L’approche prudente du changement piloté par les données (1): des données pour le bénéfice de tous

De plus en plus, les données sont utilisées comme un atout et un moyen important pour améliorer les chaînes de valeur et faciliter la traçabilité de l’approvisionnement. Elles deviennent un élément essentiel de notre travail ; avec de nombreuses entreprises, nous travaillons à la mise en place ou à l’amélioration de ce que nous appelons un système d’information de gestion (SIG) : un système de collecte, de stockage, d’analyse et d’utilisation des données. La mise en place d’un tel système est un processus complexe et de nombreux aspects de la conception et du déploiement du système peuvent affecter le succès, la qualité et, en fin de compte, la durabilité du système. Dans cette série de blogs, nous discutons de trois aspects qui peuvent assurer ou compromettre la mise en place d’un système de données efficace. Dans ce premier blog, nous nous concentrons sur l’importance de rendre les données utiles. Chaque acteur de la chaîne se rend alors compte qu’en fait, il collecte et utilise des données pour lui-même et l’amélioration de son produit et de son entreprise, ce qui est vital pour la qualité des données tout au long de la chaîne. Le deuxième blog portera sur la propriété des données (sensibles). Dans le dernier blog, nous nous concentrerons sur l’importance des systèmes flexibles qui peuvent compléter les structures existantes pour tirer le maximum d’un SIG.

Le système d’information comme source d’information pour l’amélioration

Comme mentionné, les données jouent un rôle de plus en plus important dans la chaîne d’approvisionnement, la traçabilité étant souvent le moteur.  Les outils, bases de données et systèmes numériques jouent un rôle important en ce sens en organisant la collecte et le stockage des données. En mettant l’accent sur ces deux éléments, nous constatons souvent que de nombreux acteurs de la chaîne collectent des données, car cette collecte est exigée lors de l’étape suivante de la chaîne d’approvisionnement ; les agriculteurs ajoutent des données à un SIG, afin que le marché final sache d’où viennent les produits. La traçabilité est là, mais pour les groupements d’agriculteurs, les données collectées n’ont aucune valeur ajoutée, sauf par exemple pour le paiement d’une prime, car ils ne les utilisent pas ou n’interprètent pas eux-mêmes correctement les données.

Souvent, cette collecte de données est considérée comme un travail supplémentaire, ce qui en fait un fardeau plutôt qu’une opportunité. La conséquence logique : la collecte de données n’est souvent pas une priorité, seuls des efforts minimaux nécessaires y sont consacrés pour s’assurer que l’acheteur est satisfait des données qu’il obtient. Cela peut compromettre la qualité des données, et donc l’efficacité du SIG.

Montrer l’utilité des données

Chez FairMatch Support, nous estimons que le versement des primes pour la collecte/traçabilité des données ne fera pas de différence pour la qualité des données à long terme. L’agriculteur qui collecte les données n’a même pas l’occasion d’utiliser tout le potentiel d’un SIG. En effet, toutes les données habituellement collectées peuvent également apporter une valeur ajoutée au collecteur. Il ne devrait voir que cette valeur ajoutée, ce qui est souvent le point crucial. Pour cette raison, un élément important de notre travail à FairMatch Support consiste à montrer aux personnes avec qui nous travaillons comment elles pourraient tirer profit de ces données. Concrètement, cela revient à leur montrer l’utilité des données qu’elles utilisent pour mettre en avant l’intérêt de ces informations. Ces partenaires peuvent voir quels fournisseurs sont les plus importants pour eux, quelles améliorations peuvent être apportées par leurs fournisseurs et éclairer les décisions/investissements commerciaux.

Pour donner un exemple concret que nous avons évoqué : quand quelqu’un veut offrir de nouvelles ruches comme cadeau et comme motivation à ses fournisseurs, c’est souvent celui qui fournit le plus gros volume qui est choisi. Mais il peut s’avérer, lors de l’analyse des données, qu’un autre fournisseur peut être beaucoup plus productif. Par conséquent, il serait en fait celui à choisir pour que les nouvelles ruches aient le plus grand impact. En d’autres termes, être capable d’analyser et d’utiliser les données permet de prendre de meilleures décisions commerciales, d’identifier les marges d’amélioration et rend possibles la formation et le coaching sur mesure.

Si les acteurs, tels que les agriculteurs et les transformateurs, comprennent que la collecte de données est également pertinente pour améliorer leur entreprise, ils ont une raison de saisir les données à temps et correctement, favorisant la qualité des données pour l’ensemble de la chaîne. Et si en plus ils utilisent et analysent les données, ils disposent d’un outil d’amélioration plutôt que d’un simple outil de traçabilité. Nous remarquons vraiment que lorsque les gens comprennent l’importance de la collecte et de l’analyse des données avec un SIG, les discussions avec eux changent radicalement et leur idée sur les données change ; à partir d’une situation dans laquelle ils n’avaient aucune idée de leurs besoins, ils commencent à faire des suggestions sur d’autres possibilités d’utiliser les données en vue d’en faire profiter leur entreprise. À ce moment-là, des échanges plus constructifs peuvent avoir lieu sur les données, leur utilisation et ce qu’elles ont à offrir à (l’acteur de la) chaîne de valeur. Et dans une telle situation, un SIG a un impact beaucoup plus large et plus durable que la simple traçabilité des produits.

Souhaitez-vous en savoir plus sur le changement basé sur les données ? Surveillez notre site Web et nos canaux de médias sociaux pour lire les prochains blogs de cette série ; la propriété des données (sensibles) et l’effet d’avoir un système flexible.