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Optimiser le flux d'air : étude de cas sur l'efficacité des ressources Cloud

Dans cet article, nous allons explorer comment optimiser le flux d’air en étudiant l’efficacité des ressources Cloud. Découvrons ensemble les avantages et les inconvénients de cette technologie !

Au cours de ma carrière, j’ai travaillé avec de nombreuses entreprises qui nécessitaient un outil d’orchestration pour une durée limitée par jour. Par exemple, l’un de mes premiers clients indépendants devait exécuter une instance Airflow pendant seulement 2 à 3 heures par jour, ce qui entraînait une inactivité de l’instance le reste du temps et un gaspillage d’argent.

I proposed a solution that would allow the client to use the Airflow instance only when needed, and to shut it down when not in use. This solution was based on a serverless architecture, which allowed the client to pay only for the resources used. The client was very pleased with the results and I was able to save them money.

Au cours de ma carrière, j’ai travaillé avec de nombreuses entreprises qui nécessitaient un outil d’orchestration pendant une durée limitée par jour. Par exemple, l’un de mes premiers clients indépendants avait besoin de faire fonctionner une instance Airflow pendant seulement 2 à 3 heures par jour, ce qui entraînait une inactivité de l’instance le reste du temps et une perte d’argent.

Comme il ne s’agissait pas d’une grande entreprise, le client m’a demandé si je pouvais intervenir. L’infrastructure était hébergée sur Google Cloud, que je connaissais bien.

J’ai proposé une solution qui permettrait au client d’utiliser l’instance Airflow uniquement lorsque nécessaire et de l’arrêter lorsqu’elle n’est pas utilisée. Cette solution était basée sur une architecture sans serveur, ce qui permettait au client de payer uniquement pour les ressources utilisées. Le client était très satisfait des résultats et j’ai pu lui faire économiser de l’argent.

Source de l’article sur DZONE

:Architecture Cloud-Nomade : bien comprendre

ses avantages

Découvrez les avantages de l’architecture cloud-nomade et comment elle peut améliorer votre productivité !

## Une révolution silencieuse s’est produite dans l’industrie du logiciel, avec de nombreuses organisations qui se détournent du cloud computing et des microservices. Ces décisions sont principalement influencées par le contrôle des coûts et les performances.

  • The benefits of testing
  • How testing can help reduce costs
  • The importance of testing for performance
  • Testing is an essential part of any software development process. It helps to ensure that the software is of high quality and meets the requirements of the customer. Testing can also help to identify potential problems before they become major issues. This can save time and money in the long run.

    Une révolution silencieuse a eu lieu dans l’industrie du logiciel, avec de nombreuses organisations qui se détournent du cloud computing et des microservices. Ces décisions sont principalement influencées par le contrôle des coûts et les performances.

    Le test est une partie essentielle de tout processus de développement de logiciel. Il aide à garantir que le logiciel est de haute qualité et répond aux exigences du client. Le test peut également aider à identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes majeurs. Cela peut économiser du temps et de l’argent à long terme.

    Dans cet article, nous examinons : les avantages du test, comment le test peut aider à réduire les coûts et l’importance du test pour les performances. Les tests peuvent aider à réduire les coûts en identifiant et en résolvant les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop coûteux. Les tests peuvent également aider à améliorer les performances en identifiant et en corrigeant les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop complexes. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la qualité et la cohérence du code, ce qui peut aider à améliorer la qualité globale du logiciel.

    Source de l’article sur DZONE

    Guide simple à l'ingénierie inverse de l'algorithme Twitter avec LangChain, Activeloop et DeepInfra

    Découvrez comment utiliser LangChain, Activeloop et DeepInfra pour effectuer une ingénierie inverse de l’algorithme Twitter facilement et rapidement !

    ## Imaginez écrire un logiciel qui puisse comprendre, assister et même générer du code, comme le ferait un développeur expérimenté.

    LangChain is a data-driven platform that enables developers to create, modify, and debug code faster and more efficiently. It works by analyzing code and extracting meaningful information from it. This data is then used to build models that can understand and generate code. The models are then used to generate code that is tailored to the user’s needs.

    LangChain est une plateforme basée sur les données qui permet aux développeurs de créer, modifier et déboguer le code plus rapidement et plus efficacement. Il fonctionne en analysant le code et en extrayant des informations significatives de celui-ci. Ces données sont ensuite utilisées pour créer des modèles qui peuvent comprendre et générer du code. Les modèles sont ensuite utilisés pour générer du code adapté aux besoins de l’utilisateur.

    LangChain nous permet d’atteindre un nouveau niveau de compréhension et de génération de code grâce à des modèles avancés tels que VectorStores, Conversational RetrieverChain et LLMs. Avec LangChain, il est possible d’imaginer un logiciel capable de comprendre, d’assister et même de générer du code, comme un développeur expérimenté le ferait. Grâce à cette technologie, les développeurs peuvent gagner du temps et de l’argent en réduisant le temps nécessaire pour créer, modifier et déboguer le code.

    LangChain est un outil très puissant qui peut être utilisé par les développeurs pour améliorer leurs compétences et leur productivité. Il permet aux développeurs de comprendre le code plus rapidement et de le modifier plus facilement. En outre, il peut être utilisé pour générer du code à partir de données existantes ou pour créer des modèles qui peuvent être utilisés pour générer du code à partir de données nouvelles ou existantes. Enfin, LangChain peut être utilisé pour trouver des erreurs dans le code et les corriger rapidement.

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    Recruter des freelances

    Trouver les bons freelances pour votre projet peut être un défi. Découvrez comment recruter les meilleurs freelances pour votre entreprise.

    ## Bénéfices du recrutement de profils freelances

    Les avantages du recrutement de profils freelances

    Le recrutement de profils freelances peut offrir de nombreux avantages aux entreprises. Tout d’abord, faire appel à des sociétés spécialisées dans le sourcing de profils freelances permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent en externalisant la recherche de talents qualifiés. Ces sociétés ont souvent accès à un large réseau de freelances et peuvent donc trouver rapidement des candidats correspondant aux besoins spécifiques de l’entreprise. En outre, elles peuvent aider les entreprises à évaluer les compétences des candidats et à s’assurer qu’ils sont bien adaptés à la mission et culture de l’entreprise.

    De plus, le recrutement de profils freelances peut être bénéfique pour les entreprises en termes de coûts. En effet, faire appel à des freelances peut permettre aux entreprises de réduire les coûts, car elles ne recrutent pas de collaborateurs permanents mais font appel à des prestataires de services sur demande pour une durée déterminée, avec des compétences attendues référencées dans le contexte d’un objectif à atteindre. Une fois les travaux attendus réalisés par le freelance, le contrat prend fin par une simple notification du client.

    Enfin, les sociétés spécialisées peuvent également apporter un avantage supplémentaire en termes d’agrégation des fournisseurs. En assurant la facturation des prestations sous-traitées par chaque freelance délégué, elles apportent une solution de consolidation de contrats pour les clients et une simplification des fonctions Supplier Relationship Management [SRM].

    En somme, le recrutement de profils freelances peut offrir aux entreprises des avantages considérables en termes de temps et d’argent, tout en leur permettant d’accéder à des talents qualifiés et d’améliorer leurs processus de gestion des fournisseurs. Les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages du recrutement de profils freelances peuvent faire appel à des sociétés spécialisées pour leur fournir un accès à un large réseau de freelances et leur permettre d’accéder aux meilleures compétences disponibles sur le marché. De plus, ces sociétés peuvent aider les entreprises à évaluer les compétences des candidats et à s’assurer qu’ils sont bien adaptés à la mission et culture de l’entreprise, tout en leur offrant une solution de consolidation des contrats et une simplification des processus SRM.

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    Testez votre code de contrat intelligent avec ChatGPT et Diligence Fuzzing

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    Découvrez comment ChatGPT et Diligence Fuzzing peuvent vous aider à tester votre code de contrat intelligent et à protéger votre entreprise contre les risques juridiques et technologiques.

    ChatGPT : Un excellent point de départ pour votre voyage d’essais

    ChatGPT est exceptionnel pour trouver des bogues sans nécessiter de contexte supplémentaire significatif en dehors du code source. Cela en fait un excellent point de départ pour votre voyage d’essai. L’une des premières choses que vous apprenez en tant que codeur de contrat intelligent est que les contrats sont extrêmement impitoyables en matière de vulnérabilités. Par défaut, les contrats sont immuables. En même temps, ils sont capables de gérer des montants extraordinaires d’argent. Cela rend la sécurité (et le test des contrats intelligents) probablement le plus grand souci pour toute équipe de développeurs web3.

    Les données sont essentielles pour les contrats intelligents. Les tests sont la seule façon de s’assurer que les contrats fonctionnent comme prévu et qu’ils sont sûrs. ChatGPT est un outil qui peut aider à améliorer la qualité des contrats intelligents en trouvant des bugs et en fournissant des informations sur leurs performances. Il est basé sur l’intelligence artificielle et peut analyser le code source et le comportement des contrats intelligents pour trouver des bogues et des vulnérabilités. ChatGPT peut également fournir des informations sur la qualité du code et les performances des contrats intelligents.

    ChatGPT est un outil très puissant qui peut aider à améliorer la qualité des contrats intelligents. Il peut analyser le code source et le comportement des contrats intelligents pour trouver des bogues et des vulnérabilités. Il peut également fournir des informations sur la qualité du code et les performances des contrats intelligents. Les données recueillies par ChatGPT peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du code et réduire le risque de vulnérabilités. Enfin, ChatGPT peut être utilisé pour effectuer des tests unitaires et intégrés sur les contrats intelligents afin de s’assurer qu’ils fonctionnent comme prévu et qu’ils sont sûrs.

    Source de l’article sur DZONE

    Partie 2: Microservices avec Apache Camel et Quarkus

    Dans cette partie, nous allons apprendre à créer des microservices avec Apache Camel et Quarkus. Nous verrons comment les deux outils peuvent être utilisés ensemble pour créer des applications modernes et performantes.

    Exécution locale d’une application microservices basée sur Apache Camel et AWS SDK

    Dans la première partie de cette série, nous avons vu une application de transfert d’argent simplifiée basée sur les microservices, mise en œuvre à l’aide des outils de développement Java Apache Camel et AWS SDK (Software Development Kit) et de Quarkus comme plate-forme d’exécution. Comme indiqué, il existe de nombreux scénarios de déploiement qui pourraient être envisagés pour exécuter la production d’une telle application; le premier et le plus simple consiste à l’exécuter localement de manière autonome. C’est le scénario que nous examinerons dans ce nouveau post.

    Quarkus est capable d’exécuter vos applications de deux manières: en mode JVM (Java Virtual Machine) et en mode natif. Le mode JVM est la manière classique standard d’exécuter des applications Java. Ici, l’application en cours d’exécution n’est pas exécutée directement sur le système d’exploitation, mais dans un certain milieu d’exécution où des bibliothèques et des API Java sont intégrées et enveloppées. Ces bibliothèques et API peuvent être très volumineuses et elles occupent une partie spécifique de la mémoire appelée Resident Set Size (RSS). Pour en savoir plus sur le RSS et Quarkus (par opposition à la façon dont Spring Boot le gère), voir ici.

    Lorsque vous exécutez votre application avec Quarkus en mode JVM, vous pouvez utiliser un outil appelé GraalVM pour compiler votre application en code natif. GraalVM est un outil open source qui permet de compiler des applications Java en code natif. Il prend en charge plusieurs langages, dont Java, JavaScript, Ruby, Python et R. GraalVM est capable de compiler votre application Java en code natif très rapidement, ce qui permet à votre application de s’exécuter plus rapidement et avec moins de consommation de mémoire. Il est également possible d’utiliser GraalVM pour compiler votre application en code natif et l’exécuter directement sur le système d’exploitation, sans passer par le mode JVM. Cela permet à votre application de fonctionner plus rapidement et avec une consommation de mémoire minimale.

    Ainsi, grâce à l’utilisation du logiciel Quarkus et de GraalVM, vous pouvez facilement déployer votre application microservices-based money transfer sur votre système local. Vous pouvez également utiliser GraalVM pour compiler votre application en code natif et l’exécuter directement sur le système d’exploitation, ce qui permet à votre application de fonctionner plus rapidement et avec une consommation de mémoire minimale. Cela peut être très utile pour les applications qui nécessitent une exécution rapide et une consommation minimale de mémoire. De plus, vous pouvez également déployer votre application sur des plates-formes cloud telles que AWS ou Azure afin de bénéficier des avantages supplémentaires offerts par ces plates-formes.

    Source de l’article sur DZONE

    L'Intelligence Artificielle et la Modernisation des Applications Héritées.

    L’Intelligence Artificielle est en train de révolutionner la modernisation des applications héritées. Elle offre de nouvelles possibilités pour améliorer les performances et l’efficacité.

    Comment l’intelligence artificielle (IA) peut-elle moderniser les applications héritées ?

    En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que les entreprises sont constamment à la recherche de moyens pour rester compétitives et pertinentes sur le marché. L’un des principaux défis qu’elles doivent relever est de moderniser leurs applications héritées afin de répondre aux besoins des clients modernes.

    La modernisation des applications héritées peut impliquer un investissement important en termes de temps, de ressources et d’argent. Cependant, avec les avancées technologiques en matière d’intelligence artificielle (IA), les entreprises peuvent désormais moderniser leurs applications héritées plus efficacement et plus efficacement que jamais. Dans ce blog, nous discuterons du rôle de l’IA dans la modernisation des applications héritées et des avantages qu’elle peut apporter.

    L’IA est un outil puissant qui peut aider les entreprises à moderniser leurs applications héritées. Les technologies d’IA peuvent être utilisées pour analyser les données des applications héritées et identifier les zones qui nécessitent une modernisation. Les technologies d’IA peuvent également être utilisées pour générer des modèles qui peuvent être utilisés pour mettre à jour les applications héritées. De plus, l’IA peut être utilisée pour automatiser certaines tâches, ce qui permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent.

    Les technologies d’IA peuvent également être utilisées pour améliorer la gestion des bases de données. Les technologies d’IA peuvent être utilisées pour analyser les données stockées dans la base de données et identifier les anomalies. Cela permet aux entreprises de mieux comprendre leurs données et de prendre des décisions plus éclairées. De plus, l’IA peut être utilisée pour améliorer la sécurité des bases de données en détectant et en corrigeant les erreurs et en empêchant les attaques malveillantes.

    En résumé, l’IA est un outil puissant qui peut aider les entreprises à moderniser leurs applications héritées. Les technologies d’IA peuvent être utilisées pour analyser les données des applications héritées, générer des modèles pour mettre à jour ces applications et automatiser certaines tâches. De plus, l’IA peut être utilisée pour améliorer la gestion des bases de données et la sécurité des bases de données. Les entreprises qui investissent dans l’IA pour moderniser leurs applications héritées peuvent bénéficier d’une meilleure efficacité et d’une meilleure sécurité.

    Source de l’article sur DZONE

    En triant de vieux cartons dans mon garage, mon fils est tombé sur ma collection de films des années 1980 et 1990. Tandis que je le regardais exhumer les cassettes VHS, les DVD et quelques LaserDiscs de cette capsule temporelle de ma jeunesse, j’ai réalisé à quel point nous avons rapidement cessé de stocker nos films sur des étagères pour nous tourner vers le visionnage en streaming à la demande, sur un seul et même terminal qui tient dans une poche.

    Plus frappantes encore sont les leçons tirées de chaque évolution de la livraison à domicile. Certaines entreprises ont conservé des modèles économiques classiques, convaincues que toute nouveauté n’est qu’une passade. D’autres se sont adaptées à chaque fois qu’elles se sont senties réellement menacées par la concurrence.

    Mais les entreprises qui ont réellement tiré leur épingle du jeu sont celles qui ont mis en place et pérennisé de vraies innovations transformationnelles, avec la volonté assumée de toucher de nouveaux marchés, d’attirer de nouveaux clients et de répondre aux demandes et aux attentes.

    Malheureusement, la plupart des entreprises de taille moyenne n’ont pas encore assimilé cette leçon en matière d’innovation. D’après un Info Snapshot IDC sponsorisé par SAP, seules 18 % des entreprises interrogées jugent que la transformation de leur modèle économique est une priorité – ce qui suggère que la plupart d’entre elles comptent seulement réagir aux bouleversements du secteur.

    « Globalement, les entreprises de taille moyenne n’accordent pas la priorité à l’innovation, même si la rapidité d’adaptation et l’évolutivité stratégique sont inscrites dans leur ADN », explique Jeremy Rader, directeur général Stratégie et solutions d’entreprise (ESS) des groupes Data Platforms (DPG) et Cloud & Enterprise Solutions (CESG) d’Intel. « Soyons réalistes : le temps, l’argent et les ressources sont déjà comptés. Mais la technologie cloud peut permettre de rendre l’innovation plus abordable et plus facile à gérer pour celles qui explorent de nouvelles opportunités de transformation, moins coûteuses, moins risquées, et découvrent ainsi de meilleures manières de rester compétitives. »

     

    Une étape essentielle pour assurer la prospérité d’une entreprise

    Les défis de gestion et les demandes du marché sont chaque jour plus complexes, substantiels, et de plus grande envergure. Mais plutôt que de suivre chaque nouvelle tendance en matière de produits, chaque évolution des clients ou chaque innovation de la concurrence, les entreprises doivent concevoir les produits et services dont leur clientèle a réellement besoin. Cela implique d’établir une passerelle entre le cycle de vie des produits et des données de qualité, prises en charge par une plateforme interconnectée dotée des fonctions de gestion, d’analytique et d’intelligence artificielle nécessaires pour les collecter, les intégrer et les contextualiser en temps réel.

    EN SAVOIR PLUS AVEC FORBES – SAP BrandVoice : Tendances 2022 en matière de biens de consommation : votre marque peut-elle offrir une satisfaction et un confort instantanés ? – Par Susan Galer

    « Le plus grand obstacle à l’innovation est la crainte du changement et de l’échec », rappelle M. Rader. « Quand les gens sont capables de gérer, de protéger, de contextualiser et d’analyser des volumes considérables de données en toute confiance, ils ont toutes les clés pour obtenir des résultats plus significatifs, quoi qu’ils fassent. Tout cela commence par la mise en place d’une plateforme cloud interconnectée et fiable. »

    Lorsque les données de différents services et fonctions (marketing, ventes, services, opérations et finances) sont intégrées, consolidées et recoupées avec la veille concurrentielle, les entreprises de taille moyenne sont mieux à même de justifier leurs investissements dans l’innovation produit. Elles peuvent alors établir le calendrier, les étapes, l’expertise et les technologies nécessaires pour concrétiser ces innovations d’une manière qui favorise la croissance.

    Lorsqu’une entreprise obtient les bonnes données et sait comment en tirer les insights stratégiques dont elle a besoin, une culture de l’innovation commence à se mettre en place. Par exemple, les collaborateurs se mettent à surveiller étroitement les indicateurs de performance clés qui évaluent la demande de produits, la satisfaction client et les inquiétudes des services au regard des performances financières, de manière à pouvoir réagir plus rapidement et efficacement aux bouleversements.

     

    Une innovation alimentée par les données pour garder une longueur d’avance

    Les entreprises de taille moyenne ne peuvent pas se permettre de perdre du temps, ni de réaliser un projet d’innovation en se contentant d’espérer qu’il fonctionne. Mais ne pas innover est un risque encore plus grand dans un marché en constante évolution, rempli de clients qui en attendent chaque jour davantage.

    EN SAVOIR PLUS AVEC FORBES – SAP BrandVoice : Comment les entreprises de taille moyenne peuvent relancer leur activité, se développer et s’étendre grâce aux technologies avancées – Par un invité SAP

    Et lorsque les entreprises accordent davantage d’attention à la qualité et à l’impact de ces données, l’innovation n’est plus reléguée au second plan, comme une activité dont chacun sait qu’elle est nécessaire sans pouvoir s’y consacrer. Il devient possible d’allouer les ressources adéquates à explorer les opportunités, expérimenter de nouvelles idées et renforcer son avantage concurrentiel.

    Si vous souhaitez approfondir la question, regardez la rediffusion du webinaire sponsorisé par Intel sur la manière dont les entreprises de taille moyenne peuvent favoriser une culture de l’innovation, dans le cadre de notre série #ConnectGrowWin.

     

    Par Richard Howells, vice-président Gestion des solutions pour la Supply Chain numérique, SAP

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    Source de l’article sur sap.com

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

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

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

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

    Des mouvements de trésorerie en toute intelligence et confiance

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

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

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

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

    Limiter l’exposition aux différences mondiales

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

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

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

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


    Intervenez vite aujourd’hui pour préparer votre avenir

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

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

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

    Exploiter une position financière solide

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

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

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

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

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

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

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

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

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    Source de l’article sur sap.com

    Un data warehouse (entrepôt de données) est un système de stockage numérique qui connecte et harmonise de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources différentes. Il a pour but d’alimenter la Business Intelligence (BI), le reporting et l’analyse, ainsi que soutenir la conformité aux exigences réglementaires afin que les entreprises puissent exploiter leurs données et prendre des décisions intelligentes fondées sur les données. Les data warehouse stockent les données actuelles et historiques dans un seul et même endroit et constituent ainsi une source unique de vérité pour une organisation.

    Les données sont envoyées vers un data warehouse à partir de systèmes opérationnels (tels qu’un système ERP ou CRM), de bases de données et de sources externes comme les systèmes partenaires, les appareils IoT, les applications météo ou les réseaux sociaux, généralement de manière régulière. L’émergence du cloud computing a changé la donne. Ces dernières années, le stockage des données a été déplacé de l’infrastructure sur site traditionnelle vers de multiples emplacements, y compris sur site, dans le Cloud privé et dans le Cloud public.

    Les data warehouse modernes sont conçus pour gérer à la fois les données structurées et les données non structurées, comme les vidéos, les fichiers image et les données de capteurs. Certains utilisent les outils analytiques intégrés et la technologie de base de données in-memory (qui conserve l’ensemble de données dans la mémoire de l’ordinateur plutôt que dans l’espace disque) pour fournir un accès en temps réel à des données fiables et favoriser une prise de décision en toute confiance. Sans entreposage de données, il est très difficile de combiner des données provenant de sources hétérogènes, de s’assurer qu’elles sont au bon format pour les analyses et d’obtenir une vue des données sur le court terme et sur le long terme.

    Schéma qui montre ce qu'est un data warehouse


    Avantages de l’entreposage de données

    Un data warehouse bien conçu constitue la base de tout programme de BI ou d’analyse réussi. Son principal objectif est d’alimenter les rapports, les tableaux de bord et les outils analytiques devenus indispensables aux entreprises d’aujourd’hui. Un entrepôt de données fournit les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions basées sur les données et vous aide à faire les bons choix, que ce soit pour le développement de nouveaux produits ou la gestion des niveaux de stock. Un data warehouse présente de nombreux avantages. En voici quelques-uns :

    • Un meilleur reporting analytique : grâce à l’entreposage de données, les décideurs ont accès à des données provenant de plusieurs sources et n’ont plus besoin de prendre des décisions basées sur des informations incomplètes.
    • Des requêtes plus rapides : les data warehouse sont spécialement conçus pour permettre l’extraction et l’analyse rapides des données. Avec un entrepôt de données, vous pouvez très rapidement demander de grandes quantités de données consolidées avec peu ou pas d’aide du service informatique.
    • Une amélioration de la qualité des données : avant de charger les données dans l’entrepôt de données le système met en place des nettoyages de données afin de garantir que les données sont converties dans un seul et même format dans le but de faciliter les analyses (et les décisions), qui reposent alors sur des données précises et de haute qualité.
    • Une visibilité sur les données historiques : en stockant de nombreuses données historiques, un data warehouse permet aux décideurs d’analyser les tendances et les défis passés, de faire des prévisions et d’améliorer l’organisation au quotidien.

    Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud


    Que peut stocker un data warehouse ?

    Lorsque les data warehouse sont devenus populaires à la fin des années 1980, ils étaient conçus pour stocker des informations sur les personnes, les produits et les transactions. Ces données, appelées données structurées, étaient bien organisées et mises en forme pour en favoriser l’accès. Cependant, les entreprises ont rapidement voulu stocker, récupérer et analyser des données non structurées, comme des documents, des images, des vidéos, des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux et des données brutes issues de capteurs.

    Un entrepôt de données moderne peut contenir des données structurées et des données non structurées. En fusionnant ces types de données et en éliminant les silos qui les séparent, les entreprises peuvent obtenir une vue complète et globale sur les informations les plus précieuses.


    Termes clés

    Il est essentiel de bien comprendre un certain nombre de termes en lien avec les data warehouse. Les plus importants ont été définis ci-dessous. Découvrez d’autres termes et notre FAQ dans notre glossaire.

    Data warehouse et base de données

    Les bases de données et les data warehouse sont tous deux des systèmes de stockage de données, mais diffèrent de par leurs objectifs. Une base de données stocke généralement des données relatives à un domaine d’activité particulier. Un entrepôt de données stocke les données actuelles et historiques de l’ensemble de l’entreprise et alimente la BI et les outils analytiques. Les data warehouse utilisent un serveur de base de données pour extraire les données présentes dans les bases de données d’une organisation et disposent de fonctionnalités supplémentaires pour la modélisation des données, la gestion du cycle de vie des données, l’intégration des sources de données, etc.

    Data warehouse et lac de données

    Les data warehouse et les lacs de données sont utilisés pour stocker le Big Data, mais sont des systèmes de stockage très différents. Un data warehouse stocke des données qui ont été formatées dans un but spécifique, tandis qu’un lac de données stocke les données dans leur état brut, non traité, dont l’objectif n’a pas encore été défini. Les entrepôts de données et les lacs de données se complètent souvent. Par exemple, lorsque des données brutes stockées dans un lac s’avèrent utiles pour répondre à une question, elles peuvent être extraites, nettoyées, transformées et utilisées dans un data warehouse à des fins d’analyse. Le volume de données, les performances de la base de données et les coûts du stockage jouent un rôle important dans le choix de la solution de stockage adaptée.

    Diagramme qui montre la différence entre un data warehouse et un lac de données

    Data warehouse et datamart

    Un datamart est une sous-section d’un data warehouse, partitionné spécifiquement pour un service ou un secteur d’activité, comme les ventes, le marketing ou la finance. Certains datamarts sont également créés à des fins opérationnelles autonomes. Alors qu’un data warehouse sert de magasin de données central pour l’ensemble de l’entreprise, un datamart utilise des données pertinentes à un groupe d’utilisateurs désigné. Ces utilisateurs peuvent alors accéder plus facilement aux données, accélérer leurs analyses et contrôler leurs propres données. Plusieurs datamarts sont souvent déployés dans un data warehouse.

    Diagramme d'un data mart et de son fonctionnement


    Quels sont les composants clés d’un data warehouse ?

    Un data warehouse classique comporte quatre composants principaux : une base de données centrale, des outils ETL (extraction, transformation, chargement), des métadonnées et des outils d’accès. Tous ces composants sont conçus pour être rapides afin de vous assurer d’obtenir rapidement des résultats et vous permettre d’analyser les données à la volée.

    Diagramme montrant les composants d'un data warehouse

    1. Base de données centrale : une base de données sert de fondement à votre data warehouse. Depuis le départ, on utilisait essentiellement des bases de données relationnelles standard exécutées sur site ou dans le Cloud. Mais en raison du Big Data, du besoin d’une véritable performance en temps réel et d’une réduction drastique des coûts de la RAM, les bases de données in-memory sont en train de monter en puissance.
    2. Intégration des données : les données sont extraites des systèmes source et modifiées pour aligner les informations afin qu’elles puissent être rapidement utilisées à des fins analytiques à l’aide de différentes approches d’intégration des données telles que l’ETL (extraction, transformation, chargement) et les services de réplication de données en temps réel, de traitement en masse, de transformation des données et de qualité et d’enrichissement des données.
    3. Métadonnées : les métadonnées sont des données relatives à vos données. Elles indiquent la source, l’utilisation, les valeurs et d’autres fonctionnalités des ensembles de données présents dans votre data warehouse. Il existe des métadonnées de gestion, qui ajoutent du contexte à vos données, et des métadonnées techniques, qui décrivent comment accéder aux données, définissent leur emplacement ainsi que leur structure.
    4. Outils d’accès du data warehouse : les outils d’accès permettent aux utilisateurs d’interagir avec les données de votre data warehouse. Exemples d’outils d’accès : outils de requête et de reporting, outils de développement d’applications, outils d’exploration de données et outils OLAP.

    Architecture de data warehouse 

    Auparavant, les data warehouse fonctionnaient par couches, lesquelles correspondaient au flux des données de gestion.

    Diagramme de l'architecture d'un data warehouse

    Couche de données

    Les données sont extraites de vos sources, puis transformées et chargées dans le niveau inférieur à l’aide des outils ETL. Le niveau inférieur comprend votre serveur de base de données, les datamarts et les lacs de données. Les métadonnées sont créées à ce niveau et les outils d’intégration des données, tels que la virtualisation des données, sont utilisés pour combiner et agréger les données en toute transparence.

    Couche sémantique

    Au niveau intermédiaire, les serveurs OLAP (Online Analytical Processing) et OLTP (Online Transaction Processing) restructurent les données pour favoriser des requêtes et des analyses rapides et complexes.

    Couche analytique

    Le niveau supérieur est la couche du client frontend. Il contient les outils d’accès du data warehouse qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec les données, de créer des tableaux de bord et des rapports, de suivre les KPI, d’explorer et d’analyser les données, de créer des applications, etc. Ce niveau inclut souvent un workbench  ou une zone de test pour l’exploration des données et le développement de nouveaux modèles de données.

    Un data warehouse standard comprend les trois couches définies ci-dessus. Aujourd’hui, les entrepôts de données modernes combinent OLTP et OLAP dans un seul système.

    Les data warehouse, conçus pour faciliter la prise de décision, ont été essentiellement créés et gérés par les équipes informatiques. Néanmoins, ces dernières années, ils ont évolué pour renforcer l’autonomie des utilisateurs fonctionnels, réduisant ainsi leur dépendance aux équipes informatiques pour accéder aux données et obtenir des informations exploitables. Parmi les fonctionnalités clés d’entreposage de données qui ont permis de renforcer l’autonomie des utilisateurs fonctionnels, on retrouve les suivantes :

    1. La couche sémantique ou de gestion fournit des expressions en langage naturel et permet à tout le monde de comprendre instantanément les données, de définir des relations entre les éléments dans le modèle de données et d’enrichir les zones de données avec de nouvelles informations.
    2. Les espaces de travail virtuels permettent aux équipes de regrouper les connexions et modèles de données dans un lieu sécurisé et géré, afin de mieux collaborer au sein d’un espace commun, avec un ensemble de données commun.
    3. Le Cloud a encore amélioré la prise de décision en permettant aux employés de disposer d’un large éventail d’outils et de fonctionnalités pour effectuer facilement des tâches d’analyse des données. Ils peuvent connecter de nouvelles applications et de nouvelles sources de données sans avoir besoin de faire appel aux équipes informatiques.

     

    The Future of Analytics Has Arrived

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    The Future of Analytics Has Arrived

    Kate Wright, responsable de la Business Intelligence augmentée chez SAP, évoque la valeur d’un data warehouse Cloud moderne.


    Les 7 principaux avantages d’un data warehouse Cloud  

    Les data warehouse Cloud gagnent en popularité, à juste titre. Ces entrepôts modernes offrent plusieurs avantages par rapport aux versions sur site traditionnelles. Voici les sept principaux avantages d’un data warehouse Cloud :

    1. Déploiement rapide : grâce à l’entreposage de données Cloud, vous pouvez acquérir une puissance de calcul et un stockage de données presque illimités en quelques clics seulement, et créer votre propre data warehouse, datamarts et systèmes de test en quelques minutes.
    2. Faible coût total de possession (TCO) : les modèles de tarification du data warehouse en tant que service (DWaaS) sont établis de sorte que vous payez uniquement les ressources dont vous avez besoin, lorsque vous en avez besoin. Vous n’avez pas besoin de prévoir vos besoins à long terme ou de payer pour d’autres traitements tout au long de l’année. Vous pouvez également éviter les coûts initiaux tels que le matériel coûteux, les salles de serveurs et le personnel de maintenance. Séparer les coûts du stockage des coûts informatiques vous permet également de réduire les dépenses.
    3. Élasticité : un data warehouse Cloud vous permet d’ajuster vos capacités à la hausse ou à la baisse selon vos besoins. Le Cloud offre un environnement virtualisé et hautement distribué capable de gérer d’immenses volumes de données qui peuvent diminuer ou augmenter.
    4. Sécurité et restauration après sinistre : dans de nombreux cas, les data warehouse Cloud apportent une sécurité des données et un chiffrage plus forts que les entrepôts sur site. Les données sont également automatiquement dupliquées et sauvegardées, ce qui vous permet de minimiser le risque de perte de données.
    5. Technologies en temps réel : les data warehouse Cloud basés sur la technologie de base de données in-memory présentent des vitesses de traitement des données extrêmement rapides, offrant ainsi des données en temps réel et une connaissance instantanée de la situation.
    6. Nouvelles technologies : les data warehouse Cloud vous permettent d’intégrer facilement de nouvelles technologies telles que l’apprentissage automatique, qui peuvent fournir une expérience guidée aux utilisateurs fonctionnels et une aide décisionnelle sous la forme de suggestions de questions à poser, par exemple.
    7. Plus grande autonomie des utilisateurs fonctionnels : les data warehouse Cloud offrent aux employés, de manière globale et uniforme, une vue unique sur les données issues de nombreuses sources et un vaste ensemble d’outils et de fonctionnalités pour effectuer facilement des tâches d’analyse des données. Ils peuvent connecter de nouvelles applications et de nouvelles sources de données sans avoir besoin de faire appel aux équipes informatiques.
    Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud
    L’entreposage de données prend en charge l’analyse complète des dépenses de l’entreprise par service, fournisseur, région et statut, pour n’en citer que quelques-unes.

    Meilleures pratiques concernant l’entreposage des données

    Pour atteindre vos objectifs et économiser du temps et de l’argent, il est recommandé de suivre certaines étapes éprouvées lors de la création d’un data warehouse ou l’ajout de nouvelles applications à un entrepôt existant. Certaines sont axées sur votre activité tandis que d’autres s’inscrivent dans le cadre de votre programme informatique global. Vous pouvez commencer avec la liste de meilleures pratiques ci-dessous, mais vous en découvrirez d’autres au fil de vos collaborations avec vos partenaires technologiques et de services.

    Meilleures pratiques métier

    Meilleures pratiques informatiques

    Définir les informations dont vous avez besoin. Une fois que vous aurez cerné vos besoins initiaux, vous serez en mesure de trouver les sources de données qui vous aideront à les combler. La plupart du temps, les groupes commerciaux, les clients et les fournisseurs auront des recommandations à vous faire. 

    Surveiller la performance et la sécurité. Les informations de votre data warehouse sont certes précieuses, mais elles doivent quand même être facilement accessibles pour apporter de la valeur à l’entreprise. Surveillez attentivement l’utilisation du système pour vous assurer que les niveaux de performance sont élevés. 

    Documenter l’emplacement, la structure et la qualité de vos données actuelles. Vous pouvez ensuite identifier les lacunes en matière de données et les règles de gestion pour transformer les données afin de répondre aux exigences de votre entrepôt.

    Gérer les normes de qualité des données, les métadonnées, la structure et la gouvernance. De nouvelles sources de données précieuses sont régulièrement disponibles, mais nécessitent une gestion cohérente au sein d’un data warehouse. Suivez les procédures de nettoyage des données, de définition des métadonnées et de respect des normes de gouvernance.

    Former une équipe. Cette équipe doit comprendre les dirigeants, les responsables et le personnel qui utiliseront et fourniront les informations. Par exemple, identifiez le reporting standard et les KPI dont ils ont besoin pour effectuer leurs tâches.

    Fournir une architecture agile. Plus vos unités d’affaires et d’entreprise utiliseront les données, plus vos besoins en matière de datamarts et d’entrepôts augmenteront. Une plate-forme flexible s’avérera bien plus utile qu’un produit limité et restrictif. 

    Hiérarchiser vos applications de data warehouse. Sélectionnez un ou deux projets pilotes présentant des exigences raisonnables et une bonne valeur commerciale.

    Automatiser les processus tels que la maintenance. Outre la valeur ajoutée apportée à la Business Intelligence, l’apprentissage automatique peut automatiser les fonctions de gestion technique du data warehouse pour maintenir la vitesse et réduire les coûts d’exploitation.

    Choisir un partenaire technologique compétent pour l’entrepôt de données. Ce dernier doit offrir les services d’implémentation et l’expérience dont vous avez besoin pour la réalisation de vos projets. Assurez-vous qu’il puisse répondre à vos besoins en déploiement, y compris les services Cloud et les options sur site. 

    Utiliser le Cloud de manière stratégique. Les unités d’affaires et les services ont des besoins en déploiement différents. Utilisez des systèmes sur site si nécessaire et misez sur des data warehouse Cloud pour bénéficier d’une évolutivité, d’une réduction des coûts et d’un accès sur téléphone et tablette.  

    Développer un bon plan de projet. Travaillez avec votre équipe sur un plan et un calendrier réalistes qui rendent possible les communications et le reporting de statut.


    En résumé 

    Les data warehouse modernes, et, de plus en plus, les data warehouse Cloud, constitueront un élément clé de toute initiative de transformation numérique pour les entreprises mères et leurs unités d’affaires. Les data warehouse exploitent les systèmes de gestion actuels, en particulier lorsque vous combinez des données issues de plusieurs systèmes internes avec de nouvelles informations importantes provenant d’organisations externes.

    Les tableaux de bord, les indicateurs de performance clés, les alertes et le reporting répondent aux exigences des cadres dirigeants, de la direction et du personnel, ainsi qu’aux besoins des clients et des fournisseurs importants. Les data warehouse fournissent également des outils d’exploration et d’analyse de données rapides et complexes, et n’ont pas d’impact sur les performances des autres systèmes de gestion.


    Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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    Publié en anglais sur insights.sap.com

    The post Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ? appeared first on SAP France News.

    Source de l’article sur sap.com