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Aujourd’hui, et pour la première fois depuis des dizaines d’années, l’inflation est devenue une question centrale dans les entreprises. Les taux ayant atteint des records historiques dans la plupart des pays développés, les chefs d’entreprise s’appuient sur le dernier rapport économique mensuel et sur des perspectives assez floues pour prendre leurs décisions : réduction de la production, augmentation des prix, recherche de nouveaux fournisseurs.

Mais quelle que soit la situation des pays – forte hausse, baisse spectaculaire, ou apparente stabilité –, l’inflation entraîne des conséquences de toutes sortes qui varient selon le secteur d’activité, le pays et la conception de la supply chain. Il existe un risque de manque de liquidités nécessaires à la fluidité des opérations. Les actions bancaires centralisées sur les taux d’intérêt peuvent faciliter ou restreindre les activités de prêt et d’emprunt à court terme. Même les défis liés à la supply chain peuvent s’atténuer ou s’intensifier selon la fluctuation des coûts et l’évolution des coûts du stock disponible.

Il n’existe pas d’outil financier simple ou magique que les entreprises peuvent utiliser pour contourner le problème de l’inflation, mais les technologies intelligentes peuvent y contribuer. Les outils tels que l’intelligence artificielle (IA) et l’analytique prédictive aident les entreprises à anticiper et à voir leurs opérations dans leur globalité, à simuler et anticiper les imprévus, et à orienter leurs modèles économiques selon les besoins. Mais surtout, elles disposent de nombreuses options pour comprendre les circonstances économiques, prévoir l’impact, prendre des mesures à court terme, et établir des structures pour consolider leur position.

Voici trois domaines clés dans lesquels ces types de technologies peuvent aider les entreprises à comprendre l’impact des défis de l’inflation, à agir vite et à préparer l’avenir.

Des mouvements de trésorerie en toute intelligence et confiance

La valeur globale de l’argent et des actifs est vouée à diminuer ; plus tôt une entreprise aura des liquidités, plus tôt elle pourra réaliser plus de choses. Pour atténuer ce risque, les entreprises doivent prendre conscience de l’impact potentiel de divers scénarios : hausse des prix des marchandises, pénurie de matières premières, etc. Fortes de ces connaissances, elles doivent pouvoir faire des prévisions de trésorerie complètes et claires, et créer des stratégies flexibles pouvant être ajustées pour gérer efficacement les manques ou excès de trésorerie.

Grâce aux solutions de gestion du fonds de roulement de Taulia, qui font aujourd’hui partie de SAP, les directeurs financiers guident au mieux leur entreprise. Ils peuvent choisir d’ajuster les stratégies de comptabilité clients et fournisseurs, ou d’exploiter la ligne de crédit au plus faible coût disponible de leur établissement bancaire. De plus, des outils financiers, par exemple pour la gestion des escomptes dynamiques et le financement de la supply chain, peuvent débloquer des actifs circulants.

Les solutions de gestion des actifs circulants rendent avec précision les conditions d’inflation au moyen de prévisions basées sur l’IA et de vues mises à jour, toujours à la disposition des planificateurs d’entreprise. De la planification et de la simulation à la sélection des alternatives de financement et des processus de contrôle adéquats, ces fonctions travaillent de manière synchrone
pour offrir une coordination efficace des mouvements de trésorerie, à partir d’une source de confiance unique, parfaitement intégrée à toute l’entreprise.

Toute décision, finalement, concerne les mouvements de trésorerie, et la combinaison d’informations exhaustives et en temps réel, de possibilités générées automatiquement, et d’insights prédictifs, peut aider les entreprises à prendre en toute confiance les meilleures décisions. Et, alors que leur valeur évolue au fil du temps, il sera possible d’acheter et de gérer les marchandises et actifs au prix d’origine, moyennant des coûts de détention inférieurs au taux d’inflation.

Limiter l’exposition aux différences mondiales

Les pays ont rarement les mêmes taux d’inflation, mais l’augmentation des prix des marchandises entraîne inévitablement une hausse des coûts des matières premières. Et dans les pays où l’inflation est plus élevée ou instable, les devises peuvent se déprécier rapidement, provoquant des taux de change record.

Ces fluctuations économiques mondiales peuvent être particulièrement risquées pour les entreprises qui ont emprunté du capital pour profiter des faibles taux d’intérêt ces dernières années. L’inflation est déjà en train d’éroder leur stratégie de remboursement prévue pour les prêts en cours. Et en cas d’une plus forte instabilité dans une autre région, les pressions sur les coûts pourraient encore s’aggraver, les marges se resserrer et l’accès aux liquidités diminuer.

Grâce à l’application SAP Treasury and Risk Management, les responsables de la trésorerie et les directeurs financiers peuvent surveiller les positions de risque, l’évolution des prix des marchandises, et les taux de conversion des devises, même en temps de grande instabilité économique. Ils peuvent développer des stratégies de comptabilité de couverture conformes à l’aide d’une piste d’audit complète, tout en respectant les réglementations telles que le Règlement sur l’infrastructure du marché (EMIR) et la dernière version des Normes internationales d’information financière (IFRS 9).

Les équipes de gestion de la trésorerie peuvent aussi obtenir plus d’insights pour faire face à la dette et gérer les investissements plus efficacement. La solution SAP Treasury and Risk Management offre des informations telles que la trésorerie disponible, des risques liés aux soldes et le retour sur investissement, et surveille les investissements par rapport aux éventuelles fluctuations du taux d’intérêt. En outre, les opérations d’emprunt et de prêt tout au long de la vie d’un prêt peuvent être saisies, analysées et déclarées au fur et à mesure.


Intervenez vite aujourd’hui pour préparer votre avenir

Lorsque les coûts d’ingénierie et de production de produits manufacturés augmentent, les entreprises doivent décider de réduire leurs marges ou de répercuter ces coûts supplémentaires sur le client. C’est un choix difficile, surtout lorsque les consommateurs trouvent déjà les prix très élevés.

En intégrant les solutions SAP Digital Supply Chain à SAP Business Network, les entreprises d’achats, d’approvisionnement et de logistique obtiennent les insights dont ils ont besoin pour générer plus de revenus de chaque dépense et optimiser la réduction des coûts. Ensemble, elles peuvent effectuer des simulations et analyses par simulation pour identifier et engager les partenaires commerciaux capables de gérer les situations émergentes, telles que la hausse de la production, et de réduire encore davantage les pertes financières et matérielles.

Bien sûr, pour gérer efficacement les risques inflationnistes, les entreprises doivent avoir accès aux données adéquates pour prendre des décisions et faire avancer leur supply chain. La combinaison de SAP Digital Supply Chain et de SAP Business Network permet aux entreprises de gérer les ressources de manière plus stratégique afin d’augmenter la productivité, de réduire les coûts d’exploitation et de permettre aux collaborateurs de se consacrer à des tâches plus stratégiques. De plus, les entreprises peuvent éviter les retards et interruptions de la supply chain pour prévenir les pertes de revenus, et éviter les coûts imprévus grâce à une visibilité sur la capacité des stocks et de la production, la maintenance des actifs et les processus logistiques.

Exploiter une position financière solide

Compte tenu des récentes inflations, il est très important pour survivre de comprendre et de gérer les risques financiers dans la supply chain. Et les entreprises capables de progresser et de prendre les bonnes décisions au bon moment sont celles qui disposent d’une visibilité claire sur leurs données et processus relatifs aux achats, à supply chain et à la logistique.

Pour de nombreuses entreprises dans le monde, les solutions SAP sont déjà l’un des moyens les plus efficaces de protéger leur solidité financière en période d’inflation. Elles continueront d’ailleurs à alléger leurs défis au fur et à mesure que leur portefeuille évolue afin de répondre aux besoins d’une économie en mutation et d’un environnement compétitif.

En savoir plus : https://www.sap.com/france/products/erp/s4hana.html

Article de Neil Krefsky, Eamon Ida, Haresh Chhaya, Max Hendrickx25 août 2022

Neil Krefsky est directeur du marketing produits pour la gestion des finances et des risques chez SAP.

Haresh Chhaya est responsable des solutions pour la gestion de la trésorerie et des fonds de roulement chez SAP.

Max Hendrickx est directeur principal du centre d’excellence pour la gestion du fonds de roulement chez SAP.

Eamon Ida est directeur du marketing pour les solutions dédiées aux réseaux d’entreprises chez SAP

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Source de l’article sur sap.com

Database migrations are a common part of any web application. They are used to update the database schema to match the application’s code. In a traditional web application, the database migrations are run synchronously, which means that the application is blocked until the migration is complete. This is not ideal, as it means that the application is unavailable to users during the migration. Long past the days when stopping the service for maintenance was acceptable; we need to be able to run migrations without blocking the application.

It’s easy to perform database migrations in small databases or if you have no load. But what if you have a large database and a lot of users?

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java.lang.String#intern() is an interesting function in Java. When used in the right place, it has the potential to reduce the overall memory consumption of your application by eliminating duplicate strings in your application. To learn how the intern() function works, you may refer to this blog. In this post let’s discuss the performance impact of using java.lang.String#intern() function in your application.

Intern() Function Demo

To study the performance behaviour of the intern() method, we created these two simple programs:

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Typically in low-latency development, a trade-off must be made between minimizing latency and avoiding excessive CPU utilization. This article explores how Chronicle’s Pausers — an open-source product — can be used to automatically apply a back-off strategy when there is no data to be processed, providing balance between resource usage and responsive, low-latency, low-jitter applications.

Description of the Problem

In a typical application stack, multiple threads are used for servicing events, processing data, pipelining, and so on. An important design consideration is how threads become aware that there is work to do, with some general approaches including:

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Next.js is arguably the most versatile framework when it comes to building web applications using React. Next.js makes building production-ready applications easy. In this post, we are going to look at building a Next.js event management application.

Once we are done, our application will look like the image below:

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Currently, there are 1.9 billion active websites with 4.6 Google searches per day and more than 5.4 billion unique Internet users. To date, the market size of the Web Design Services industry is equal to $11 billion, with the total number of web developers and designers in the US expected to increase to 205,000 in 2030 from 178,900 in 2020.number of jobs

The revenue in the application development software industry is expected to reach $149.7 billion in 2022 and grow to $218.80 billion by 2027 at a CAGR of 7.89%. The top 5 countries expected to generate the most revenues over the 2022-2027 period include:

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A data pipeline, at its base, is a series of data processing measures that are used to automate the transport and transformation of data between systems or data stores. Data pipelines can be used for a wide range of use cases in a business, including aggregating data on customers for recommendation purposes or customer relationship management, combining and transforming data from multiple sources, as well as collating/streaming real-time data from sensors or transactions.

For example, a company like Airbnb could have data pipelines that go back and forth between their application and their platform of choice to improve customer service. Netflix utilizes a recommendation data pipeline that automates the data science steps for generating movie and series recommendations. Also, depending on the rate at which it updates, a batch or streaming data pipeline can be used to generate and update the data used in an analytics dashboard for stakeholders.

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Whenever we build an awesome product we first build it standalone but sooner or later it attracts more users and then our minds start thinking about how to accommodate more users and there comes the need of scaling the application. Generally scaling means providing more elasticity to the application so that it can sustain the high influx of users and run smoothly without any glitches.

Software scalability is an attribute of a tool or a system to increase its capacity and functionalities based on its users’ demands. Scalable software can remain stable while adapting to changes, upgrades, overhauls, and resource reduction

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People often experience network or internet connectivity issues while traveling, most often when they are on a subway. But not only in this particular case — one can encounter such issues anywhere where the network connectivity is poor. Browsing a mobile application in those situations can lead to a poor and frustrating user experience if it doesn’t possess the ability to work in the offline state. This is where the role of offline-first apps comes into play.

Users carry a strong negative emotion for apps that are not optimized for low connectivity. And do you know latency is the number one reason why people in the U.S. decide to bounce from mobile pages? Though the stats don’t reveal whether it is when they are stuck in a low network area or it is the application’s slow nature despite a good network, the point that we want to put stress on is that a mobile app’s inability to load quickly can leave users highly dissatisfied and compel them to abandon the application. This, along with an increase in churn rate, can result in revenue loss as well. This has pushed « appreneurs » toward adopting an offline-first approach or building offline-first apps to tackle limited connectivity issues.

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Continuing from part 2, let’s start this article with a bit of context first (and if you don’t like reading text, you can skip this introduction, and go directly to the section below where I discuss pieces of code).

Context

  • When we start an application program, the operating system creates a process.
  • Each process has a unique id (we call it a PID) and a memory boundary.
  • A process allocates its required memory from the main memory, and it manipulates data within a boundary.
  • No other process can access the allocated memory that is already acquired by a process.
  • It works like a sandbox, and in that way, avoids processes stepping on one another’s feet.
  • Ideally, we can have many small processes to run multiple things simultaneously on our computers and let the operating system’s scheduler schedule them as it sees fit.
  • In fact, this is how it was done before the development of threads. However, when we want to do large pieces of work, breaking them into smaller pieces, we need to accumulate them once they are finished.
  • And not all tiny pieces can be independent, some of them must rely on each other, so we need to share information amongst them.
  • To do that, we use inter-process communication. The problem with this idea is that having too many processes on a computer and then communicating with each other isn’t cheap. And precisely that is where the notion of threads comes into the picture.

The idea of the thread is that a process can have many tiny processes within itself. These small processes can share the memory space that a process acquires. These little processes are called « threads. » So the bottom line is that threads are independent execution environments in the CPU and share the same memory space. That allows them faster memory access and better performance.

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