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Une source unique de vérité entre le CRM et l’ERPA single source of truth across CRM and ERP

Chez de nombreux manufacturiers, les données clients, produits et commandes vivent en double dans le CRM et l’ERP, avec des écarts constants. Mirador unifie ces systèmes dans une source de vérité gouvernée, alimentée par des pipelines automatisés et des règles de dédoublonnage.

At many manufacturers, customer, product and order data lives twice in the CRM and the ERP, with constant discrepancies. Mirador unifies these systems into a governed source of truth, fed by automated pipelines and deduplication rules.

Données réconciliéesReconciled dataentre ventes, finance et opérationsacross sales, finance and operations
Fin des doublonsNo more duplicatesdans les fiches clients et produitsin customer and product records
Pour quiWho it is for

Le contexte typeThe typical context

Entreprises manufacturières et PME industrielles qui exploitent un CRM pour les ventes et un ERP pour la production, la logistique et la finance. Les intégrations point à point et les exports manuels ont multiplié les versions des mêmes données.

Manufacturers and industrial SMEs that use a CRM for sales and an ERP for production, logistics and finance. Point-to-point integrations and manual exports have multiplied versions of the same data.

Données mobiliséesData involved

  • CRMCRM
  • ERPERP
  • Commerce électroniqueE-commerce
  • Système de productionProduction system
  • Fichiers de prixPrice files
  • Portail fournisseursSupplier portal
TechnologiesTechnologies

Des outils éprouvésProven tools

  • Snowflake
  • dbt
  • Fivetran
  • Salesforce
  • SAP
Le défiThe challenge

Ce qui freineWhat holds les organisations.organizations back.

Clients en doubleDuplicate customers

Un même client existe sous plusieurs fiches, avec des adresses et des conditions différentes.

The same customer exists under several records, with different addresses and terms.

Chiffres irréconciliablesIrreconcilable numbers

Les ventes déclarées dans le CRM ne correspondent pas aux revenus facturés dans l’ERP.

Sales reported in the CRM do not match revenue invoiced in the ERP.

Intégrations fragilesFragile integrations

Des scripts et des exports manuels relient les systèmes et cassent à chaque changement.

Scripts and manual exports connect the systems and break with every change.

Aucun responsable désignéNo designated owner

Personne n’est clairement responsable de la qualité des données maîtres.

No one is clearly accountable for the quality of master data.

La solutionThe solution

Ce que MiradorWhat Mirador met en place.puts in place.

  1. Pipelines automatisésAutomated pipelines

    Les données du CRM, de l’ERP et des systèmes connexes sont extraites et chargées sans intervention manuelle.

    Data from the CRM, the ERP and related systems is extracted and loaded without manual intervention.

  2. Référentiel de données maîtresMaster data repository

    Clients, produits et fournisseurs sont rapprochés, dédoublonnés et enrichis dans un référentiel unique.

    Customers, products and suppliers are matched, deduplicated and enriched in a single repository.

  3. Modèle analytique gouvernéGoverned analytical model

    Un modèle commun expose des définitions validées pour les ventes, les marges et les commandes.

    A common model exposes validated definitions for sales, margins and orders.

  4. Rôles d’intendanceStewardship roles

    Des responsables métier valident les règles et traitent les exceptions signalées.

    Business owners validate the rules and handle flagged exceptions.

IndicateursIndicators

Les indicateursThe indicators que nous mettons en place.we put in place.

Des définitions partagées, calculées une seule fois et suivies au bon rythme.

Shared definitions, calculated once and followed at the right pace.

  • Taux de doublons clientsCustomer duplicate rate
  • Écart entre ventes CRM et revenus ERPGap between CRM sales and ERP revenue
  • Taux de fiches produits complètesComplete product record rate
  • Délai de création d’un nouveau clientTime to create a new customer
  • Marge brute par famille de produitsGross margin by product family
  • Taux de commandes livrées à tempsOn-time order delivery rate
Résultats attendusExpected results

Ce que ce cas d’usage changeWhat this use case changes

  1. Ventes, finance et opérations travaillent à partir des mêmes données.Sales, finance and operations work from the same data.
  2. Les doublons sont détectés et fusionnés selon des règles documentées.Duplicates are detected and merged according to documented rules.
  3. Les rapports de ventes et de marges se réconcilient sans retouches.Sales and margin reports reconcile without manual adjustments.
  4. Les intégrations sont surveillées et résistent aux changements de systèmes.Integrations are monitored and withstand system changes.
  5. Les responsables métier ont un rôle clair dans la qualité des données.Business owners have a clear role in data quality.
Questions fréquentesFAQ
Faut-il choisir entre le CRM et l’ERP comme système maître?Do we have to choose between the CRM and the ERP as the master system?

Pas nécessairement, chaque domaine de données peut avoir son propre système de référence. Le référentiel orchestre ces règles et diffuse la version validée aux autres systèmes.

Not necessarily, each data domain can have its own system of reference. The repository orchestrates these rules and distributes the validated version to other systems.

Quel est le point de départ habituel?What is the usual starting point?

Nous commençons généralement par le domaine client, où les doublons ont le plus d’impact. Les domaines produits et fournisseurs suivent sur la même architecture.

We generally start with the customer domain, where duplicates have the greatest impact. Product and supplier domains follow on the same architecture.

Notre méthodeOur method

Du premier échangeFrom the first conversation au tableau de bord utilisé.to a dashboard people use.

Une démarche en cinq temps, la même pour chaque cas d’usage, pour livrer vite sans sacrifier la qualité des données.

A five-step approach, the same for every use case, to deliver quickly without compromising data quality.

  1. Échange initialInitial conversation

    Nous écoutons votre contexte, vos données et vos priorités, sans engagement.

    We listen to your context, data and priorities, with no commitment.

  2. Cadrage et faisabilitéScoping and feasibility

    Nous validons les sources, les indicateurs et la valeur attendue, puis proposons une démarche par étapes.

    We validate sources, indicators and expected value, then propose a step-by-step approach.

  3. Conception et réalisationDesign and build

    Pipelines, modèles de données et tableaux de bord sont construits par itérations, avec vos utilisateurs.

    Pipelines, data models and dashboards are built iteratively, with your users.

  4. Mise en serviceGo-live

    Nous déployons, documentons et formons les équipes pour une adoption réelle.

    We deploy, document and train teams for real adoption.

  5. Accompagnement continuOngoing support

    Nous suivons l’usage, ajustons les indicateurs et faisons évoluer la solution.

    We monitor usage, refine indicators and evolve the solution.

RéalisationsProjects

Ils l’ont faitThey did it avec nous.with us.

#Data
Secteur publicPublic sector

Dites-le-nous une fois : un référentiel uniqueTell us once: a single registry

Un référentiel maître des entreprises et des citoyens pour ne plus demander deux fois la même information, avec dédoublonnage, fiche de référence et intendance des données.

A master registry of businesses and citizens so the same information is never requested twice, with deduplication, a golden record and data stewardship.

  • MDM & intégrité des donnéesMDM & data integrity
  • Gouvernance des donnéesData governance
  • ETL & intégration de donnéesETL & data integration
Découvrir le projetExplore the project
#Data
ParapublicPara-public sectorTransport collectifPublic transit

Migrer les données vers le nouveau PGIMigrating data to the new ERP

La migration des données d’entretien, d’inventaire et de finances de systèmes hérités vers un nouveau progiciel de gestion intégré, avec nettoyage, réconciliation et répétitions de bascule.

Migrating maintenance, inventory and finance data from legacy systems to a new enterprise resource planning suite, with cleansing, reconciliation and cut-over rehearsals.

  • Migration de donnéesData migration
  • ETL & intégration de donnéesETL & data integration
  • MDM & intégrité des donnéesMDM & data integrity
Découvrir le projetExplore the project
#Pilotage
Secteur privéPrivate sectorManufacturierManufacturing

Planification ventes et opérations centraliséeCentralized sales and operations planning

Des tableaux de bord communs qui réunissent ventes, production et approvisionnement autour d’un même plan.

Shared dashboards that bring sales, production and procurement together around a single plan.

  • Business IntelligenceBusiness Intelligence
  • ETL & intégration de donnéesETL & data integration
  • MDM & intégrité des donnéesMDM & data integrity
Découvrir le projetExplore the project
#VosDonnéesEnValeurPutYourDataToWork

Votre situation ressemble à l’un de ces cas ?Does your situation look like one of these?

Parlons de vos données et de vos priorités : nous vous proposons une première démarche concrète, adaptée à votre contexte.

Let’s talk about your data and priorities: we will suggest a concrete first approach tailored to your context.

Construisons la suite

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