Sergey Nivens - Fotolia

Projet IT

Submergée de données, l’ETI industrielle Dal-Tile est pourtant devenue « data driven »

Dal-Tile, l’un des principaux fabricants américains de dalles en céramique, a complètement chamboulé sa culture analytique interne en démocratisant l’accès à la donnée pour résoudre ses problèmes BI. Visiblement avec succès.

par
Publié le: 29 nov. 2019

Dal-Tile est un nom qui ne dira rien à la plupart des Européens. Et pour cause, cette société, en plus d’être américaine, produit des dalles, des tuiles et des carreaux de céramique pour son marché local. Avec un chiffre d’affaires d’un peu plus de 45 millions de dollars (au sein d’un groupe qui en réalise plus de 9 milliards - Mohawk Industries), Dal-Tile est néanmoins un cas intéressant pour beaucoup de sociétés françaises : elle a en effet été « submergée » par ses données et s’est retrouvée à ne pas pouvoir en extraire des enseignements (insights). Un cas qui n’est pas sans rappeler beaucoup de problématiques de ce côté de l’Atlantique aussi.

Dal-Tile a été fondé à Dallas en 1947. L’ETI emploie aujourd’hui 11 500 personnes. Ces produits sont vendus à travers les États-Unis (y compris Puerto Rico) et au Canada, via différents circuits : ses propres magasins, des chaînes de revendeurs (comme Home Depot) et des distributeurs indépendants.

Un BI dans les seules mains d’une IT débordée

Au fur et à mesure que Dal-Tile a grandi, l’entreprise a collecté de plus en plus de données en provenance de sources de plus en plus nombreuses. Et de plus en plus de personnes voulaient y avoir accès pour faciliter leurs décisions. Mais seule une petite poignée d’experts en IT et en BI avaient les compétences nécessaires pour gérer et modéliser les données pour répondre aux questions.

Embauché début de 2016, Joshua Stan arrive alors dans l’entreprise en tant que directeur des finances, responsable du développement et du reporting. Il constate rapidement que quelque chose ne va pas dans l’approche interne de la gestion des données. Dal-Tile faisait toutes les analyses depuis son siège social. Et même là, l’analytique était entre les mains d’un tout petit nombre de personnes.

« Il n’y avait pas moyen d’avoir accès aux données – tout était fait par la finance et les gens sur le terrain n’avaient rien en direct », raconte Joshua Stan. « Tout était fait de manière très manuelle. J’ai été choqué de voir qu’ils travaillaient encore comme ça ». Le responsable prend alors le taureau par les cornes.

Dal-Tile utilisait une plate-forme BI. Mais lorsque l’éditeur s’est avéré incapable de tenir ses promesses sur la partie production de rapport, Joshua Stan milite pour un changement radical.

Un Datalake intégré fait la différence

À partir de septembre 2016, le producteur de dalles passe en revue 15 éditeurs.

« Nous avons regardé Sisense, Qlik, [Einstein de Salesforce], Power BI et Domo », liste Joshua Stan. « Après les démos, le choix s’est réduit à trois noms : Domo, Power BI et Tableau ». Mais le fait d’avoir un entrepôt de données intégré fait pencher la balance pour Domo. D’autant plus que l’outil « a une interface facile à utiliser », dixit le responsable. « D’autres solutions nécessitaient d’avoir un entrepôt de données, et nous aurions dû refaire appel à l’IT ».

Domo est, lui aussi, un nom qui n’évoquera peut-être pas beaucoup de choses en France. Mais l’éditeur, fondé en 2010 dans l’Utah, s’est fait une place sur le marché américain de l’analytique bout en bout (gestion des données, intégrations, DataViz, low-code/no-code, etc.) et commence à lorgner vers l’international. Il figure même dans le Magic Quadrant de la BI 2019. Quoiqu’il en soit, en janvier 2017, le choix de Dal-Tile est fait. À la fin du printemps, la nouvelle plateforme analytique est opérationnelle malgré une certaine réticence de l’équipe IT.

« Le problème qu’il essayait de résoudre était une histoire assez classique », se souvient Jay Heglar, directeur commercial de Domo. « Ils avaient plus de données que jamais auparavant ; elles jaillissaient de plus en plus de systèmes. Mais l’informatique n’avait donné le pouvoir de les gérer qu’à quelques personnes. Toute l’organisation les bombardait de questions. Le problème c’est qu’il est impossible de répondre à toutes les demandes quand on fait partie d’une grande entreprise ».

1 200 licences et un jeu de données de 700 millions de lignes

Dal-Tile avait commencé avec 500 licences Domo. Il a depuis ajouté 700 employés supplémentaires, jusqu’à chaque directeur et directeur adjoint dans ses magasins en propre. Et selon Joshua Stan, Dal-Tile a étendu son usage de Domo au-delà des 16 cas d’usages initiaux.

« Ils sont passés de problèmes spécifiques à l’ensemble de l’entreprise – du marketing, aux centres de distribution, en passant par la finance », se réjouit Jay Heglar. « Un département parle de Domo à un autre et la pénétration progresse au sein de leur organisation. La sophistication des problèmes a aussi augmenté et… toute la donnée centralisée ouvre aujourd’hui la porte au niveau du dessus dans l’analytique : l’analytique avancé ».

De son côté, Joshua Stan explique que – malgré une quantité de données de plus en plus massives, en provenance de toute l’Amérique du Nord – Domo aurait réussi à suivre le rythme.

« Notre plus grand jeu de données fait 700 millions de lignes ; Domo le traite en quelques secondes », se réjouit Stan. « Toutes nos ventes – y compris notre historique qui remonte jusqu’à 2013 – sont toutes dans ce seul jeu de données. Être capable de gérer en quelques secondes des sources avec autant de lignes – et autant de colonnes – personnellement je trouve que c’est assez incroyable. »

ROI : 6 millions par an

Avec la démocratisation en interne de l’analytique, Domo aurait permis à Dal-Tile non seulement de sortir la tête de son lac de données, mais aussi de surfer dessus, avec un ROI chiffré à la clef.

Par exemple, une notification envoyée par Domo a permis à Dal-Tile d’économiser des centaines de milliers de dollars lorsque le prix de l’électricité a subitement bondi au Texas. Grâce à cette alerte, Dal-Tile a pu fermer temporairement ses usines de fabrication dans l’État, jusqu’à ce que le coût de l’électricité revienne à la normale.

Autre exemple d’optimisation « data driven », une meilleure planification des besoins a permis de réduire le recours aux heures supplémentaires. Autre effet – voulu ou non – même la taille de l’équipe Finance dirigée par Joshua Stan s’est réduite en raison de la capacité de Domo à automatiser certaines tâches.

« En tout, avec l’analytique et la démocratisation de la donnée, nous réalisons des économies de cinq à six millions de dollars par an », chiffre Joshua Stan.

Pour approfondir sur Outils décisionnels et analytiques