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AVIS D’EXPERT – Traitement des données : quels sont les enjeux propres aux ESN ?

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Les données sont au cœur des processus métiers des ESN, influençant directement leur performance, leur rentabilité et la satisfaction client. Pour un pilotage efficace, ces données doivent refléter les spécificités d’une activité de services et couvrir en particulier le recrutement, le commerce et la gestion opérationnelle. Par ailleurs, les systèmes où résident les données doivent pouvoir absorber des variations importantes d’activité, liées à l’arrivée de nouveaux projets. C’est le rôle des Data Engineers de s’en assurer. 

François Autaa

Un avis d’expert pour nos lecteurs de François Autaa, Data Engineer chez BoondManager.
  

Dans une ESN, les données sont au cœur des processus métiers. Elles couvrent toutes les étapes clés de l’activité :  le recrutement, la gestion opérationnelle et commerciale.  Ainsi, le suivi des temps ou des absences s’avère fondamental pour générer une facturation précise et atteindre les marges visées. Ces données facilitent le pilotage de l’activité grâce à des indicateurs spécifiques comme le taux de dotation, les marges par mission ou l’avancement des projets. Elles ne sont pas uniquement des supports d’analyse, mais des leviers stratégiques au service de  la compétitivité des ESN.

Assurer la scalabilité des données dans une ESN

Comme dans tout projet de gestion de données, la qualité et la fiabilité sont essentielles.  Ce qui caractérise particulièrement les données d’une ESN, c’est le volume de datas qui varie au fil des projets et de l’activité. 

Assurer la scalabilité des systèmes où résident les données est donc indispensable pour soutenir la croissance. Cela crée des obligations particulières vis-à-vis des ERP qui sont le cœur du réacteur de l’exploitation et de la gestion des données des ESN. 

  • Une infrastructure technique évolutive : l’ERP utilisé doit reposer sur des technologies capables de monter en charge, comme Kafka par exemple pour le traitement de flux. Ces outils permettent de gérer un grand nombre de données tout en maintenant des performances élevées.
  • La réduction des silos de données : l’ERP idéal  pour une ESN va centraliser les données dans une base unique, évitant les doublons et les incohérences. Cela simplifie également leur exploitation pour des analyses transversales, comme le calcul des marges globales ou la projection des besoins en recrutement. Le choix d’un outil tout-en-un est à privilégier.
  • Un traitement en temps réel : des données, comme les heures travaillées ou les pourcentages d’avancement des projets, doivent être mises à jour en temps réel pour permettre des ajustements rapides, notamment en cas de dépassement de budget ou de besoin de ressources supplémentaires.

Affiner workflows et indicateurs avec un Data Engineer

Tout cela a pour objectif de produire des indicateurs métiers exploitables au sein de l’ESN. Une partie de ces indicateurs va provenir de l’outil (ERP ou autre solution de BI) . Elle sera complétée par un accompagnement spécifique du Data Engineer.

Le Data Engineer joue en effet un rôle essentiel dans la transformation des données brutes en indicateurs métiers exploitables au sein d’une ESN. Son travail ne se limite pas à collecter et stocker les données : il les structure, les fiabilise et  rend les indicateurs accessibles et exploitables pour les différents métiers. 

Cela passe notamment par la vulgarisation et la documentation des modèles complexes. Par exemple, expliquer comment les marges ou des propositions d’évolution des TJM sont calculées à partir des données issues des prestations facturées, des temps travaillés ou des frais engagés. 

En parallèle, l’objectif du Data Engineer est d’optimiser au maximum les workflows de données en appliquant des méthodologies comme la règle du 80/20, qui consistent à automatiser le traitement de la majorité des données standards, tout en laissant du temps pour gérer les cas spécifiques ou imprévus. Des erreurs, même mineures, dans les temps déclarés ou les frais peuvent en effet avoir un impact significatif sur les marges ou la facturation. Dans ce cas, le workflow intégrera  un  processus de validation robuste et des outils de correction adaptés. L’accompagnement du Data Engineer garantit avant tout la qualité des données. 

Dans une ESN, la maîtrise des données constitue un levier essentiel pour structurer et accélérer l’activité. Un ERP spécialisé, avec l’accompagnement d’un Data Engineer spécialiste des métiers du conseil, offre une gouvernance des données robuste. Cela permet un pilotage de  performance au plus près de  la réalité de son activité, et une collaboration des équipes sur des bases communes, fiables et intelligibles.