Les 4 freins à la prise de décision

Lorsque vient le temps de prendre une décision stratégique, peu d’entreprises ont pris le temps de mettre en place un processus normalisé pour accéder aux informations nécessaires. Plus souvent qu’autrement, on s’échange plusieurs rapports et on cherche l’information utile pour construire une représentation pertinente à notre prise de décision.

Il existe quatre freins qui viennent complexifier le processus décisionnel des décideurs:

 


1. Multitude de sources d’information à analyser

Multitude de sources de données

1. Multitude de sources de données

Lorsque nous souhaitons évaluer nos performances, plusieurs données entrent en jeu:

– les données financières
– la base de données client
– le système de paie
– le système de télémétrie des véhicules
– le système d’optimisation de parcours
– tous les systèmes spécifiques à notre domaine d’affaires

Comment pouvons-nous être efficaces, s’il faut analyser une multitude de rapports provenant de ces différents systèmes?

 

Comment trouver les éléments comparables qui permettent de comprendre mon entreprise dans le temps et dans l’espace?


2. Obligation de personnaliser les résultats

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2. Obligation de personnaliser les résultats

Lorsque nous souhaitons évaluer nos performances, nous voulons rendre la donnée intelligente. Nous voulons que les comparaisons des résultats soient possibles et que les données assemblées entres-elles aient une valeur ajoutée.

Un revenu ou un coût par lui-même est difficilement comparable. Un indicateur comme le revenu aux kilomètre parcouru ou le coût par kilomètre parcouru ($/km) deviennent comparables d’une période à l’autre et permettent une meilleure évaluation des résultats.

De plus, les coûts ou revenus sont souvent présentés par jour dans le système opérationnel, mais l’analyse se fait généralement par semaine ou par mois et les performances sont généralement évaluées à la fin d’un trimestre ou d’une année.

Dans certains systèmes opérationnels, des indicateurs comparables reportés sur une même période sont disponibles. Mais rarement, les indicateurs plus complexes, croisant des données provenant de plusieurs de ces systèmes à la fois (ex. $/km), sont à notre portée. Il est donc nécessaire de dériver nous-même ces indicateurs de performances comparables à partir des rapports des systèmes opérationnels (souvent à l’aide d’une opération de copier-coller !).

Combien de temps perdez-vous à consulter des rapports opérationnels pour y trouver l’information utile?

Comment bien évaluer l’information quand celle-ci n’est pas présentée dans la forme que vous souhaitez?


3. Manque de fiabilité de l’information

3. Manque de fiabilité de l’information

L’information utilisée dans votre prise de décision est-elle fiable, connue, standardisée? Est-ce que tous les intervenants impliqués dans l’analyse de ses données interprètent la même chose?

Y a-t-il des standard dans votre organisation sur l’appellation des données?

Lorsque vous analysez les coûts au kilomètre, est-ce que toutes les dépenses qui sont incluses dans le calcul de ces coûts sont bien connues? Y a-t-il des exceptions? Y a-t-il un contexte précis à prendre en compte? Quelles sont les variables et les constantes? Est-ce bien documenté?

De plus, l’intégration de données de différentes sources se doit d’être faite dans les règles de l’art. Une analyse approfondie est requise pour assurer la compatibilité des informations utilisées. S’il y a deux sources potentielles pour la même information, laquelle utiliser? Pourquoi?

Finalement, pour assurer une information fiable dans votre prise de décision, il est nécessaire d’évaluer l’adéquation de la qualité de cette information avec vos besoins d’affaires. Quels sont vos objectifs? Que souhaitez-vous déduire de cette information?

En fait, la qualité parfaite n’existe pas et le risque zéro non plus. Il faut être en mesure de qualifier le niveau de certitude de l’information utilisée pour en permettre une utilisation adéquate.


4. Difficulté d’accéder aux sources

4. Difficulté d’accéder aux sources

Lorsque vient le temps d’analyser les tendances, il faut être en mesure de décomposer les informations décisionnelles dérivées des informations opérationnelles.

Si les revenus au kilomètres sont en baisse, il faut en connaître la cause. Mais cette cause peut être bien cachée dans les données opérationnelles qui permettent de construire cet indicateur.

  • Avez-vous accès facilement aux données opérationnelles qui permettent de valider vos indicateurs?
  • Existe-t-il un lien directe entre vos rapports décisionnels et les données opérationnelles qui les composent?
  • Vos indicateurs sont-ils composés de données de plusieurs sources?

Dans bien des entreprises, les rapports et les indicateurs sont construits dans des fichiers Excel ou à partir de rapports préprogrammés et le lien avec les sources n’a pas été conservé. La difficulté est de retrouver parmi l’ensemble des rapports produits ceux qui permettent de reconstruire les indicateurs de performance pour comprendre les tendances et phénomènes.

 


5. Conclusion

Mais la question fondamentale demeure : Combien de temps perdez-vous à chercher l’information au lieu d’analyser vos performances? 

Plusieurs enjeux de qualité et d’intégration de données doivent être pris en compte lorsque vient le temps de mettre en place des indicateurs de performance.

Laissez l’équipe d’Intelli3 convertir ces données en intelligence décisionnelle.

Laissez-nous en faire l’inventaire pour évaluer les composantes importantes et comprendre les interactions entre celles-ci.

Toutes les grandes entreprises reconnaissent aujourd’hui les avantages de s’associer à des experts qui peuvent les aider à adopter une approche proactive et pérenne en matière de gestion de l’information.

Pour en savoir consulter les sections :


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