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Passer au niveau supérieur avec la reddition parallèle des comptes universelle dans SAP S/4HANA

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Les entreprises les plus performantes de demain seront celles qui gèrent leurs activités efficacement, optimisent leur rentabilité et renforcent leur résilience, tout en fournissant des services de manière durable. Toutefois, nous ne pouvons nier que nous faisons face actuellement à des changements plus perturbateurs que jamais, en particulier en cette période sans précédent que nous vivons.

Les chaînes logistiques ont dû s’adapter du jour au lendemain ; les entreprises ont dû se mettre à la vente en ligne en l’espace de quelques jours ; et le changement climatique est une réalité toujours plus présente. Partout dans le monde, les dirigeants d’entreprise n’ont d’autres choix que de transformer leurs activités.

Chez SAP, notre réussite sur le marché repose sur des solutions ERP (progiciels de gestion intégrés) qui aident nos clients à mener leurs activités à une échelle adaptée en toute conformité. Nous poursuivons dans cette voie avec notre suite d’applications de gestion nouvelle génération, dont le périmètre s’étend de la finance à la logistique. SAP S/4HANA exploite les fonctionnalités Cloud émergentes pour aider les clients à tenir face à l’évolution des modèles d’affaires influencée par le progrès technologique, la notion de durabilité ou l’évolution du comportement des clients.

Les entreprises les plus performantes sont les entreprises intelligentes. Et en tant que telles, elles utilisent les informations de façon innovante, efficace et durable, en les connectant aux tâches d’exécution et de gestion. Les entreprises intelligentes prennent leurs décisions en se fondant sur une source d’informations unique partagée, et proposent une expérience utilisateur qui correspond aux méthodes de travail des individus. SAP S/4HANA, qui exploite des processus financiers flexibles et élimine la réplication et la redondance des données, est avantageux pour les professionnels de la finance.

New Sega Textile (Nantong) Co Ltd avait besoin d’une solution ERP Cloud de pointe pouvant être déployée efficacement à l’échelle de ses activités internationales, afin de soutenir sa croissance. Client de SAP S/4HANA Cloud, New Sega fait état d’une baisse de 50 % de ses coûts côté budget et prévision grâce à la planification financière, ainsi qu’à un accroissement de 20 % du nombre d’écritures financières automatisées dans la comptabilité clients à l’aide de l’apprentissage automatique.

Innovations dans la reddition parallèle des comptes universelle

Les directeurs financiers des multinationales doivent présenter des données financières cohérentes en vertu des différentes normes comptables et devises en parallèle. Pour ce faire, ils doivent suivre les normes de reddition parallèle des comptes pour les règles générales comptables nationales et de groupe, qui ont une incidence sur l’évaluation des stocks, les en-cours de fabrication, les valeurs des immobilisations, etc.

Des milliers de clients SAP s’appuient déjà sur les fonctionnalités des systèmes SAP ERP pour gérer plusieurs systèmes comptables en parallèle afin de satisfaire avec précision, efficacité et rentabilité à toutes les exigences légales des personnes utilisant les états financiers. SAP HANA fournit désormais une nouvelle base technologique qui a levé les obstacles techniques et ouvert une foule de nouvelles opportunités pour les entreprises. Dans ce même ordre d’idée, SAP S/4HANA a été créée sur un tout nouveau type d’architecture, plaçant le journal universel au centre. Le journal universel constitue notre base bien établie pour les processus comptables. Il enregistre au même endroit toutes les données financières qui auparavant étaient réparties dans plusieurs tables. Ce faisant, il assure un traitement parallèle cohérent entre tous les livres auxiliaires et flux de valeurs.

Grâce aux dernières fonctionnalités incluses dans SAP S/4HANA, nous proposons une approche de solution qui fait passer la reddition parallèle des comptes au niveau supérieur : vers la reddition parallèle des comptes universelle.

Une innovation importante a été dévoilée dans SAP S/4HANA Cloud version 2011 : il s’agit de l’affectation flexible des normes comptables. Cela signifie que les nouveaux clients SAP S/4HANA Cloud bénéficieront également d’une nouvelle option de configuration permettant l’affectation flexible des règles générales comptables locales (par exemple, le code de commerce et les normes comptables (HGB) en vigueur en Allemagne) en tant que norme comptable principale pour le ledger du groupe. Cette innovation est particulièrement bénéfique pour nos clients exploitant des solutions Cloud, car elle leur offre cette flexibilité de haut niveau qui leur manquait auparavant. Une seule activité de configuration est requise pour mettre à jour l’affectation du ledger à la norme comptable dans toutes les applications financières, comme le grand livre, la gestion de trésorerie, la constatation des produits, etc.

La reddition parallèle des comptes universelle au cœur de l’entreprise intelligente : prochaines phases d’innovation

En outre, la valorisation parallèle est la prochaine innovation majeure qui verra le jour dans le domaine de la finance. Prévue pour SAP S/4HANA en cette année 2021, elle garantira la prise en charge cohérente et universelle des normes de reddition parallèle des comptes pour les processus de bout en bout, tels que la fabrication sur stock/commande et la fabrication d’immobilisations. La reddition parallèle des comptes est désormais active pour l’intégralité de ces processus et permet la représentation de différentes normes comptables dans tout le flux de valeurs. Ainsi, la solution sera en mesure d’évaluer en temps réel les processus de gestion en parallèle pour chaque norme comptable requise. Les clients bénéficieront également d’une transparence et d’une disponibilité accrues des données en temps réel, ainsi que d’une réduction des tâches d’implémentation et de configuration.

À l’avenir, nous continuerons d’améliorer la reddition parallèle des comptes en ajoutant d’autres cas d’utilisation s’inspirant des autres thèmes au programme de la feuille de route, afin d’inclure des vues consolidées et des versions d’exercice alternatives. Les vues consolidées serviront aux clients de base optimisée pour encore plus d’efficacité dans la prise de décision et l’orientation globale de l’entreprise, grâce à une transparence et une précision accrues des données. En outre, la prise en charge cohérente des versions d’exercice alternatives permettra de monter d’un cran le niveau de normalisation, tout en abaissant le degré requis de solutions de contournement et de tâches manuelles connexes. La comptabilité des immobilisations est, par exemple, l’une des composantes où le nombre de tâches manuelles sera considérablement réduit avec les versions d’exercice alternatives.

La finance à l’ère du numérique

Les professionnels de la finance endossent graduellement des rôles plus stratégiques au sein de leur entreprise et doivent de toute urgence dépasser les limites imposées par des infrastructures système complexes et redondantes. Ils ont besoin d’un cœur numérique unique qui réponde à toutes leurs exigences, tant pour les processus transactionnels qu’analytiques. Un système ERP doit faire office de source d’informations unique pour les données financières et opérationnelles d’une entreprise. Les réplications de données, rapprochements et redondances doivent être éliminés à travers la simplification des processus et des technologies, tandis que la continuité des activités se doit d’être garantie et les efforts manuels, limités, via des fonctions financières optimisées par les outils d’analyse.

Riches en innovations, SAP S/4HANA est notre solution de finance intelligente à l’ère du numérique, disponible en édition cloud, on-premise ou un mélange de ces deux options de déploiement. S’exécutant sur la plateforme in-memory SAP HANA, notre solution permet une reddition des comptes flexible et facile d’utilisation pour la gestion comptable, la clôture comptable et financière, la gestion de trésorerie et des flux, la comptabilité fournisseurs et clients, la gestion des risques et bien plus encore. Pour en savoir plus sur les avantages que SAP S/4HANA peut procurer à votre entreprise, rendez-vous sur SAP.com.

Jan Gilg est président de SAP S/4HANA
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

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Source de l’article sur sap.com

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L’ERP Intelligent : la clé pour renforcer la résilience financière aujourd’hui et demain

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L’argent est roi, certes mais pas que. C’est également l’un des éléments clés pour assurer la résilience et la continuité de l’activité sur le long terme. Il joue un rôle dans les challenges qui touchent l’entreprise, comme par exemple l’expérience collaborateur et client, le partenariat avec les fournisseurs ou mêmes les résultats financiers. Avec SAP S/4HANA, les entreprises peuvent répondre à tous ces enjeux en optimisant leur bilan.

Selon les partenaires de McKinsey, Kevin Laczkowski et Mihir Mysore, il est essentiel de combiner les compétences centrales avec des leviers financiers (tels que l’optimisation du bilan) pour renforcer la résilience, en prévision d’une récession ou d’une reprise.

Pour obtenir un tel avantage concurrentiel, il faut disposer d’informations intelligentes issues d’une infrastructure technologique axée sur l’intégration. En intégrant étroitement les systèmes et les données communes, les entreprises peuvent tirer parti de la rapidité et de l’agilité des outils in-memory pour dégager des modèles et perspectives cachés. Ce faisant, les entreprises peuvent consolider leurs opérations, maintenir des relations étroites avec leurs clients, développer l’agilité des chaînes logistiques dynamiques et gérer les ressources de manière plus synchronisée.

Une résilience optimisée grâce à des données ERP en temps réel et une connectivité intelligente

Bien que les systèmes hérités puissent automatiser différentes parties des opérations de gestion, ils ne peuvent pas fournir les informations en temps réel nécessaires pour régler le problème des surstocks ou offrir un service client à l’instant t. Trop souvent, les décisions sont basées sur des modèles transactionnels historiques peu centrés sur le client et trop rigides pour laisser place aux idées novatrices qui nécessiteraient d’être distribuées et adaptées dans toute l’entreprise.

Dès que l’entreprise passe à un progiciel de gestion intégré (ERP) intelligent, c’est une plateforme pour la reprise, la croissance et la résilience qui prend vie. Et en cette ère criblée d’incertitudes, il est grand temps de prendre conscience de cette force. Mais les dirigeants doivent d’abord sélectionner et implémenter une solution ERP qui offre des avantages quantifiables à l’échelle de l’entreprise : depuis le service client, les ventes et les stocks, jusqu’à la gestion du fonds de roulement, du coût des articles, de la main-d’œuvre et des frais généraux.

Envisagez de passer à SAP S/4HANA. Ses retombées n’ont pas tant affaire avec la taille de l’entreprise et le secteur d’activité. Il s’agit surtout de mettre en place un système informatique complet et unifié que tous les employés peuvent adopter et comprendre de façon intuitive. La solution relie directement les processus externes et tiers aux processus internes et aux structures de données, de manière suffisamment cohérente et flexible pour rendre des informations intelligentes rapidement accessibles, visibles et exploitables. 

Grâce à une visibilité accrue, des outils de prévision précis et des données pertinentes générées en temps réel sur les partenaires internes et externes, les entreprises peuvent, par exemple, abaisser considérablement leurs coûts de stock et améliorer leur taux de rotation de plus de 20 %. Nous ne parlons pas ici d’une réduction ponctuelle des dépenses, mais d’une vaste baisse continue des frais généraux dans les domaines du transport, de l’entreposage et de la manutention, avec en outre moins d’obsolescence, de frais d’assurance, de taxes, de dommages et de pertes au niveau des stocks. Même en ces temps où les taux d’intérêt diminuent, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de stockage.

Voici les autres avantages à tirer de l’utilisation de SAP S/4HANA pour optimiser votre bilan :

1. Opérations hautes performances

Avec les fonctionnalités des solutions ERP intelligentes, les entreprises peuvent fabriquer et acheter les produits ou services dont elles ont besoin, et les livrer en temps voulu et à l’endroit convenu. Et tout s’opère avec l’agilité nécessaire pour ajuster les plans opérationnels et les pratiques, afin de répondre aux attentes des clients.

Les fonctionnalités prédictives de SAP S/4HANA permettent de revoir rapidement la planification des besoins en composants en tenant compte des données en temps réel. Elles permettent d’éliminer les décisions hypothétiques lors de la gestion des opérations internes, et de minimiser les en-cours de fabrication et les stocks de produits finis de manière optimale et précise.

2. Plus grande collaboration au sein du réseau de fournisseurs

L’amélioration des pratiques d’approvisionnement donne souvent lieu à des négociations plus poussées avec les fournisseurs, ce qui se traduit par des réductions de coûts et une hausse de 30 %d’efficacité dans les achats de matières premières (intrants). L’intégration et la collaboration étroites entre les fournisseurs renforcent la capacité de l’entreprise à planifier les changements, à négocier et à fournir une meilleure assurance qualité, avec plus de répercussions positives sur l’expérience finale du client.

SAP S/4HANA peut aider les entreprises à identifier et à éliminer les goulots d’étranglement dans les processus des chaînes logistiques, ainsi qu’à répondre à l’évolution de la demande. Les responsables opérationnels utilisent ces informations pour ajuster les quantités de produits et les délais de livraison. Leurs fournisseurs qui bénéficient d’une visibilité sur les besoins des consommateurs peuvent alors mieux remplir leurs obligations et répercuter les économies qui en résultent sur le prix de vente.

3. Optimisation de la main-d’œuvre

Avec des possibilités de prévision et d’organisation plus étendues, les cas de ruptures de stock et d’interruptions sont moins fréquents. Ces bons résultats offrent d’autres avantages : la gestion plus avisée des ressources, une meilleure qualité et une formation revalorisée ; moins de temps consacré aux commandes urgentes et reprises précipitées et moins d’heures supplémentaires effectuées par les collaborateurs ; et une contraction des travaux effectués dans des conditions stressantes et ne répondant pas aux attentes.

Avec SAP S/4HANA, les entreprises bénéficient d’une visibilité accrue sur l’évolution des priorités. Elles peuvent automatiser la communication avec les clients et fournisseurs, et fixer des dates de livraison judicieuses, ce qui est essentiel pour fidéliser les clients.

4. Opérations financières maîtrisées

Grâce à une expérience de livraison et de réception plus automatisée ainsi qu’à des contrats clients et fournisseurs bien négociés, les organisations peuvent optimiser leur solidité financière de manière à augmenter leur fonds de roulement.

SAP S/4HANA sert de base pour automatiser la gestion du recouvrement et des liquidités grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle (IA). Cela peut conduire, en retour, à une baisse du nombre de jours de retard des créances et à des délais de facturation réduits de plus de 50 %, tout en limitant la fraude et en augmentant les liquidités disponibles. De plus, le processus de vérification automatisée passant par la mise en correspondance de trois facteurs favorise les remises fournisseurs, la planification de la trésorerie et les prévisions financières afin d’optimiser le capital à portée de main.

5. Cohérence et rentabilité du service client et des ventes

À l’aide des données expérientielles et opérationnelles qu’elles exploitent pour comprendre leurs clients, les entreprises peuvent exécuter des modèles de gestion ciblés et différenciés. Par exemple, les modèles de tarification qui répondent de manière créative aux besoins des clients peuvent prendre en charge le stock géré par le fournisseur, la facturation basée sur l’utilisation, les configurations de produits uniques et d’autres stratégies d’intégration à long terme.

En connectant étroitement les besoins des clients aux services de ventes et production, SAP S/4HANA donne aux entreprises les moyens d’offrir un service client plus prévisible et différencié, contribuant au chiffre d’affaires et à la fidélité des clients. Les améliorations apportées dans la gestion de la relation client donnent lieu à des livraisons dans les délais, avec moins de retours et de reprises, quelle que soit l’unicité du produit.

Gagner en force grâce à un bilan optimisé

Dans la dimension économique, nous arrivons à un point où les priorités des directeurs financiers dépassent le cadre de la finance. En plus de gérer les flux de trésorerie, les délais de recouvrement des créances ainsi que la comptabilité clients et fournisseurs en vue d’optimiser les flux de trésorerie, ceux-ci guident les tâches organisationnelles pour améliorer les processus de gestion et l’intelligence à l’échelle de l’entreprise. Plus important encore, après examen de leurs bilans et comptes de résultat, ils élaborent de nouvelles stratégies pour faire face aux incertitudes du marché actuel.

Avec une telle approche de la direction financière, les entreprises sont plus à même de se différencier et de pénétrer le marché de façon organique, tout en réduisant les créances et les stocks, en optimisant le nombre d’articles gérés en stock et la main-d’œuvre, et en accroissant le volume des ventes. Et plus les entreprises font preuve de résilience grâce à SAP S/4HANA, plus leur situation financière s’améliore : les cours des actions affichent une tendance à la hausse, les bénéfices augmentent et le chiffre d’affaires est plus prévisible.

Découvrez comment SAP S/4HANA peut vous aider à obtenir un bilan consolidant la résilience de votre entreprise, pour surmonter les difficultés d’aujourd’hui et se préparer au monde de demain. Consultez l’article « What Companies Should Do to Prepare for a Recession » (Ce que les entreprises doivent faire pour se préparer à la récession) de la Harvard Business Review et découvrez l’ERP intelligent d’aujourd’hui, SAP S/4HANA.

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Qu’est-ce que le Big Data ?

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Le Big Data est le flot d’informations dans lequel nous nous trouvons tous les jours (des zettaoctets de données provenant de nos ordinateurs, des terminaux mobiles et des capteurs). Ces données sont utilisées par les entreprises pour orienter la prise de décisions, améliorer les processus et les stratégies, et créer des produits, des services et des expériences centrés sur le client.

Le Big Data désigne non seulement de gros volumes de données, mais aussi des données de nature variée et complexe. Il dépasse généralement la capacité des bases de données traditionnelles à capturer, gérer et traiter ce type de données. De plus, le Big Data peut provenir de n’importe où et de tout ce que nous sommes en mesure de surveiller numériquement. Les satellites, les appareils IoT (Internet des Objets), les radars et les tendances des réseaux sociaux ne sont que quelques exemples parmi la multitude de sources de données explorées et analysées pour rendre les entreprises plus résilientes et compétitives.

L’importance de l’analyse du Big Data

La véritable valeur du Big Data se mesure d’après votre capacité à l’analyser et à le comprendre. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning et les technologies de base de données modernes permettent de visualiser et d’analyser le Big Data pour fournir des informations exploitables en temps réel. L’analyse du Big Data aide les entreprises à exploiter leurs données en vue de saisir de nouvelles opportunités et de créer de nouveaux modèles de gestion. Comme l’a si bien dit Geoffrey Moore, auteur et analyste de gestion, « sans analyse du Big Data, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant sur le Web comme des cerfs sur une autoroute ».

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

L’évolution du Big Data

Aussi inconcevable que cela puisse paraître aujourd’hui, l’Apollo Guidance Computer a emmené l’homme sur la lune avec moins de 80 kilo-octets de mémoire. Depuis, la technologie informatique s’est développée à un rythme exponentiel, de même que la génération de données. La capacité technologique mondiale à stocker des données a doublé tous les trois ans depuis les années 1980. Il y a un peu plus de 50 ans, lors du lancement d’Apollo 11, la quantité de données numériques générées dans le monde aurait pu tenir dans un ordinateur portable. Aujourd’hui, l’IDC estime ce chiffre à 44 zettaoctets (soit 44 000 milliards de gigaoctets) et prévoit qu’il atteindra 163 zettaoctets en 2025.

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

Plus les logiciels et la technologie se développent, moins les systèmes non numériques sont viables. Le traitement des données générées et collectées numériquement requiert des systèmes de data management plus avancés. En outre, la croissance exponentielle des plates-formes de réseaux sociaux, des technologies pour smartphones et des appareils IoT connectés numériquement ont contribué à l’émergence du Big Data.

Types de Big Data : que sont les données structurées et non structurées ?

Les ensembles de données sont généralement catégorisés en trois types, selon leur structure et la complexité de leur indexation.

Illustration des différents types de big data : données structurées, données non-structurées, données semi-structurées.

  1. Données structurées : ce type de données est le plus simple à organiser et à rechercher. Il peut inclure des données financières, des machine logs et des détails démographiques. Une feuille de calcul Microsoft Excel, avec sa mise en forme de colonnes et de lignes prédéfinies, offre un moyen efficace de visualiser les données structurées. Ses composants peuvent facilement être catégorisés, ce qui permet aux concepteurs et administrateurs de bases de données de définir des algorithmes simples pour la recherche et l’analyse. Même lorsque les données structurées sont très volumineuses, elles ne sont pas nécessairement qualifiées de Big Data, car elles sont relativement simples à gérer et ne répondent donc pas aux critères qui définissent le Big Data. Traditionnellement, les bases de données utilisent un langage de programmation appelé SQL (Structured Query Language) pour gérer les données structurées. SQL a été développé par IBM dans les années 1970 pour permettre aux développeurs de créer et gérer des bases de données relationnelles (de type feuille de calcul) qui commençaient à émerger à l’époque.
  2. Données non structurées : cette catégorie de données peut inclure des publications sur les réseaux sociaux, des fichiers audio, des images et des commentaires client ouverts. Ces données ne peuvent pas être facilement capturées dans les bases de données relationnelles standard en lignes et colonnes. Auparavant, les entreprises qui voulaient rechercher, gérer ou analyser de grandes quantités de données non structurées devaient utiliser des processus manuels laborieux. La valeur potentielle liée à l’analyse et à la compréhension de ces données ne faisait aucun doute, mais le coût associé était souvent trop exorbitant pour en valoir la peine. Compte tenu du temps nécessaire, les résultats étaient souvent obsolètes avant même d’être générés. Contrairement aux feuilles de calcul ou aux bases de données relationnelles, les données non structurées sont généralement stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données et des bases de données NoSQL.
  3. Données semi-structurées : comme leur nom l’indique, les données semi-structurées intègrent à la fois des données structurées et non structurées. Les e-mails en sont un bon exemple, car ils incluent des données non structurées dans le corps du message, ainsi que d’autres propriétés organisationnelles telles que l’expéditeur, le destinataire, l’objet et la date. Les dispositifs qui utilisent le marquage géographique, les horodatages ou les balises sémantiques peuvent également fournir des données structurées avec un contenu non structuré. Une image de smartphone non identifiée, par exemple, peut indiquer qu’il s’agit d’un selfie et préciser l’heure et l’endroit où il a été pris. Une base de données moderne exécutant une technologie d’IA peut non seulement identifier instantanément différents types de données, mais aussi générer des algorithmes en temps réel pour gérer et analyser efficacement les ensembles de données disparates.

Les sources du Big Data

Les objets générateurs de données se développent à un rythme spectaculaire, depuis les drones jusqu’aux grille-pains. Toutefois, à des fins de catégorisation, les sources de données sont généralement divisées en trois types :

Illustration des différentes sources du big data : données sociales, données machine, données altérables.

Données sociales

Comme leur nom l’indique, les données sociales sont générées par les réseaux sociaux : commentaires, publications, images et, de plus en plus, vidéos. En outre, compte tenu de l’ubiquité croissante des réseaux 4G et 5G, on estime que le nombre de personnes dans le monde qui regardent régulièrement des contenus vidéo sur leur smartphone atteindra 2,72 milliards en 2023. Bien que les tendances concernant les réseaux sociaux et leur utilisation évoluent rapidement et de manière imprévisible, leur progression en tant que générateurs de données numériques est incontestable.

Données machine

Les machines et appareils IoT sont équipés de capteurs et ont la capacité d’envoyer et de recevoir des données numériques. Les capteurs IoT aident les entreprises à collecter et traiter les données machine provenant des appareils, des véhicules et des équipements. Globalement, le nombre d’objets générateurs de données augmente rapidement, des capteurs météorologiques et de trafic jusqu’à la surveillance de la sécurité. Selon l’IDC, il y aura plus de 40 milliards d’appareils IoT en 2025, générant près de la moitié des données numériques mondiales.

Données altérables

Il s’agit des données parmi les plus évolutives au monde. Par exemple, un détaillant international traite plus d’un million de transactions client par heure. Si l’on ajoute à cela les transactions d’achat et bancaires au niveau mondial, on comprend mieux le volume phénoménal de données générées. En outre, les données altérables contiennent de plus en plus de données semi-structurées, y compris des images et des commentaires, ce qui les rend d’autant plus complexes à gérer et à traiter.

Les cinq V du Big Data

Ce n’est pas parce qu’un ensemble de données est volumineux qu’il s’agit nécessairement de Big Data. Pour être qualifiées en tant que telles, les données doivent posséder au minimum les cinq caractéristiques suivantes :

Illustration des 5 V du Big Data : Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur.

  1. Volume : même si le volume n’est pas le seul composant qui constitue le Big Data, il s’agit d’une de ses caractéristiques principales. Pour gérer et exploiter pleinement le Big Data, des algorithmes avancés et des analyses pilotées par l’IA sont nécessaires. Mais avant tout cela, il doit exister un moyen fiable et sécurisé de stocker, d’organiser et d’extraire les téraoctets de données détenus par les grandes entreprises.
  2. Vitesse : auparavant, les données générées devaient ensuite être saisies dans un système de base de données traditionnel (souvent manuellement) avant de pouvoir être analysées ou extraites. Aujourd’hui, grâce à la technologie du Big Data, les bases de données sont capables de traiter, d’analyser et de configurer les données lorsqu’elles sont générées, parfois en l’espace de quelques millisecondes. Pour les entreprises, cela signifie que les données en temps réel peuvent être exploitées pour saisir des opportunités financières, répondre aux besoins des clients, prévenir la fraude et exécuter toute autre activité pour laquelle la rapidité est un facteur clé.
  3. Variété : les ensembles de données contenant uniquement des données structurées ne relèvent pas nécessairement du Big Data, quel que soit leur volume. Le Big Data comprend généralement des combinaisons de données structurées, non structurées et semi-structurées. Les solutions de gestion des données et les bases de données traditionnelles n’offrent pas la flexibilité et le périmètre nécessaires pour gérer les ensembles de données complexes et disparates qui constituent le Big Data.
  4. Véracité : bien que les bases de données modernes permettent aux entreprises d’accumuler et d’identifier des volumes considérables de Big Data de différents types, elles ne sont utiles que si elles sont précises, pertinentes et opportunes. S’agissant des bases de données traditionnelles alimentées uniquement avec des données structurées, le manque de précision des données était souvent dû à des erreurs syntaxiques et des fautes de frappe. Les données non structurées présentent toute une série de nouvelles difficultés en matière de véracité. Les préjugés humains, le « bruit social » et les problèmes liés à la provenance des données peuvent avoir un impact sur la qualité des données.
  5. Valeur : les résultats de l’analyse du Big Data sont souvent fascinants et inattendus. Mais pour les entreprises, l’analyse du Big Data doit fournir une visibilité qui les aident à gagner en compétitivité et en résilience, et à mieux servir leurs clients. Les technologies modernes du Big Data offrent la possibilité de collecter et d’extraire des données susceptibles de procurer un avantage mesurable à la fois en termes de résultats et de résilience opérationnelle.

Avantages du Big Data

Les solutions modernes de gestion du Big Data permettent aux entreprises de transformer leurs données brutes en informations pertinentes avec une rapidité et une précision sans précédent.

  • Développement de produits et de services :l’analyse du Big Data permet aux développeurs de produits d’analyser les données non structurées, telles que les témoignages clients et les tendances culturelles, et de réagir rapidement.
  • Maintenance prédictive : dans le cadre d’uneenquête internationale, McKinsey a constaté que l’analyse du Big Data émanant des machines IoT pouvait réduire les coûts de maintenance des équipements jusqu’à 40 %.
  • Expérience client :dans le cadre d’une enquête réalisée en 2020 auprès de responsables d’entreprises du monde entier, Gartner a déterminé que « les entreprises en croissance collectent plus activement des données sur l’expérience client que les entreprises à croissance nulle ». L’analyse du Big Data permet aux entreprises d’améliorer et de personnaliser l’expérience de leurs clients avec leur marque.
  • Gestion de la résilience et des risques :la pandémie de COVID-19 a été une véritable prise de conscience pour de nombreux dirigeants d’entreprise qui se sont rendu compte à quel point leur activité était vulnérable. La visibilité offerte par le Big Data peut aider les entreprises à anticiper les risques et à se préparer aux imprévus.
  • Économies et efficacité accrue : lorsque les entreprises effectuent une analyse avancée du Big Data pour tous les processus de l’organisation, elles peuvent non seulement détecter les inefficacités, mais aussi déployer des solutions rapides et efficaces.
  • Amélioration de la compétitivité : les informations obtenues grâce au Big Data peuvent aider les entreprises à réaliser des économies, à satisfaire leurs clients, à concevoir de meilleurs produits et à innover dans les opérations de gestion.

IA et Big Data

La gestion du Big Data repose sur des systèmes capables de traiter et d’analyser efficacement de gros volumes d’informations disparates et complexes. À cet égard, le Big Data et l’IA ont une relation de réciprocité. Sans l’IA pour l’organiser et l’analyser, le Big Data n’aurait pas grande utilité. Et pour que l’IA puisse générer des analyses suffisamment fiables pour être exploitables, le Big Data doit contenir des ensembles de données suffisamment étendus. Comme l’indique Brandon Purcell, analyste chez Forrester Research, « les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

« Les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research

Machine learning et Big Data

Les algorithmes de machine learning définissent les données entrantes et identifient des modèles associés. Ces informations permettent de prendre des décisions avisées et d’automatiser les processus. Le machine learning se nourrit du Big Data, car plus les ensembles de données analysés sont fiables, plus le système est susceptible d’apprendre, de faire évoluer et d’adapter ses processus en continu.

Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

À l’instar de l’architecture du bâtiment, l’architecture du Big Data fournit un modèle pour la structure de base déterminant la manière dont les entreprises gèrent et analysent leurs données. L’architecture du Big Data mappe les processus requis pour gérer le Big Data à travers quatre « couches » de base, des sources de données au stockage des données, puis à l’analyse du Big Data, et enfin via la couche de consommation dans laquelle les résultats analysés sont présentés en tant que Business Intelligence.

‍Analyse du Big Data

Ce processus permet de visualiser les données de manière pertinente grâce à l’utilisation de la modélisation des données et d’algorithmes spécifiques aux caractéristiques du Big Data. Dans le cadre d’une étude approfondie et d’une enquête de la MIT Sloan School of Management, plus de 2 000 dirigeants d’entreprise ont été interrogés sur leur expérience en matière d’analyse du Big Data. Comme on pouvait s’y attendre, ceux qui s’étaient impliqués dans le développement de stratégies de gestion du Big Data ont obtenu les résultats les plus significatifs.

Big Data et Apache Hadoop

Imaginez une grande boîte contenant 10 pièces de 10 centimes et 100 pièces de 5 centimes. Puis imaginez 10 boîtes plus petites, côte à côte, contenant chacune 10 pièces de 5 centimes et une seule pièce de 10 centimes. Dans quel scénario sera-t-il plus facile de repérer les pièces de 10 centimes ? Hadoop fonctionne sur ce principe. Il s’agit d’une structure en open source permettant de gérer le traitement du Big Data distribué sur un réseau constitué de nombreux ordinateurs connectés. Ainsi, au lieu d’utiliser un gros ordinateur pour stocker et traiter toutes les données, Hadoop regroupe plusieurs ordinateurs sur un réseau pouvant évoluer presque à l’infini et analyse les données en parallèle. Ce processus utilise généralement un modèle de programmation appelé MapReduce, qui coordonne le traitement du Big Data en regroupant les ordinateurs distribués.

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

Les bases de données traditionnelles de type feuille de calcul SQL servent à stocker les données structurées. Le Big Data non structuré et semi-structuré nécessite des modèles de stockage et de traitement uniques, car il ne peut pas être indexé et catégorisé. Les lacs de données, les entrepôts de données et les bases de données NoSQL sont des référentiels de données capables de gérer les ensembles de données non traditionnels. Un lac de données est un vaste pool de données brutes qui n’ont pas encore été traitées. Un entrepôt de données est un référentiel de données qui ont déjà été traitées à des fins spécifiques. Les bases de données NoSQL fournissent un schéma flexible qui peut être modifié en fonction de la nature des données à traiter. Ces systèmes présentent chacun des avantages et des inconvénients, c’est pourquoi de nombreuses entreprises utilisent plutôt une combinaison de ces référentiels de données pour répondre au mieux à leurs besoins.

Bases de données in-memory

Les bases de données traditionnelles sur disque ont été conçues pour SQL et les bases de données relationnelles. Bien qu’elles soient capables de traiter de gros volumes de données structurées, elles ne sont pas adaptées au stockage et au traitement des données non structurées. Dans le cas des bases de données in-memory, le traitement et l’analyse se font entièrement dans la RAM, pour ne pas avoir à extraire les données d’un système sur disque. Les bases de données in-memory reposent également sur des architectures distribuées. Cela signifie qu’elles peuvent atteindre des vitesses beaucoup plus élevées en utilisant le traitement parallèle, par rapport aux modèles de base de données sur disque à un seul nœud.

Fonctionnement du Big Data

Le Big Data remplit ses fonctions lorsque son analyse fournit des informations pertinentes et exploitables qui améliorent l’activité de manière significative. Pour se préparer à la transition vers le Big Data, les entreprises doivent s’assurer que leurs systèmes et processus sont en mesure de collecter, de stocker et d’analyser le Big Data.

Illustration du fonctionnement du Big Data : collecter le Big Data, stocker le Big Data, Analyser le Big Data

  1. Collecter le Big Data.Une grande partie du Big Data est constituée d’énormes ensembles de données non structurées qui émanent de sources disparates et incohérentes. Les bases de données traditionnelles sur disque et les mécanismes d’intégration des données ne sont pas suffisamment performants pour les gérer. La gestion du Big Data requiert des solutions de base de données in-memory et des solutions logicielles spécifiques de l’acquisition de ce type de données.
  2. Stocker le Big Data.Comme son nom l’indique, le Big Data est volumineux. De nombreuses entreprises utilisent des solutions de stockage sur site pour leurs données existantes et espèrent réaliser des économies en réutilisant ces référentiels pour traiter le Big Data. Toutefois, le Big Data est plus performant lorsqu’il n’est pas soumis à des contraintes de taille et de mémoire. Les entreprises qui n’intègrent pas dès le départ des solutions de stockage Cloud dans leurs modèles de Big Data le regrettent souvent quelques mois plus tard.
  3. Analyser le Big Data. Il est impossible d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data sans utiliser les technologies d’IA et de machine learning pour l’analyser. L’un des cinq V du Big Data est la « vitesse ». Pour être utiles et exploitables, les informations du Big Data doivent être générées rapidement. Les processus d’analyse doivent s’auto-optimiser et tirer régulièrement profit de l’expérience, un objectif qui ne peut être atteint qu’avec l’IA et les technologies modernes de bases de données.

Applications du Big Data

La visibilité offerte par le Big Data est bénéfique à la plupart des entreprises ou secteurs d’activité. Cependant, ce sont les grandes entreprises aux missions opérationnelles complexes qui en tirent souvent le meilleur parti.

Finance

Dans le Journal of Big Data, une étude de 2020 souligne que le Big Data « joue un rôle important dans l’évolution du secteur des services financiers, en particulier dans le commerce et les investissements, la réforme fiscale, la détection et les enquêtes en matière de fraude, l’analyse des risques et l’automatisation ». Le Big Data a également contribué à transformer le secteur financier en analysant les données et les commentaires des clients pour obtenir les informations nécessaires à l’amélioration de la satisfaction et de l’expérience client. Les ensembles de données altérables figurent parmi les plus importants et les plus évolutifs au monde. L’adoption croissante de solutions avancées de gestion du Big Data permettra aux banques et aux établissements financiers de protéger ces données et de les utiliser d’une manière qui bénéficie à la fois au client et à l’entreprise.

Hygiène et santé
publique

L’analyse du Big Data permet aux professionnels de santé d’établir des diagnostics plus précis, fondés sur des données avérées. De plus, le Big Data aide les administrateurs d’hôpitaux à identifier les tendances, à gérer les risques et à limiter les dépenses inutiles, afin de consacrer le maximum de fonds aux soins des patients et à la recherche. En cette période de pandémie, les chercheurs du monde entier s’efforcent de traiter et de gérer au mieux la COVID-19, et le Big Data joue un rôle fondamental dans ce processus. Un article de juillet 2020 paru dans The Scientist explique comment des équipes médicales ont pu collaborer et analyser le Big Data afin de lutter contre le coronavirus : « Nous pourrions transformer la science clinique en exploitant les outils et les ressources du Big Data et de la science des données d’une manière que nous pensions impossible ».

Transport et logistique

L’« effet Amazon » est un terme qui définit la manière dont Amazon a fait de la livraison en un jour la nouvelle norme, les clients exigeant désormais la même vitesse d’expédition pour tout ce qu’ils commandent en ligne. Le magazine Entrepreneur souligne qu’en raison de l’effet Amazon, « la course logistique au dernier kilomètre ne fera que s’intensifier ». Les entreprises du secteur s’appuient de plus en plus sur l’analyse du Big Data pour optimiser la planification des itinéraires, la consolidation des charges et les mesures d’efficacité énergétique.

Éducation

Depuis l’apparition de la pandémie, les établissements d’enseignement du monde entier ont dû réinventer leurs programmes d’études et leurs méthodes d’enseignement afin de faciliter l’apprentissage à distance. L’un des principaux défis a été de trouver des moyens fiables d’analyser et d’évaluer la performance des étudiants et l’efficacité globale des méthodes d’enseignement en ligne. Un article paru en 2020 au sujet de l’impact du Big Data sur la formation et l’apprentissage en ligne indique, au sujet des enseignants, que « le Big Data les aide à gagner en confiance pour personnaliser l’enseignement, développer l’apprentissage mixte, transformer les systèmes d’évaluation et promouvoir l’apprentissage continu ».

Énergie et services publics

Selon le U.S. Bureau of Labor Statistics, le service public consacre plus de 1,4 milliard de dollars aux relevés de compteurs et s’appuie généralement sur des compteurs analogiques et des lectures manuelles peu fréquentes. Les relevés de compteurs intelligents fournissent des données numériques plusieurs fois par jour et, grâce à l’analyse du Big Data, ces informations permettent d’accroître l’efficacité de la consommation énergétique, ainsi que la précision des prix et des prévisions. En outre, lorsque les agents n’ont plus à se charger des relevés de compteurs, la saisie et l’analyse des données peuvent permettre de les réaffecter plus rapidement là où les réparations et les mises à niveau sont les plus urgentes.

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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Fonctionnalités clés d’un ERP moderne : quelques exemples remarquables

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Les nouvelles technologies peuvent changer la donne dans le milieu des logiciels d’entreprise. Pourtant, c’est à l’amélioration de l’expérience utilisateur que l’on attribue une véritable valeur. De la même façon, quand on parle de conversion au numérique, il ne s’agit pas de continuer à faire les mêmes choses avec de nouvelles technologies, mais de transformer les méthodes de gestion des entreprises. Les technologies innovantes fournissent de nouvelles fonctionnalités rimant avec nouvelles opportunités pour les entreprises et les particuliers.

SAP HANA est l’une de ces technologies qui changent la donne pour les logiciels d’entreprise. Bien plus qu’une simple base de données, il s’agit de la base sur laquelle repose SAP S/4HANA. Grâce à SAP HANA, les données sont utilisées autrement, c’est-à-dire d’une manière plus intelligente et prédictive.

SAP S/4HANA s’accompagne de cas d’apprentissage automatique intégrés (par exemple, automatisation intelligente pour la conformité fiscale, réapprovisionnement piloté par la demande, prévision des livraisons fournisseurs, affectation intelligente du personnel et des ressources, et prévision des performances de vente), grâce au socle d’Intelligence Artificielle (IA) qui sous-tend SAP HANA.

Tels sont les ingrédients qui forment une nouvelle expérience utilisateur caractérisé par le passage « de l’information à l’action », car les utilisateurs peuvent obtenir des informations pertinentes qui facilitent la prise de décision. Cette fonctionnalité est l’une des clés d’un progiciel de gestion intégré (ERP) moderne, optimisé par SAP HANA. Cette visibilité sur les informations permet d’obtenir une vue d’ensemble complète et en temps réel sur une entreprise, notamment sur les informations concernant les liquidités, les statistiques de commandes, les actifs et la satisfaction des clients. Même si les systèmes ERP hérités offraient également cette possibilité dans une certaine mesure, les informations étaient issues d’instantanés de données statiques et obsolètes, basés sur des agrégats précalculés dans les bases de données. Ces limites technologiques étaient source d’incertitudes et nous empêchaient de prendre des décisions parfaitement éclairées, notamment en raison de notre incapacité à réagir en temps réel à des événements imprévus.

Le modèle de données unifié dans SAP S/4HANA permet aux entreprises de s’appuyer sur une source d’informations unique, une autre fonctionnalité clé d’un ERP moderne. Le modèle de données unifié calcule des indicateurs de performance clés (KPI) à la volée, en s’appuyant sur des postes individuels réels au lieu d’agrégats sans horodatage, ce qui permet de refléter la réalité à l’instant t. Les clients peuvent voir leur stock en temps réel. Cependant, le modèle de données lui-même n’est que la base d’un nouveau niveau de visibilité. Afin que ces informations soient exploitées concrètement, des fonctionnalités d’analyse intégrées préviennent les utilisateurs des événements de gestion dès qu’ils se produisent. Par ailleurs, elles guident les utilisateurs pour les aider à éviter les problèmes et les exceptions.

Il en va de même pour la finance, où le journal universel rassemble des tables et des livres auxiliaires qui auparavant étaient séparés. Cette fonctionnalité permet une clôture en douceur et une consolidation à la demande qui donne aux dirigeants une vue complète sur toutes les données pertinentes, ce qui les aide à prendre des décisions avisées et rend l’entreprise plus agile. Elle enregistre également toutes les données financières au même endroit et permet ainsi un traitement parallèle cohérent entre tous les livres auxiliaires et les flux de valeurs. De plus, le journal universel s’intègre parfaitement à SAP HANA de par sa structure simple, sans agrégat ni hiérarchie. Grâce à la technologie in-memory, il est facile et rapide d’établir des rapports à partir des données du journal universel. Les ledgers représentent un volet essentiel dans le journal universel. En extrayant les données d’une table à une autre, ils permettent un reporting prompt et efficace des données financières en vertu des différentes normes comptables et attributs.

En ce qui concerne l’agilité, selon une étude réalisée par l’Economist Intelligence Unit Ltd. auprès de 800 directeurs et dirigeants financiers, la gestion des changements inattendus par rapport aux prévisions financières et l’adaptation des processus financiers à la rapide évolution des modèles d’affaires font partie des principaux défis que les dirigeants financiers doivent relever dans l’exécution de leurs activités quotidiennes. En outre, 90 % des dirigeants financiers pensent que le service financier doit simplifier la planification d’entreprise collaborative pour veiller à ce que les plans opérationnels soient alignés sur les plans financiers et stratégiques.

La possibilité d’exécuter la planification, l’analyse du compte de résultat et le reporting du groupe en se basant sur le même ensemble de données bouleversera la finance à jamais. Cela étant, nous nous dirigeons vers une vision plus tournée vers l’avenir. Pour parvenir à cette fin, il convient de combiner intelligemment les données en temps réel (de même que les données de planification, de prévision et de simulation), afin de détecter les risques et les opportunités pour y réagir sans tarder. Cela rend les processus encore plus efficaces et intelligents, tout en offrant de nouvelles opportunités pour la finance à l’avenir. Lors de périodes de pandémie comme celle que nous connaissons aujourd’hui, cela a donné à nombre de nos clients la force de traverser la tourmente et l’agilité nécessaire pour évoluer dans des environnements en constante évolution.

Mais la visibilité seule ne suffit pas pour combler le fossé entre les systèmes analytiques et transactionnels, fossé qui s’observe chez les systèmes ECC hérités. L’automatisation, l’aide à la décision et l’IA ne peuvent pas être pleinement exploités en raison de cette fracture technologique. C’est là que la partie « action » entre en jeu : les utilisateurs professionnels reçoivent alors les conseils dont ils ont besoin pour prendre des décisions et réaliser des opérations dans les workflows et les processus intelligents hautement automatisés.

Il existe de nombreux exemples d’utilisations innovantes de SAP S/4HANA sur SAP HANA dans divers domaines : MRP (planification des besoins en composants) Live, MRP piloté par la demande, gestion des stocks, finance, disponibilité à la vente, traitement des reliquats et nouvelle configuration des produits à variantes.

Prenons, à titre d’illustration, MRP Live, l’Application MRP et les fonctions prédictives de MRP. Avec MRP Live, les clients peuvent planifier et évaluer de très gros volumes de données en temps réel. Par rapport aux anciens cycles MRP et évaluations, MRP Live et l’Application MRP peuvent être exécutés plus fréquemment ; aussi, le gestionnaire peut améliorer de manière significative les KPI tels que les niveaux de stock et les accords sur le niveau de service proposés aux clients. En outre, avec les fonctions prédictives de MRP, il est possible d’exécuter des simulations de l’usine. Cette approche MRP nouvelle génération dans SAP S/4HANA convertit automatiquement les exceptions en propositions de solution.

Nos clients qui utilisent MRP Live sont des entreprises de toutes tailles, qui opèrent dans toutes les régions et tous les secteurs (notamment, machines et composants industriels ou encore biens de consommation). Thermo Cables, une entreprise de taille moyenne basée en Inde, utilise SAP S/4HANA et ce faisant, elle a fait croître son chiffre d’affaires grâce à une visibilité accrue, couplée à des processus de gestion clés (cycles MRP exécutés sur des données en temps réel, par exemple) et un accès instantané aux rapports couvrant toutes les fonctions de l’entreprise. Nous pouvons également citer ANTA, un fabricant de vêtements de sport, qui a pu améliorer le mécanisme de calcul MRP et réduire de 80 % le temps nécessaire pour modifier les nomenclatures grâce à la modification des données par lots. Avec SAP S/4HANA, ANTA a également réussi à rehausser l’efficacité en matière de consommation des stocks de 90 % grâce aux mises à jour automatiques reçues pour un grand nombre de commandes.

Le MRP piloté par la demande, une composante de SAP S/4HANA, vérifie régulièrement la situation de la demande et du réapprovisionnement, puis propose des niveaux optimaux de marge et de stock dont la mise en œuvre est à portée de clic. La demande et le réapprovisionnement peuvent désormais être ajustés plus souvent et plus régulièrement, ce qui se traduit par un pilotage plus efficace des processus adjacents. Auparavant, les entreprises menaient une fois par an un projet d’optimisation des stocks dans une feuille Excel. À présent, cette tâche est remplacée par un processus de routine automatisé qui assure la meilleure capacité de livraison, tout en optimisant les actifs et les liquidités de l’entreprise en question.

La pandémie de COVID-19 nous a montré à quel point les chaînes logistiques mondiales sont fragiles et peuvent être perturbées rapidement. Mais les logiciels d’entreprise ont aidé les organisations à rester agiles pour réduire les incertitudes et l’impact financier sur leurs activités.

Comme je l’ai décrit au début, quand on parle de conversion au numérique, il ne s’agit pas d’exécuter les mêmes activités en exploitant les nouvelles technologies, mais de transformer les méthodes de gestion des entreprises. C’est ce à quoi les entreprises doivent se préparer si elles veulent surmonter les défis d’aujourd’hui.

Thomas Saueressig est membre du Conseil de direction Ingénierie de produits de SAP SE
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

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Source de l’article sur sap.com

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Qu’est-ce que le data management ?

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Les données jouent un rôle clé dans le fonctionnement des entreprises. Il est donc essentiel de leur donner du sens et de déterminer leur pertinence parmi la multitude d’informations générées par les systèmes et technologies qui soutiennent nos économies mondiales hautement connectées. Les données sont omniprésentes, mais inutiles en tant que telles. Pour exploiter toutes les formes de données et les utiliser de manière pratique et efficace dans les chaînes logistiques, les réseaux d’employés, les écosystèmes de clients et de partenaires, etc., les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie, une gouvernance et un modèle de data management performants.

Qu’est-ce que le data management (ou gestion des données) ? Le data management consiste à collecter, organiser et accéder aux données en vue d’améliorer la productivité, l’efficacité et la prise de décision. Compte tenu de l’importance accrue des données, il est essentiel que toute entreprise, indépendamment de sa taille et de son secteur d’activité, mette en place un système moderne et une stratégie efficace de data management.

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

Le processus de data management comprend un large éventail de tâches et de procédures. Par exemple :

  • Collecte, traitement, validation et stockage des données
  • Intégration de différents types de données émanant de sources disparates, notamment des données structurées et non structurées
  • Haute disponibilité des données et restauration après sinistre
  • Gestion de l’utilisation des données et de l’accès aux données par les collaborateurs et les applications
  • Protection et sécurisation des données en garantissant leur confidentialité

Pourquoi le data management est-il important ?

Les applications, solutions analytiques et algorithmes utilisés dans une entreprise (c’est-à-dire les règles et les processus associés au moyen desquels les ordinateurs résolvent les problèmes et exécutent les tâches) reposent sur un accès transparent aux données. Fondamentalement, un système de data management permet de garantir la sécurité, la disponibilité et l’exactitude des données. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là.

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

Les données trop volumineuses peuvent être inutiles, voire nuisibles, si elles ne sont pas gérées de manière appropriée. Toutefois, avec les outils adéquats, les entreprises peuvent exploiter le Big Data pour enrichir plus que jamais les renseignements dont elles disposent et améliorer leurs capacités prévisionnelles. Le Big Data peut les aider à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à leur offrir une expérience exceptionnelle. L’analyse et l’interprétation du Big Data permet également de mettre en place de nouveaux modèles de gestion axés sur les données, tels que les offres de services basées sur l’Internet des Objets (IoT) en temps réel et les données de capteurs.

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

80 % des données mondiales seront non structurées en 2025 (IDC)

Les Big Data sont des ensembles de données extrêmement volumineux, souvent caractérisés par les cinq V : le volume de données collectées, la variété des types de données, la vitesse à laquelle les données sont générées, la véracité des données et leur valeur.

Il est bien connu que les entreprises pilotées par les données disposent d’un avantage concurrentiel majeur. En utilisant des outils avancés, les entreprises peuvent gérer des volumes de données plus importants provenant de sources plus diversifiées que jamais. Elles peuvent aussi exploiter des données très variées, structurées et non structurées ou en temps réel, notamment les données des dispositifs IoT, les fichiers audio et vidéo, les données du parcours de navigation sur Internet et les commentaires sur les réseaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilités de monétiser les données et de les utiliser comme véritable actif.

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

On dit souvent que les données sont le moteur de la transformation numérique. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning, l’Industrie 4.0, les analyses avancées, l’Internet des Objets et l’automatisation intelligente requièrent d’énormes volumes de données ponctuelles, exactes et sécurisées.

L’importance des données et des technologies axées sur les données n’a fait que se renforcer depuis l’apparition de la COVID-19. De nombreuses entreprises ressentent le besoin urgent d’exploiter leurs données de manière plus efficace pour prévoir les événements à venir, réagir rapidement et intégrer la résilience dans leurs plans et modèles de gestion.

Le machine learning, par exemple, requiert des ensembles de données extrêmement volumineux et diversifiés pour « apprendre », identifier des modèles complexes, résoudre les problèmes et assurer la mise à jour et l’exécution efficace des modèles et algorithmes. Les analyses avancées (qui exploitent souvent l’apprentissage automatique) requièrent également de gros volumes de données de haute qualité pour pouvoir générer des informations pertinentes et exploitables qui puissent être utilisées en toute confiance. Quant à l’IoT et l’IoT industriel, ils s’exécutent sur un flux constant de données de machines et capteurs à 1,6 millions de kilomètres par minute.

Les données sont le dénominateur commun de tout projet de transformation numérique. Pour transformer leurs processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir intelligentes, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure de données solide. En résumé, d’un système de data management moderne.

« La survie de toute entreprise dépendra d’une architecture agile centrée sur les données, capable de s’adapter au rythme constant du changement. »

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

Une gestion appropriée des données est également essentielle pour garantir la conformité aux lois nationales et internationales en matière de confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (California Consumer Privacy Act ou « CCPA ») aux États-Unis, et répondre aux exigences de confidentialité et de sécurité spécifiques du secteur. En outre, il est essentiel de mettre en place des politiques et procédures solides en matière de data management pour satisfaire aux exigences d’audit.

Systèmes et composants du data management

Les systèmes de data management reposent sur des plates-formes et intègrent une combinaison de composants et processus qui vous aident à tirer profit de vos données. Il peut s’agir de systèmes de gestion de base de données, d’entrepôts de données, de lacs de données, d’outils d’intégration de données, d’outils analytiques, etc.

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

Il existe différents types de systèmes de gestion de base de données. Les systèmes les plus courants sont les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), les systèmes de gestion de base de données orientée objet (SGBDOO), les bases de données in-memory et les bases de données en colonnes.

Petite infographie des différents types de systèmes de gestion de base de données

  • Système de Gestion de Base de Données Relationnelle (SGBDR) :il s’agit d’un système qui contient des définitions de données permettant aux programmes et aux systèmes d’extraction de référencer les éléments de données par nom, plutôt que de décrire à chaque fois la structure et l’emplacement des données. En fonction du modèle relationnel, le système SGBDR gère également les relations entre les éléments de données qui améliorent l’accès et empêchent les doublons. Par exemple, la définition et les caractéristiques de base d’un élément sont stockées une seule fois et liées aux lignes de détail des commandes clients et aux tables de détermination du prix.
  • Système de Gestion de Base de Données Orientée Objet (SGBDOO) :il s’agit d’une approche différente de la définition et du stockage de données, développée et utilisée par les développeurs de systèmes de programmation orientée objet (SPOO). Les données sont stockées en tant qu’objets, entités autonomes et auto-décrites, plutôt que dans des tables à l’image du système SGBDR.
  • Base de données in-memory :une base de données in-memory (BDIM) stocke les données dans la mémoire principale (RAM) d’un ordinateur, plutôt que sur un lecteur de disque. L’extraction des données étant beaucoup plus rapide qu’à partir d’un système basé sur disque, les bases de données in-memory sont couramment utilisées par les applications qui exigent des temps de réponse rapides. Par exemple, les données qu’il fallait auparavant compiler dans un rapport sont désormais accessibles et peuvent être analysées en quelques minutes, voire quelques secondes.
  • Base de données en colonnes : une base de données en colonnes stocke des groupes de données liées (une « colonne » d’informations) pour y accéder plus rapidement. Cette base de données est utilisée dans les applications de gestion in-memory modernes et dans de nombreuses applications d’entrepôt de données autonomes dans lesquelles la vitesse d’extraction (d’un éventail de données limité) est importante.

Entrepôts et lacs de données

  • Entrepôt de données :un entrepôt de données est un référentiel central de données cumulées à partir de différentes sources à des fins de reporting et d’analyse.
  • Lac de données :un lac de données est un vaste pool de données stockées dans leur format brut ou naturel. Les lacs de données sont généralement utilisés pour stocker le Big Data, y compris les données structurées, non structurées et semi-structurées.

Gestion des données de base (MDM)

La gestion des données de base est une discipline qui consiste à créer une référence de base fiable (référence unique) de toutes les données de gestion importantes, telles que les données produit, les données client, les données d’actifs, les données financières, etc. Elle garantit que l’entreprise n’utilise pas plusieurs versions potentiellement incohérentes des données dans ses différentes activités, y compris dans les processus, les opérations, l’analyse et le reporting. La consolidation des données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données constituent les trois piliers clés d’une gestion des données de base efficace.

« Une discipline basée sur la technologie dans laquelle l’entreprise et l’organisation informatique collaborent pour garantir l’uniformité, la précision, l’administration, la cohérence sémantique et la responsabilité des ressources de données de base partagées officielles de l’entreprise. »

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

De nouveaux types de bases de données et d’outils ont été développés pour gérer le Big Data : d’énormes volumes de données structurées, non structurées et semi-structurées inondent les entreprises aujourd’hui. Outre les infrastructures basées sur le Cloud et les techniques de traitement hautement efficaces mises en place pour gérer le volume et la vitesse, de nouvelles approches ont vu le jour pour interpréter et gérer la variété de données. Pour que les outils de data management puissent comprendre et utiliser différents types de données non structurées, par exemple, de nouveaux processus de prétraitement permettent d’identifier et de classer les éléments de données en vue de faciliter leur stockage et leur extraction.

Intégration des données

L’intégration des données consiste à intégrer, transformer, combiner et mettre à disposition les données à l’endroit et au moment où les utilisateurs en ont besoin. Cette intégration s’effectue dans l’entreprise et au-delà, chez les partenaires et dans les cas d’utilisation et les sources de données tierces, pour répondre aux besoins de consommation de données de toutes les applications et de tous les processus de gestion. Les techniques utilisées incluent le déplacement des données en masse/par lots, l’extraction, la transformation, le chargement (ETL), la capture des données de modification, la réplication des données, la virtualisation des données, l’intégration des données de streaming, l’orchestration des données, etc.

Gouvernance, sécurité et conformité des données

La gouvernance des données est un ensemble de règles et de responsabilités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la conformité et la sécurité des données dans toute l’organisation. Elle définit l’infrastructure et désigne les collaborateurs (ou postes) au sein d’une organisation dotés du pouvoir et de la responsabilité nécessaires pour assurer le traitement et la sauvegarde de types de données spécifiques. La gouvernance des données est un aspect clé de la conformité. Alors que les mécanismes de stockage, de traitement et de sécurité sont gérés par les systèmes, la gouvernance des collaborateurs permet de s’assurer que les données sont exactes, correctement gérées et protégées avant d’être entrées dans les systèmes, lorsqu’elles sont utilisées, puis lorsqu’elles sont extraites des systèmes à d’autres fins d’utilisation et de stockage. La gouvernance détermine comment les responsables utilisent les processus et les technologies pour gérer et protéger les données.

La sécurité des données est bien évidemment une préoccupation majeure dans notre monde actuel constamment menacé par les pirates informatiques, les virus, les cyberattaques et les violations de données. Bien que la sécurité soit intégrée dans les systèmes et les applications, la gouvernance des données garantit que ces systèmes sont correctement configurés et administrés pour protéger les données, et que les procédures et les responsabilités sont appliquées pour assurer leur protection en dehors des systèmes et de la base de données.

Business Intelligence et analyses

La plupart des systèmes de data management, sinon tous, incluent des outils de reporting et d’extraction des données de base, et beaucoup d’entre eux intègrent ou sont fournis avec de puissantes applications d’extraction, d’analyses et de reporting. Les applications d’analyses et de reporting sont également disponibles auprès de développeurs tiers et sont presque toujours incluses dans le groupe d’applications en tant que fonctionnalité standard ou en tant que module complémentaire facultatif pour des fonctionnalités plus avancées.

La puissance des systèmes de data management actuels réside, dans une large mesure, dans les outils d’extraction ad hoc qui permettent aux utilisateurs disposant d’un minimum de formation de créer leurs propres extractions de données à l’écran et d’imprimer des rapports en bénéficiant d’une grande flexibilité dans la mise en forme, les calculs, les tris et les résumés. En outre, les professionnels peuvent utiliser ces outils ou des jeux d’outils d’analyses plus avancés pour aller encore plus loin en termes de calculs, comparaisons, mathématiques abstraites et mises en forme. Les nouvelles applications analytiques permettent de relier les bases de données traditionnelles, les entrepôts de données et les lacs de données pour intégrer le Big Data aux données des applications de gestion en vue d’améliorer les prévisions, les analyses et la planification.

Qu’est-ce qu’une stratégie de gestion des données d’entreprise et quelle est son utilité ?

De nombreuses entreprises se sont montrées passives dans leur approche de stratégie de data management en acceptant ce que leur fournisseur d’applications de gestion avait intégré dans leurs systèmes. Mais cela ne suffit plus. Avec l’explosion actuelle des données et leur importance accrue dans le fonctionnement de toute entreprise, il devient indispensable d’adopter une approche plus proactive et plus globale du data management. D’un point de vue pratique, cela implique de définir une stratégie des données visant à :

  • identifier les types de données spécifiques utiles à votre entreprise ;
  • attribuer des responsabilités pour chaque type de données ; et
  • définir des procédures régissant l’acquisition, la collecte et la gestion de ces données.

La mise en œuvre d’une infrastructure et d’une stratégie de gestion des données d’entreprise offre notamment l’avantage de fédérer l’entreprise, en coordonnant toutes les activités et décisions à l’appui de ses objectifs, à savoir offrir des produits et des services de qualité de manière efficace. Une stratégie globale de data management et une intégration transparente des données permettent de décloisonner les informations. Elles aident chaque service, responsable et employé à mieux comprendre sa contribution individuelle à la réussite de l’entreprise, et à adopter des décisions et des actions alignées sur ces objectifs.

Évolution du data management

La gestion efficace des données joue un rôle clé dans la réussite des entreprises depuis plus de 50 ans : elle permet d’améliorer la précision du reporting, de repérer les tendances et de prendre de meilleures décisions pour favoriser la transformation numérique et exploiter les nouvelles technologies et les nouveaux modèles de gestion. Les données représentent aujourd’hui une nouvelle forme de capital et les organisations visionnaires sont toujours à l’affût de nouveaux moyens de les exploiter à leur avantage. Ces dernières tendances en matière de data management méritent d’être surveillées et peuvent être pertinentes pour votre entreprise et votre secteur d’activité :

  • Structure de données : la plupart des entreprises disposent aujourd’hui de différents types de données déployées sur site et dans le Cloud, et utilisent plusieurs systèmes de gestion de bases de données, outils et technologies de traitement. Une structure de données, qui est une combinaison personnalisée d’architecture et de technologie, utilise une intégration et une orchestration dynamiques des données pour permettre un accès et un partage transparents des données dans un environnement distribué.
  • Data management dans le Cloud :de nombreuses entreprises se sont mises à migrer tout ou partie de leur plateforme de gestion des données dans le Cloud. Le data management dans le Cloud offre tous les avantages du Cloud, notamment l’évolutivité, la sécurité avancée des données, l’amélioration de l’accès aux données, les sauvegardes automatisées et la restauration après sinistre, les économies de coûts, etc. Les solutions de base de données Cloud et base de données en tant que service (DBaaS), les entrepôts de données Cloud et les lacs de données Cloud montent en puissance.
  • Data management augmenté :c’est l’une des dernières tendances. Identifiée par Gartner comme une technologie au potentiel perturbateur d’ici 2022, la gestion des données augmentée exploite l’IA et l’apprentissage automatique pour donner aux processus de gestion la capacité de s’autoconfigurer et s’autorégler. Le data management augmenté automatise tout, de la qualité des données et de la gestion des données de base jusqu’à l’intégration des données, ce qui permet au personnel technique qualifié de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

« D’ici 2022, les tâches manuelles de data management seront réduites de 45 % grâce à l’apprentissage automatique et à la gestion automatisée des niveaux de service. »

– Gartner

  • Analyse augmentée : l’analyse augmentée, une autre tendance technologique de pointe identifiée par Gartner, est en train d’émerger. L’analyse augmentée exploite l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (TLN) pour rechercher automatiquement les informations les plus importantes, mais aussi pour démocratiser l’accès aux analyses avancées afin que tous les collaborateurs, et pas uniquement les experts en Big Data, puissent interroger leurs données et obtenir des réponses d’une manière naturelle et conversationnelle.

Découvrez d’autres termes et tendances en matière de data management.

Synthèse

L’information est dérivée des données et si elle synonyme de pouvoir, cela signifie que la gestion et l’exploitation efficaces de vos données pourraient représenter une formidable opportunité de croissance pour votre entreprise. Les responsabilités en matière de data management et le rôle des analystes de bases de données (DBA) évoluent vers un modèle d’agent du changement, qui favorise l’adoption du Cloud, exploite les nouvelles tendances et technologies et apporte une valeur stratégique à l’entreprise.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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Comment les technologies de formation et les LMS supportent l’upskilling

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L’upskilling des effectifs est depuis longtemps une priorité pour les organisations. Aujourd’hui, alors que les dirigeants réagissent aux perturbations mondiales, avec pour beaucoup un personnel en télétravail, ils s’appuient plus que jamais sur les technologies et les systèmes de gestion de la formation (LMS).

La crise mondiale du COVID-19 et l’instabilité économique obligent de nombreuses entreprises à « faire plus avec moins » en matière de reskilling et d’upskilling. Heureusement, les technologies de formation sont suffisamment matures pour que les entreprises puissent choisir parmi une gamme de fonctionnalités adaptées à leurs besoins et à leur budget.

Lorsque Discovery, compagnie d’assurance multinationale est passée au travail à distance, les RH ont identifié qu’environ 500 de ses collaborateurs n’étaient pas productifs. Plutôt que de chercher des solutions de court terme pour améliorer la productivité, la compagnie s’est focalisée sur la préparation du personnel aux métiers de l’avenir, par le reskilling. La priorité de l’entreprise reste ses salariés – et cela inclut de les équiper pour demain.

En période de croissance comme de crise les dirigeants s’efforcent de trouver les meilleures solutions pour leurs collaborateurs. Par exemple, les hôpitaux, les instituts de recherche et les organismes de santé répondent aux besoins du personnel de première ligne en créant des technologies de formation et des ressources éducatives visant à prévenir et limiter l’exposition au COVID-19.

Bien que les dernières avancées changent la donne pour les LMS, tous les investissements technologiques ne conviennent pas nécessairement à toutes les entreprises. Voici les éléments que les entreprises peuvent considérer lorsqu’elles investissent dans une nouvelle solution.

1. Des fonctionnalités liées à vos objectifs

Lorsqu’on choisit parmi toutes les options proposées par les technologies de formation, la première chose à vérifier est que les fonctionnalités répondent aux besoins, aux objectifs et à la stratégie des effectifs de l’entreprise. Pour beaucoup d’organisations, des plates-formes flexibles et ouvertes peuvent être nécessaires pour prendre en charge les nombreux éléments critiques.

Par exemple, une entreprise énergétique pourrait limiter l’accès à une zone particulière d’une installation nucléaire aux employés ayant complété une formation obligatoire et certifiante. L’entreprise aurait alors besoin d’un système de gestion de la formation (LMS) capable d’intégrer la certification des employés à ses formations et opérations sensibles.

De même, une entreprise pharmaceutique pourrait avoir besoin de valider l’apprentissage pour se conformer aux réglementations nationales sur les médicaments. Une solution qui offre de l’innovation au niveau de l’écosystème, y compris des applications partenaires, peut fournir des fonctionnalités supplémentaires et flexibles tout au long du cycle de vie des collaborateurs (y compris lors du recrutement, de l’onboarding, du développement et de la gestion de la succession). Si certaines grandes entreprises peuvent avoir besoin de solutions ouvertes qui prennent en charge divers cas d’utilisation, d’autres peuvent vouloir une solution adaptée à un secteur spécifique, comme l’éducation ou la santé. Quoi qu’il en soit, les entreprises devrait prendre le temps de rechercher la technologie pouvant soutenir au mieux leurs objectifs.

2. Flexibilité

De nombreuses entreprises ayant des sites multiples ou un important personnel auront besoin d’un LMS orienté entreprise si elles s’engagent dans le reskilling de centaines voire de centaines de milliers d’employés.

Avec la généralisation du télétravail, les PME/ETI peuvent également avoir besoin d’un LMS qui puisse être étendu au domicile de leurs employés de manière sûre et efficace. Les technologies d’apprentissage mobiles accessibles en déplacement, y compris sur smartphones, pourraient améliorer l’adoption par les télétravailleurs et les employés qui manquent de temps de formation dédié, comme les commerciaux terrain.

Si les outils qui intègrent des formations en réalité virtuelle (VR) ou en réalité augmentée (AR) ne sont peut-être pas adaptés à toutes les situations, ils peuvent être utiles pour préparer les collaborateurs à des situations d’urgence ou à des scénarios uniques. Ces technologies émergentes sont un excellent exemple de la manière dont les outils de formation modernes peuvent aider les entreprises à relever de nouveaux défis et aider les collaborateurs à se perfectionner et se requalifier.

Walmart, par exemple, a formé plus d’un million d’employés en 2019 à la réalité virtuelle afin de proposer un apprentissage immersif. L’entreprise a également envoyé des casques VR dans les magasins pour entraîner les employés à la mise en place d’une machine qui récupère les commandes passées en ligne. Se libérant ainsi de la nécessité d’envoyer plusieurs personnes pour l’assembler, l’entretenir et dispenser une formation.

Qu’ils travaillent dans le retail, sur des plateformes pétrolières ou dans des exploitations agricoles, de nombreux employés pourraient atteindre de nouveaux niveaux de productivité et d’engagement grâce à des solutions personnalisables et flexibles.

3. Collaboration entre les employés – et les employeurs

Dans de nombreux cas, permettre aux collaborateurs de piloter leur apprentissage peut améliorer l’adoption des programmes, l’engagement et la culture de l’apprentissage. De nombreux employés réagiront positivement à l’upskilling itératif. Lequel leur apporte un sentiment d’appartenance et de fierté. Cet upskilling itératif peut par exemple prendre la forme de vidéos produites par les collaborateurs et partagées avec leurs collègues.

L’apprentissage social peut apporter des avantages à un personnel en télétravail. En atténuant l’isolement, l’anxiété et le manque de motivation auxquels les équipes peuvent être confrontées. Les social boards, chats et « missions » gamifiées sont quelques-unes des caractéristiques des LMS qui peuvent améliorer la collaboration tout en maintenant la distanciation physique. Les managers peuvent également utiliser ces fonctionnalités pour cibler les compétences qui correspondent aux nouvelles priorités et encourager les équipes à atteindre leurs objectifs.

4. La gestion du changement en support  

Intégrer un programme d’upskilling dans toute l’entreprise est une initiative majeure qui relève de la gestion du changement. L’alignement des valeurs, des personnes et de la culture d’entreprise pour atteindre un résultat souhaité ne viendra pas uniquement de l’adoption d’une nouvelle technologie. La gestion du changement occupe une place essentielle dans les discussions relatives à l’expérience de formation. Et ce pour au moins trois raisons.

  • Premièrement, s’assurer que la technologie est adaptée à l’organisation et au personnel permet d’augmenter son taux d’adoption et d’en tirer meilleur parti.
  • Deuxièmement, une gestion du changement réactive et basée sur les données permet de prolonger la durée de vie de la technologie.
  • Troisièmement, l’intégration d’une technologie de formation dans une organisation requiert une gouvernance. Elle nécessite notamment d’affecter la responsabilité sur les rôles et les données segmentées que vous pouvez collecter. De nombreux experts du reskilling vous diront que la gouvernance est toute aussi importante, si ce n’est plus, que la technologie de formation elle-même.

Les RH ne sont pas les seuls à investir dans ces solutions. La majorité des utilisateurs sont rattachés à la sécurité, conformité et formation à la vente. Alors que les budgets restent serrés et que des tensions peuvent surgir entre les services pour savoir qui doit avoir le contrôle des priorités en matière de reskilling et d’upskilling, les fonctionnalités des LMS devraient fournir un vrai retour sur investissement (ROI). Les bénéfices peuvent inclure le gain de temps lié à la recherche et au partage d’informations ; ou l’augmentation des revenus (ou réduction des coûts) résultant de la normalisation des technologies et du soutien à la formation. Par exemple, une étude indépendante sur SAP Jam, réalisée par Forrester Consulting, a révélé que le ROI moyen a augmenté de 18,5 % entre 2016 et 2018, les clients ayant trouvé davantage de façons d’utiliser la plateforme de collaboration.

Pour soutenir la gestion du changement qui accompagne l’introduction d’une nouvelle technologie, les entreprises doivent chercher des solutions qui offrent la possibilité de bêta-tester, d’itérer et d’adapter cette technologie aux besoins des collaborateurs. Les logiciels d’entreprise doivent offrir un support client aux dirigeants et aux employés pour une expérience d’apprentissage sans faille.

« De nombreux experts du reskilling vous diront que la gouvernance est toute aussi importante, si ce n’est plus, que la technologie de formation elle-même »

5. Méfiez-vous des mots à la mode et restez concentré sur vos collaborateurs

Les LMS d’aujourd’hui peuvent utiliser des technologies de pointe comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning pour fournir tout ce qui est nécessaire, du coaching aux plans de développement des collaborateurs. Et ce à une échelle jamais atteinte auparavant. Mais alors que les dirigeants évaluent les options de LMS qui offrent ces nouvelles technologies et ces mots à la mode, il est important qu’ils restent d’abord engagés dans une stratégie des effectifs axée sur les objectifs de l’entreprise.

Si des fonctions comme la gamification et l’apprentissage social peuvent avoir un impact majeur pour certaines organisations, elles peuvent manquer de pertinence pour d’autres. Pour de nombreuses organisations, l’apprentissage classique en salle avec un formateur pourrait encore avoir toute sa place à l’avenir. L’écoute continue des collaborateurs fournira des informations utiles pour répondre à leurs besoins et concevoir une expérience d’apprentissage efficace.

De nombreux experts de l’upskilling conviendront que la formation et l’upskilling est un défi pour les employés et les employeurs. Alors que les entreprises investissent massivement dans les nouvelles technologies, l’objectif premier est d’investir efficacement dans le personnel.

La stratégie à long terme d’une entreprise en matière d’effectifs ne se limite pas au système de gestion de la formation (LMS) qu’elle a choisi. La gestion de l’expérience de formation inclut les nouvelles compétences et connaissances que les personnes vont acquérir ainsi qu’une méthode de travail efficace et agile. Un excellent programme d’upskilling aidera les collaborateurs à pivoter vers les nouveaux rôles qu’ils devront occuper demain et à soutenir l’innovation de rupture dans toute l’entreprise.

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Upskilling de vos effectifs : de la stratégie à l’action

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Un personnel polyvalent est essentiel pour surmonter les défis, notamment ceux liés au COVID-19. Les entreprises reconnaissent désormais l’importance de l’upskilling et du reskilling. Mais elles ne savent pas toujours comment procéder à grande échelle. Ou comment exploiter efficacement des technologies comme les learning management systems (LMS). Si les collaborateurs peuvent accéder à une pléthore de formations, certifications et badges, de nombreux dirigeants peinent encore à discerner ce qui aura le plus d’impact.

Beaucoup d’organisations ont démontré leur capacité à faire basculer leurs salariés en télétravail presque du jour au lendemain. Alors que les entreprises commencent à s’adapter à cette nouvelle réalité, on peut se demander comment progresser sur d’autres problématiques. Comme celle de l’apprentissage sur le lieu de travail. Avec des solutions et des technologies innovantes les dirigeants étudient la meilleure façon d’y parvenir, en évaluant comment communiquer de manière authentique, recueillir des insights et mettre en œuvre des formations plus efficaces.

Parallèlement à une stratégie des effectifs, les entreprises peuvent suivre les étapes suivantes pour soutenir la formation et le développement de leurs collaborateurs.

collaborateur au bureau

1. Déterminer les déficits de compétences et anticiper les besoins à long terme

Après avoir déterminé leurs objectifs et évalué plusieurs scénarios, les entreprises élaborent une stratégie des effectifs adaptée. Pour la déployer, une étape clé est de combler l’écart entre les compétences que vos collaborateurs ont déjà et celles qu’ils doivent acquérir. De nombreuses entreprises, lorsqu’elles s’adaptent à l’incertitude économique, évaluent ces écarts tout en déterminant s’il faut réduire les effectifs. Aussi important soit-il de réfléchir aux besoins d’aujourd’hui, considérer les besoins en effectifs et compétences pour les 5 à 10 prochaines années est tout aussi central, si ce n’est plus. Si certaines compétences techniques deviennent rapidement caduques, d’autres, comme le leadership, représentent un investissement pour l’avenir. Il a également été démontré qu’un programme de formation solide aide à attirer et retenir les meilleurs talents.

La première étape dans l’élaboration d’une stratégie de gestion des talents est l’identification des emplois et des carrières qui nécessiteront l’upskilling des collaborateurs. Par exemple, de nombreux emplois seront reconfigurés avec des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA). Les organisations devraient commencer par identifier les tâches essentielles à la croissance et à l’amélioration de l’expérience client. Ensuite, elles devraient identifier les ressources nécessaires pour les accomplir. Ressources qui incluent notamment les machines intelligentes et salariés requalifiés. Les nouvelles descriptions de poste devraient refléter le besoin de ces collaborateurs plus stratégiques et créatifs. Dans le cadre du recrutement, les technologies RH peuvent aujourd’hui aider les entreprises à prédire la réussite en évaluant la personnalité et les capacités cognitives des candidats.

De plus, pour évaluer en continu les compétences des collaborateurs, il faut envisager de développer une bibliothèque des compétences. Une base de données de ce que les salariés doivent savoir et des compétences qu’ils doivent posséder pour performer dans leurs fonctions. Dans un sens, il s’agit de descriptions de postes basées sur les compétences.

2. Interroger les collaborateurs

Les plates-formes technologiques RH peuvent recueillir des données en temps réel sur l’expérience des collaborateurs et les objectifs business, afin d’aider les entreprises à bien prioriser en matière d’upskilling. En interrogeant les collaborateurs, elles peuvent diagnostiquer les compétences actuelles d’une personne et recueillir des informations sur les compétences adjacentes.

Comprendre les besoins d’un collaborateur est essentiel, non seulement pour la stratégie d’upskilling, mais aussi pour améliorer l’expérience employé et la fidélisation. Pour de meilleurs résultats à long terme, les entreprises devraient aligner leurs efforts d’upskilling sur les plans de carrière des collaborateurs et leur développement. Un personnel heureux est souvent un personnel productif. Des recherches ont montré que les collaborateurs sont souvent « au mieux de leur carrière » lorsque leurs talents, leurs passions et les besoins de l’entreprise sont alignés.

3. Tenir compte des compétences, des connaissances et de l’expérience

Dans certains domaines, l’acquisition et le transfert des connaissances sont tout aussi importants que les compétences. Bien que les data scientists puissent être très demandés pour intégrer les technologies d’IA dans une entreprise, il n’est pas toujours suffisant qu’un collaborateur cherche à obtenir une certification en data science pour assurer la fonction. Les candidats devront avoir une connaissance approfondie des mathématiques ou de l’informatique pour comprendre le fonctionnement des algorithmes. Lorsque les entreprises n’ont pas la taille, la crédibilité ou l’expertise nécessaires dans certains domaines, elles peuvent s’associer à des institutions, organisations académiques ou professionnelles, pour une formation personnalisée.

Un cadre d’apprentissage largement référencé, le modèle « 70-20-10 », encourage les entreprises à promouvoir 70 % de l’apprentissage par l’expérience, 20 % par autrui (mentorat, coaching), et 10 % par la formation formelle. Mais le modèle peut être pondéré selon les domaines et compétences. Par exemple, les pilotes de ligne ont des exigences différentes selon la licence qu’ils souhaitent obtenir, notamment privée ou commerciale. Beaucoup estiment qu’une formation rigoureuse et formelle devrait peser plus de 10 % dans de nombreux domaines.

4. Repenser, remodeler et rééquiper les RH pour soutenir un processus d’apprentissage continu

L’une des clés d’une stratégie des effectifs réussie consiste à diffuser une culture de l’apprentissage. Les collaborateurs peuvent manquer de temps pour suivre une formation de deux heures. Heureusement la technologie, des applications aux systèmes de gestion de la formation (LMS), permet aux collaborateurs d’acquérir des compétences et de partager des connaissances entre eux par le biais d’un upskilling itératif. Ces capsules de formation peuvent prendre la forme de vidéos d’apprentissage de 10 minutes, au format « snacking », qu’ils peuvent visionner aussi bien hors ligne et sur smartphone qu’à la maison.

L’époque où les entreprises donnaient la priorité aux compétences de base et assignaient des sessions de formation à leurs collaborateurs est révolue. Aujourd’hui, les dirigeants peuvent tirer parti des technologies et des écosystèmes pour permettre aux collaborateurs de piloter leur propre apprentissage. Des outils personnalisables qui utilisent l’IA et le machine learning peuvent par exemple fournir une formation, un coaching et des feedbacks personnalisés.

5. Motiver les collaborateurs en les aidant à suivre leurs progrès

Il n’y a pas de modèle unique pour l’upskilling. Au lieu de proposer des plans de formation normatifs, les dirigeants devraient, pour une formation et un développement professionnel réussis, lire les signaux émis par leurs employés.

Grâce à des plans de développement des collaborateurs personnalisés et à l’apprentissage social, les collaborateurs peuvent rester engagés et concentrés grâce à la mise en réseau virtuelle et au mentorat, tandis que les managers les motivent pour atteindre les objectifs. Pour soutenir un personnel en distanciel, les messageries instantanées et les social boards peuvent être très utiles pour retrouver la dynamique collective. Parmi les autres techniques de motivation, on peut citer la gamification associée à des récompenses financières ou des cartes-cadeaux. Et les derniers learning management systems (LMS) permettent aux entreprises de délivrer, de suivre et de gérer le contenu, les certifications et les données des collaborateurs comme une source unique d’enregistrement de l’apprentissage.

Suivant la tendance croissante au partage et à la consommation d’information sur les médias sociaux, de nombreuses personnes s’attendent à avoir la maîtrise du moment et de la façon dont elles apprennent. Et encourager les collaborateurs à créer et à contribuer à leur propre contenu d’apprentissage en créant leurs propres « playlists d’apprentissage» leur permet de devenir, en matière de formation, leur propre patron. Et cela ouvre les portes du progrès individuel.

Grâce à une stratégie des effectifs qui s’aligne sur les objectifs stratégiques, les entreprises peuvent appliquer ces mesures pratiques pour identifier les opportunités de reskilling et les déficits à combler. Grâce à une amélioration de l’expérience et des résultats relatifs au reskilling, les entreprises peuvent soutenir un personnel à l’épreuve du temps. 

L’évolution des réalités dans le monde entier – de la modification des chaînes d’approvisionnement aux business models – a un impact sur toutes les entreprises. Celles qui peuvent réorienter leur personnel pourront relever les défis de l’avenir.

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SAP reconnu 2ème meilleur employeur au classement Top Employer France

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SAP France a été reconnu comme 2nd meilleur employeur de France pour 2021 par le Top Employers Institute. Le leader du logiciel d’entreprise d’origine Européenne progresse cette année de 4 places et se voit certifié pour la 9ème année consécutive au niveau national.

SAP est ravi d’être à nouveau certifié comme employeur de choix, en particulier dans un environnement difficile qui a bouleversé les normes personnelles et professionnelles. En 2021, l’entreprise reste plus que jamais engagées envers ses collaborateurs : continuer à développer des politiques de travail flexibles; aider les employés à maintenir leur bien-être physique et mental; investir dans l’apprentissage et le développement; évoluer vers un lieu de travail encore plus inclusif; et continuer à attirer les meilleurs talents et les plus diversifiés.

« L’expérience collaborateur figure au cœur des priorités de l’entreprise. Notre conviction fondamentale est que les équipes les plus diversifiées fournissent les résultats les plus innovants. Chaque jour, nous nous efforçons de rendre notre lieu de travail plus inclusif et de favoriser un environnement où les collaborateurs  peuvent se développer tout ayant un impact positif sur le monde qui nous entoure », déclare Caroline Garnier, Directrice des Ressources Humaines de SAP France.

Les organisations certifiées Top Employers s’engagent à fournir le meilleur environnement de travail possible à leurs collaborateurs à travers des pratiques RH innovantes qui privilégient l’humain.

SAP également reconnu comme l’un des meilleurs employeurs mondiaux en 2021

SAP a également a été reconnu comme Global Top Employer et se classe parmi les 16 premières entreprises au monde pour ses politiques et pratiques exceptionnelles en matière de ressources humaines. C’est la quatrième année consécutive que l’entreprise reçoit ce prix.

De plus, l’Amérique du Nord et l’Europe ont obtenu le statut de Top Employer régional. Avec des bureaux dans 130 pays, SAP est une entreprise mondiale et se réjouit que ses pratiques en matière de ressources humaines aient été reconnues dans les pays suivants : Belgique, Brésil, Canada, Chine, République tchèque, France, Allemagne, Grèce, Inde, Israël, Italie , Mexique, Pologne, Portugal, Russie, Afrique du Sud, Espagne, Turquie, Royaume-Uni et États-Unis.

Selon Sabine Bendiek , directrice des ressources humaines et membre de la direction de SAP SE, «La transformation numérique commence avec les gens. Je suis fier que l’équipe RH de SAP se soit adaptée aux vents contraires de 2020 avec agilité, résilience et empathie. En augmentant nos effectifs dans les périodes difficiles, en garantissant les niveaux d’engagement les plus élevés et en accordant la priorité à la santé de nos employés, l’équipe des ressources humaines s’est avérée être un véritable catalyseur de la réussite de l’entreprise. »

Être reconnu comme l’un des meilleurs employeurs mondiaux 2021 témoigne de la culture et des opportunités uniques qui font de SAP un lieu de travail formidable.

Le programme Top Employers Institute certifie les entreprises en fonction de leur participation et de leurs résultats à l’enquête « HR Best Practices Survey ». Cette enquête couvre 6 grands domaines RH, répartis en 20 thématiques telles que la stratégie de gestion des talents, l’environnement de travail, le Talent Acquisition, la formation et le développement des compétences, le bien-être au travail, ou encore la diversité et l’inclusion.

Pour en savoir plus sur la reconnaissance que SAP a obtenue en tant que lieu de travail de premier plan, en matière de diversité et d’inclusion, pour l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, et plus encore, visitez la section Prix des employeurs de sap.com.

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À propos du Top Employers Institute

Le Top Employers Institute est l’autorité internationale qui certifie l’excellence des pratiques RH. Nous contribuons à accélérer l’impact de ces pratiques pour améliorer le monde du travail. Le programme de certification du Top Employers Institute permet aux organisations participantes d’être validées, certifiées et reconnues comme des employeurs de référence. Créé il y a 30 ans, le Top Employers Institute a certifié plus de 1 600 organisations dans 120 pays/régions. Ces Top Employers certifiés ont un impact positif sur les vies de plus de 7 millions de collaborateurs à travers le monde.

Top Employers Institute. For a better world of work.

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Planification stratégique des effectifs : un guide pour combler les déficits de compétences

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Pour quiconque ne fait pas partie du monde des RH, le terme « stratégie des effectifs » ressemble probablement à un euphémisme pour désigner une embauche frénétique ou une réduction agressive du personnel. Ce n’est bien sûr ni l’un ni l’autre. Et l’importance de comprendre la stratégie des effectifs n’a fait que croître avec la pandémie de Covid-19.

Il est maintenant crucial que les professionnels RH et les collaborateurs comprennent que les entreprises n’ont d’autre choix que de continuellement réfléchir à leur structure organisationnelle pour répondre rapidement, et avec précision, à l’évolution des forces et conditions du marché. La compétitivité de l’organisation en dépend.

Cela peut vouloir dire recruter, former les salariés aux compétences numériques ou adopter une nouvelle approche de la gestion des talents. Et plus probablement une combinaison des trois, ou bien plus. Mais ce ne sont là que les déclinaisons tactiques d’une stratégie et d’une planification « smart » et efficaces, définies de préférence au niveau du comité de direction.

Comme dans les échecs et autres jeux de stratégie, il n’y a pas une série d’étapes ou une solution unique permettant la victoire d’un joueur. Un mix de tactiques sont échangées et modifiées en cours de jeu. Dans le domaine des RH, cela peut être un mix d’évaluations des compétences, d’internalisation, d’externalisation et de développement du leadership. Le tout au service d’un objectif stratégique majeur.

Le défi consiste à savoir par où commencer et quels facteurs prendre en compte. La technologie peut-elle aider ? Des postes temporaires peuvent-ils être créés pour combler les déficits de compétences et de ressources ? La diversité doit-elle être prise en compte ? Quel est le bon moment pour commencer à élaborer une stratégie des effectifs ?

5 conseils pour réussir sa planification stratégique des effectifs

Selon leur taille et leur structure, les entreprises adoptent différentes stratégies des effectifs. Mais l’objectif général est toujours le même : être « smart », stratégique et agile. De façon à répondre aux problèmes et objectifs de court et moyen termes rapidement et facilement. Les solutions tactiques varient selon les scénarios, qu’il s’agisse de réorganisations, de recrutements, de reskilling (requalification des collaborateurs), de réduction des effectifs ou d’une combinaison de ces différents cas. La finalité est toujours d’être prêt à repositionner l’entreprise pour qu’elle réussisse en toutes circonstances. Les cinq conseils ci-dessous sont un point de départ pour développer votre stratégie des effectifs.

1. Partez des objectifs de l’entreprise et planifiez à l’avance.

Même dans des conditions normales et non pandémiques, les RH doivent d’abord avoir une vision claire des objectifs de l’entreprise et des domaines où elles peuvent contribuer. Commencez par identifier les personnes qui possèdent les compétences pouvant aider l’entreprise à atteindre ses objectifs stratégiques actuels. Puis évaluez si ces compétences existent en quantité suffisante et si elles peuvent être facilement redéployées à l’avenir. Si les objectifs de l’entreprise changent (et ils changeront très probablement), et s’il s’accompagnent de l’intégration de l’automatisation ou d’autres solutions de réduction des coûts (et c’est également très probable), vous aurez alors une stratégie pour recruter, former ou réorganiser en fonction de ces objectifs . Revoyez régulièrement votre stratégie pour vous assurer qu’elle est toujours tournée vers l’avenir.

2. Ne faites pas cavalier seul, équipez-vous !

Planifier une stratégie des effectifs (et les contingences pour les différents scénarios d’entreprise) était déjà un travail à plein temps. Même avant la pandémie de Covid-19, les entreprises étaient confrontées à une pression concurrentielle accrue, à la nécessité de digitaliser leurs opérations et à la difficulté de combler les déficits de compétences. Les entreprises doivent, plus que jamais, pivoter rapidement. Sous peine de se retrouver en concurrence pour des talents rares possédant des compétences nouvellement demandées, ou à l’inverse soudainement confrontées à un surplus de talents.

Les conditions économiques et de marché continuent d’évoluer de jour en jour. Plus rapidement que ce que toute organisation RH avait anticipé. Il est donc préférable de tirer parti d’une technologie permettant aux responsables RH de manipuler la structure complexe des organigrammes avec souplesse et facilité, tout en évaluant l’impact financier immédiat et à long terme, avec une visibilité en temps réel sur les données relatives aux compétences. Alors que ces fonctionnalités étaient autrefois réparties dans différents logiciels d’entreprise, elles peuvent désormais être intégrées facilement. Quel que soit l’outil technologique que vous utilisez, assurez-vous d’avoir celui qui vous permet de consacrer votre énergie à définir la stratégie et la vision, et non de vous embourber dans la recherche d’informations.

3. Gardez la diversité à l’esprit

Au moment de planifier une ou plusieurs stratégies des effectifs, gardez la diversité à l’esprit. Même lorsque la pression des autres priorités menace de la pousser à la marge. Sa contribution à la culture d’entreprise et aux résultats financiers à long terme sont trop importants pour être ignorés. Comme toute entreprise cherche à réaffecter ses ressources, les compétences ne sont pas la seule considération déterminante pour l’entreprise. Les données sont concluantes depuis longtemps : les entreprises qui s’efforcent de fidéliser des effectifs diversifiés obtiennent de meilleurs résultats.

Les entreprises qui s’efforcent de fidéliser des effectifs diversifiés obtiennent de meilleurs résultats

4. Regardez en interne : développement des collaborateurs et planification de la succession

On sait depuis longtemps que la fidélisation est moins coûteuse que le recrutement. Mais c’est une simplification excessive. Pour combler un déficit de compétences, l’embauche est parfois la meilleure et seule option. Avec l’essor de l’économie à la tâche (emplois flexibles, temporaires ou indépendants), elle est même plus économique que par le passé. En particulier pour les besoins immédiats. Pour les objectifs à long terme, pensez plutôt à la planification de la succession par le développement des collaborateurs et du leadership. Dans un marché du travail et un vivier de talents particulièrement serrés, la plupart des salariés souhaiteront avoir la possibilité de développer leurs compétences et d’aider l’entreprise à traverser les périodes de turbulences.

Les responsables RH devraient, lors de l’élaboration d’une stratégie des effectifs, défendre les collaborateurs en tant que principaux moteurs – et parties prenantes – de la mise en œuvre de cette stratégie. Ne négligez pas non plus le rôle de la fidélisation et du reskilling des collaborateurs dans le maintien de la culture d’entreprise. Une tâche devenue particulièrement difficile avec la généralisation du travail à distance.

5. Créez une culture de l’apprentissage et laissez les collaborateurs la conduire : upskilling et reskilling

Si les RH détiennent les clés des recrutements, licenciements et du reskilling, les collaborateurs qui pilotent l’entreprise au quotidien sont plus proches des succès et échecs du terrain. Ils savent donc mieux quelles nouvelles compétences sont nécessaires. Et qui en interne est capable de relever de nouveaux défis. Lorsque des déficits de compétences sont identifiés, il faut donc laisser les collaborateurs s’exprimer. Favoriser un environnement d’apprentissage n’est pas toujours une démarche descendante. Les RH doivent créer la culture d’apprentissage puis laisser les collaborateurs identifier les compétences qu’ils veulent et doivent développer. Cela permet de s’assurer que la formation n’est pas quelque chose de superflu ou de routinier mais bien un élément actif et ancré dans la culture d’entreprise. A long terme, cela permet de réduire les déficits de compétences les plus flagrants. Et vous tirez meilleur parti de votre investissement lorsque donnez aux collaborateurs la possibilité de piloter leurs parcours de formation en utilisant des outils RH qui facilitent la formation en continu et qui offrent un accès adapté à leurs horaires et styles d’apprentissage.

Dans un précédent article, nous avions parlé de l’importance de l’upskilling et du reskilling de vos effectifs. Ces initiatives sont moins efficaces si elles ne sont pas accompagnées d’une stratégie globale de gestion RH. De même, il est inutile d’élaborer une stratégie des effectifs si elle ne sert qu’à faire entrer et sortir des personnes, sans tenir compte des objectifs de l’entreprise à court et à long terme.

Si tout cela ressemble à une refonte ou reformulation de la fonction RH, c’est parce que c’est le cas. Et c’est nécessaire, maintenant plus que jamais. Les professionnels RH qui s’engagent dans le développement d’une stratégie des effectifs sont ceux qui assureront la stabilité et la croissance à long terme de leur organisation. Et plus les RH auront le courage de remodeler leur profession de cette manière, plus les cadres et tous les salariés seront enclins à les suivre.

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SAP et Microsoft élargissent leur partenariat et intègrent Microsoft Teams dans les solutions SAP

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WALLDORF, Allemagne, et REDMOND, Washington – 22 janvier 2020 – SAP SE (NYSE : SAP) et Microsoft Corp. ont annoncé leur intention d’intégrer Microsoft Teams à la suite de solutions intelligentes de SAP. Les sociétés ont également officialisé l’extension d’un partenariat stratégique existant afin d’accélérer l’adoption de SAP S/4HANA® sur Microsoft Azure. Ce partenariat s’appuie sur un engagement commun des entreprises à simplifier et à rationaliser la migration des clients vers le cloud.

« Les nouvelles méthodes de travail, de collaboration et d’interaction transforment complètement notre mode de fonctionnement », a déclaré Christian Klein, CEO de SAP et membre du conseil d’administration. « En intégrant Microsoft Teams dans notre portefeuille de solutions, nous porterons la collaboration à un niveau supérieur, en déterminant ensemble l’avenir du travail et en permettant une entreprise sans friction. Notre partenariat de confiance avec Microsoft est axé sur la progression continue du succès client. C’est pourquoi nous développons également l’interopérabilité avec Azure ».

Beaucoup de choses ont changé au cours de l’année passée, le travail est devenu plus virtuel, ce qui accroît le recours à Microsoft Teams pour les réunions, la communication et la collaboration. Pour faciliter ces changements commerciaux et sociétaux, SAP et Microsoft mettent en place de nouvelles intégrations entre Microsoft Teams et les solutions SAP, telles que SAP S/4HANA, les offres SAP® SuccessFactors® et SAP Customer Experience. Cela permettra d’innover, d’accroître la productivité et l’engagement des employés, d’offrir un apprentissage collaboratif et de soutenir la croissance mondiale. Ces intégrations sont prévues pour la mi-2021.

« Le dossier de la transformation numérique n’a jamais été aussi urgent », a déclaré Satya Nadella, CEO de Microsoft. « En associant la puissance d’Azure et de Teams aux solutions de SAP, nous aiderons davantage d’organisations à exploiter la puissance du cloud afin qu’elles puissent s’adapter et innover plus rapidement à l’avenir. »

Les entreprises étendent également leur partenariat de cloud computing annoncé en 2019, afin d’introduire de nouvelles offres d’automatisation et d’intégration du cloud pour SAP S/4HANA sur Microsoft Azure. Ensemble, Microsoft et SAP offrent de nouvelles possibilités pour gérer une entreprise critique sur Azure tout en aidant les clients à moderniser leurs applications d’entreprise. SAP et Microsoft proposeront à leurs clients :

  • Une Simplification du passage des éditions on premise de l’ERP SAP à SAP S/4HANA sur le cloud. En plus des plans de route spécifiques à l’industrie vers le cloud et les architectures de référence, SAP et Microsoft continueront à co-innover autour de SAP S/4HANA sur Azure.
  • Des engagements conjoints élargis avec les clients et les partenaires. En plus du travail d’intégration des produits, SAP, Microsoft et les partenaires intégrateurs de systèmes continueront à fournir aux clients des feuilles de route numériques pour l’entreprise. Cela inclut des architectures de référence immédiates et exploitables et des conseils techniques pour aider les clients dans leur migration vers le cloud.
  • Des investissements accrus dans les plates-formes et les infrastructures. Les entreprises poursuivront le développement des migrations automatisées, l’amélioration des opérations, le contrôle et la sécurité.

Les clients privilégient généralement Azure pour le passage de SAP S/4HANA on-premise vers le cloud.

« Dans le cadre de notre transformation globale, nous sommes passés à SAP S/4HANA », a déclaré John Hill, chief information officer et senior vice president of Business Planning de Carhartt. « L’utilisation de Microsoft Azure nous apporte la rapidité, la disponibilité, l’évolutivité et l’élasticité dont nous avons besoin pour une meilleure visibilité et une meilleure efficacité dans notre activité. La pandémie a frappé alors que nous étions au milieu de notre mise en œuvre de SAP. En utilisant Teams, nous avons donc pu continuer à travailler sur le projet, respecter le calendrier et tenir tout le monde informé. La combinaison de SAP et de Microsoft a été particulièrement utile dans une période difficile ».

« SAP S/4HANA nous a donné une visibilité en temps réel sur notre stock, ce qui est crucial pour nous en tant que société de vente au détail de produits pharmaceutiques et de soins de santé pendant la pandémie », a déclaré Francesco Tinto, Alliance’s senior vice president et global chief information officer. Walgreens Boots Alliance. « Nous avons choisi d’utiliser SAP S/4HANA sur Azure en raison de sa souplesse et de sa flexibilité, qui nous permettent de développer ou de réduire rapidement nos activités pour répondre aux besoins du marché. Nous avons désormais accès à nos données en un seul endroit, ce qui nous permet d’offrir la meilleure expérience possible à nos clients en ligne et dans nos magasins. Les équipes Microsoft associées aux solutions SAP nous ont aidés à surmonter les difficultés liées à la continuité des activités et ont permis à nos employés de collaborer très efficacement malgré le passage du travail de bureau au travail à distance ».

« Lorsqu’il s’agit pour nos clients de livrer des équipements de protection individuelle, nous ne pouvons pas être en retard, c’est pourquoi nous comptons sur SAP et Microsoft pour nous fournir le support numérique qui est essentiel au bon fonctionnement de notre chaîne d’approvisionnement », a déclaré Helge Brummer, vice president of Technical Infrastructure, Support & Operations de Coats. « L’association des équipes Microsoft et de nos solutions SAP a permis à nos employés de travailler de n’importe où tout en garantissant la livraison des commandes à nos clients dans les délais, en soutenant les personnes qui risquent leur vie en travaillant en première ligne ».

La reconnaissance par SAP d’Azure pour la migration vers le cloud ERP se traduit par des commentaires positifs des clients sur la collaboration entre les entreprises. SAP et Microsoft continueront à simplifier la migration et à renforcer la confiance des clients dans la gestion de leurs entreprises numériques dans le cloud. Par ailleurs, de nombreux clients expriment le souhait de maintenir des environnements multi-clouds. SAP poursuit sa politique de longue date de soutien au choix pour les clients qui demandent des alternatives basées sur les besoins de l’entreprise.

SAP et Microsoft ont récemment annoncé une mise à jour pour permettre aux clients de concevoir et d’exploiter des solutions intelligentes de chaîne d’approvisionnement numérique et d’industrie 4.0 dans le cloud et à la marge.

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Source de l’article sur sap.com

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