par Stéphane 
Communiqué de presse – Paris, le 14 septembre 2026
TVH Consulting constate qu’à la rentrée, les entreprises retrouvent une question centrale : disposent-elles de données suffisamment fiables pour prendre leurs décisions ? Cette période met en lumière les écarts accumulés dans les systèmes d’information : doublons, données obsolètes, informations non synchronisées ou référentiels divergents.
« Le paradoxe est d’autant plus important que les entreprises disposent aujourd’hui de volumes de données considérables, sans pour autant en tirer toute la valeur. Selon une étude citée par Mazars, elles n’exploiteraient en moyenne qu’environ 30% de leurs données. Or, c’est précisément à la rentrée, lorsque les projets s’accélèrent et que les décisions du dernier trimestre se préparent, que les limites de ce patrimoine Data deviennent les plus visibles. »
— William Marcy, Directeur BU Data chez TVH Consulting
Ces écarts peuvent affecter les prévisions, les stocks, les campagnes commerciales et le reporting. Pour les PME et ETI, TVH Consulting identifie quatre priorités : diagnostiquer les données, connecter les sources, rendre le reporting accessible aux métiers et définir des KPI fiables pour le dernier trimestre.
Des données réparties entre systèmes qui ne communiquent pas
Les décisions du dernier trimestre nécessitent des indicateurs à jour et des données consolidées. Or, les informations peuvent rester réparties entre l’ERP, le CRM, les tableurs et les outils métiers : le directeur commercial peut disposer d’indicateurs différents de ceux du directeur financier, la supply chain peut exploiter des informations non synchronisées avec celles de la production. Les équipes consacrent alors du temps à rechercher, comparer et fiabiliser les informations avant de pouvoir les analyser, ce qui peut fragiliser les projets de transformation lancés sur un socle Data non préalablement évalué.
La qualité des données se dégrade aussi progressivement : une fiche client incomplète, un doublon créé, une adresse non mise à jour, un code article resté présent alors qu’il n’est plus utilisé. L’accumulation de ces écarts peut produire des conséquences opérationnelles : des prévisions faussées, des stocks mal calibrés, des campagnes commerciales ciblant des données clients obsolètes, ou un reporting produisant des indicateurs divergents selon les services.
Les silos de données fragilisent le pilotage
La fragmentation des données constitue un autre frein : l’ERP gère la production et les données financières, le CRM centralise les informations commerciales, le marketing utilise ses propres fichiers, la logistique s’appuie sur un outil dédié. Lorsque ces systèmes ne communiquent pas suffisamment entre eux, les équipes doivent multiplier les contrôles et les rapprochements, ce qui peut créer une forme de défiance vis-à-vis des données elles-mêmes. Une architecture connectant les différentes sources peut réduire ces opérations manuelles et permettre une circulation plus cohérente des données entre l’ERP, le CRM et les outils métiers — l’objectif étant de passer d’une logique de ressaisie et de rapprochement à une logique de flux de données connectés et contrôlés.
Quatre chantiers Data à lancer à la rentrée
TVH Consulting recommande aux PME et ETI de commencer par des actions ciblées :
- Diagnostiquer la qualité des données : identifier les doublons, les incohérences, les données manquantes, les informations obsolètes, les écarts entre référentiels et cartographier les systèmes utilisés par les métiers.
- Connecter les différentes sources de données : une plateforme d’intégration peut relier les systèmes de l’entreprise pour faciliter la circulation des données entre l’ERP, le CRM et les outils métiers, tout en limitant les ressaisies et les divergences.
- Rendre le reporting accessible aux métiers : les outils de Business Intelligence permettent aux responsables métiers d’accéder à leurs indicateurs et de suivre des tableaux de bord actualisés, sans limiter l’analyse à la seule DSI.
- Définir les KPI du dernier trimestre : sélectionner des indicateurs mesurables, suivis régulièrement et alimentés par des données fiables, pour disposer d’une base commune permettant de mesurer les résultats et d’ajuster les décisions.
La Data accessible aux PME et ETI
La gestion des données n’est plus nécessairement associée à des projets longs et complexes. Les approches Data Hub et Data Lake permettent de structurer les données provenant de plusieurs sources et peuvent être combinées à des outils d’intégration et de Business Intelligence. Pour les PME et ETI, l’enjeu consiste à adapter le périmètre du projet aux besoins opérationnels et aux priorités de l’entreprise. La rentrée 2026 constitue ainsi un moment pertinent pour évaluer la qualité des données disponibles, identifier les principales sources de divergence, prioriser les actions correctrices et définir les premiers chantiers à engager avant les décisions du dernier trimestre.