La chaîne de magasins de détail devait composer avec des piles de rapports et un système AS/400 inadéquat pour l’analyse de données. La firme a alors décidé de migrer vers un système de d’analyse de données plus sophistiqué.
La chaîne de magasins d’escomptes pour la famille Tigre Géant avait de bons systèmes de traitement des données dans les magasins, mais les systèmes dont elle disposait à son siège social d’Ottawa ne parvenaient pas à fournir aux cadres et aux gestionnaires de l’entreprise les mêmes capacités analytiques.
Le détaillant a alors mis à l’essai la méthode consistant à produire des relevés d’exceptions, ce qui lui a fait percevoir les avantages que procurent les indicateurs de performance à la place des « piles et de piles de rapports » qui étaient produits de la sorte, confie son vice-président principal et responsable des systèmes d’information, Mike Lewis. « Cependant, notre seule méthode consistait à figer ça dans le code. Évidemment, on peut agir de cette manière, mais ça prend beaucoup de temps », dit-il.
Avant de mettre en place un entrepôt de données corporatif basé sur les produits de la firme Teradata, Tigre Géant disposait d’un ordinateur intermédiaire AS/400 qui a bien servi l’entreprise pendant de nombreuses années. « C’était comme d’avoir un ensemble de bons pneus radiaux quatre saisons, alors que nous commençons à rouler sur une route très enneigée, illustre le vice-président. Ce n’était pas approprié pour ce que nous voulions faire, c’est-à-dire de l’analytique. »
Les systèmes utilisés au siège social ont longtemps été négligés, parce que le secteur du commerce de détail a tendance à focaliser sur les systèmes déployés au niveau des points de vente, dont les retombées sont plus importantes, d’expliquer M. Lewis.
En plus de permettre une analyse de données plus approfondie, le nouveau système est censé rendre les techniques de veille stratégique moins effrayantes pour les employés qui, rappelle M. Lewis, étaient souvent rebutés par la complexité des feuilles de calcul créées avec Excel.
L’importance des données
Le président de la filiale canadienne de Teradata, Rick Makos, est d’avis que la décision de Tigre Géant de se doter d’un entrepôt de données illustre bien la forte dépendance de l’industrie du commerce de détail à l’égard des données. « Les données sont la source à laquelle s’abreuve cette industrie », résume-t-il.
Les organisations ont atteint des degrés de maturité divers pour ce qui est de l’utilisation des outils de veille stratégique, soutient M. Makos, mais dans le secteur du commerce de détail, elles sont généralement bien avancées à ce chapitre. Des entreprises comme Tigre Géant ont recours à des techniques analytiques avancées, telles que la prédiction de la demande, pour s’assurer, par exemple, que des magasins particuliers ne sont pas en rupture de stock, notamment lors des campagnes promotionnelles, et que la chaîne d’approvisionnement est optimisée.
La mise en oeuvre de l’entrepôt de données ne fait que débuter chez Tigre Géant, qui conçoit son projet comme un « voyage » au cours duquel de nouvelles capacités seront progressivement ajoutées à la solution, à mesure que l’entreprise migrera vers une approch e analytique fondée sur un entrepôt de données corporatif.
Au cours de ses étapes initiales, le projet impliquera que l’entreprise se familiarise avec la technologie nouvellement acquise, ce qui nécessitera l’embauche d’un consultant externe pour la seconder durant le processus de familiarisation, mais aussi lors du transfert des données vers la nouvelle plateforme.
Parallèlement à la solution d’entrepôt de données de Teradata, Tigre Géant a aussi acquis la solution Retail Logical Data Model (RLDM) du même fabricant, pour l’aider à établir un modèle pour ses données de ventes au détail. L’avantage qu’il y a à utiliser un modèle de données existant est que cela ne nécessite pas de recréer les différents types de données qui ont été acquises durant le processus, affirme M. Makos.
Départ rapide
Les modèles de données logiques offrent un « véritable départ rapide » pour les détaillants qui ne disposent pas déjà de modèles de données, soutient M. Makos qui ajoute que le modèle de données particulier utilisé par Teradata est mature, puisqu’il est le résultat de la longue expérience acquise par le fabricant auprès de ses clients du secteur du commerce de détail.
Exploitant 184 magasins au Canada, dont une quarantaine au Québec, Tigre Géant emploie 7 300 personnes au total. Outre Tigre Géant et Giant Tiger, les magasins de la chaîne fondée en 1961 comprennent Scott’s Discount et Chez Tante Marie.
Avec une mise en production prévue pour octobre 2008, l’entrepôt de données assistera les cadres de l’entreprise lors de la prise de décisions. La mise en oeuvre de la solution débutera avec les fonctions de ventes et de gestion des stocks.
Pour parfaire son environnement de veille stratégique, l’entreprise s’est aussi portée acquéreur, en août dernier, de la solution de veille Business Intelligence Platform de MicroStrategy, dont elle se servira pour analyser ses données financières, de ventes, de marchandisage et d’inventaire et établir divers indicateurs de performance qui serviront notamment à la planification stratégique.
« Grâce à la solution de MicroStrategy, nous allons pouvoir prendre davantage compte des besoins de notre organisation en permettant aux utilisateurs de créer leurs propres rapports et en éliminant le besoin de recourir au développement sur mesure et les longs délais nécessaires à la création des rapports à l’interne », affirme M. Lewis, en invoquant la convivialité accrue de l’interface Web de la solution.
Tigre Géant n’est pas la seule entreprise de vente au détail au Canada à avoir choisi la solution de MicroStrategy. La Compagnie de la Baie d’Hudson, Katz, Pharmaprix, Reitmans, Sears Canada et Loblaws l’utilisent également.
Kathleen Lau Collaboration spéciale
Traduction et information additionnelle : Alain Beaulieu
