Data management : comment orchestrer ses données supply chain ?

Si la donnée a toujours été au cœur des logiciels de supply chain management, elle ne suffit plus à la nécessaire pertinence et à l’utilisation optimale des outils digitaux des entreprises. Sa bonne gestion, également appelée le data management, devient critique avec la multiplication des systèmes, leur interconnexion croissante, et désormais l’intelligence artificielle. La donnée doit être de qualité, c’est-à-dire exacte et précise, partageable, donc unifiée ou du moins utilisable par l’ensemble du système d’information.
Dans la réalité de l’écosystème logistique, les datas sont encore bien souvent non harmonisées, mais silotées, avec pour conséquence une moindre performance ou optimisation du système d’information, et de surcroît des freins au déploiement ou à l’exploitation optimale de l’intelligence artificielle. Cette hétérogénéité des données, encore forte dans la supply chain, impose de faire appel à des intégrateurs et/ou à des outils d’agrégation qui vont faciliter la circulation les informations entre par exemple un APS, un OMS, un WMS ou un TMS par exemple, avec au passage, des développements spécifiques et souvent coûteux. C’est là qu’entre en scène le concept de gouvernance de ces données, associé à des outils ad hoc de type data fabric ou tour de contrôle.