Mise en place d’un projet ERP : les clés pour réussir
Cet article est la suite de 4 erreurs dans la mise en place de programme ERP / référentiel de données Chaque problème dans la mise en
4 erreurs dans la mise en place de programme ERP / référentiel de données
De nombreux écueils doivent être évités dans la mise en place de programme ERP et de logiciels de référentiel de données. Nous en retenons 4 principaux !
Sommaire
La digitalisation des opérations et des systèmes a profondément transformé la gestion des entreprises. Ces changements se sont accélérés avec la récente crise du COVID qui a été un déclencheur pour la mise en place de nouveaux services digitaux (lire : Les 10 priorités des DSI post-Covid), afin de répondre aux besoins des clients, mais aussi pour adapter le fonctionnement de l’entreprise dans le cadre des impacts et des crises de plus en plus fréquentes (devenir plus agile et simplifier l’existant).
Engager cette transformation nécessite une bonne maitrise de l’ensemble des actifs de l’entreprise (les intervenants et leur engagement, les processus, les données…). Les silos entre les directions métier et la DSI, mais aussi les Datalabs qui opèrent parfois hors d’un cadre commun ne permettent pas une capitalisation et un partage de connaissance sur les données et les processus.
Les projets ERP & référentiels de données sont particulièrement impactés par ces différents facteurs ce qui aboutit à l’abandon de projet après des mois de travail, ou encore à la mise en place de nombreuses itérations avant d’obtenir un résultat exploitable. Avant de se lancer dans ce type de programme, chaque entreprise sait donc que le chemin sera long et difficile. Mais présentons un peu plus en détail les différentes problématiques que vous allez rencontrer dans le cadre de ces programmes de transformations.
1. Une complexité sous-estimée et un périmètre trop limité des projets ERP
De nombreux programmes découvrent souvent bien trop tard qu’il est nécessaire d’embarquer beaucoup plus de périmètres fonctionnels que ce qui a été initialement prévu. De nombreuses adhérences entre les processus et systèmes sont découvertes tardivement, parfois en phase de recette et nécessite une refonte complète du planning, du budget, mais aussi une mobilisation plus large des différents acteurs du programme.
Ces erreurs sont très fréquentes sur ce genre de projet et l’origine est souvent multiple, mais très souvent en lien avec une maturité data trop faible (peu de connaissance des données, des processus…) ou un cadrage trop rapide.
2. Vouloir rationaliser le SI pour finalement ajouter une nouvelle brique applicative via un nouvel ERP
Le SI, du fait de son historique, son hétérogénéité et sa gestion en partie par des prestataires externes est un facteur de complexité des projets ERP/référentiels. La connaissance n’est souvent pas suffisante pour correctement identifier les impacts dans le cadre de grandes transformations.
Pour contourner cette complexité et ce risque, certains projets décident simplement de ne pas la prendre en compte et laissant le legacy inchangé.
Le nouvel ERP est conçu comme une surcouche de l’existant qui permet d’apporter de nouvelles fonctionnalités, mais vient alourdir le traitement du SI. Les programmes de décommissionnement et de simplification son remis au mieux à plus tard.
La résultante est donc un SI qui devient plus complexe, plus couteux, plus complexe à réorganiser et ralentit toute nouvelle évolution.
3. Ne pas prendre en compte la nécessité de modifier l’organisation
Les aspects techniques sont trop souvent traités en priorité, mais la mise en place de logiciels ERP nécessite de modifier les processus, et par conséquent, les rôles et les responsabilités de certains métiers afin d’industrialiser, améliorer les processus.
Cela peut avoir des impacts RH sur l’organisation de l’entreprise.
Malheureusement, ces impacts sur l’organisation sont identifiés dans un second temps, parfois même uniquement quand la solution ERP est opérationnelle. Cela aboutit à disposer d’une nouvelle solution qui se retrouve mal utilisée, et aussi trop peu déployée dans les métiers.
Ce type de retour négatif sur une nouvelle solution sonne bien souvent le glas à court ou moyen terme de ces projets ERP et de référentiels de données.
4. Des projets ERP avec souvent trop peu d’utilisateurs embarqués
Le périmètre de démarrage des projets ERP/Référentiels et l’embarquement des utilisateurs sont des éléments clés qui orientent la réussite ou l’échec de votre projet. Ce type de projet à en effet besoin de promoteurs qui puissent porter la voix des bénéfices apportés par la solution. Intégrer dans les déploiements trop peu d’utilisateurs, qui sont parfois formés tardivement va engendre de la méfiance dans la solution et réduire l’investissement et l’effort que les prochains utilisateurs mettront dans la prise en main de la solution.
Des écueils à éviter... et des solutions proposées
Cette liste n’est malheureusement pas exhaustive et chaque problème n’a pas la même prépondérance en fonction de toutes les entreprises. Il n’existe donc pas de guide simplifié permettant de s’assurer de la réussite de son projet.
Mais les projets ERP et référentiels sont stratégiques et nécessaires à l’évolution Data Driven de l’entreprise. Alors fort heureusement, il est possible de réussir ses projets ERP & référentiels et nous vous détaillons dans un second article les différents éléments à prendre en compte avant de se lancer.
Et si votre projet est déjà en cours et rencontre des difficultés, rien n’est perdu, mais les pratiques détaillées dans ce deuxième article seront à rapidement mettre en œuvre.
Lire la suite de cet article : Comment réussir la mise en place ses projets ERP et référentiels de données ?
Data
Découvrez nos expertises dans l'acompagnement de la transformation Data des entreprises
Pour aller plus loin
Dynamiques Humaines
Améliorer l’expérience collaborateur grâce à la data
Chez iQo, nous mettons notre expérience de l’accompagnement des organisations, des collaborateurs et des managers à profit pour faire de la data un outil efficace
Data
Gouvernance des données : définition et principes clés
La gouvernance des données est un levier majeur pour améliorer la performance et accélérer la transformation des entreprises. En effet, la donnée est aujourd’hui un