Quatre grands principes sous-tendent l’efficacité de la gestion du processus budgétaire :
- la définition du degré de détail à prendre en considération
- le choix du modèle logique qui sera mis en place
- l’identification et l’élimination des tâches à faible valeur ajoutée
- l’anticipation des phases ultérieures

Ces quatre piliers, lorsqu’ils ne sont pas ou mal pris en compte, expliquent dans la très grande majorité des cas la lourdeur et l’inefficacité du processus budgétaire. Voici quelques conseils permettant de les rendre vertueux et d’en faire les conditions favorables à une gestion budgétaire performante.

1. Réduire le niveau de détail

Le niveau de détail nécessaire pour construire le budget est-il le même que celui du réalisé. Par exemple, faut-il prévoir les ventes pour chaque référence article ou calculer les charges salariales par personne, pour chaque poste de la fiche de paie selon les règles en vigueur ?

L’un des objectifs du processus budgétaire est de produire une vision chiffrée de l’avenir, c’est-à-dire de choisir la meilleure option sur la cible à atteindre et les moyens à mettre en œuvre. En se concentrant sur un niveau de détail très fin, on risque de perdre la flexibilité requise pour évaluer les différentes options. Si cela permet d’obtenir un résultat plus rapidement, avec une marge d’erreur acceptable, il est donc recommandé de réduire le niveau de précision.

Le changement des règles entre le budget et le réalisé diminue également la pertinence des prévisions à un niveau fin. Si l’on utilise des clés de répartition pour obtenir ce niveau de détail, l’analyse des écarts dus à ces clés prendra du temps sans apporter d’information utile. Le budget détaillé sera donc devenu sans signification, sauf à le reconstruire à partir des nouveaux paramètres, ou à isoler l’effet de chaque paramètre.

Pour accélérer le processus, on raisonnera plus globalement : par nature budgétaire (et non par compte), par groupe de produits (et non par article), par groupes d’employés, etc…

2. Construire un modèle logique complet

Le processus budgétaire n’est pas linéaire mais fait l’objet de plusieurs aller-retour entre les opérationnels, la finance et la direction générale. Le budget initial est souvent remanié en fonction de nouvelles hypothèses : création d’une activité, recrutement d’un commercial, lancement d’une gamme de produit, etc.

Une grande réactivité est alors nécessaire pour effectuer les choix ou éliminer les options. Or, cette réactivité est souvent difficile à obtenir. Par exemple, les taux de remise par client sont envoyés par e-mail au responsable commercial, qui les intègre dans un fichier Excel. Le résultat est envoyé au contrôleur de gestion qui le reprend dans son propre fichier. Et ainsi de suite.

Un modèle logique complet est un ensemble de formules mathématiques reliant les indicateurs de performances et les paramètres dont ils dépendent. Son absence rend la modification d’une hypothèse difficile à prendre en compte car elle requiert le travail de plusieurs personnes dans des échanges non formalisés. Ce qui peut, de surcroit, provoquer des erreurs.

Pour éviter ce biais, il est préférable de construire un modèle où la modification d’un seul élément permet de calculer tous les autres éléments. Par exemple, évaluer automatiquement les effets d’une modification d’un taux de remise prévisionnel par un commercial sur le chiffre d’affaires net.

Le modèle logique complet doit respecter les conditions de simplicité et de représentativité. Il doit être compréhensible et facile à maintenir. Seuls les paramètres les plus influents doivent y figurer comme des variables modifiables.

3. Eliminer les tâches à faible valeur ajoutée

Le processus budgétaire, malgré son importance dans le pilotage des performances, est l’un de ceux dont l’efficacité est la plus difficile à mesurer. De nombreuses tâches le ralentissent et créent autant de frustrations que d’erreurs.

La plupart de ces problèmes sont liés à l’utilisation de feuilles Excel. Outil incontournable pour un travail de bureautique individuel, il n’est cependant pas adapté à la conduite d’un processus collaboratif. Citons, par exemple, les tâches à faible valeur ajoutée suivantes :
- La recopie de données d’une feuille à l’autre
- La maintenance des feuilles, des formules de calcul et des liens
- La mise en page des états de reporting
- L’envoi, la réception et la gestion du flux de feuilles
- L’audit des formules pour comprendre l’origine des calculs

Un outil spécialisé peut remédier à ces problèmes, notamment grâce à l’existence d’une base de données partagée et sécurisée, et à la production automatique des états de reporting.

Cependant, il faut prendre garde à ne pas simplement déplacer le problème et perdre en flexibilité ce que l’on gagne en rigueur. Si l’on utilise un outil spécialisé, il existe aussi des tâches consommatrices de temps et qui n’apparaissent pas toujours de manière évidente. Citons par exemple :
- La rédaction des cahiers des charges pour la mise en œuvre et les évolutions
- La conception de l’outil et les tests de conformité
- La réalisation des évolutions par le service informatique ou des experts externes
- L’administration fonctionnelle de l’outil (chargement du réalisé, gestion des versions, etc.)
- L’administration technique (installation du serveur et des postes, mises à jour, sauvegardes, performances, support aux utilisateurs, etc.)

D’autres causes peuvent ralentir le processus budgétaire malgré la présence d’un outil spécialisé : l’absence de temps-réel dans les calculs, le manque d’autonomie de la direction financière dans son exploitation, etc.

Eliminer les tâches à faible valeur ajoutée, c’est d’abord les identifier puis évaluer l’apport d’un outil spécialisé en tenant compte de son coût global à court et long termes.

4. Anticiper les phases ultérieures

Le budget est le fruit de multiples échanges et de multiples itérations. Sa vie continue après sa validation officielle. Il sera tout d’abord comparé au réalisé lors des analyses d’écart, comme référence incontournable. Puis il sera utilisé dans la construction des re-prévisions, qui serviront à leur tour de base de comparaison. La dernière re-prévision de l’année sera utile pour construire le budget de l’année suivante.

Si le budget initial n’a pas été bâti en anticipant les phases ultérieures, les analyses et les re-prévisions seront plus lourdes et plus difficiles à conduire. En particulier, les problèmes suivants ont des conséquences durables :
- L’auteur de l’information n’est pas tracé ou il est impossible de connaître son origine
- Les hypothèses de calcul d’un montant ne sont pas accessibles
- Le budget a été construit sur un niveau de détail trop fin qui n’est plus pertinent
- Le budget a été construit sur un niveau de détail non compatible avec le réalisé, ce qui empêche une comparaison fiable
- Le budget a été construit sur un modèle logique différent de la ré-prévision

Anticiper les phases ultérieures consiste à prévoir la façon dont le réalisé sera comparé avec le budget et comment les re-prévisions seront construites. Cela revient aussi à considérer en amont la façon de piloter les performances : indicateurs, niveau de détail, bases de référence, outil spécialisé.
Les différentes causes de perte de temps décrites ci-dessus se combinent entre elles. Les tâches à faible valeur ajoutée consommant l’essentiel du temps, on est amené à sacrifier ce qui peut paraitre moins utile dans l’immédiat, mais qui se révélera indispensable par la suite : les hypothèses, la traçabilité et l’origine des données. On prend le risque de passer l’année entière à comparer le réalisé avec une référence impossible à justifier.

En appliquant ces quatre principes, on permet au budget de remplir son rôle : être d’abord un outil pour construire une vision à moyen terme, puis une référence pour juger les performances au cours de l’année. Le temps de construction réduit, la direction financière peut se consacrer davantage à l’analyse et à la prévision, et ainsi amplifier sa contribution au développement des activités de l’entreprise.

Même dans le cas de prévisions pessimistes, un grand nombre de facteurs sont mis de côté car jugés comme n’ayant pas d’impact direct. L’esprit a besoin de se reposer sur une certaine linéarité pour pouvoir imaginer l’avenir.

Nassim N. Taleb a démontré dans son livre « Le Cygne Noir » que l’Histoire est ponctuée d’événements qui n’avaient presque aucune chance d’arriver. Dans ces conditions, ce qui compte n’est pas uniquement la probabilité de réalisation des événements (représentée en statistiques par la célèbre « loi normale ») mais la combinaison de la probabilité et de l’impact des événements.

Coup d’état, tsunami, éruption volcanique, crash boursier, attentat, accident…nombreux sont les exemples d’événements inattendus qui sont à même de bouleverser l’avenir de pays entiers. Leur survenue est presque impossible ; pourtant ils ne cessent de faire la une des journaux. La réponse immédiate est apportée par les gouvernements et les ONG, avec pour priorité la sauvegarde des vies ou la stabilité de l’environnement politique et économique.

Dans les entreprises, d’autres événements peuvent aussi avoir des conséquences importantes : perte d’un collaborateur, incendie d’une usine, modification de l’environnement fiscal, OPA, etc.

Devant l’éventail des situations possibles, la réaction adéquate n’est pas toujours prévue. Par définition, l’événement improbable qui survient n’est pas celui que l’on imagine. On ne peut pas élaborer autant de plans d’action qu’il pourrait y avoir d’événements, en se basant sur leur probabilité…puisque ce « cygne noir » peut être le moins probable et le plus dévastateur.

Piloter et prendre des décisions pour l’entreprise dans une telle situation de crise rend indispensable l’existence d’un processus activable en cas de besoin, et adaptable selon les circonstances.

L’approche de « prévision décisionnelle », qui consiste à utiliser des outils de prévision et de simulation pour prendre les meilleures décisions, peut dans ce cas être d’un grand secours. En effet, les outils traditionnels d’analyse décisionnelle (business Intelligence), tournés sur le passé, sont en l’occurrence d’une faible utilité.

L’objectif sera de pouvoir prendre les meilleures décisions pour l’entreprise en évaluant rapidement les conséquences humaines, matérielles et financières des différentes options. Les décisions portent les moyens à mettre en oeuvre et sur l’évaluation des facteurs extérieurs. Par exemple, le départ d’un directeur commercial peut avoir des conséquences sur le niveau d’activité et les coûts de recrutement ou de réorganisation. Une catastrophe naturelle ou un incendie dans une usine produira des effets sur la capacité de production, et par conséquent sur les coûts de sous-traitance, de remise en état, etc.

L’organisation de la prise de décision en situation d’urgence passe par les points ci-dessous. Nous ne traitons ici que l’aspect des effets financiers.

Le modèle logique et son évolution

Construire le modèle logique revient à identifier et à combiner dans un modèle mathématique tous les facteurs ayant un impact fort sur le fonctionnement de l’entreprise. Ce modèle basé sur les facteurs internes et externes (« driver-based ») a l’avantage de permettre des simulations rapides sur ce qui a réellement un impact sur l’activité pour obtenir rapidement les résultats.

Par exemple, l’effet de la disparition d’une zone d’export en raison du contexte politique ou le coût de remplacement d’une personne clé peuvent être calculés automatiquement en un délai très court.

Puisque nous nous trouvons dans un cadre impossible à prévoir, ce modèle ne peut être utilisé sans adaptation à la nouvelle situation. Il faut, au moment de sa construction, prévoir  de quelle façon il pourra être modifié rapidement, par exemple en obtenant de la part de prestataires un engagement de réactivité et de coût.

Préparation des outils collaboratifs

Qu’il s’agisse de préparer le modèle mathématique ou d’échanger les informations, des outils seront bien entendu nécessaires. Les outils ne sont pas la seule réponse au problème de décision. On peut par exemple mettre en place un processus tirant profit de tableurs ou de logiciels de messagerie, dont la flexibilité est souvent la bienvenue dans ce contexte.

Dans le cas d’un besoin d’outil de simulation et de prévision plus structuré, on mettra l’accent sur la flexibilité et la capacité de modification rapide des modèles. Il faut être en mesure, en quelques heures, de modifier le modèle logique initial, basé sur les facteurs, pour prendre en compte la nouvelle situation.

Une autre caractéristique clé d’un outil approprié est la facilité de déploiement. Il est important que les personnes impliquées dans le processus puissent être en mesure d’utiliser les outils rapidement, sans plans de déploiement et de formation longs et complexes.

Création du groupe de décision

La composition du groupe de travail en charge de l’évaluation des décisions d’urgence doit être prévue par anticipation. Par exemple, la modification de l’environnement légal et réglementaire, détecté par un directeur juridique, peut faire apparaître des options dont les effets impliqueront toutes les directions.

Tous les membres de l’entreprise peuvent être sollicités à court terme pour apporter l’information utile : commerciaux, responsable de production, ressources humaines, etc. L’organisation en comité restreint rend chaque membre directement responsable de la production d’une partie de l’information.

Des experts extérieurs peuvent être nécessaires pour affiner la prévision ou les options.

Le mode de décision doit être décidé au préalable, sans contestation possible. Est-ce validé par le comité de direction ? Faut-il faire intervenir le conseil d’administration ? Qui valide la prévision financière utilisée, etc.. ?

Création du processus générique de simulation

La prévision décisionnelle, appliquée en cas d’urgence, ressemble à un processus budgétaire léger et accéléré. Par rapport à une re-prévision (ou « forecast »), il est très différent car il doit reposer sur des hypothèses totalement différentes et non pas sur une extrapolation du réalisé inspirée par le budget initial.

Le niveau de précision est aussi très différent du budget car on ne cherche pas à préparer une base de comparaison avec le réalisé. Construit de manière collaborative, l’objectif est de choisir parmi plusieurs options. Une marge d’erreur forte est acceptable si elle ne provoque pas d’erreurs de jugement, mais permet de réduire le temps de préparation et de décision.

Comme lors du budget, le processus suivra le périmètre de responsabilité des intervenants, avec des niveaux successifs de validation.
Anticipation ou excès de prudence ?

L’arrivée d’un événement improbable peut remettre en cause l’existence même de l’entreprise. Dans certains cas, il n’est pas utile de mettre en œuvre une procédure de prévision collaborative d’urgence. La perte d’un fournisseur important peut rompre le flux de production et provoquer une chute du chiffre d’affaires s’il n’est pas remplacé rapidement. Le choix d’un fournisseur de substitution peut se faire par l’action de la seule direction des achats. Mais s’il n’existe pas de remplacement possible à moyen terme, le problème devient plus vital. Les options sont dès lors plus engageantes : orienter la production sur d’autres produits, racheter le fournisseur en faillite, mettre en place un nouveau mode opératoire, etc.

Préparer des outils et des processus pour des situations improbables peut ressembler à un excès de prudence. Anticiper le pire représente aussi un coût. On peut comprendre qu’on affecte des ressources à d’autres tâches plus prioritaires; il s’agit d’une optimisation rationnelle des ressources. L’essentiel est d’avoir conscience qu’un « cygne noir » peut survenir à tout moment, et que, dans ce cas, l’anticipation permettra de réagir rapidement pour éviter les pires conséquences.

Le pilotage des performances est en général rendu possible par deux processus étroitement liés :

●    Le reporting, permettant de prendre connaissance des indicateurs de performance et des écarts par rapport aux prévisions. Il repose sur les outils décisionnels (« business intelligence ») ou est préparé manuellement par les contrôleurs de gestion.

●    La construction du budget annuel, suivie des re-prévisions tout au long de l’année. Les fichiers Excel sont souvent utilisés pour ce faire, ce qui rend le processus particulièrement lourd à mener, en raison des échanges de fichiers, des liens entre les feuilles et des traitements nécessaires pour exploiter l’information qu’elles contiennent.

La prise de décision, quelle qu’elle soit, suit une démarche logique qui consiste à :

–    Prendre connaissance des éléments passés (par exemple le chiffre d’affaires)
–    Considérer les facteurs dont ils dépendent (par exemple le prix et l’évolution du marché)
–    Formuler des hypothèses ou faire des choix sur l’évolution de ces facteurs
–    Déduire les conséquences des décisions sur les indicateurs

Dans un cas simple, une personne seule pourra envisager plusieurs hypothèses et prendre la décision. Par exemple, elle fixera le niveau de stock d’un magasin en prenant en compte les ventes de jours comparables l’année passée et la tendance de cette année.

Pour la plupart des décisions importantes, les outils de reporting ne sont pas suffisants. Il est nécessaire de procéder à une prévision plus précise et mieux documentée. L’évaluation des effets de la décision doit prendre en compte toutes les conséquences (flux de trésorerie, équilibre du bilan, rentabilité) et non seulement les conséquences directes (chiffre d’affaires).

Peut-on s’appuyer sur un outil pour mieux décider ?

Pendant longtemps, le seul moyen d’évaluer une décision était d’utiliser des feuilles Excel. Il était en effet impossible d’utiliser une solution budgétaire trop lourde et peu flexible.

Aujourd’hui, plusieurs outils permettent de construire rapidement un modèle de calcul et de prévision sans mener de longs projets informatiques. Adaptive Planning, par exemple, présente de nombreuses qualités telles que la simplicité de mise en oeuvre et d’utilisation.

L’utilisation d’un outil adapté a de nombreux avantages :
●    Utiliser des données fiables du réalisé
●    Obtenir des hypothèses saisies directement par ceux qui les maitrisent
●    Evaluer les effets grâce à des formules mathématiques acceptées de tous
●    Partager des éléments quantitatifs et qualitatifs
●    Impliquer les personnes qui auront à mettre en œuvre les décisions
●    Conserver les différents jeux de données accessibles rapidement

Pour toute décision importante, il est possible d’évaluer rapidement les effets et de comparer les différentes options.

Comment mettre en œuvre la « prévision décisionnelle »

La prévision décisionnelle est la méthode qui consiste dans l’utilisation des outils de prévision structurés et collaboratifs pour effectuer des simulations et prendre les meilleures décisions. Concrètement, il s’agit d’évaluer les effets des décisions envisagées et de choisir celle qui apporte le résultat optimal.

Cette démarche intervient habituellement lors du budget et des re-prévisions (ou rolling-forecast). Mais dans l’idéal, elle devrait intervenir dès que le contexte l’exige.

Voici trois entreprises-types et la solution pour améliorer le pilotage :

• Société A : “Excel forever !”

Description : les états sont préparés sous Excel par la direction financière chaque mois, et le budget est préparé annuellement dans une seule version. La prise de décision est individuelle ou se heurte à des avis contradictoires car fondés sur des données ou des méthodes non partagées.

A faire : la priorité est ici de collecter les indicateurs principaux du réalisé provenant des bases de données pour les utiliser dans des états et des tableaux de bord. La prévision doit porter sur ces mêmes indicateurs grâce à des modèles de calcul simplifiés.

• Société B : “Rétroviseur”

Description : le reporting est préparé dans un outil spécialisé mais ne permet pas de faire de prévisions ni de simulations. Chacun dispose des données du réalisé mais les prévisions sont réduites au minimum.

A faire : la mise en oeuvre d’un outil de prévision s’impose dans ce cas. Il sera alimenté par un transfert des données du réalisé déjà préparées pour le reporting et permettra de construire une vision chiffrée de l’avenir.

• Société C : “Equipés…et c’est du lourd !”

Description : le reporting et le planning sont effectués dans un outil spécialisé, mais il n’est pas possible de l’utiliser pour la prévision décisionnelle pour l’une des raisons suivantes :
-    Lourdeur de la mise en oeuvre et des évolutions
-    Coût important car dépendance de prestataires externes
-    Temps de calcul trop longs, alors qu’on attend des résultats immédiats
-    Outil au périmètre trop vaste pour un usage local
-    Outil difficile d’accès car géré par l’informatique interne ou une autre division

A faire : mettre en œuvre un outil de prévision plus léger et plus flexible, géré directement par ceux qui en ont l’usage. Le nouvel outil peut coexister avec l’ancien puisque ne couvrant pas les mêmes besoins.

Dans le cas des sociétés A et B, l’application de la prévision décisionnelle est particulièrement urgente, ne serait-ce que pour bénéficier de la valeur ajoutée des re-prévisions classiques.

Quels sont les bénéfices de la prévision décisionnelle ?

Le processus de prévision décisionnelle est piloté par la direction financière, et non par l’informatique, pour garantir une grande réactivité.

Il doit pouvoir être enclenché à tout moment : lors des procédures budgétaires et de re-prévision, bien entendu, mais aussi au cours de l’année pour toute décision importante.

L’aspect « temps réel » en particulier est essentiel. Par exemple, le travail de prévision peut être effectué lors d’une réunion car le résultat des hypothèses s’affiche immédiatement.

Au final, les prévisions et les simulations deviennent un véritable moyen de prise de décision. Le résultat est valorisé, sauvegardé et partagé par tous. On conserve les hypothèses et les commentaires qui ont servi à les construire pour les analyser.

Les entreprises qui appliquent les principes de la prévision décisionnelle ne considèrent plus le processus budgétaire comme une obligation imposée par la direction financière. Elles en tirent profit pour optimiser leurs choix et pour prendre rapidement les meilleures décisions. Le processus budgétaire et de prévision devient alors un outil au service du pilotage de l’entreprise.

Logo Alsight

La question du budget et des prévisions est un enjeu majeur pour les directions financières, les ressources humaines ou le contrôle de gestion. Il est nécessaire d’en construire de plus en plus fréquemment, en faisant intervenir de nombreux contributeurs, avec la meilleure réactivité. Le prévision permet d’évaluer les effets des choix possibles concernant tous les domaines : les produits, les fournisseurs, les modes de production, les sites de ventes ou encore le recrutement de collaborateurs.

La société Alsight a été créée pour répondre à cette demande : rendre le pilotage des performances, l’élaboration budgétaire et le reporting plus simples et accessibles à toutes les entreprises.

Alsight est la combinaison de fortes compétences en contrôle de gestion et l’expérience de nombreux projets autour des solutions décisionnelles ou d’élaboration budgétaire. Forts de notre connaissance de ces besoins et des dernières innovations informatiques, nous avons décidé de créer une offre complète qui réponde précisément à cette demande :

- Un outil simple, spécialisé et puissant :  Adaptive Planning
- Une démarche de mise en oeuvre rapide et personnalisée
- Des modèles livrés clés-en-main pour répondre rapidement aux besoins
- Une forte autonomie des client dans l’administration grâce aux formations
- La possibilité de faire intervenir des experts à hauteur de la demande

Une des valeurs qui sous-tend la création d’Alsight est la volonté d’être utile.
Utile pour permettre aux contrôleurs de gestion de se consacrer aux tâches à plus grande valeur ajoutée.
Utile pour aider les directions financières et des ressources humaines à remplir leur rôle croissant de partenaire « business ».
Utile pour aider à améliorer la compétitivité et la performance des entreprises dans un environnement fortement concurrentiel et changeant.

Site internet : www.alsight.fr

Hana, la base de données en mémoire de SAP

Hana signifie High-Performance Analytic Appliance. Le principe est simple : plutôt que de stocker les données dans des disques durs lents et volumineux, pourquoi ne pas les stocker directement en mémoire ? En bénéficiant de surcroit de d’algorithmes de compression et de structures de base “en colonne”, les gains en temps de réponse seront considérables.

Il existait déja des solutions de stockage des données en mémoire pour la business intelligence. Par exemple BW Accelerator, avait pour vocation d’optimiser le reporting connecté à un système SAP NetWeaver BW. Des concurrents de SAP avait également utilisé les possibilités de mise en mémoire (IBM, Qliktech…) ou sont en cours de développement.

La différence majeure avec HANA est que cette base de données en mémoire sera utilisable par tous types de solutions, celles de SAP dans un premier temps puis, à terme, quelque soit l’application.

Son développement aujourd’hui provient de la conjonction de deux facteurs : la baisse du coût de la mémoire qui rend ce type de stockage de données beaucoup plus accessible, et la position forte de la business intelligence dans l’offre de SAP. La premiere version est déja disponible et sera suivie en juin par une version compatible avec BW.

Quelle utilité ? En effet, on considère en général que les solutions “transactionnelles”, de type ERP, utilisent pour chaque traitement une faible quantité de données avec des temps de réponse acceptables. Certes, certains traitements (MRP, répartitions de centres de coûts, états dynamiques des stocks, etc) sont parfois ralentis par la quantité de données à utiliser.

L’innovation principale de SAP est de remettre en cause l’approche courante de la business intelligence, dont l’objectif est de donner accès à l’information selon différents formats (tableaux de bord, états formatés, moteurs de recherche, etc). La business intelligence traditionnelle extrait les données “brutes” des bases de données opérationnelles, les transforme pour leur donner une forme compréhensible par les utilisateurs, puis les stocke de telle sorte qu’elles sont rapidement accessibles par le reporting. Les ETL (extraction, transformation, loading) s’occupent des flux, et le DataWarehouse est dédié au stockage.

Une remise en cause de la business intelligence traditionnelle

Mais voila : si les données d’un ERP sont déja dans le format souhaité et sont accessibles rapidement, alors pourquoi s’encombrer d’un ETL et d’un DataWarehouse ?

On le comprend bien : ce que SAP propose c’est une remise en cause de la manière de concevoir les solutions BI (notamment la couche “basse”), qui était rendue nécessaire le plus souvent par des contraintes techniques. Ceci est rendu possible par le leadership de SAP sur les ERP et la BI. Au fond, SAP ne fait que répondre à une demande des utilisateurs : une interface unique pour tous les usages, du reporting en temps réel, l’interaction entre l’analyse et l’action. Et SAP est l’un des rares éditeurs qui peut se permettre d’avoir une vision large, toutes solutions confondues.

En termes d’interface utilisateur, les solutions qui effacent les frontières entre les plateformes existent déja : NetWeaver Business Client combine l’opérationnel et la business intelligence sur un même écran, le portail web SAP le permet depuis plusieurs années déja (du Visual Composer jusqu’aux développements Web Dynpro), des états de reporting basés sur BO (Xcelsius ou Crystal) sont déja inclus dans l’ERP, etc.

On peut bien entendu émettre certaines réserves. Dans de nombreux cas les données transactionnelles “brutes” ne sont pas exploitables en l’état, et SAP n’est pas toujours la seule source de données. Un ETL sera encore nécessaire pour transformer des données trop techniques et alimenter des tables avec les données transformées. Par ailleurs, il est évident qu’on ne pourra pas utiliser une table isolée comme source unique pour le reporting du fait de la modélisation relationnelle classique qui sépare les données entre plusieurs tables : par exemple, les données de base (les textes des articles) et les données transactionnelles (les pièces de ventes).

L’essor d’une Business Intelligence intégrée

Ceci démontre qu’il sera encore nécessaire d’utiliser un ETL comme BusinessObjects DataServices pour transformer et stocker certaines données. Il sera tout autant nécessaire de créer des univers ou d’utiliser une vue analytique (prévue dans HANA) pour formaliser les liens entre les tables et rendre les zones techniques plus explicites pour les utilisateurs. Cependant la cible de l’ETL ne sera plus un DataWarehouse séparé mais de simples tables dans la base en mémoire. Le nouveau concept d’univers apporté par BO 4.0, qui permet de lire simultanément plusieurs systèmes, ne permettra pas d’éviter cette recopie des données vers HANA (car si on analyse en même temps des données de deux systèmes on peut craindre que le temps de réponse final soit celui du plus lent).

Que devient SAP NetWeaver BW dans tout cela ? L’avantage de BW consiste aujourd’hui dans la capacité à extraire et préparer les données de toutes les solutions de SAP rapidement. Les exemples récents démontrent que ceci n’est pas remis en cause par SAP : les dernières versions de la gamme EPM (BPC, PCM…) ont renforcé les possibilités d’échange avec BW, et la dernière version de BO (4.0) permet de lire très facilement des queries BEX et des cubes BW. Par ailleurs, compte tenu des investissements des clients dans BW (dont Integrated Planning pour l’élaboration budgétaire), il n’est pas question pour SAP, semble-t-il, de remettre en cause l’utilisation de BW. La proposition faite au client est plutôt d’utiliser HANA comme base de données en mémoire également pour leurs installations BW.

Dans sa version actuelle HANA est une base de données en mémoire alimentée de manière asynchrone avec les données de SAP ERP, et par BO DataServices pour toutes autres données, et analysée par les outils de reporting de BusinessObjects.

A terme, on peut facilement imaginer les architectures nouvelles qui seront proposées aux clients : les outils de reporting SAP BusinessObjects liront directement les tables de la base en mémoire des solutions de SAP, via les Univers ou les Analytic Views (dont certains seront livrés par SAP). Ces tables seront soit les tables standards de SAP contenant des données “brutes”, soit de nouvelles tables contenant des données transformées de SAP ou chargées d’autres systèmes, grâce à BO DataServices. Pour ces données, transformées ou chargées, il sera tout aussi possible d’utiliser une instance BW.

Cette vision de l’avenir, apportée par SAP avec HANA, efface la séparation technique qui existe entre les solutions transactionnelles et décisionnelles. Ceci aura pour conséquence de permettre une approche essentiellement fonctionnelle aux projets BI, et d’y impliquer davantage des compétences “métier” (correspondant aux solutions ERP, CRM, SRM, etc..).

Les besoins de reporting ont toujours fait partie des projets de mise en oeuvre des solutions SAP. Pour l’ERP ils furent d’abord couverts par des outils intégrés (Report Painter, LIS, EIS…) puis par des solutions séparées de Business Intelligence (BW, BusinessObjects). Désormais, des consultants ERP (FI-CO, SD…) pourront créer naturellement des états de reporting, avec BusinessObjects, comme ils le faisaient déja avec les anciens outils de reporting intégrés. Les utilisateurs finaux créeront leurs propres états temps réel personnalisés avec Interactive Analysis ou trouveront l’information requise par le moteur de recherche Explorer. HANA, loin de sonner le glas de la BI, la rend beaucoup plus accessible en l’intégrant dans les systèmes opérationnels, et offre de nouvelles perspectives aux clients de SAP et à leur partenaires.

Exemple écran de saisie

L’élaboration budgétaire, au coeur de la performance d’entreprise

L’élaboration budgétaire est un domaine fonctionnel particulier. Il est à la fois une niche parmi les solutions informatiques professionnelles, et en même temps un formidable potentiel de gains de productivité pour toutes les sociétés. C’est une activité qui permet de se doter d’une vision chiffrée de l’avenir, parmi des hypothèses confrontées et optimisées.

Le processus budgétaire ne rentre pas dans le cadre des ERP mais traditionnellement dans celui de l’Enterprise Performance Management (EPM ou CPM). Contrairement aux processus majeurs couverts par l’ERP (acheter, produire, vendre) il repose souvent sur des outils non structurés et sur des processus non formalisés, différents d’une société à l’autre.

Excel est en effet l’outil le plus répandu pour ce faire. Certes, il permet de combiner une grande souplesse dans la modélisation des feuilles de saisie et une grande autonomie pour le contrôle de gestion. Mais les défauts sont connus : manque de visibilité sur le processus, perte de temps lié à l’échange de fichiers et de recopie de données, risques de perte de données, absence de partage de l’information, des fichiers lourds avec des liens nombreux et complexes…

Pour répondre aux besoins croissants de prévision, les grands éditeurs (SAP, IBM, Oracle) proposent désormais des solutions complètes. Elles permettent de couvrir ce besoin et d’optimiser le processus grâce à des fonctions d’intégration de données, de gestion de workflow, de création de grilles de saisie, de fonctions de calculs, etc. Dans ces conditions, que peut apporter une nouvelle solution d’élaboration budgétaire en mode SaaS ?

Les avantages du mode SaaS

SaaS signifie « Software as a Service », c’est-à-dire une solution hébergée par l’éditeur, accessible par un explorateur internet et, en général, dont le tarif est fonction de la consommation et de la durée d’abonnement. Une telle solution n’a pas besoin d’être installée sur des serveurs gérés par l’informatique interne. Le mode SaaS apporte d’emblée un net avantage en annulant la charge d’installation et de maintenance technique et en accélérant d’autant la mise en œuvre : plus besoin de s’occuper des systèmes, l’éditeur le fait à votre place.

Adaptive Planning permet de couvrir la plupart des besoins d’élaboration budgétaire pour les PME et les départements de grandes entreprises, en mode SaaS. Basé sur une logique de calcul proche d’Excel, il combine la souplesse d’une solution web et la pertinence d’une solution EPM spécialisée.

L’élaboration budgétaire en mode SaaS vise directement la satisfaction client. Pour ce faire, il propose la couverture d’un besoin moins vaste mais beaucoup plus ciblé et en phase avec les attentes des PME. Les avantages du mode SaaS sont parmi les plus visibles : autonomie du contrôle de gestion, souplesse de mise en oeuvre, accessibilité, coût réduit.

Et cela fonctionne : Adaptive Planning arrive en première place en termes de satisfaction client, selon l’étude du Gartner (CPM Suites User Survey 2009: Customers rate their CPM Vendors, Gartner Research, September 2010).

En proposant une offre correspondant aux attentes des PME, Adaptive Planning leur offre un moyen d’optimiser leur performance sans de lourds investissements en infrastructure ou projet de mise en œuvre. Ce faisant, elle ouvre l’accès aux solutions EPM à un plus grand nombre de sociétés.

Sélection d'une source de données avec Interactive Analysis Desktop

Desktop Intelligence (ou Deski) a été l’outil de reporting adhoc le plus répandu de BusinessObjects. Avec la sortie de XI, le message semblait clair : Deski disparaitra et ne sera plus maintenu au profit d’un nouvel outil 100% web, faisant partie du portail Infoview et reprenant les principales fonctionnalités de Deski. Cet outil recevait le nom de Webintelligence.

En effet, plusieurs outils sont toujours prévus pour fonctionner sur le poste client, connectés ou non à la plateforme BO : Dashboards (ex-Xcelsius), Crystal, Advanced Analysis (héritier de Voyager et de Business Explorer Analyzer), et Interactive Analysis Desktop (ex-Webi rich client).

Interactive Analysis Desktop est le descendant de Webi Rich Client. Il n’est plus positionné par rapport à son « grand frère » Webi, mais comme un outil répondant à des besoins propres. Il permet non seulement de créer des tableaux de bord en libre service, mais peut se connecter aussi bien aux univers, aux requêtes Bex, ou bien charger des fichiers Excel ou Texte locaux, ce que ne peut pas faire la version web.  

Il est probable que les besoins de reporting adhoc seront comblés pour la majorité des utilisateurs par la version web. Mais pour les analystes, controleurs de gestion et utilisateurs avancés, la version Desktop sera beaucoup plus appropriée.

Ainsi, Deski n’est pas de retour. Il a bien disparu de l’offre de BusinessObjects, pour mieux renaitre dans un nouvel outil, plus performant et avec un nouveau nom plus explicite « Interactive Analysis Desktop ».

La vidéo ci-dessous montre les possibilités de connexion vers un Univers et une requête Bex à partir de la version Desktop d’Interactive Analysis.

Advanced Analysis for Microsoft Excel

Parmi les différents besoins d’accès à l’information, l’analyse exploratoire (ou navigation multidimensionnelle) fut longtemps chez SAP assimilée à la business intelligence. Il s’agit de pouvoir afficher les indicateurs de manière agrégée et d’en connaître la décomposition au travers d’axes d’analyse. Par exemple, un Chiffre d’Affaires global sera décomposé par pays, région, ville puis magasin. Il pourra aussi bien l’être par client ou par article.

Le Business Explorer (Bex) Analyzer répond à ce besoin. Il est la solution native d’analyse et de reporting intégrée à SAP NetWeaver BW. Il est capable de restituer des données stockées dans le datawarehouse, puis d’en permettre l’analyse libre par les utilisateurs. Les requêtes, créées par l’outil « Bex Query Designer », se composent d’indicateurs et d’axes d’analyse avec une mise en forme proposée par défaut. A partir d’une même requête il est possible de procéder à cette analyse directement dans Microsoft Excel et dans le portail Web SAP.

Conformément aux annonces de SAP, le Business Explorer Analyzer ne sera plus développé et sera remplacé par BusinessObjects Analysis. Appelé dans un premier temps « pioneer », il reprend les fonctionnalités du Bex Analyzer et de Voyager, l’ancien outil de navigation multidimensionnelle de BusinessObjects.

Pour les clients utilisateurs de SAP BW, la situation est maintenant claire : il s’agit de considérer Analysis comme outil de substitution au Bex. Mais le besoin est-il aussi bien couvert ?

Advanced Analysis Web

Concernant la version pour Microsoft Excel, Analysis a repris les fonctionnalités à valeur ajoutée du Bex : navigation libre, graphiques, filtres présents sur la feuille, mode formule (permettant de déplacer tout élément du tableau n’importe où dans la feuille), alertes à l’affichage (« exceptions »), formules de calcul locales…

Les différences se trouvent tout d’abord dans l’interface utilisateur qui offre, avec Analysis, une bien meilleure prise en main pour l’analyse et la construction des tableaux. Pour ce qui est des sources de données, il peut aussi bien s’appuyer sur des Query Bex que sur des cubes MS SQL Server.

Pour le mode web, on retrouve l’essentiel des fonctionnalités du mode Excel, excepté celles étant spécifiques à Excel (formules, cellules…). Par rapport au Bex Analyzer Web, la possibilité de créer de manière autonome de vrais tableaux de bord composés de plusieurs sources est une amélioration intéressante.

Analysis couvre le besoin d’analyse de manière plus souple et plus ouverte que le Business Explorer. S’appuyant sur les requêtes du Query Designer pour les données de BW, il permet de tirer profit de l’existant sans remettre totalement en cause le fruit d’années de développements sur cette solution.

La perspective de fin de maintenance du Bex Analyzer est sans aucun doute un élément important pour choisir de mettre en oeuvre Analysis. De manière pragmatique, lors d’un projet de mise en oeuvre de BO Analysis il est recommandé de créer des requêtes Bex ayant pour objectif de devenir des sources de données pour BusinessObjects, ce qui modifie la vocation du Query Designer et, par là, amène à revoir la définition de requêtes existantes.

Précisons que le Datawarehouse BW et le Query Designer seront quant à eux toujours développés et sont plus que jamais des outils indispensables au reporting pour les données issues de SAP.

Le critère de choix qui nous paraît plus déterminant pour décider d’utiliser Analysis ne tient pas, paradoxalement, dans cet outil. L’effort d’investissement de SAP n’a pas seulement consisté à créer un nouvel outil d’analyse mais plutôt de compléter, intégrer et rationnaliser la gamme de ses outils de business intelligence. En effet, avec la nouvelle version 4.0 de BusinessObjects tous les outils sont désormais capables de lire directement des univers et des requêtes BW, et ont été adaptés pour ce faire: webintelligence (renommé Interactive Analysis) peut afficher de vraies hiérarchies issues de BW, Xcelsius (renommé Dashboards) peut alimenter ses éléments graphiques directement à partir de requêtes Bex ou des univers, etc…

En définitive, la question n’est pas seulement de savoir si Analysis fait mieux que Business Explorer Analyzer (on vient de voir qu’il en reprenait les principales fonctionnalités), mais plutôt si le Bex Analyzer suffit pour couvrir tous les besoins de l’entreprise. La vocation de la suite décisionnelle de BusinessObjects, complétée à présent par Analysis, a pour vocation de le faire de manière exhaustive et intégrée. C’est sans doute le message qu’attendaient les clients de SAP pour évaluer l’apport réel de BusinessObjects dans leur contexte.

Un mode d’exploration innovant

Le principe de BusinessObjects Explorer est simple : plutôt que d’avoir accès à des tableaux pré-définis ou des états de navigation complexes, l’utilisateur exploite les sources de données directement grâce à un simple moteur de recherche semblable à celui de google.

L’utilisateur entre des mots clés et obtient la liste des sources de données qui répondent à sa question. En cliquant sur celle qui lui semble la plus pertinente, il entre dans l’interface d’analyse de ces données, peut affiner sa recherche et mettre en forme le résultat.

On voit bien la différence entre l’accès à l’information simplifiée par la recherche par mot clés, et l’accès classique aux états de reporting conçus au préalable. L’utilisateur est libre de rechercher l’information qu’il veut, même si aucun état n’a été spécifié et créé au préalable.

L’affichage du résultat est peu personnalisable, mais on considère que c’est l’information qui est essentielle, et non la mise en forme. Par ailleurs, SAP propose d’autres outils dont l’objectif est justement l’affichage formalisée d’indicateurs prédéfinis, tel que Xcelsius ou Webi.

Les sources de données : l’innovation BW-Accelerator

Deux sources sont possibles pour BusinessObjects Explorer : les univers BO et le serveur BW-Accelerator (BW-A).

Rappelons que BW Accelerator, anciennement BI Accelerator, était un serveur autonome permettant la mise en mémoire des données des infocubes de BW afin d’accélérer la lecture lors de l’exécution d’états de reporting de BEX (Business Explorer, la solution d’analyse multidimensionnelle intégrée à BW, à ne pas confondre avec BO Explorer !). Lors de la premiere version de BusinessObjects Explorer, il fut donc possible de lire rapidement les données de BW via BW-A.

La principal apport de la nouvelle version de la solution n’est pas dans BusinessObjects Explorer lui-même, mais dans la possibilité d’alimenter directement BW-Accelerator par n’importe quelle source. BW-Accelerator peut contenir les données de BW mais aussi de tout autre système, sans passer par BW.

En ce qui concerne les univers, il s’agit de la source traditionnelle des solutions BO. BO Explorer peut donc utiliser les univers, qui sont connectés de manière classique à toute les sources de données, y compris BW.

Modélisation et alimentation de BW-A

Exemple Index Designer

BW-A peut contenir des données issues de tout système, et stockées dans des “tables” créées de toutes pièces à cet effet. Pour créer ces tables, il est nécessaire d’utiliser BusinessObjects DataServices, et particulièrement le plug-in “Index Designer”.

Le fonctionnement de l’Index Designer est graphique est relativement simple puisqu’il suffit de créer visuellement les tables, les zones qu’elles contiennent et définir les liens entre ces tables.

L’alimentation est aussi assurée par BusinessObjects DataServices (Data Integrator), qui reconnait les tables BW-A comme des cibles d’alimentation. Ainsi, la fonction d’ETL repose totalement sur une solution déja reconnue, robuste et très répandue.

A noter qu’il existe aussi une version “on-demand” d’explorer, en SAAS, qui n’est pas accélérée mais ne nécessite pas d’installation locale.

La combinaison de BW-A et de l’index designer est nommée “BusinessObjects Accelerator”. Ceci met en évidence l’aspect “source agnostic” de la solution : pas besoin de BW pour l’utiliser, ni de sources SAP, BO Accelerator est un datawarehouse totalement ouvert.

L’avenir de BW-Accelerator

SAP a capitalisé sur cette solution de manière à en faire un DataWarehouse “in-memory” totalement révolutionnaire, combinant des temps de réponse très rapides et une totale liberté dans la recherche d’information.

Pour le moment, seul BusinessObjects Explorer (et Bex, dans le cas d’un serveur BW connecté) bénéficie de ces fonctionnalités, mais la roadmap prévoit qu’en 2011 toutes les solutions BO (Xcelsius, Webintelligence, Crystal…) pourront lire les données de BO-Accelerator. BO sera alors le seul éditeur à proposer une offre aussi riche, intégrée et robuste.

De même, pour garantir l’intégration entre les systèmes, BW pourra bientôt se passer d’alimenter en premier lieu les infocubes puis BW-A, mais pourra charger directement les index correspondants dans BW-A.

Comparaison entre BW, BEX, BO-Explorer, BW-A

BusinessObjects Explorer répond au besoin d’information de manière innovante : plutôt que d’offrir des tableaux de bord pré-définis, comme le font Xcelsius ou BW-WebApplicationDesigner, ou des états d’analyse (BEX, Webi, Pioneer..), il fournit l’information recherchée simplement, rapidement, dans un format légèrement personnalisable.

BO Explorer est une solution d’analyse complémentaire aux autres, qui présente l’avantage de proposer une vraie innovation dans ce domaine, et qui fait concurrence à d’autres éditeurs, tels que Qlikview ou Microsoft (avec PowerPivot), dont la mise en mémoire des données est l’un des arguments clés.

Toutes ces solutions ont besoin de reposer sur une base de données fiable et parfaitement modélisée et administrée. L’existence du datawarehouse n’est pas remise en cause. Cela peut être soit BW ou BO-Accelerator. Dans le cas d’un paysage dominé par des solutions SAP, BW reste le datawarehouse idéal du fait de l’intégration entre les solutions SAP, avec ou sans BW-A connecté. Dans les autres architectures, BO-Accelerator est le datawarehouse qui manquait à BusinessObjects, et a toutes les qualités pour progressivement s’imposer sur le marché.

L’offre complète de SAP à terme comprendra une somme de solutions intégrées (datawarehouse, ETL, reporting, etc) qui devrait lui permettre d’affirmer son leadership technologique contesté un moment par des challengers dynamiques, innovants et doués pour la communication.

Ce rapide décryptage ne prend pas en compte la tarification des solutions. Si BusinessObjects Explorer, combinée à BW-A, présente de nombreux atouts, elle ne sera adoptée par les clients que si la tarification est compatible avec les budgets disponibles. Or, la concurrence est forte, que ce soit chez les éditeurs “challengers”, soit parmi les autres offres de SAP (BW comprend des solutions intégrées de reporting très répandus chez les clients SAP).

D’ailleurs, on ne peut que regretter le succès mitigé de BW-Accelerator première génération, qui permettait d’accélérer le Bex, mais dont la tarification le réservait aux groupes ayant besoin de gérer une volumétrie très importante. La réponse de SAP sur ce point conditionnera certainement le succès commercial de la solution.

La nouvelle solution de SAP Business Objects, lancée lors du Sapphire, doit permettre selon SAP d’aborder la Business Intelligence de façon plus simple et plus rapide. Elle est présentée comme une vraie révolution dans ce domaine, qui va changer la manière dont les utilisateurs vont désormais travailler.

Si l’affirmation peut paraitre un peu exagérée, elle répond cependant à une vraie problématique : comment trouver rapidement l’information permettant de prendre la décision ?

Qu’est-ce que BusinessObjects Explorer ?

Issue directement de la solution BO appelée « Polestar », BO Explorer permet de rechercher un ensemble de données au travers d’un moteur de recherche et de listes.

Il existe aujourd’hui deux versions : la version associée au BI-Accelerator, qui permet de mettre en mémoire les données des infocubes BW, afin d’y accéder instantanément. Et la version intégrée à BusinessObject Enterprise, le serveur BO, basée sur la structure, les données et les autorisations des univers.

Il existe aussi une autre version « on-demand », accessible par internet, à l’adresse https://create.ondemand.com/explorer et qui présente notamment l’intérêt de pouvoir tester la solution en libre-service.

Les données ainsi sélectionnées apparaissent automatiquement sous un format pré-défini et peu personnalisable de graphique et de tableau.

Une nouvelle approche de l’analyse

Il est vrai que la solution répond au besoin d’information rapide des utilisateurs. Il n’est plus besoin de parcourir la liste des états de reporting, pour lancer le bon et obtenir l’information attendue, il suffit de renseigner les critères pour que le moteur sélectionne et affiche automatiquement les indicateurs.

Par exemple, en tapant « chiffre d’affaires SAP », l’application sélectionne le client SAP et l’indicateur « Chiffre d’affaires » directement. Il est possible de continuer la sélection pour zoomer ou changer les critères.

La solution est comparable à Google, de ce point de vue, mais présente l’avantage d’être basée sur des données structurées par axes d’analyse. Ainsi, la pertinence des données restituées est toujours forte, contrairement à Google qui sélectionne des textes selon la présence des mots-clés.

L’intégration prévue avec les listes de données en ALV (Abap List Viewer), bien connues des utilisateurs du SAP-GUI permettra également de procéder à des analyses et des recherches de manière conviviale sur les données sélectionnées. Ceci présente aussi l’intérêt de fusionner les outils ERP et BI.

Ainsi, cette solution correspond à une véritable vision de la part de l’éditeur : un outil de recherche et d’analyse standard de l’information pertinente pour tous les utilisateurs.

Etendue et limites de BusinessObjects Explorer

Si la solution est connue depuis plusieurs mois (combinaison polestar + BI-Accelerator), et le résultat est indéniablement intéressant, on peut toutefois prendre en considération certaines limites.

La première est le fait que la version « in-memory » ne repose que sur les données de BW, ce qui n’est pas surprenant puisque BW est le DataWarehouse traditionnel et fortement répandu des clients SAP. SAP prévoit en fin d’année d’étendre le BI-Accelerator à toutes les bases de données. La version BOEnterprise a une base plus large, mais reste toujours limitée à des données structurées sous forme d’univers.

La seconde réside dans la simplicité de l’outil. En faisant simple, on ne répond evidemment pas à tous les besoins des utilisateurs, notamment de mise en forme ou de navigation. Ceux-ci sont couverts par d’autres solutions (notamment Xcelcius et Webi dans les solutions BO, ou WAD et Bex pour BW). Les utilisateurs pourront être ennuyés de devoir changer de solution selon leur besoin.

Enfin, la démarche même d’analyse par moteur de recherche peut présenter des inconvénients, car cela signifie que l’on sait à l’avance où se trouve l’information qui permettra de prendre la décision pertinente. C’est souvent le cas contraire, et l’on a besoin pour ce faire soit d’un état d’exception détaillée (agent de reporting), soit d’un état exhaustif et fortement structuré, soit d’un véritable moteur d’aide à la décision qui met en relation plusieurs éléments selon des règles de gestion métier.

En conclusion, BusinessObjects Explorer apporte une véritable évolution en matière de recherche d’information décisionnelle. Cependant, si elle permet d’accéder rapidement à une information quantitative précise, elle doit être complétée par des états de navigation ou des tableaux de bord, selon les besoins et le profil des utilisateurs. Il sera intéressant de vérifier comment les utilisateurs auront adopté cette solution, et comment celle-ci va évoluer au fil de l’intégration des outils SAP et BusinessObjects.