de l’efficacité.

Planifier pour l’avenir

L’objectif ultime de chaque DSI du secteur manufacturier est une stratégie de données claire avec une plateforme standardisée pour la gouvernance et la sécurité à long terme. La stratégie de données est également essentielle à l’élaboration d’une stratégie d’IA d’entreprise. Gartner prévoit qu’en 2026, l’IA sera utilisée régulièrement par jusqu’à 5 % des employés, même sans l’approbation explicite de l’employeur.

Briser les silos permet aux entreprises de développer, déployer et adopter des solutions d’analytique de données plus rapidement, ce qui permet d’obtenir plus rapidement des retombées commerciales. L’élimination des silos de données aide également les utilisateurs d’entreprise à profiter d’outils d’IA intégrés dans des applications infonuagiques encadrées par les TI et réduira l’utilisation inappropriée et ses conséquences éventuelles.

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Références

1. https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2023/04/the-top-5-things-every-manufacturing-cio-should-know/20424/
2. https://cionews.co.in/top-priorities-for-cios-in-2024/#:~:text=CIOs%20need%20to%20drive%20a,AI%20will%20mean%20for%20them
3. https://www.pwc.com/us/en/executive-leadership-hub/cio.html
4. https://www.snowflake.com/wp-content/uploads/2023/12/Manufacturing-Data-AI-Predictions-2024.pdf?utm_cta=website-industry-mfg-timely-content-predictions-ebook
5. https://www.bcg.com/publications/2023/gen-ai-role-in-factory-of-future 
    
6. https://cxotoday.com/cxo-bytes/gartner-the-impact-of-generative-ai-on-digital-workplace/#:~:text=In%20fact%2C%20Gartner%20predicts%20that,five%20per%20cent%20in%202023