Siham Bouzidi

Les données sont éparpillées entre plusieurs fichiers et outils (Excel, exports, dossiers partagés, logiciels métier), ce qui empêche une vision unifiée et fiable.

• Doublons et versions multiples : plusieurs “vrais fichiers” circulent ; impossible de savoir lequel est à jour.
• Temps perdu à consolider : copier-coller, regroupements manuels, reformatage avant chaque analyse.
• Manque de confiance : chiffres incohérents d’une source à l’autre, discussions interminables sur “le bon indicateur”.
• Accès compliqué : informations détenues par certains, dépendance à des dossiers ou à des personnes.

Les reportings sont construits à la main, souvent dans l’urgence (fin de semaine / fin de mois), ce qui augmente les erreurs et consomme du temps sur des tâches à faible valeur ajoutée.

• Répétition : mêmes extractions, mêmes tableaux, mêmes formules refaites à chaque période.
• Erreurs invisibles : une mauvaise formule ou une colonne décalée fausse le résultat sans alerte.
• Retards : les décisions arrivent après coup, car le reporting prend trop de temps à produire.
• Processus non documentés : difficile de reproduire ou de transmettre “comment on fait”.

Les KPI ne sont pas définis de manière stable : on ne sait pas toujours quoi mesurer, pourquoi, ni comment le calculer. Résultat : des chiffres difficiles à comparer dans le temps.

• Définitions variables : “CA”, “marge”, “client actif” ne veulent pas dire la même chose selon les équipes.
• Manque de contexte : KPI sans objectif, sans période, sans segmentation → difficile à interpréter.
• Comparaisons impossibles : les règles changent ; on compare donc des choses différentes.
• Décisions fragiles : on pilote au ressenti, faute de référentiel clair.

Quand les données sont incomplètes, en retard ou contradictoires, la décision devient incertaine : on hésite, on retarde, ou on tranche sans visibilité.

• Temps de réaction faible : on découvre les problèmes après qu’ils aient déjà coûté cher.
• Arbitrages difficiles : manque de priorisation, car aucun signal clair ne ressort.
• Réunions sans fin : discussions centrées sur “quel chiffre est correct” au lieu de “que faire”.
• Opportunités manquées : absence d’indicateurs actionnables pour identifier les leviers.

Les données et le reporting reposent souvent sur une ou deux personnes clés. Lorsqu’elles sont absentes, tout ralentit (ou s’arrête), et le savoir-faire est difficile à transmettre.

• Point de blocage : l’information “passe” par une personne, ce qui crée des goulots d’étranglement.
• Connaissances tacites : logique de calcul, fichiers, exceptions… non documentés.
• Risque opérationnel : départ, congés, surcharge → perte de continuité.
• Qualité instable : dépend du temps disponible et de l’expérience de la personne.

Les outils et méthodes en place ne sont plus adaptés : accumulation de fichiers, bricolage, absence d’automatisation et manque de gouvernance des données.

• Empilement d’outils : solutions ajoutées au fil du temps, sans cohérence globale.
• Manque de qualité : données non normalisées, pas de contrôles, pas de traçabilité.
• Scalabilité limitée : dès que le volume augmente, tout devient lent et fragile.
• Besoin de structure : centralisation, pipeline, KPI book, dashboards clairs et maintenables.