Qu’avons-nous livré ?
Retrouver les volumes réellement distribués, au-delà des commandes planifiées.
CAS D’USAGE · UNE ENTREPRISE DE TRANSPORT
Piloter l’activité opérationnelle et la marge
Transformer des données opérationnelles dispersées en indicateurs fiables et exploitables. Commandes, livraisons, stocks et prix se rejoignent pour suivre l’activité, le chiffre d’affaires et la marge.
DES OPÉRATIONS À LA MARGE
Des données dans plusieurs outilsCommandes · Livraisons · Stocks · Prix
Un modèle métier communDonnées réconciliées · Calculs · Contrôles
Activité
Marge
Analyse
La même donnée pour suivre les opérations et leur performance économique.
LE CONTEXTE
Une livraison. Plusieurs systèmes pour la décrire.
Une entreprise de transport assure une activité de livraison d’énergie. Chaque jour, les commandes clients, les tournées, les livraisons et les volumes distribués produisent des données dans plusieurs systèmes.
Les stocks, les achats d’énergie, les prix de vente et la facturation complètent cette activité. L’enjeu était de réconcilier ces informations automatiquement, sans dépendre d’exports Excel et de traitements manuels.
LE PROBLÈME
La commande est enregistrée dans un outil, sa réalisation suivie dans un autre. Les volumes viennent du terrain ; les prix d’achat et la facturation, d’autres sources. Les informations existent, mais il faut les rapprocher pour comprendre l’activité.
Quel chiffre d’affaires ?
Relier les opérations réalisées aux prix de vente et aux éléments de facturation.
Quelle marge ?
Identifier les clients, produits et opérations qui contribuent à la marge.
LA SOLUTION
Relier les sources autour des objets métier.
Nous avons construit une couche de données commune pour connecter, consolider et réconcilier les sources de cette entreprise de transport. Les données collectées sont reliées aux clients, commandes, livraisons, produits, véhicules, stocks et prix d’achat et de vente.
- 01
Sources de données
ERP · CRM · Base SQL · Fichiers · Outils métier
- 02
Modèle métier unifié
Clients · Commandes · Livraisons · Produits · Véhicules · Stocks · Prix
- 03
Règles & contrôles
Calculs · Réconciliation · Détection d’anomalies
- 04
Données prêtes à l’usage
Chiffre d’affaires · Marge · Volumes · Performance opérationnelle
- 05
Applications
Dashboards · Reporting · Agent IA
Les règles métier transforment les données en indicateurs et signalent les informations à vérifier.
LES INDICATEURS & CONTRÔLES
Suivre l’exécution. Comprendre la marge.
Les équipes utilisent la même donnée pour le suivi quotidien des opérations et l’analyse de leur performance économique.
Volumes et chiffre d’affaires
Rapprocher les commandes et les livraisons pour suivre les volumes réellement distribués et le chiffre d’affaires généré.
Prix d’achat et de vente
Relier chaque opération aux prix qui s’appliquent pour comprendre la formation de la marge.
Marge brute
Analyser la marge par opération, client, produit ou période et retrouver les données qui composent le calcul.
Exécution des commandes
Distinguer les commandes planifiées, réalisées et restant à traiter pour suivre l’activité quotidienne.
Stocks et écarts
Suivre l’évolution des stocks et repérer les écarts entre les mouvements enregistrés et les volumes distribués.
Contrôles de cohérence
Signaler un prix absent, un écart de volume, une incohérence de stock ou une opération à vérifier.
DU SUIVI OPÉRATIONNEL À L’ANALYSE
Poser une question sur l’activité, avec un modèle métier pour y répondre.
Les indicateurs alimentent les tableaux de bord. Ils peuvent aussi être interrogés en langage naturel grâce à un agent IA connecté au modèle de données métier.
L’agent s’appuie sur des données structurées, contrôlées et enrichies par les règles de l’entreprise. Il dispose ainsi des liens entre les opérations et les indicateurs, au-delà des tables techniques isolées.
« Quelle est notre marge cette semaine ? »
« Quels clients ont généré le plus de marge ce mois-ci ? »
« Quelles opérations présentent un écart inhabituel ? »
« Comment évoluent nos volumes et notre marge par région ? »
LE RÉSULTAT
Une source de vérité commune pour piloter l’entreprise.
L’entreprise dispose d’une vision consolidée de son activité, mise à jour au fil des données collectées. Les équipes peuvent suivre les opérations, comprendre la formation de la marge et identifier plus rapidement les anomalies ou les écarts.
Le travail de consolidation devient une fondation commune pour le reporting, les applications internes, les automatisations et les nouveaux usages IA.
ALLER PLUS LOIN
Réutiliser la même donnée pour agir.
Cette base permet d’étendre progressivement les usages, selon les priorités des équipes.
Alerter
Signaler automatiquement une anomalie sur une marge, un prix, un stock ou une opération.
Anticiper
Utiliser l’historique pour prévoir les volumes, les besoins de stock, la marge et la charge opérationnelle.
Optimiser
S’appuyer sur les données consolidées pour ajuster les prix, les approvisionnements, les livraisons et l’allocation des ressources.
Interroger les données avec l’IA
Comprendre une évolution ou rechercher l’origine d’un écart à partir du modèle métier.
Automatiser les processus métier
Réutiliser les données pour calculer un prix, préparer un reporting ou alimenter la facturation.
Quelles données vous manquent pour expliquer votre marge ?
Partons d’une opération et des outils qui en conservent les informations. Nous définirons les rapprochements, les règles de calcul et les contrôles nécessaires.
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