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Start Using a Smart DAM and Image Optimization Stack

Asset management and website performance optimization are two of those unavoidable headaches faced by every website owner.

A digital asset management (DAM) platform can provide centralized asset repositories with intuitive dashboards to help you manage assets. On the other hand, an image CDN can help you get rid of that messy responsive syntax and provide dynamic asset optimization with huge performance boosts.

The problem is that website performance has become such a competitive factor that DAMs with other priorities tend to fall short. On the other hand, specialized image CDNs don’t solve the problems associated with image management, particularly within organizations.

With that in mind, I propose solving these problems for good by putting together image management and optimization stack using ImageEngine and Cloudinary. Instead of being a comparison between these two tools, this article describes the benefits of using them to complement each other.

Features and Asset Management Capabilities

As a DAM, Cloudinary provides you with a visual interface to store, manage, and edit your image and video assets. In that way, it’s not much different from any other professional image managing software such as Adobe Bridge, except that it’s an online, browser-based service.

Using the Media Library, you can upload, delete, and organize images in folders, for example. The visual image editor allows you to make advanced transformations and image touch-ups and see the results instantaneously using tools like sliders, dropdowns, etc. You can even chain transformations together for multi-layered effects.

Cloudinary also allows you to manipulate images and videos this way using their URL-based API.

Cloudinary has additional auxiliary features that make asset management easier (especially in organizations), such as backups, role-based multi-user admin, and feature extensions via third-party integrations and add-ons.

This is something most image CDNs don’t provide. Instead, they allow you to access and transform images using URL manipulation. Transformations are usually made using string-based parameters or directives. A serverless, headless DAM, if you will.

However, the advantage of using a dedicated image CDN like ImageEngine, is that it can usually provide enhanced asset optimization. ImageEngine, for example, is an intelligent image CDN that uses WURFL device detection to finely read the context an image is accessed from (device model, PPI, OS, browser, resolution, etc.) and then chooses the optimal image for that configuration.

This frees up website owners from having to do any additional optimization. This business logic is also built-in to all of their global PoP servers, and ImageEngine specifically delivers cache-hit ratios close to 100%. The following performance section will illustrate the difference this can make in practice.

Check out the key differences between ImageEngine and Cloudinary. And, for a deeper insight, see the comparison with other similar CDNs, like imgix and Cloudflare

Performance

Just to cover our bases and prove that this is an effective asset management and optimization stack, I’m also going to affirm it using a Lighthouse performance audit. Here is a quick summary of the results:

For this test, I built a web page with a tonne of images with overly large file sizes. In this first Lighthouse audit, I didn’t apply any optimization to the images. Here’s the result:

As you can see, we had some major problems when it came to the loading time of our assets. Overall, the page took more than 10 seconds to load. One of Google’s crucial user-centric performance metrics, LCP, scored a miserable 7.5s. Lighthouse suggested that some of the main problems encountered were the asset file size, inefficient cache policies, using non-optimal image formats, and improperly sized images.

Both Cloudinary and ImageEngine are supposed to address all of these factors with their auto image optimization. In the next audit, I used the same page and content but served my images via Cloudinary:

As you can see, there is improvement in most factors. FCP is now in the green, and both the Speed index and LCP times have almost halved. Even TTI and CLS improved slightly. That being said, it’s still nowhere near optimal, and we’re still falling short of the all-important 3-second loading time ceiling.

So, finally, let’s do another Lighthouse audit – this time using ImageEngine on top of Cloudinary. Here are the results:

With ImageEngine, I finally scored in the green with 95. All the metrics that have to do with the sheer speed at which image content loads improved. The Speed Index and LCP, which is the most important, improved dramatically. CLS scored worse, but this typically varies from test to test.

You can find another and more extensive breakdown of the performance and pricing comparison here.

Transformations, Bandwidth Utilization, and Cost

Cloudinary’s pricing plans work on a credit-based system. Starting with the free account, you get 25 credits/month. Each credit can be used for 1,000 transformations, 1 GB of storage, or 1 GB of net viewing bandwidth. The other two packages cost $99 for 225 credits and $249 for 600 credits, respectively.

You should plan to generate a minimum of 5 transformations per image. In effect, that limits you to around 200 images with the free plan, excluding whatever manual transformations you make.

ImageEngine’s Basic plan costs $49 and provides you with 100 GB of Smart Bytes. Smart Bytes are based on optimized image content and translate to roughly 400-500 GB of raw images.

So, with Cloudinary, you have to compromise between bandwidth and storage usage as well as the number of transformations you can make. Transformations for Cloudinary are counted as they are dynamically generated on-demand.

However, if you use ImageEngine for optimization, you can switch off Cloudinary’s auto-optimization. When a new image variant is needed, it will be generated and delivered via ImageEngine. Considering variant count isn’t limited by ImageEngine, this will drastically cut down on the number of credits you’ll need to spend on transformations.

Effectively, that means you could use the bulk of your Cloudinary credits purely for storage and specific transformations. For example, advanced cropping, applying effects, or color adjustments. These are, after all, the main functions of a DAM.

With this setup, ImageEngine’s Basic plan and Cloudinary’s free plan should be adequate for most websites, saving around $50 a month.

How to Implement Cloudinary with ImageEngine

Signing up for Both Services

As it will house all of your image assets, the logical place to start would be to sign up with Cloudinary.

Create a (free) account, and make sure to take note of your “cloud name” during the setup wizard. This will be the name of your designated storage location on the Cloudinary platform and is usually a garbled string like di2zgnxh0 by default. However, you can change this to something more meaningful.

Once you’ve signed up, you can start uploading your image assets and creating different versions/transformations of them. Setting up Cloudinary integration on a CMS, like WordPress, is usually straightforward. Just indicate the CMS you’ll be using, copy the API key, install the plugin, and activate it.

Next, sign up for a free trial with ImageEngine. There will also be a short setup wizard during which you will:

Provide ImageEngine with the website where your images will be delivered.
Supply your image origin (in this case, your Cloudinary web folder). For now, you can only add the Cloudinary, e.g., res.cloudinary.com.
Get your ImageEngine image-serving domain, e.g., {randomstring}.cdn.imgeng.in

When in your ImageEngine dashboard, you’ll see this domain listed under “Engines” as well as an entry for Cloudinary under “Origins.” Edit the latter and under “Advanced,” add your Cloudinary folder to the “PATH” field.

That’s it, you should now be able to store and manage images via Cloudinary and serve them via the ImageEngine CDN.

Dynamically Loading Specific Image Variants

Let’s take a look at a use case for loading different transformations of individual images on your site. This example will showcase how you can use Cloudinary’s advanced image editing tools to transform images while still reaping the optimization rewards of using ImageEngine as your image CDN.

A popular practice today is to use rounded images for team, client, or profile portraits. Using Cloudinary, you can load this transformation using the following URL:

https://res.cloudinary.com/myimages/image/upload/w_400,h_400,c_crop,g_face,r_max/w_200/profile.jpg

This will resize the image to 400 by 400px, focus on the face, and apply the maximum amount of radial cropping around it – to a width of 200px.

The same image can then be accessed via your ImageEngine delivery engine simply by swapping out the domain:

https://images.myimageengine.com.imgeng.in/image/upload/w_400,h_400,c_crop,g_face,r_max/w_200/profile.jpg

NOTE: I added my Cloudinary folder designation (“myimages”) as the path to my image origin. With that config, I don’t need to include it every time I use the image URL.

For example, you can set up the origin like this:

And, then under advanced:

If I specifically wanted to load the profile picture in WebP format (for transparency support, for example), I could add the ImageEngine directive f_webp:

https://images.myimageengine.com.imgeng.in/image/upload/w_400,h_400,c_crop,g_face,r_max/w_200/?imgeng=/f_webp/profile.jpg

ImageEngine and Cloudinary – The Wrap Up

Both ImageEngine and Cloudinary are superb platforms that can make managing image and video assets easier and improve your website maintenance. However, both services have their specialty in which they outperform each other.

For ImageEngine, it’s delivering blisteringly fast image loading times in next-gen formats and with a minimal loss of visual quality.

For Cloudinary, it’s providing a visual interface to organize, store, and edit your image and video assets.

As a further incentive, letting each of these services handle what they’re best at can lead to lowering your long-term operating costs.

[– This is a sponsored post on behalf of ImageEngine –]

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26 mai 2021/par Service comm.

SAP conclut avec succès la roadmap finance de SCOR

Actualités, ERP & Applications, SAP

Après avoir mis SAP HANA au cœur du SI financier de SCOR, SAP annonce que son client a finalisé avec succès sa roadmap finance. Annoncée en 2015, cette dernière permet aux différents métiers de la finance de SCOR de répondre sereinement aux objectifs des années à venir. La raison d’être du projet : être au service des métiers pour soutenir l’excellence opérationnelle du domaine finance.

Quatrième réassureur mondial, SCOR offre à ses clients une gamme innovante et diversifiée de solutions et de services pour le contrôle et la gestion des risques via une assise financière solide. Fidèle à sa devise « l’Art et la Science du Risque », le Groupe met son expertise reconnue au sein du secteur et ses solutions financières de pointe au service du bien-être et de la résilience des populations.

Répondre à de nombreux enjeux business et numérique pour évoluer technologiquement

SCOR concrétise sa roadmap 2015-2020 avec la conversion vers S/4HANA opérée en Juillet 2020, point d’orgue d’une ambition métier supportée par SAP HANA visant à mettre en place une plateforme financière unique et intégrée pour l’ensemble des besoins de la Finance.

Ce plan sur 5 ans a permis la mise en place des axes suivants :

Le passage des portfolio Analytics (SAP BW) et EPM (SAP BFC) sur une instance SAP HANA unique
La migration du General Ledger (ECC) sur S/4HANA;
La création et le développement de la Reporting Factory, s’appuyant sur un catalogue analytique en temps réel et réconcilié « by design » par une consolidation très précise grâce à 3 outils SAP intégrés :
- Analysis For Office (AO) pour l’analyse et la manipulation des données
- SAP Analysis Cloud (SAC) pour le dashborading
- Disclosure Management (DM) pour le reporting statique
La digitalisation et la robotisation des processus Finance au sein du Groupe

Un déploiement prenant en considération tous les paramètres, coûts, délais et qualité grâce à l’expertise consolidée métier, projets et systèmes du SAP Competency Center de SCOR dirigé par François Bossard, qui s’est vu être complétée par le déploiement sur une instance unique de la gestion de la trésorerie (SAP TRM), de la communication bancaire (SAP BCM), de la gestion budgétaire (SAP eBPC) et de la sécurisation du cycle de développement (Solution Manager).

SCOR est désormais doté d’un avantage concurrentiel indéniable pour les 3 prochaines années dans le domaine de la Finance en termes d’innovations technologiques. Sa plateforme est complètement intégrée et dotée d’interfaces répondant en temps réel voire en streaming, un niveau d’intégration que de nombreux acteurs commencent tout juste à entrevoir. Ces avancées sont dues à un concept fonctionnel clé : la réconciliation « by design » de l’ensemble des domaines de la finance au sein d’une plateforme unifiée.

« SCOR posait il y a 10 ans les bases d’une vision rationnalisée de son système d’information financier en migrant l’ensemble de ses comptabilités dans SAP. Ces cinq dernières années, il nous paraissait naturel de faire fructifier cet acquis via une roadmap de développement ambitieuse, associant enrichissements fonctionnels et innovations technologiques pour en tirer tous les bénéfices, optimisant nos processus financiers et nos capacités analytiques. Grâce à ces acquis et à une migration fluide vers S/4HANA réalisée en quelques mois, nous pouvons compter sur une plateforme financière performante qui est en mesure d’encaisser les impacts des prochaines échéances d’évolution règlementaire IFRS9 et IFSR17 », précise Marc Philippe, Directeur des Systèmes d’Information du Groupe SCOR.

Une implémentation réussie pour aller plus loin dans l’excellence opérationnelle

Déployée en juillet 2020, SAP S/4HANA, montre déjà de nombreux bénéfices : des économies sur de nombreux projets, des gains de temps pour mieux redéployer les ressources, la mise en place de process plus intégrés, plus automatisés, plus simples et plus informés pour permettre aux équipes de se concentrer sur leur valeur ajoutée et ainsi libérer du temps aux collaborateurs pour se concentrer sur l’opérationnel. Cette nouvelle étape répond à une logique stratégique sur le moyen long-terme. En effet, elle permet de se rapprocher tactiquement de la roadmap SAP, d’avoir toujours un œil sur l’innovation, d’aller encore plus loin dans l’excellence opérationnelle ou encore de se rapprocher davantage de la réalité comptable tout en abordant de manière plus sereine les challenges normatifs de l’industrie pour les 3 prochaines années.

A l’initiative et à la direction de cette roadmap, y compris la conversion vers S/4HANA venant la conclure, Marc Henry, Head of Finance Projects, Systems, Processes and Controls du Groupe SCOR, précise que « S/4HANA nous permet de construire et développer IFRS9 et IFRS17 sur la nouvelle plateforme sans avoir à faire de migration par la suite. La solution nous permet aussi de développer de nouvelles fonctionnalités clés comme l’ajout de devises, de ledger, de GAAPs et d’aller encore plus loin dans l’intégration du domaine de la finance ».

La solution SAP Analytics Cloud permet de déployer un ensemble de best practices, de capitaliser sur l’ensemble des efforts consentis sur HANA et de s’inscrire comme early-adopter de la roadmap de SAP pour assurer une co-innovation et un partage constant avec toutes les parties prenantes. La solution fournit également au top management des données en temps réel leur permettant d’avoir un avis fiable et factuel sur plusieurs process comme la santé financière de leur division dans le cadre d’un projet ou encore sur le pilotage de KPIs plus globaux. Enfin, SAC permet de rendre les utilisateurs de la solution plus indépendants afin d’être davantage sur l’accompagnement et la certification de la donnée plutôt que sur sa production par les équipes métier.

SAP Business Planning and Consolidation (eBPC) a offert à SCOR la possibilité d’adapter ses plans de planification, de budgétisation, de prévision pour améliorer l’ensemble du processus budgétaire du Groupe. La solution a également permis d’entrevoir des gains additionnels au regard de la roadmap SAP et de son intégration avec d’autres outils déjà existants comme SAP Analytics Cloud Planning. L’objectif : accélérer les cycles budgétaires et de clôture financière, et renforcer l’expérience utilisateur.

« Après le succès de la première implémentation avec SAP, nous souhaitions poursuivre la collaboration. Nous avons pu mettre en place une plate-forme mondiale intégrée, dotée d’une base de données unique disponible en temps réel. SCOR a pu capitaliser sur tout le travail effectué précédemment, avoir un seul point d’accès pour la donnée Finance et rendre certains modules plus flexibles. Nous sommes très fiers d’être une vitrine pour SAP qui nous offre de réels bénéfices opérationnels à court terme », ajoute Marc Henry.

A propos de SAP

La stratégie de SAP vise à aider chaque organisation à fonctionner en “entreprise intelligente”. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 77 % des transactions commerciales mondiales entrent en contact avec un système SAP®. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analytique avancées aident nos clients à transformer leurs activités en “entreprises intelligentes”. SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration afin qu’elles puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent – sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Avec son réseau mondial de clients, partenaires, employés et leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun. Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.

Contacts presse :

Daniel MARGATO, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline BARRIERE : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
SAP Press Room; press@sap.com

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Source de l’article sur sap.com

26 mai 2021/par Service comm.

Creating Live Dashboards With QuickSight

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

For many enterprise-grade applications, providing a point where you can access in-depth analysis about your data has become a crucial feature. There are many approaches to this — you can build your own web application and backend that has views allowing customers to filter and analyze data. Alternatively, you can use the embedded analytics capabilities of Looker, Tableau, or Sisense — all of which are large business intelligence tools, with a host of features and connectors into all sorts of data sources.
But if you’re already on AWS, then it really is worth considering QuickSight to present analytics in your web application.

This series will guide you through the intricacies of creating a multi-tenant solution with QuickSight, dealing with data security across customers and within organizations. We’ll need to go beyond to AWS console and dive into the CLI/API commands that you’ll need to manage all of this.

Source de l’article sur DZONE

21 mai 2021/par Service comm.

6 Ways Parallax Still Works in 2021

Actualités, Actualités

Parallax is a term that is applied loosely and frequently in the world of web design. As a trend, it has been popular and unpopular in equal measures for some time. However, it’s still one of the most valuable tools for animation in the digital world.

Parallax creates an illusion of depth when scrolling, a timeless effect that still has lots of value in the web design world.

Sure, parallax has its issues, from problems with usability, to concerns with mobile responsivity — but it’s also an interesting way to make a website stand out when done correctly.

Let’s take a closer look at some of the ways that parallax scrolling still works in 2021…

1. Parallax Tells A Story

Let’s start simple.

One of the most effective ways to use parallax scrolling in the modern age is to tell a story. Today’s consumers want to have an emotional connection with the brands they buy from – now more than ever. Five years ago, studies showed that around 80% of customers want brands to tell stories, and that trend remains consistent to this day.

In the age of digital consumerism, where people can’t get to know a company in person through face-to-face interactions with its salespeople, companies need new ways to connect with their clients. Telling brand-driven stories is a way to highlight that your company is more than just a faceless entity – it’s something with real soul.

Let’s look at the “Recap After Use” website, a portfolio belonging to the innovative Louie Sellers. This website showcases Louie’s skills with attention-grabbing visuals, including a parallax animation that makes it looks like Louie is drawing the page as you scroll through it.

This is the kind of exceptional animation that makes parallax scrolling more compelling. The animation isn’t there to make a visual difference to the page – it tells you something more about the person behind the website and what they can do.

2. Parallax Increases Website Visit Times

If a website effectively tells a story with parallax animation, you can also bet that’s going to keep customers or readers on a page for longer. Reducing bounce rate by increasing engagement is one of the main goals of any web designer. (Bounce rates, of course, refer to the percentage of site visitors that hit the back button after just seeing the first page of your website.)

While some people argue that parallax websites can hurt your SEO rankings if they slow down your site, there’s also the argument that the lack of a visually engaging page can harm SEO. Bounce rates drag down your ranking and make it harder to get audience attention.

A parallax animation that tells a story and engages your audience through carefully delivered information is a great way to keep people around – even just for a little longer than usual. For instance, if you check out Alex Dram’s portfolio page here, you’ll see several shapes coming together during the parallax scrolling animation.

The shapes merge to tell a story about the visual experiences that Alex can create for customers. It’s a way to draw the eye and connect with the viewer without just writing about what you do through text.

3. Parallax Develops Credibility

There’s a reason why both examples of parallax scrolling we’ve looked at so far are from creative portfolios. Parallax scrolling, with its excellent storytelling capabilities, is great for demonstrating your credibility as a digital expert. Basically, it’s a version of “showing” and not “telling” customers about your skills.

You can tell someone that you know how to use tricky techniques like parallax animation correctly, but they’re less likely to believe you that way. If you can show that you have the skills to create something amazing, that’s more engaging.

The OK Alpha team is a great company to reference when it comes to sensational design. This company seems to always be on the cutting edge of the latest trends, whether it’s bold typography or bright colors. To add to the impact of their website, the company has combined parallax effects into the mix to make everything more immersive as you scroll.

This is a beautiful example of how companies in the design landscape can use techniques like parallax scrolling to show what they’re capable of.

4. Parallax Makes Information More Fun

Most of us are naturally visual learners. We like to consume information in a way that’s refreshingly eye-catching and attractive. That’s why visual content generally earns more social shares and attention than written content. With parallax scrolling, companies that want to deliver valuable information and educational content to their audience can do so effectively.

Rather than just scrolling through a page and seeing lots of text, your customers can see images and graphs come to life alongside the blocks of text they’re reading. It’s like adding video demonstrations next to a textbook to help people better understand what they’re reading about.

Look at the Web Design and Art History microsite from Webflow as an example. The company wants you to understand how web design and art have evolved over the years, but it doesn’t want to deliver that information in a boring format. The bright graphics and parallax animation work together to give you a more contextual, meaningful experience.

5. Parallax Replicates Another Medium

What if you could remind someone of their experience when reading a book or watching a video while telling them about a video or a novel? Parallax scrolling and animation can help with that. It’s a way of making your website feel like a video presentation or slideshow without the added components of implementing video players into your back end.

Parallax scrolling also has another slight benefit over a standard video-based website. On a website that uses a video for a background, the video often plays automatically. This means that your visitors can’t control how quickly the video plays.

On the other hand, parallax animations driven by scrolling action allow your customer to collect information at a pace that suits them. Take a look at the Story of the Goonies website, for instance. This stunning parallax site introduces you to the details you need to know about the movie in a way that makes it feel like the intro to a film.

The great thing about the parallax on this site is that the slow video-style design also gives you a dose of nostalgia – which ties in perfectly with the movie.

6. Parallax Is More Memorable

What’s the main reason any designer does anything special to a website? To make it stand out, of course. Web design is all about conveying the unique essence of a brand, business, or entity in a way that’s going to make that client unforgettable. Although parallax isn’t as novel as it once was, it can still be a way to make your site stand out – if it’s used correctly.

The key to success with parallax scrolling for memorability is making it smart. The layout needs to feel simple and intuitive. Everything needs to work well together, from the lightly shifting font to the various parallax effects that work together to draw the viewer’s eye (and attention).

A great example comes from Jomor Design – another designer with a portfolio that really grabs your focus from the first second. The layout is beautifully done, with plenty of mini moments for engagement and interactions throughout. As you scroll through the site, you get a better idea of what the designer is all about. The little moments of animation make the whole experience so much more memorable.

When your site is more memorable and engaging than that of your competition, you can drive many major benefits for your brand, including an improved bounce rate.

What To Remember When Using Parallax

Parallax is just like any other design technique. There are ways you can do it wonderfully, which engage and delight your audience. However, there are also a lot of areas where you can easily go wrong. When using any design element, the main thing to remember is that the primary focus should always be your users’ experiences. Parallax shouldn’t just be a way to show off your design knowledge. It’s just another feature that you can use to create an amazing website.

Remember that user experience and visual appeal need to work perfectly together for parallax to work. If scrolling through the page is practically impossible for people on a mobile device, then you’re not going to get the results you want. If it’s difficult to take in the message you’re trying to send because the content is moving too quickly, again, your users will suffer.

Remember the following tips:

Simple is better: Reduce the amount of content and visual elements on your page whenever you can. The less information there is to capture your customer’s attention, the less likely it is that you’re going to end up with a problem.
Compress file sizes: Make sure that you’re not reducing the speed of your website by creating a huge single page with tons of high-quality images. You’re going to need to use the smallest possible file sizes.
Check responsiveness: Make sure that the parallax effect works just as well on your smartphone or tablet as it would on a desktop. As more people move their browsing experiences into their palms, you can’t afford to ignore responsivity.
Find the “wow”: Look at these examples of parallax websites. Every one stands out because it does something special with the scrolling effect. If you’re going to be using this strategy with your website, you need to make sure it’s worth the effort. Don’t just follow the same guidelines as everything else. Find the idea that’s going to make people take notice.

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19 mai 2021/par Service comm.

UX Design Doesn’t End With Your Website

Actualités, Actualités

User experience design is something that most of us associate with websites. But why isn’t it something we extend beyond the website?

Here’s why I ask this:

As a consumer, it’s so rare that your only interaction with a brand is through its website. Take an ecommerce site, for example. You buy a product from it, and then what happens?

You get a confirmation email;
You get another email when the package ships;
You might get another email or SMS notification when the package is delivered;
You retrieve the package and open it;
You open up your purchase and use it.

These are all an extension of that initial user experience on the site. If there’s just one hiccup along the way, it could easily erode the trust and happiness you felt after quickly finding and buying what you needed on the site.

So, what I’d like to do today is look at 10 areas where UX design should extend beyond the website to ensure that the frictionless experience started there remains untarnished.

Extending UX Design Beyond the Website

As a web designer, you might be thinking that this part of the user experience doesn’t fall under the umbrella of your responsibilities. And you may be right about that.

For brands to truly be successful and profitable, someone needs to carefully examine the bigger picture and ensure that the user experience is flawless no matter how far away from the site it is. At the very least, you should share the UX research and strategy you do for a client’s site so their team can ensure it carries over to other areas of the business.

Here are some things to think about:

1. Mobile App

It’s not uncommon for websites to have mobile app counterparts these days. The layout doesn’t need to be identical since mobile users tend to behave differently than those on desktop.

That said, an app shouldn’t force users accustomed to the desktop experience to re-learn how to navigate or engage with the brand. So, the branding, UI design, speed, security, and navigation all need to be on par with what’s already been established in terms of usability.

2. Email

Most websites have a direct connection to email. For example, blog newsletters, purchase confirmation emails, and lead generation follow-ups all start on the website.

Consumers are well aware that when they hand over their email address, they will receive an email in return. In many cases, those emails are welcomed when they’re done right. But if something feels off, that bridge could easily burn between brand and consumer.

To preserve the UX, emails should come with the following:

The same branding and visual style as the website;
A personalized subject line, greeting, or offer;
Consistent messaging as the site, especially when it comes to the CTA.

Another thing to remember is that email isn’t the time to inject dark patterns into the experience. So, the “Unsubscribe” option should be in an easy-to-spot area and a sharply contrasting font color.

3. Social Media

Social media is another channel that’s commonly connected to a website. While you can’t control the aesthetics of social media websites themselves, the visuals and messaging in posts need to be on-brand.

That means that things like memes and emojis — which are popular means of communication on social — should only be used if they’re normally part of the brand identity. If not, you’ll need to find other ways to communicate engagingly.

Another part of the user experience to think about is customer support. Social media is a lot like going into a store. If someone has an issue with what they bought or the service they received, there will be many people around to witness the complaint. Social media only amplifies that — so the quality of customer care needs to be consistent with how the brand handles it everywhere else.

4. SMS

Not every brand will need to be connected to customers via text messaging. eCommerce companies, news sites, and personal services providers likely will, though.

However a brand uses SMS, the same UX guidelines apply here as they do across all other channels:

Keep messages concise;
Make sure they’re relevant and valuable;
Use branded messaging and design;
Don’t abuse the privilege and send too many;
Make it easy to opt out.

Basically, if you can’t make it a valuable extension of the brand’s offering, don’t use it.

5. Phone

Any website that publishes its phone number should expect to receive calls from prospects and customers. While there’s nothing to design here visually, the experience of getting on the phone with a company should be consistent with what they experience elsewhere.

One way to do this is to design an easy-to-follow routing system. It should be simple for callers to figure out which number to choose. What’s more, there should be no endless loops. If a caller has exhausted the options, they should be immediately directed to a representative.

Another way to ensure consistency is to adhere to a script — that goes for call centers for enterprises as well as the local lawyer’s office. Every caller should be greeted with the same tone and handled in the same manner (depending on the situation, of course).

6. Ads

There are a lot of places where brands can advertise these days:

Google search;
Social media;
Ad networks;
TV;
Radio;
Podcasts;
Blogs;
Billboards;
Direct mail.

When designing an ad campaign, there should be consistent messaging, aesthetics (when relevant), and CTAs presented. If branding isn’t consistent from ad to ad, there may be a delay in consumers recognizing the brand or its offer. Or, worse, not recognizing it at all.

7. Packaging

For brands that sell products, you have to think about how the packaging will impact the user experience. There are two types of packages to consider, too.

The first is the product’s own packaging. Branding should be clear as day and consistent with the site they bought it from.

It should also be easy to open. There’s nothing more frustrating than finally getting your purchase, only to realize you need tools to get it out of the packaging.

You also have to think about packaging for products that get shipped.

The product should fit well within the packaging. A too-roomy package will feel downright wasteful. So will excessive bubble wrap and paper filler.

Having a shipping label present in the package is also important. If the website makes it easy to make a purchase, the package should offer a convenient way to return the product if they’re not happy.

8. Product

The product itself has to align with the expectations set by the website.

Take the example of a SaaS. You’ve built an awesome landing page and mobile app store page to promote it. It looks great, it loads fast, and it’s easy to get around. But if the SaaS itself is ugly, disorganized, slow, or otherwise just clunky, all of the work you did to market it will end up being just false advertising.

So, make sure the expectations set before and during purchase naturally carry over to the experience with the product.

9. Business Exterior

For brick-and-mortar companies, the business’s exterior matters just as much as what happens inside it.

The most obvious thing to focus on is the aesthetics of the building. Does it look attractive? Is it in a safe area? Is there clear signage around it? Is it easy to find?

But you also have to think about user experiences that take place outside of the building. For example, there’s now a rise in curbside pickup. There are tons of things that can affect how happy the customer is with the experience — like if the pickup area is hard to find, there are never enough spots or the associates who deliver the orders always seem to be in a foul mood.

The business’s exterior should always set a good impression for what takes place inside.

10. Business Interior

Here are some things to think about when it comes to “designing” business interiors for a good UX:

Decor;
Layout;
Signage;
Furnishings;
Product discoverability;
Availability (of products or people);
Quality of customer service;
Checkout process.

It doesn’t matter what the company does — whether it’s a large retailer like Walmart or your own freelance design business. If a business’s establishment doesn’t look good, operate flawlessly, or provide a good person-to-person experience, it’s going to be very hard to get people to return.

So, all those things you do to design a streamlined website journey should be applied to a bricks-and-mortar business’s interior.

Wrapping Up

Depending on the types of companies you build sites for, some of the channels and suggestions above might not be relevant. Hopefully, this has got you thinking about other ways you (and your clients) can extend the UX design and strategy from the website.

If you can maintain the high-quality user experience from channel to channel, your clients’ brands will get more business, grow their profitability, and see a rise in loyalty, too.

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17 mai 2021/par Service comm.

Qu’est-ce que le data mining ?

Actualités, ERP & Applications, SAP

Le data mining est le processus d’extraction d’informations utiles à partir d’une accumulation de données, souvent à partir d’un data warehouse (entrepôt de données) ou d’une collection d’ensembles de données liés. Les outils de data mining incluent de puissantes fonctionnalités statistiques, mathématiques et analytiques dont l’objectif principal est de passer au crible de vastes ensembles de données pour identifier les tendances, les modèles et les relations, pour des prises de décisions et une planification éclairées.

Souvent associé aux demandes du service marketing, le data mining est considéré par de nombreux dirigeants comme un moyen de mieux comprendre la demande et de voir l’impact des modifications apportées aux produits, des prix ou des promotions sur les ventes. Mais le data mining présente également des avantages considérables pour d’autres domaines d’activité. Les ingénieurs et les concepteurs peuvent analyser l’efficacité des modifications de produit et rechercher les causes possibles de la réussite ou de l’échec d’un produit en fonction de la manière, du moment et du lieu d’utilisation des produits. Le MRO (entretien, réparation et fonctionnement) est en mesure de mieux planifier le stock de pièces et l’affectation du personnel. Les entreprises de services professionnels peuvent utiliser le data mining pour identifier les nouvelles opportunités liées à l’évolution des tendances économiques et aux changements démographiques.

Le data mining s’avère davantage utile et précieux maintenant que l’on se retrouve avec des ensembles de données plus volumineux et une expérience utilisateur accrue. Logiquement, plus il y a de données, plus elles cachent d’informations et de renseignements. Par ailleurs, plus les utilisateurs se familiarisent avec les outils et comprennent la base de données, plus ils deviennent créatifs vis-à-vis des explorations et des analyses.

Pourquoi utiliser le data mining ?

Le principal avantage du data mining est sa capacité à repérer des modèles et des relations dans de grands volumes de données provenant de plusieurs sources. Avec de plus en plus de données disponibles, provenant de sources aussi variées que les réseaux sociaux, les capteurs à distance et les rapports de plus en plus détaillés sur les mouvements de produits et l’activité du marché, le data mining offre les outils nécessaires pour exploiter pleinement le Big Data et le transformer en renseignements exploitables. De plus, il peut aider à « sortir des sentiers battus ».

Le processus de data mining peut détecter des relations et des modèles surprenants et intrigants dans des fragments d’informations apparemment non liées. Comme les informations tendent à être compartimentées, il a toujours été difficile, voire impossible, de les analyser dans leur ensemble. Toutefois, il peut exister une relation entre les facteurs externes (démographiques ou économiques, par exemple) et la performance des produits d’une entreprise. Les dirigeants, qui examinent régulièrement les chiffres des ventes par territoire, ligne de produits, canal de distribution et région, manquent souvent de contexte externe pour ces informations. Leur analyse souligne « ce qui s’est passé », mais ne détaille pas vraiment « pourquoi cela s’est passé de cette manière ». Le data mining peut apporter une solution.

Le data mining peut rechercher des corrélations avec des facteurs externes. Si la corrélation n’indique pas toujours la causalité, ces tendances peuvent être des indicateurs précieux pour guider les décisions relatives aux produits, aux canaux et à la production. La même analyse peut être bénéfique pour d’autres domaines de l’activité, de la conception de produit à l’efficacité opérationnelle, en passant par la prestation de services.

Historique du data mining

Nous collectons et analysons des données depuis des milliers d’années et, à bien des égards, le processus est resté le même : identifier les informations nécessaires, trouver des sources de données de qualité, collecter et combiner les données, utiliser les outils les plus efficaces pour analyser les données, et tirer parti des enseignements appris. À mesure que l’informatique et les systèmes basés sur les données se sont développés, il en a été de même pour les outils de gestion et d’analyse des données. Le véritable point d’inflexion est venu dans les années 1960 avec le développement de la technologie de base de données relationnelle et des outils de requête en langage naturel orienté utilisateur, tels que Structured Query Language (SQL). Les données n’étaient plus disponibles uniquement via des programmes codés personnalisés. Grâce à cette avancée, les utilisateurs pouvaient explorer leurs données de manière interactive et en extraire les « joyaux cachés ».

Le data mining est traditionnellement un ensemble de compétences spécialisées dans la science des données. Cependant, chaque nouvelle génération d’outils analytiques nécessite dans un premier temps des compétences techniques avancées, mais évolue rapidement pour devenir accessible aux utilisateurs. L’interactivité, c’est-à-dire la possibilité de laisser les données vous parler, est la principale avancée. Posez une question et visualisez la réponse. En fonction de ce que vous apprenez, posez une autre question. Ce type d’itinérance non structurée à travers les données permet à l’utilisateur d’aller au-delà des limites de la conception de bases de données spécifiques à une application et permet de découvrir des relations qui dépassent les limites fonctionnelles et organisationnelles.

Le data mining est une composante clé de la Business Intelligence. Les outils d’exploration de données sont créés dans les tableaux de bord décisionnels, en extrayant des informations du Big Data, y compris les données des réseaux sociaux, des flux de capteurs IoT, des appareils de localisation, du texte non structuré, des vidéos, etc. Le data mining moderne s’appuie sur le Cloud, l’informatique virtuel et les bases de données in-memory pour gérer les données de diverses sources de manière rentable et s’adapter à la demande.

Comment cela fonctionne ?

Il y a environ autant d’approches du data mining qu’il y a d’explorateurs de données. L’approche dépend du type de questions posées, du contenu et de l’organisation de la base de données ou des ensembles de données fournissant la matière première pour la recherche et l’analyse. Cela dit, certaines étapes organisationnelles et préparatoires doivent être accomplies pour préparer les données, les outils et les utilisateurs :

Comprendre le problème, ou du moins le domaine d’enquête.Le décideur, qui doit prendre les commandes de cette grande aventure de data mining, a besoin d’une compréhension générale du domaine dans lequel il travaillera, à savoir les types de données internes et externes qui doivent faire partie de cette exploration. On suppose qu’il a une connaissance approfondie de l’entreprise et des domaines fonctionnels impliqués.
Collecte de données. Commencez par vos systèmes et bases de données internes. Liez-les à l’aide de leurs modèles de données et de divers outils relationnels, ou rassemblez les données dans un entrepôt de données (data warehouse). Cela inclut toutes les données provenant de sources externes qui font partie de vos opérations, telles que les données de force de vente et/ou de service, les données IoT ou des réseaux sociaux. Recherchez et acquérez auprès des associations professionnelles et des gouvernements les droits sur les données externes, notamment les données démographiques, économiques et relatives au marché, telles que les tendances du secteur et les indices financiers. Intégrez-les dans le périmètre du kit d’outils (intégrez-les dans votre data warehouse ou reliez-les à l’environnement de data mining).
Préparation et compréhension des données.Faites appel aux experts en la matière pour définir, catégoriser et organiser les données. Cette partie du processus est parfois appelée « remaniement des données ». Certaines données peuvent nécessiter un nettoyage pour supprimer les doublons, les incohérences, les enregistrements incomplets ou les formats obsolètes. La préparation et le nettoyage des données peuvent se poursuivre à mesure que de nouveaux projets ou des données provenant de nouveaux champs d’enquête deviennent intéressants.
Formation des utilisateurs.Vous ne donneriez pas à votre adolescent les clés de la Ferrari sans qu’il n’ait appris à conduire ou qu’il n’ait pratiqué la conduite sur route avec un moniteur. Par conséquent, veillez à dispenser une formation formelle à vos futurs explorateurs de données et à les familiariser avec ces outils puissants. La formation continue est également bienvenue une fois qu’ils maîtrisent les bases et qu’ils peuvent passer à des techniques plus avancées.

Techniques de data mining

Gardez à l’esprit que l’exploration de données est basée sur un kit d’outils plutôt que sur une routine ou un processus fixe. Les techniques spécifiques de data mining citées ici ne sont que des exemples d’utilisation des outils par les organisations afin d’explorer leurs données et rechercher des tendances, des corrélations et des renseignements.

D’une manière générale, les approches de data mining peuvent être catégorisées comme étant orientées (vers un résultat spécifique souhaité) ou non orientées, comme un simple processus de découverte. D’autres explorations peuvent être destinées au tri ou à la classification des données, telles que le regroupement des clients potentiels en fonction d’attributs commerciaux comme le secteur, les produits, la taille et le lieu géographique. De même, la détection de cas particuliers ou d’anomalies est une méthode automatisée de reconnaissance des anomalies réelles (plutôt que simple variabilité) dans un ensemble de données qui affiche des modèles identifiables.

Association

Un autre objectif intéressant est l’association, qui relie deux événements ou activités apparemment non liés. Il existe un récit bien connu des débuts de l’analyse et du data mining, peut-être fictif, selon lequel une chaîne de magasins découvrait une corrélation entre les ventes de bière et de couches. Il avait été supposé que les nouveaux papas stressés qui sortaient tard le soir pour acheter des couches pouvaient aussi prendre un pack de 6 bières dans la foulée. Les magasins ont alors placé la bière et les couches à proximité, ce qui a augmenté les ventes de bière.

Clustering

Cette approche vise à regrouper les données par similitudes plutôt que par hypothèses prédéfinies. Par exemple, lorsque vous explorez vos informations commerciales clients combinées à des données externes démographiques et de crédit à la consommation, vous pourriez découvrir que vos clients les plus rentables vivent dans des villes de taille moyenne.

La majorité du temps, le data mining est exécuté en soutien à la prévision. Plus vous comprenez les modèles et les comportements, mieux vous pouvez prévoir les actions futures liées aux causes ou aux corrélations.

Régression

L’une des techniques mathématiques proposées dans les kits d’outils de data mining est l’analyse de régression, qui prédit un nombre en fonction de modèles historiques projetés dans le futur. Divers autres algorithmes de détection et de suivi des modèles fournissent des outils flexibles pour aider les utilisateurs à mieux comprendre les données et le comportement qu’elles représentent.

Ce ne sont là que quelques-uns des outils et des techniques disponibles dans les kits d’outils de data mining. Le choix de l’outil ou de la technique est en quelque sorte automatisé en ce sens que les techniques seront appliquées en fonction de la manière dont la question est posée. Auparavant, l’exploration de données revenait à « découper en tranches » la base de données, mais la pratique est aujourd’hui plus sophistiquée et les termes comme association, clustering et régression sont monnaie courante.

Exemples de cas d’utilisation

Le data mining est essentiel à l’analyse des sentiments, à l’optimisation des prix, au marketing de bases de données, à la gestion des risques de crédit, à la formation et à l’assistance, à la détection des fraudes, aux diagnostics médicaux, à l’évaluation des risques, aux systèmes de recommandation (à savoir, « les clients qui ont acheté ceci ont également aimé… »), et bien plus encore. Elle peut être un outil efficace dans pratiquement n’importe quel secteur, y compris la distribution de détail, la distribution de gros, les services, la fabrication, les télécommunications, les communications, les assurances, l’éducation, la santé, la banque, la science, l’ingénierie et le marketing en ligne ou les réseaux sociaux.

Développement de produit	Les entreprises qui conçoivent, fabriquent ou distribuent des produits physiques peuvent identifier des opportunités pour mieux cibler leurs produits en analysant les habitudes d’achat conjuguées aux données économiques et démographiques. Leurs concepteurs et ingénieurs peuvent également recouper les commentaires des clients et des utilisateurs, les données de réparation et d’autres données pour identifier les opportunités d’amélioration des produits.
Production	Les fabricants peuvent suivre les tendances de qualité, les données de réparation, les taux de production et les données de performance des produits sur le terrain pour identifier les problèmes de production. Ils peuvent également détecter les améliorations pouvant être apportées aux processus afin d’accroître la qualité, gagner du temps, réduire les coûts, améliorer la performance des produits et/ou repérer tout besoin de renouvellement d’équipements.
Industries des services	Dans le secteur des services, les utilisateurs peuvent trouver des opportunités similaires d’amélioration des produits en comparant les commentaires des clients (directs ou publiés sur les réseaux sociaux ou d’autres sources) et les données relatives aux services, canaux, performance des pairs, régions, tarifs, ou encore les données démographiques ou économiques.

Enfin, toutes ces découvertes doivent être transposées dans les prévisions et la planification afin que l’ensemble de l’entreprise soit en phase avec les changements de la demande anticipés grâce à une connaissance plus approfondie du client, et soit ainsi mieux positionnée pour exploiter les opportunités venant d’être identifiées.

Défis liés au data mining

Big Data : la génération de données est de plus en plus rapide, ce qui offre de plus en plus d’opportunités pour le data mining. Cependant, des outils d’exploration de données modernes sont nécessaires pour extraire une signification du Big Data, compte tenu du volume élevé, de la grande rapidité et de la grande variété des structures de données, ainsi que du volume croissant de données non structurées. De nombreux systèmes existants ont du mal à gérer, à stocker et à utiliser ce grand flux d’intrants.
Compétence de l’utilisateur : les outils d’exploration et d’analyses des données sont conçus pour aider les utilisateurs et les décideurs à comprendre et à obtenir des informations à partir de grands volumes de données. Bien que hautement techniques, ces outils puissants offrent désormais une excellente expérience utilisateur, de sorte que pratiquement tous les utilisateurs sont en mesure d’utiliser ces outils avec un minimum de formation. Toutefois, pour tirer pleinement profit des avantages, l’utilisateur doit comprendre les données disponibles et le contexte commercial des informations qu’il recherche. Il doit également savoir, au moins de manière générale, comment fonctionnent les outils et ce qu’ils peuvent faire. Ces outils ne sont pas hors de portée du responsable ou dirigeant moyen, mais nécessitent un apprentissage, raison pour laquelle les utilisateurs doivent consacrer du temps au développement de cette nouvelle compétence.
Qualité et disponibilité des données : avec ces énormes quantités de nouvelles données, il existe également des masses de données incomplètes, incorrectes, trompeuses, frauduleuses, endommagées ou simplement inutiles. Les outils peuvent contribuer à résoudre ce problème, mais les utilisateurs doivent constamment tenir compte de la source des données et de sa crédibilité et fiabilité. Les préoccupations en matière de confidentialité sont également importantes, tant en ce qui concerne l’acquisition des données que la prise en charge et la gestion une fois qu’elles sont en votre possession.

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Comprenez le processus de gestion des données et les avantages qu’il peut apporter à votre organisation.

FAQ sur le data mining

Quelle est la différence entre le machine learning et le data mining ?

Le data mining consiste à utiliser des outils analytiques avancés pour extraire des informations utiles d’une accumulation de données. Le machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d’apprendre par l’expérience. L’exploration de données peut utiliser le machine learning lorsque les programmes analytiques ont la possibilité d’adapter leurs fonctionnalités en fonction de l’analyse de données qu’ils effectuent.

Existe-t-il une différence entre le data mining et l’analyse de données ?

L’analyse des données est un terme général pour le large éventail de pratiques visant à identifier les informations utiles, à les évaluer et à fournir des réponses spécifiques. Le data mining est un type d’analyse des données qui se concentre sur l’exploration de grands ensembles de données combinés pour découvrir des modèles, des tendances et des relations susceptibles de générer des informations et des prévisions.

Le data mining est-il identique à la science des données ?

La science des données est un terme qui inclut de nombreuses technologies de l’information, y compris les statistiques, les mathématiques et les techniques de calcul sophistiquées appliquées aux données. Le data mining est un cas d’utilisation de la science des données centré sur l’analyse de grands ensembles de données provenant d’un large éventail de sources.

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

Un data warehouse est un ensemble de données, généralement provenant de sources multiples (ERP, CRM, par exemple) qu’une entreprise rassemblera dans l’entrepôt à des fins d’archivage et d’analyse à grande échelle, comme le data mining.

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Source de l’article sur sap.com

17 mai 2021/par Service comm.

10+ Cool Pre-Built Websites Designed With Creatives and Developers in Mind

Actualités, Actualités

Creatives need a digital space to call their home. A place from which they can show off their best work, and from where people can get in touch with them to buy or hire from them.

You should have a digital space of your own as well, and we’re here to help you do just that.

With one of 600+ Be Theme’s pre-built websites at your fingertips you can establish your own digital presence in no time at all. While you’re certain to find one to get started among such a large selection, we’re happy to offer a helping hand. The following 15 top BeTheme pre-built websites were specifically designed with creatives and developers in mind.

Don’t be afraid of choosing one that might not turn out to be the exact best choice. Every one of these 600+ pre-built websites is customizable, and you can always select another example or experiment if you want to.

15 Awesome BeTheme Pre-Built Websites You Can Call Your Own

No matter your choice, you’ll quickly discover that most or all of the heavy lifting involved in creating a website has already been done for you. Customize, add your own content, tweak as necessary, and you’re done!

That said, let’s get started.

1. BeAgency 4

Whether you prefer to go it alone or dream of someday building your own creative agency, the BeAgency 4 pre-built site would be a great foundation for your site. It oozes professionalism, it’s easy for your visitors to navigate, and you’ll love its clean, modern design.

As an extra feature (and most of these pre-built sites have one or two), BeAgency 4 has a Portfolio page. Swap in your own content and you’re set to go.

2. BeAgency 5

Like its predecessor, BeAgency 5 offers plenty of flexibility. You might find its completely different style more causal and relaxing, given the hand-drawn elements and small animations sprinkled throughout.

The extra feature here is a premade page for case studies you could use to add context to items in your portfolio.

3. BeArtist 3

Whether you’re a visual artist, photographer, graphic designer, writer, or whatever, the BeArtist 3 pre-built site’s cool design with its unique vibe could be just what the doctor ordered.

It even has a Shop setup you can use to sell your work, or you can convert it to a portfolio if you intend to showcase that.

4. BeBusiness 3

If you would like to create a simple website to market your artistic services BeBusiness 3 would be an excellent choice.

Whether you’re a photographer selling family portraits or wedding packages, a web developer searching for clients, or a graphic designer specializing in logo design, this pre-built site gives you a great starting point.

5. BeCompany 6

If you’re looking for a way to help your company stand out from those that would prefer to play it safe in terms of website design, this BeCompany 6 pre-built site, whose geometric shapes and illustrations give it a particularly artsy vibe, would be an option well worth considering.

Not to forget; among BeCompany 6’s features there’s a page with case studies that can help you highlight your work.

6. BeConsultant

It’s sometimes the case that after creatives have become experts at their game or craft, they branch out into consulting. If you fit into that category, you might find BeConsultant to be the perfect fit for you.

If you’re not a full-time consultant, or not into consulting at all, you could still use this pre-built site as the basis for a website to show off or sell your skills.

7. BeCopywriter 2

This one’s for writers. If that’s you, and your work is focused on words, it only makes sense to use a pre-built site like Copywriter 2 to beautifully showcase your content.

8. BeCreative 4

BeCreative 4 offers a distinctive point of view on what a typical website for creatives should look like.

While it features everything you need, e.g., a portfolio page is included along with a section for sharing testimonials, it offers a few other surprises as well; surprises like its left-aligned navigation for starters.

9. BeCV 2

BeCV 2 is not your standard digital CV or resume. Not by any means.

It’s a single page site that will serve as a perfect vehicle for sharing your skills, your experience, and your accomplishments as reflected in your body of work. It also gives prospective employers or clients the opportunity to connect with you directly through your site.

10. BeData

BeData would be a good choice for IT professionals, web developers, and programmers. Its layout, techy design, and cool features can easily be customized to suit your needs.

11. BeMedia 2

BeMedia 2 tests the limits of conventional design in a variety of ways, including its asymmetric layouts, outsized images, and its animated background video; all designed to instill a heavy dose of energy into your website and your brand.

12. BePhotography 3

The BePhotography 3 pre-built site isn’t for professional photographers only. If you are a web designer, an illustrator, or any kind of a visual creator, this image-centric pre-built site offers a great way to show off your creative efforts and dazzling works of art.

13. BePortfolio 2

BePortfolio 2 is great way for showing off in the best possible way your work, your experience, your list of clients, and whatever else is of importance to you and your business. For creative professionals it doesn’t get any better than this.

14. BeTheme

A great thing about using BeTheme is you can use it to create a website as simple or as complex as you like, as well as one that will get your message across in the best possible way. BeTheme comes with the building blocks you need, and quite naturally an impressive portfolio page.

15. Webmaster 2

Programmers and developers. This pre-built website was created just for you.

BeWebmaster 2 gives you a fun way to take your techie language and translate it into something they can relate to.

Build a website you’ll be proud to share with the world.

One of the things users like best about using Be Theme is its huge selection of pre-built websites they can make a choice from (600 and counting to date!).

[– This is a sponsored post on behalf of BeTheme –]

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

11 mai 2021/par Service comm.

Data Mining: Use Cases, Benefits, and Tools

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

In the last decade, advances in processing power and speed have allowed us to move from tedious and time-consuming manual practices to fast and easy automated data analysis. The more complex the data sets collected, the greater the potential to uncover relevant information. Retailers, banks, manufacturers, healthcare companies, etc., are using data mining to uncover the relationships between everything from price optimization, promotions, and demographics to how economics, risk, competition, and online presence affect their business models, revenues, operations, and customer relationships. Today, data scientists have become indispensable to organizations around the world as companies seek to achieve bigger goals than ever before with data science. In this article, you will learn about the main use cases of data mining and how it has opened up a world of possibilities for businesses.

Today, organizations have access to more data than ever before. However, making sense of the huge volumes of structured and unstructured data to implement improvements across the organization can be extremely difficult due to the sheer volume of information.

Source de l’article sur DZONE

7 mai 2021/par Service comm.

Qu’est-ce que la modélisation des données ?

Actualités, ERP & Applications, SAP

La modélisation des données correspond au processus de création de diagrammes de flux de données. Lors de la création d’une structure de base de données, qu’elle soit nouvelle ou non, le concepteur commence par élaborer un diagramme illustrant la façon dont les données entreront et sortiront de la base de données. Ce diagramme est utilisé pour définir les caractéristiques des formats et structures de données, ainsi que des fonctions de gestion de base de données, afin de répondre efficacement aux exigences des flux de données. Une fois la base de données créée et déployée, le modèle de données servira de documentation expliquant les motifs de création de la base de données ainsi que la manière dont les flux de données ont été conçus.

Le modèle de données résultant de ce processus établit une structure de relations entre les éléments de données dans une base de données et sert de guide d’utilisation des données. Les modèles de données sont un élément fondamental du développement et de l’analyse de logiciels. Ils fournissent une méthode standardisée pour définir et mettre en forme les contenus de base de données de manière cohérente dans les systèmes, ce qui permet à diverses applications de partager les mêmes données.

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

Un modèle de données complet et optimisé permet de créer une base de données logique et simplifiée qui élimine la redondance, réduit les besoins en stockage et permet une récupération efficace. Elle dote également tous les systèmes de ce que l’on appelle une « source unique de la vérité », ce qui est essentiel pour assurer des opérations efficaces et garantir une conformité vérifiable aux réglementations et exigences réglementaires. La modélisation des données est une étape clé dans deux fonctions vitales d’une entreprise numérique.

Projets de développement logiciel (nouveaux ou personnalisations) mis en place par le service informatique

Avant de concevoir et de créer un projet logiciel, il doit exister une vision documentée de ce à quoi ressemblera le produit final et de son comportement. Une grande partie de cette vision concerne l’ensemble de règles de gestion qui régissent les fonctionnalités souhaitées. L’autre partie est la description des données : les flux de données (ou le modèle de données) et la conception de la base de données qui les prendra en charge.

La modélisation des données est une trace de cette vision et fournit une feuille de route pour les concepteurs de logiciels. Grâce à la définition et à la documentation complètes des flux de données et de la base de données, ainsi qu’au développement des systèmes conformément à ces spécifications, les systèmes devraient être en mesure de fournir les fonctionnalités attendues requises pour garantir l’exactitude des données (en supposant que les procédures ont été correctement suivies).

Analyses et visualisation (ou Business Intelligence) : un outil de prise de décision clé pour les utilisateurs

Avec l’augmentation des volumes de données et le nombre croissant d’utilisateurs, les entreprises ont besoin de transformer les données brutes en informations exploitables pour prendre des décisions. Sans surprise, la demande en analyse des données a augmenté de façon spectaculaire. La visualisation des données rend les données encore plus accessibles aux utilisateurs en les présentant sous forme graphique.

Les modèles de données actuels transforment les données brutes en informations utiles qui peuvent être transposées dans des visualisations dynamiques. La modélisation des données prépare les données pour l’analyse : nettoyage des données, définition des mesures et des dimensions, amélioration des données par l’établissement de hiérarchies, la définition d’unités et de devises et l’ajout de formules.

Quels sont les types de modélisation des données ?

Les trois types de modèles de données clés sont le modèle relationnel, le modèle dimensionnel et le modèle entité-association. Il en existe d’autres qui ne sont pas communément utilisés, notamment les types hiérarchique, réseau, orienté objet et à plusieurs valeurs. Le type de modèle définit la structure logique, à savoir comment les données sont stockées, organisées et extraites.

Type relationnel : bien qu’« ancien » dans son approche, le modèle de base de données le plus couramment utilisé aujourd’hui est le relationnel, qui stocke les données dans des enregistrements au format fixe et organise les données dans des tables avec des lignes et des colonnes. Le type de modèle de données le plus basique comporte deux éléments : des mesures et des dimensions. Les mesures sont des valeurs numériques, telles que les quantités et le chiffre d’affaires, utilisées dans les calculs mathématiques comme la somme ou la moyenne. Les dimensions peuvent correspondre à des valeurs numériques ou textuelles. Elles ne sont pas utilisées dans les calculs et incluent des descriptions ou des emplacements. Les données brutes sont définies comme une mesure ou une dimension. Autres termes utilisés dans la conception de base de données relationnelle : « relations » (la table comportant des lignes et des colonnes), « attributs » (colonnes), « nuplets » (lignes) et « domaine » (ensemble de valeurs autorisées dans une colonne). Bien qu’il existe d’autres termes et exigences structurelles qui définissent une base de données relationnelle, le facteur essentiel concerne les relations définies dans cette structure. Les éléments de données communs (ou clés) relient les tables et les ensembles de données. Les tables peuvent également être explicitement liées, comme une relation parent/enfant, y compris les relations dites un-à-un (one-to-one), un-à-plusieurs (one-to-many) ou plusieurs-à-plusieurs (many-to-many).
Type dimensionnel : moins rigide et structurée, l’approche dimensionnelle privilégie une structure de données contextuelle davantage liée à l’utilisation professionnelle ou au contexte. Cette structure de base de données est optimisée pour les requêtes en ligne et les outils d’entreposage de données. Les éléments de données critiques, comme une quantité de transaction par exemple, sont appelés « faits » et sont accompagnés d’informations de référence appelées « dimensions », telles que l’ID de produit, le prix unitaire ou la date de la transaction. Une table de faits est une table primaire dans un modèle dimensionnel. La récupération peut être rapide et efficace (avec des données pour un type d’activité spécifique stockées ensemble), mais l’absence de relations peut compliquer l’extraction analytique et l’utilisation des données. Étant donné que la structure des données est liée à la fonction qui produit et utilise les données, la combinaison de données produites par divers systèmes (dans un entrepôt de données, par exemple) peut poser des problèmes.
Modèle entité-association (modèle E-R) : un modèle E-R représente une structure de données métier sous forme graphique contenant d’une part des boîtes de différentes formes pour représenter des activités, des fonctions ou des « entités », et d’autre part des lignes qui représentent des dépendances, des relations ou des « associations ». Le modèle E-R est ensuite utilisé pour créer une base de données relationnelle dans laquelle chaque ligne représente une entité et comporte des zones qui contiennent des attributs. Comme dans toutes les bases de données relationnelles, les éléments de données « clés » sont utilisés pour relier les tables entre elles.

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

Il existe de nombreux types de modèles de données, avec différents types de mises en forme possibles. La communauté du traitement des données identifie trois types de modélisation permettant de représenter les niveaux de pensée au fur et à mesure que les modèles sont développés.

Modèle de données conceptuel

Ce modèle constitue une « vue d’ensemble » et représente la structure globale et le contenu, mais pas le détail du plan de données. Il s’agit du point de départ standard de la modélisation des données qui permet d’identifier les différents ensembles de données et flux de données dans l’organisation. Le modèle conceptuel dessine les grandes lignes pour le développement des modèles logiques et physiques, et constitue une part importante de la documentation relative à l’architecture des données.

Modèle de données logique

Le deuxième niveau de détail est le modèle de données logique. Il est étroitement lié à la définition générale du « modèle de données » en ce sens qu’il décrit le flux de données et le contenu de la base de données. Le modèle logique ajoute des détails à la structure globale du modèle conceptuel, mais n’inclut pas de spécifications pour la base de données en elle-même, car le modèle peut être appliqué à diverses technologies et divers produits de base de données. (Notez qu’il peut ne pas exister de modèle conceptuel si le projet est lié à une application unique ou à un autre système limité).

Modèle de données physique

Le modèle de base de données physique décrit comment le modèle logique sera réalisé. Il doit contenir suffisamment de détails pour permettre aux techniciens de créer la structure de base de données dans les matériels et les logiciels pour prendre en charge les applications qui l’utiliseront. Il va sans dire que le modèle physique est spécifique à un système logiciel de base de données en particulier. Il peut exister plusieurs modèles physiques dérivés d’un seul et même modèle logique si plusieurs systèmes de base de données seront utilisés.

Processus et techniques de modélisation des données

La modélisation des données est par essence un processus descendant qui débute par l’élaboration du modèle conceptuel pour établir la vision globale, puis se poursuit avec le modèle logique pour s’achever par la conception détaillée contenue dans le modèle physique.

L’élaboration du modèle conceptuel consiste principalement à mettre des idées sous la forme d’un graphique qui ressemble au diagramme des flux de données conçu par un développeur.

Les outils de modélisation des données modernes peuvent vous aider à définir et à créer vos modèles de données logiques et physiques et vos bases de données. Voici quelques techniques et étapes classiques de modélisation des données :

Déterminez les entités et créez un diagramme entité-association. Les entités sont considérées comme des « éléments de données qui intéressent votre entreprise ». Par exemple, « client » serait une entité. « Vente » en serait une autre. Dans un diagramme entité-association, vous documentez la manière dont ces différentes entités sont liées les unes aux autres dans votre entreprise, et les connexions qui existent entre elles.
Définissez vos faits, mesures et dimensions. Un fait est la partie de vos données qui indique une occurrence ou une transaction spécifique, comme la vente d’un produit. Vos mesures sont quantitatives, comme la quantité, le chiffre d’affaires, les coûts, etc. Vos dimensions sont des mesures qualitatives, telles que les descriptions, les lieux et les dates.
Créez un lien de vue de données à l’aide d’un outil graphique ou via des requêtes SQL. Si vous ne maîtrisez pas SQL, l’option la plus intuitive sera l’outil graphique : il vous permet de faire glisser des éléments dans votre modèle et de créer visuellement vos connexions. Lors de la création d’une vue, vous avez la possibilité de combiner des tables et d’autres vues dans une sortie unique. Lorsque vous sélectionnez une source dans la vue graphique et que vous la faites glisser dans une source déjà associée à la sortie, vous pouvez soit la joindre, soit créer une union de ces tables.

Les solutions analytiques modernes peuvent également vous aider à sélectionner, filtrer et connecter des sources de données à l’aide d’un affichage graphique de type glisser-déposer. Des outils avancés sont disponibles pour les experts en données qui travaillent généralement au sein des équipes informatiques. Toutefois, les utilisateurs peuvent également créer leurs propres présentations en créant visuellement un modèle de données et en organisant des tables, des graphiques, des cartes et d’autres objets pour élaborer une présentation basée sur des analyses de données.

Exemples de modélisation des données

Pour toute application, qu’elle soit professionnelle, de divertissement, personnelle ou autre, la modélisation des données est une étape préalable nécessaire à la conception du système et à la définition de l’infrastructure nécessaire à sa mise en œuvre. Cela concerne tout type de système transactionnel, de suite d’applications de traitement des données, ou tout autre système qui collecte, crée ou utilise des données.

La modélisation des données est essentielle pour l’entreposage de données car un entrepôt de données est un référentiel de données provenant de plusieurs sources, qui contiennent probablement des données similaires ou liées, mais disponibles sous des formats différents. Il est nécessaire de mapper en premier lieu les formats et la structure de l’entrepôt afin de déterminer comment manipuler chaque ensemble de données entrant pour répondre aux besoins de la conception de l’entrepôt, afin que les données soient utiles pour l’analyse et l’exploration de données. Le modèle de données est alors un catalyseur important pour les outils analytiques, les systèmes d’information pour dirigeants (tableaux de bord), l’exploration de données et l’intégration à tous les systèmes et applications de données.

Dans les premières étapes de conception de n’importe quel système, la modélisation des données est une condition préalable essentielle dont dépendent toutes les autres étapes pour établir la base sur laquelle reposent tous les programmes, fonctions et outils. Le modèle de données est comparable à un langage commun permettant aux systèmes de communiquer selon leur compréhension et leur acceptation des données, comme décrit dans le modèle. Dans le monde actuel de Big Data, d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle, de connectivité Cloud, d’IdO et de systèmes distribués, dont l’informatique en périphérie, la modélisation des données s’avère plus importante que jamais.

Évolution de la modélisation des données

De façon très concrète, la modélisation des données est apparue en même temps que le traitement des données, le stockage de données et la programmation informatique, bien que le terme lui-même n’ait probablement été utilisé qu’au moment où les systèmes de gestion de base de données ont commencé à évoluer dans les années 1960. Il n’y a rien de nouveau ou d’innovant dans le concept de planification et d’architecture d’une nouvelle structure. La modélisation des données elle-même est devenue plus structurée et formalisée au fur et à mesure que davantage de données, de bases de données et de variétés de données sont apparues.

Aujourd’hui, la modélisation des données est plus essentielle que jamais, étant donné que les techniciens se retrouvent face à de nouvelles sources de données (capteurs IdO, appareils de localisation, flux de clics, réseaux sociaux) et à une montée des données non structurées (texte, audio, vidéo, sorties de capteurs brutes), à des volumes et à une vitesse qui dépassent les capacités des systèmes traditionnels. Il existe désormais une demande constante de nouveaux systèmes, de nouvelles structures et techniques innovantes de bases de données, et de nouveaux modèles de données pour rassembler ces nouveaux efforts de développement.

Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

La connectivité des informations et les grandes quantités de données provenant de nombreuses sources disparates (capteurs, voix, vidéo, emails, etc.) étendent le champ d’application des projets de modélisation pour les professionnels de l’informatique. Internet est, bien sûr, l’un des moteurs de cette évolution. Le Cloud est en grand partie la solution car il s’agit de la seule infrastructure informatique suffisamment grande, évolutive et agile pour répondre aux exigences actuelles et futures dans un monde hyperconnecté.

Les options de conception de base de données évoluent également. Il y a dix ans, la structure dominante de la base de données était relationnelle, orientée lignes et utilisait la technologie traditionnelle de l’espace disque. Les données du grand livre ou de la gestion des stocks d’un système ERP standard étaient stockées dans des dizaines de tables différentes qui doivent être mises à jour et modélisées. Aujourd’hui, les solutions ERP modernes stockent des données actives dans la mémoire à l’aide d’une conception en colonnes, ce qui réduit considérablement le nombre de tables et accroît la vitesse et l’efficacité.

Pour les professionnels du secteur, les nouveaux outils en libre-service disponibles aujourd’hui continueront à s’améliorer. De nouveaux outils seront également introduits pour rendre la modélisation et la visualisation des données encore plus simples et plus collaboratives.

Synthèse

Un modèle de données bien pensé et complet est la clé du développement d’une base de données véritablement fonctionnelle, utile, sécurisée et exacte. Commencez par le modèle conceptuel pour présenter tous les composants et fonctions du modèle de données. Affinez ensuite ces plans dans un modèle de données logique qui décrit les flux de données et définit clairement les données nécessaires et la manière dont elles seront acquises, traitées, stockées et distribuées. Le modèle de données logique donne lieu au modèle de données physique spécifique à un produit de base de données et constitue le document de conception détaillé qui guide la création de la base de données et du logiciel d’application.

Une bonne modélisation des données et une bonne conception de base de données sont essentielles au développement de bases de données et de systèmes d’application fonctionnels, fiables et sécurisés, qui fonctionnent bien avec les entrepôts de données et les outils analytiques, et facilitent l’échange de données entre les partenaires et entre les suites d’application. Des modèles de données bien pensés aident à garantir l’intégrité des données, ce qui rend les données de votre entreprise encore plus précieuses et fiables.

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Source de l’article sur sap.com

6 mai 2021/par Service comm.

Intermarché choisit les solutions SAP Ariba pour optimiser sa chaîne de valeur et répondre aux attentes des consommateurs

Actualités, ERP & Applications, SAP

Intermarché, enseigne alimentaire du Groupement Les Mousquetaires s’appuie sur les solutions de procurement Ariba de SAP pour assurer la fluidité et l’efficacité de sa chaine d’approvisionnement et de distribution, afin de répondre au mieux aux enjeux contemporains et aux attentes toujours grandissantes des consommateurs. Grâce à un outil intégré, les différents corps de métiers peuvent collaborer via une seule interface et selon des processus communs, ce qui permet une vision globale sur l’ensemble des flux et un suivi de tous les indicateurs de performance, favorisant la prise de décision et une réponse rapide et fiable aux besoins de l’entreprise et de ses clients.

Le contexte de crise sanitaire et les différentes formes de restrictions de mobilité qui ont traversé le territoire cette dernière année ont montré combien il était important pour une entreprise d’assurer la solidité et la fiabilité de sa chaîne d’approvisionnement.

L’épidémie de la Covid-19 a également accéléré les évolutions des comportements des consommateurs, et il tient à cœur à Intermarché de répondre présent face à ces nouveaux enjeux, c’est pourquoi le groupe a opéré sa transformation. La digitalisation de la vie professionnelle s’accompagne aussi de la digitalisation des modes de consommation, avec un recours plus fréquent au e-commerce. Les enjeux sociétaux et environnementaux font désormais partie intégrante de l’équation lors des choix de consommation des clients. L’hygiène et les impératifs sanitaires ont été exacerbés par la crise. Suite à la crise économique qui résulte de l’épidémie, les consommateurs sont plus que jamais à la recherche de prix très attractifs.

Une solution pour assurer la bonne traçabilité des produits marques de distributeurs et répondre mieux aux attentes des consommateurs.

La stratégie d’Intermarché repose sur six piliers. Le relai « Producteurs & Commerçants », qui est l’ADN d’Intermarché, implique de disposer d’un outil industriel efficient et réactif. Le retravail constant et l’optimisation des recettes, afin de répondre aux attentes des consommateurs désireux de manger mieux. Communiquer sur les avantages des produits Intermarché pour les consommateurs, et leur apporter toutes les informations qu’ils recherchent. Des activations promotionnelles pour répondre aux attentes des clients sur les prix des produits. Des prix bas toute l’année et une forte compétitivité prix, surtout au regard de la crise économique que nous traversons. Une transformation pour plus d’agilité, afin de s’adapter au monde en constante évolution.

La qualité de l’alimentation est plus que jamais au cœur des préoccupations des consommateurs, notamment via les gammes de produits bio. Les solutions Procurement SAP Ariba permettent à Intermarché d’assurer la bonne traçabilité de ses produits, et de répondre aux attentes des clients désireux d’en savoir plus sur la qualité et l’origine des produits qu’ils consomment. Pour assurer cette traçabilité, Intermarché peut s’appuyer sur la méthode et l’efficacité de l’outil Ariba. Celui-ci permet de suivre et analyser les données, afin de piloter et optimiser la chaine d’approvisionnement en fonction des demandes des consommateurs. Enfin, la fluidité des informations entre les collaborateurs et les fournisseurs de production est assurée par l’intégration à cet outil unique.

Une transformation engagée grâce à un outil unique adapté à l’ensemble des profils et corps de métier.

Pour faire face à la croissance du nombre d’appels d’offre et du nombre de fournisseurs, la complexité grandissante des références et l’impératif de toujours réduire le time to market pour répondre aux attentes des consommateurs, il était crucial pour Intermarché de pouvoir s’appuyer sur un outil intégré de pilotage, c’est pourquoi le groupe a choisi les solutions Achats SAP Ariba.

Le programme de transformation d’Intermarché se base sur cinq objectifs :

Améliorer la qualité et l’échange de l’information entre les services et avec le fournisseur.
Disposer de l’agilité nécessaire pour anticiper les événements et problématiques, tels que les renouvellements d’appels d’offres etc.
Homogénéiser les processus d’approvisionnement.
Piloter tous les services et processus, et mettre en place des KPIs.
Améliorer le time to market; les distributeurs producteurs se doivent d’être rapides pour répondre immédiatement aux demandes des consommateurs.

Proposant une vaste variété de produits en marques de distributeurs (frais, épicerie, alimentaire hors import), les 59 usines intégrées au Groupement Les Mousquetaires et les 600 fournisseurs d’Intermarché collaborent au travers d’un outil unique, pour gérer les achats, identifier et anticiper les besoins, suivre l’historique, simplifier les appels d’offre, piloter l’entreprise via des processus homogènes et des indicateurs de performance communs.

Aujourd’hui, les collaborateurs Intermarché se sont approprié l’outil, et l’implantation d’Ariba est une réussite. La collaboration est facilitée par l’intégration sur un outil unique des différents profils et corps de métier qui interviennent tout au long de la chaine de valeurs. Le time to market a été multiplié par 2,25, avec un time to market moyen passé de 18 mois à 8 mois pour les marques de distributeurs. Le groupe ne cache pas ses ambitions de l’abaisser à 6 voire 3 mois en profitant pleinement des capacités proposées par les solutions SAP Ariba.

« La réussite de notre programme de transformation repose sur trois facteurs majeurs. D’abord, mettre les équipes au cœur du projet, les questionner sur les besoins et défis, pour les intégrer à la mise en place de la solution. Ensuite, rester simples et pragmatiques, et ne pas perdre de vue les objectifs de départ. Enfin, anticiper et accompagner le changement, en parallèle de l’élaboration de l’outil, est une clé de réussite. Les collaborateurs et les fournisseurs ont pris en main cet outil, ce qui est un très bon indicateur du succès du projet. Il y a énormément de positif dans ce qui est en train de se passer. » témoignent Matthieu Bidan, chef d’entreprise Intermarché à Gratentour (31) et Guillaume Delpech, en charge de la direction des Achats Marques Propres Intermarché – Netto.

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3 mai 2021/par Service comm.