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Comment améliorer la traçabilité en cassant les silos ?

Une architecture désilotée pour permettre la traçabilité des produits

Grâce à la mise en place d’une nouvelle architecture cassant les silos, un acteur mondial de la cosmétique assure la traçabilité de ses produits, et peut ainsi se conformer aux contraintes règlementaires et RSE.

Une traçabilité impossible

Grande marque française de luxe connue à l’échelle internationale, notre client vend ses parfums et produits cosmétiques partout dans le monde.

Les nombreuses règlementations des différents pays dans lesquels il est implanté, les attentes en matière de RSE, et les exigences de transparence vis-à-vis de ses clients finaux constituent des défis commerciaux majeurs pour le Groupe. Mais son organisation en silos ne permettait pas de croiser les données relatives aux produits, rendant impossible la réponse aux contraintes règlementaires et de traçabilité, incontournables dans le secteur de la cosmétique.

Les données étaient disponibles dans plusieurs outils logiciels totalement hermétiques les uns avec les autres :

Secteur : Luxe

Taille de l’entreprise : Grande (1000 à 4999 employés)

Technologies : Azure Event Hub / Azure Databricks / Azure Data Factory / Azure Data Lake / Kafka Connect

  • Un outil de gestion de cycle de vie des formules des produits
  • Un outil de gestion de cycle de vie du packaging des produits
  • Un ERP permettant la gestion des stocks, la production, le suivi, etc.
  • Un PIM (Product Information Management), outil de marketing rempli manuellement et compilant toutes les données des produits (photos, descriptif, etc.) et alimentant les différentes plateformes de vente.

De nombreux besoins nécessitant le croisement de données ont émergé : connaître le stock de matières premières nécessaires à la fabrication d’un parfum, tracer les lots défectueux pour les retirer du marché, avoir la vue sur la consommation globale de matières recyclables, réduire la marge d’erreur importante due au remplissage manuel du PIM (40 heures par mois), respecter les exigences légales en termes d’affichage de la liste d’ingrédients par lot, limiter les risques d’incompatibilité de produits sur un site de production, etc.

Le Groupe se trouvait face à plusieurs problématiques rendant la traçabilité complexe, voire impossible :

  • Un croisement des données compliqué, sans règles ni process officiel défini ;
  • Des actions non planifiées, exécutées de manière ponctuelle en fonction du besoin par les équipes ;
  • Un traitement consommateur en temps et en énergie, le croisement des données prenant jusqu’à 3 semaines ;
  • Un résultat incertain, les données d’origine n’étant plus à jour au moment du résultat.

Cellenza a donc été sollicitée pour apporter une solution technique à cette problématique stratégique.

Les résultats obtenus

Traçabilité des produits

La traçabilité est désormais rendue possible

Rapidité de l’analyse

Extraction et croisement des données en 2 heures (vs 3 semaines)

Automatisation de remplissage

Remplissage du PIM automatisé (vs 40 heures par mois manuellement)

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Mise en place d’une architecture de type Data Lakehouse

Cellenza est intervenue pour mettre en place une architecture de type Data Lakehouse.

Dans un premier temps, les expert.es Cellenza ont mis en place un mécanisme de réplication des données des différents systèmes sources pour les réunir dans un même endroit. Ils ont ensuite modélisé et alimenté des objets métiers (ex : création d’une table des formules, création d’une table des matériaux bruts, création d’une table des produits, etc.), et alimenté des tables résultant du croisement des données de ces systèmes sources.

Chaque système source est exploité à travers les 3 couches :

  • La copie des données du silo
  • Les tables métier
  • Le cas d’usage, avec le croisement des données entre les différentes sources

Cellenza a travaillé sur deux cas d’usages principaux : d’abord le rapport de vision 360° du produit, puis l’alimentation du PIM avec la liste des ingrédients par lot de production. Pour chaque produit, toutes les informations sont disponibles, et les données peuvent être traitées sous plusieurs angles : par exemple, il est désormais possible de mesurer l’impact d’une campagne marketing sur la production d’un produit.

Une fois la nouvelle architecture opérationnelle, Cellenza a accompagné la montée en compétences des équipes du client, afin de leur permettre de prendre en main cet outil de manière autonome.

citation cas client projet architecture Lakehouse

« La mise en place de cette architecture est un exemple parfait de la manière dont la transformation numérique peut avoir un impact à plusieurs niveaux pour une entreprise : les bénéfices sont réels sur le plan Business, légal, RSE, règlementaire, Marketing… »

Charles Trubert, Directeur du développement chez Cellenza

Les missions réalisées pour ce projet

  • Étude et architecture technique
  • Déploiement de l’infrastructure de manière automatisée (Infrastructure as Code)
  • Collecte des données
  • Standardisation et structuration des données sur le Data Lake
  • Développement de la partie applicative (réplication des tables, alimentation des tables métiers et tables de croisement)
  • Publication des données sur des systèmes tiers
  • Validation de la recette
  • Formation des équipes opérationnelles

Présentation des résultats de ce projet

Les résultats après la mise en place de cette nouvelle architecture désilotée ont été immédiats.

Le Groupe peut désormais garantir la traçabilité de ses produits (ce qui n’était pas le cas auparavant), et le croisement des données ne prend plus que quelques minutes (contre plusieurs semaines avant).

Il est également en mesure de se conformer aux différentes règlementations en vigueur.

Cette architecture a aussi permis de détecter des situations de terrain, et de faire émerger de nouveaux cas d’usages.

Enfin, le remplissage du PIM étant automatisé, le risque d’erreur de saisie a disparu et l’économie de temps est réelle (40 heures par mois).

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