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Submitted by Webexpr-limpida-2019 on Mon, 12/10/2018 - 10:35

le risque crédit chez Bolloré

En bref...

Bolloré, organisation fortement internationalisée et décentralisée, a fait appel à Limpida pour lui offrir une solution plus adaptée que l’architecture Microsoft Access mise en place pour sa consolidation du risque Crédit. En effet, si cet outil remplissait fonctionnellement les objectifs initiaux, Bolloré a dû faire face à certaines limites. On peut noter l’absence de scénario et de référentiel commun réduisant l’analyse, une utilisation réduite de l’outil suite à un accès limité au siège, ou encore un manque de traçabilité de l’information. Pour répondre aux nouveaux objectifs, Limpida a recommandé une solution arcplan Dynasight 4.1 couplée à un serveur SQL 2005, une architecture jugée à la fois souple, économique et rapide à mettre en place.

Contexte et enjeu

Bolloré a mis en place un processus de consolidation de son risque Crédit reposant sur une remontée d’informations issues du terrain suivi d’une consolidation, d’un traitement, d’une restitution puis d’une analyse au niveau du siège. Une situation classique que l’on retrouve dans toutes les organisations décentralisées souhaitant suivre avec une attention particulière le risque client à tous les échelons de l’organisation. L’application en place s’appuyait sur une architecture Microsoft Access. Parfaitement maîtrisée par les équipes en place et remplissant fonctionnellement les objectifs initiaux cette application a cependant révélé au fil des années un certain nombre de limites :

Son utilisation était limitée au siège. En effet, la technologie employée rendait difficile tout déploiement vers les régions, Access n’étant pas conçu pour être accédé à distance par plusieurs utilisateurs en même temps.

L’analyse était également limitée, le concept de scénario n’étant pas considéré, il devenait impossible de comparer les données réelles de l’année N avec celles de N-1. De même, comme seul l’euro était pris en compte, l’application n’était intéressante que localement.

Les référentiels des données sources n’étant pas homogènes, il était compliqué de comparer des données provenant de sources différentes sans un travail important de retraitement. Or sans scénario ni référentiel commun, les données ne pouvaient être intégrées dans le système de mesure de la performance de l’organisation.

Le manque d’évolutivité de la technologie employée rendait difficiles les adaptations/modifications pour tenir compte des changements de périmètres et d’objectifs.

Enfin, en raison de la superposition des traitements manuels et automatisés, la traçabilité des modifications n’était pas assurée. Il était compliqué de remonter à la source des erreurs, et en conséquence difficile de responsabiliser les fournisseurs de données en matière de qualité de l’information fournie.

Réponse de limpida

Fort de ce constat, l’objectif global était la rationalisation du processus de consolidation, une meilleure adhésion des contributeurs et une réduction des délais entre l’export des balances des ERP et leur reporting auprès de la Direction Financière Groupe. Opérationnellement, l’application cible devait :

Permettre aux fournisseurs de données en filiale, d’intégrer eux-mêmes les balances clients et fournisseurs en se connectant à une interface web. Offrir la possibilité d’associer aux chiffres un commentaire était également un aspect crucial.

Assurer une cohérence des données par la mise en place d’un référentiel commun tant pour les entités de l’organisation que pour les applications informatiques.

Générer automatiquement de bout en bout les traitements, leur conversion en euros à partir de taux de change issus d’un système d’information tiers.

Permettre à n’importe quel utilisateur, peu importe sa localisation ou son entité de saisir les données de manière sécurisée et coordonnée.

Automatiser les échanges de l’application avec les autres systèmes d’information de l’entreprise comme Oracle Essbase afin de permettre une meilleure prise en compte du risque client à tous les maillons de l’organisation.

Être multi-devises afin que les contributeurs puissent consulter les données relatives à leurs périmètres. Pour répondre aux nouveaux objectifs, Limpida a recommandé une solution arcplan Dynasight 4.1 couplée à un serveur SQL 2005, une architecture jugée à la fois souple, économique et rapide à mettre en place.

Bénéfices

Cette solution a permis de répondre à tous les objectifs de la solution souhaitée avec quelques atouts supplémentaires:

Les notions de risque client ont pu être intégrées au reporting de la division pour une meilleure vigilance.

L’ajout de la notion de scénario a permis de mettre en place des règles à périmètre comparable pour une vue plus dynamique des encours clients et fournisseurs.

Enfin, la nouvelle solution a permis de regrouper les clients par groupe d’appartenance afin de réaliser par exemple des classements par groupe et non plus uniquement par entité ou encore avoir une vision consolidée de la position d’un client trans-entité.

Sector
Job
Project Title
Le risque crédit chez Bolloré
Revenue
8.30M€
Problematique
Comment récolter, administrer, traiter et restituer des données pour rendre compte d’une réalité terrain facilement et automatiquement ?

chiffre
8,3 milliards d’euros.

CAS CLIENT

ANALYSE COMMERCIALE

le risque crédit chez Bolloré

En bref...

Bolloré, organisation fortement internationalisée et décentralisée, a fait appel à Limpida pour lui offrir une solution plus adaptée que l’architecture Microsoft Access mise en place pour sa consolidation du risque Crédit. En effet, si cet outil remplissait fonctionnellement les objectifs initiaux, Bolloré a dû faire face à certaines limites. On peut noter l’absence de scénario et de référentiel commun réduisant l’analyse, une utilisation réduite de l’outil suite à un accès limité au siège, ou encore un manque de traçabilité de l’information. Pour répondre aux nouveaux objectifs, Limpida a recommandé une solution arcplan Dynasight 4.1 couplée à un serveur SQL 2005, une architecture jugée à la fois souple, économique et rapide à mettre en place.

Contexte et enjeu

Bolloré a mis en place un processus de consolidation de son risque Crédit reposant sur une remontée d’informations issues du terrain suivi d’une consolidation, d’un traitement, d’une restitution puis d’une analyse au niveau du siège. Une situation classique que l’on retrouve dans toutes les organisations décentralisées souhaitant suivre avec une attention particulière le risque client à tous les échelons de l’organisation. L’application en place s’appuyait sur une architecture Microsoft Access. Parfaitement maîtrisée par les équipes en place et remplissant fonctionnellement les objectifs initiaux cette application a cependant révélé au fil des années un certain nombre de limites :

Son utilisation était limitée au siège. En effet, la technologie employée rendait difficile tout déploiement vers les régions, Access n’étant pas conçu pour être accédé à distance par plusieurs utilisateurs en même temps.

L’analyse était également limitée, le concept de scénario n’étant pas considéré, il devenait impossible de comparer les données réelles de l’année N avec celles de N-1. De même, comme seul l’euro était pris en compte, l’application n’était intéressante que localement.

Les référentiels des données sources n’étant pas homogènes, il était compliqué de comparer des données provenant de sources différentes sans un travail important de retraitement. Or sans scénario ni référentiel commun, les données ne pouvaient être intégrées dans le système de mesure de la performance de l’organisation.

Le manque d’évolutivité de la technologie employée rendait difficiles les adaptations/modifications pour tenir compte des changements de périmètres et d’objectifs.

Enfin, en raison de la superposition des traitements manuels et automatisés, la traçabilité des modifications n’était pas assurée. Il était compliqué de remonter à la source des erreurs, et en conséquence difficile de responsabiliser les fournisseurs de données en matière de qualité de l’information fournie.

Réponse de limpida

Fort de ce constat, l’objectif global était la rationalisation du processus de consolidation, une meilleure adhésion des contributeurs et une réduction des délais entre l’export des balances des ERP et leur reporting auprès de la Direction Financière Groupe. Opérationnellement, l’application cible devait :

Permettre aux fournisseurs de données en filiale, d’intégrer eux-mêmes les balances clients et fournisseurs en se connectant à une interface web. Offrir la possibilité d’associer aux chiffres un commentaire était également un aspect crucial.

Assurer une cohérence des données par la mise en place d’un référentiel commun tant pour les entités de l’organisation que pour les applications informatiques.

Générer automatiquement de bout en bout les traitements, leur conversion en euros à partir de taux de change issus d’un système d’information tiers.

Permettre à n’importe quel utilisateur, peu importe sa localisation ou son entité de saisir les données de manière sécurisée et coordonnée.

Automatiser les échanges de l’application avec les autres systèmes d’information de l’entreprise comme Oracle Essbase afin de permettre une meilleure prise en compte du risque client à tous les maillons de l’organisation.

Être multi-devises afin que les contributeurs puissent consulter les données relatives à leurs périmètres. Pour répondre aux nouveaux objectifs, Limpida a recommandé une solution arcplan Dynasight 4.1 couplée à un serveur SQL 2005, une architecture jugée à la fois souple, économique et rapide à mettre en place.

Bénéfices

Cette solution a permis de répondre à tous les objectifs de la solution souhaitée avec quelques atouts supplémentaires:

Les notions de risque client ont pu être intégrées au reporting de la division pour une meilleure vigilance.

L’ajout de la notion de scénario a permis de mettre en place des règles à périmètre comparable pour une vue plus dynamique des encours clients et fournisseurs.

Enfin, la nouvelle solution a permis de regrouper les clients par groupe d’appartenance afin de réaliser par exemple des classements par groupe et non plus uniquement par entité ou encore avoir une vision consolidée de la position d’un client trans-entité.

Développement
Industrie
CHIFFRE D'AFFAIRES
8,3 milliards d’euros.
PROBLÉMATIQUE
Comment récolter, administrer, traiter et restituer des données pour rendre compte d’une réalité terrain facilement et automatiquement ?

AUTRES CAS CLIENTS