Comment les données de 3 millions de trajets sont-elles devenues des décisions ?

Une exploitation ferroviaire disposait de données. En abondance. Le vrai problème était le temps nécessaire pour que ces données atteignent le moment de la décision.

Dans une exploitation ferroviaire de grande envergure assurant environ 3 millions de trajets par jour, les données de trajets, les inspections terrain, les indicateurs de performance et les enregistrements d’exploitation étaient conservés dans des systèmes différents.

Les applications d’entreprise, les bases de données, les infrastructures d’analyse, les outils de reporting et les applications mobiles de terrain faisaient chacun leur travail. Mais les réponses aux questions critiques pour l’exploitation ne se trouvaient pas en un seul endroit :

• Sur quelles lignes la performance baisse-t-elle ?
• Dans quelles stations rencontre-t-on des problèmes ?
• Comment les données terrain influencent-elles l’exploitation quotidienne ?
• Quels indicateurs appellent une action ?

Les données existaient. Mais rassembler et interpréter des données dispersées dans différents systèmes prenait du temps. Le problème n’était donc pas de créer une nouvelle source de données, mais de rendre les données existantes exploitables pour la décision.

Créer une couche de données commune sans remplacer les systèmes

La solution n’a pas consisté à démonter les systèmes existants pour les reconstruire. Les applications d’entreprise, l’infrastructure SAP et ses dizaines de modules, les différentes bases de données, les outils de reporting et les applications de terrain ont continué de fonctionner.

Butterfly s’est positionné au-dessus de ces systèmes et a permis aux données issues de différentes sources de se rejoindre dans une structure commune. Les données réparties dans différents systèmes ont ainsi été réunies dans une couche de décision unique.

Cette approche reposait sur un principe : plutôt que de remplacer les investissements technologiques existants, relier la valeur que produisent déjà les systèmes en place. Résultat : l’organisation a pu accéder aux données réparties dans différents systèmes à travers une vue opérationnelle unique.

Le rapport de 27 pages est désormais prêt chaque matin

Pour les équipes d’exploitation, le rapport quotidien n’est pas un simple document. C’est la source d’information essentielle qui détermine la façon dont la journée commence. Dans ce projet, le rapport d’exploitation quotidien de 27 pages a commencé à être généré automatiquement chaque nuit.

Au lieu de passer la matinée à collecter des données dans différents systèmes, à fusionner des fichiers et à préparer le rapport, l’équipe peut se concentrer directement sur les résultats. Le processus est ainsi passé de :

• Collecte des données → préparation du rapport → examen
• Données → rapport prêt → évaluation → action

De 30 minutes à 3 secondes

Le regroupement des données dans une structure unique a changé non seulement le reporting, mais aussi la vitesse des requêtes. Des requêtes qui prenaient auparavant environ 30 minutes aboutissent désormais en environ 3 secondes.

Cette différence va au-delà d’un indicateur de performance technique. Car si obtenir la réponse à une question prend une demi-heure, cette question est souvent reportée dans le flux de l’exploitation. Si elle peut obtenir une réponse en quelques secondes, la même question devient une partie naturelle de la prise de décision quotidienne. Plus le temps d’accès aux données se réduit, plus la distance jusqu’à la décision se réduit aussi.

100 000 lignes de données terrain deviennent des indicateurs de performance le jour même

Dans l’exploitation ferroviaire, les données terrain sont produites en continu. À l’issue des inspections de stations, environ 100 000 lignes de données entrent chaque jour dans le système. Mais il ne suffit pas que les données brutes soient enregistrées. La vraie valeur apparaît lorsque ces données se transforment en indicateurs pertinents pour l’exploitation.

Les données terrain peuvent désormais alimenter, le jour même, les indicateurs suivants :

• Performance des lignes
• Performance des stations
• Performance du personnel

Le délai entre un événement sur le terrain et le résultat visible sur l’écran de la direction se raccourcit. La chaîne terrain → données → analyse → décision s’accélère.

6 000 enregistrements synchronisés en 5 secondes

L’un des principaux obstacles au fonctionnement conjoint de différents systèmes est la synchronisation des données au bon moment et sous la bonne forme. Dans cette architecture, 6 000 enregistrements peuvent être synchronisés en 5 secondes environ. Les informations créées dans différentes sources peuvent ainsi être mises à jour dans la vue commune dont l’exploitation a besoin.

L’approche est importante : l’objectif n’est pas de transformer tous les systèmes en un seul. L’objectif est de permettre à différents systèmes de parler de la même exploitation.

Au lieu d’attendre un rapport de l’IT, l’utilisateur crée son propre écran

Le reporting est un autre domaine où l’accès aux données s’est démocratisé. Les équipes d’exploitation peuvent créer les tableaux de bord dont elles ont besoin sans écrire de code. Elles peuvent également interroger les données en langage naturel pour obtenir les informations nécessaires.

Il n’est donc plus nécessaire d’ouvrir une nouvelle demande de rapport ou d’attendre l’équipe technique pour chaque nouvelle question. Le rôle de l’informatique passe de la production de rapports à la fourniture d’une infrastructure qui permet à l’organisation d’utiliser les données plus efficacement. Les équipes opérationnelles, elles, utilisent directement les informations dont elles ont besoin.

La vraie transformation ne tient pas au volume de données, mais à la vitesse de décision

Dans cet exemple, le traitement des données de millions de trajets compte bien sûr. Mais le véritable enjeu n’est pas la taille des données. Car dans les grandes organisations, les données existent déjà :

• Dans SAP.
• Dans les bases de données.
• Dans les applications de terrain.
• Dans les systèmes de reporting.

La vraie question est la suivante : à quel point ces données se rapprochent-elles du moment où une décision doit être prise ?

Si un rapport d’exploitation est prêt le matin, l’équipe peut commencer la journée en prenant des décisions plutôt qu’en collectant des données. Si une requête de 30 minutes aboutit en 3 secondes, les questions reportées peuvent de nouveau être posées. Si 100 000 lignes de données terrain deviennent des indicateurs de performance le jour même, la distance entre l’exploitation et la direction peut se réduire. Et si différents systèmes peuvent communiquer entre eux, une nouvelle couche de décision peut être créée tout en préservant les investissements technologiques réalisés par l’organisation au fil des années.

Car la transformation numérique ne consiste pas toujours à remplacer des systèmes. Parfois, la vraie transformation consiste à rendre plus rapides, plus accessibles et plus pertinentes les données que vos systèmes produisent déjà.

Résultat

Dans une exploitation qui assure 3 millions de trajets par jour, les données circulent en continu. Ce qui crée de la valeur, ce n’est pas le flux de données, mais sa transformation en bonne décision au bon moment.

Butterfly réunit différentes sources de données dans une structure commune sans remplacer les systèmes d’entreprise existants, et permet aux organisations de tirer plus rapidement des résultats de leurs données opérationnelles.

Pas plus de données. Des décisions plus rapides.