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80% des français considèrent que l’action internationale face au réchauffement climatique est un échec selon un baromètre ODOXA/SAP  

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80% des français considèrent que l’action internationale face au réchauffement climatique est un échec selon un baromètre ODOXA/SAP

Paris, le 29 octobre 2021 – À l’occasion du lancement de la COP26 qui se tiendra du 31 octobre au 12 novembre à Glasgow, ODOXA et SAP révèlent les résultats de leur Baromètre du développement durable. Ce baromètre est basé sur une enquête d’octobre 2021 issue de questions posées à un échantillon de 3 010 Français âgés de plus de 18 ans.

Le constat est sans équivoque. La perception des Français en ce qui concerne la lutte contre le réchauffement climatique est très claire : de nombreux efforts restent à fournir, la mission est loin d’être accomplie et les citoyens attendent des dirigeants à la COP26 des actions fortes et immédiates.

Parmi les résultats les plus importants de ce baromètre du développement durable, nous pouvons notamment y trouver :

  • Pour 8 Français sur 10, jusqu’à présent l’action de la communauté internationale pour lutter contre le réchauffement climatique est perçue comme un échec. En effet, seulement 20 % des interrogés considèrent que les efforts consentis depuis l’accord de Paris sont une réussite. Parmi les personnes interrogées, la majorité des convaincus a entre 18 et 24 ans (33%), alors que les employés représentent les plus sceptiques face à ce résultat avec seulement 20%. De plus, on remarque un régionalisme de ce constat : en Nouvelle Aquitaine, 86% des interrogés soulignent ce constat d’échec, alors que la Normandie atteint 75%, le taux le plus bas en France métropole.

 

  • La politique environnementale est l’un des enjeux décisifs dans les intentions de vote à l’élection présidentielle. Le baromètre souligne que 69% Français ont à cœur de considérer les politiques environnementales parmi les sujets clés qui aiguilleront leurs intentions de vote. Cette perspective est partagée par 78% des étudiants et 74% des cadres. Notons que la Bretagne ressort avec 77% alors que le Centre Val de Loire partage cet intérêt à 67%.

 

  • La confiance en la COP26 pour prendre de grandes décisions est hétérogène au sein des populations interrogées. Parmi les plus optimistes, les 18-24 ans pensent à hauteur de 64% que la COP26 sera bénéfique. De l’autre côté du panel, les 50-64 ans sont les plus sceptiques avec 66% de l’échantillon. Si la moyenne nationale est à 59%, 6 régions sont en dessous, les Hauts-de-France au plus bas avec 53%. La Nouvelle Aquitaine est encore une fois en haut du classement avec 68%.

 

“À la veille de la COP26, nous voulions comprendre davantage la perception des français autour du réchauffement climatique. Cette étude démontre plus que jamais l’intérêt grandissant de tous autour des problématiques environnementales. Chez SAP, nous sommes persuadés que les entreprises ont également un rôle à jouer dans la lutte contre le réchauffement climatique, que ce soit dans la gestion de leurs activités, les efforts nécessaires pour réduire l’empreinte carbone de leurs produits et des services qu’elles proposent, mais aussi pour apporter plus de transparence envers les consommateurs.”, déclare Pascal Le Nahédic, Head of Green Line SAP France.

 

Gaël Sliman, président d’Odoxa, affirme que : « Pour 6 Français sur 10, les questions d’environnement et de développement durable sont insuffisamment évoquées dans la campagne présidentielle. C’est bien dommage car l’environnement est l’une des trois priorités majeures des Français, après le pouvoir d’achat, mais devant l’emploi ! Or, les Français n’opposent plus la fin du monde et la fin du mois. Pour eux, il faut poursuivre les politiques environnementales audacieuses car pour 6 Français sur 10 les politiques environnementales ne sont pas incompatibles avec la croissance et l’emploi. Une leçon à méditer pour nous gouvernants et les candidats. »

À 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.

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Robin Legros : robin.legros@publicisconsultants.com

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Qu’est-ce que l’analytique augmentée ?

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La définition la plus simple de l’analytique augmentée ? C’est une analytique qui est « améliorée » par des technologies d’intelligence artificielle (IA), notamment par le machine learning et le traitement du langage naturel (NLP).

Le machine learning automatise les processus analytiques complexes, comme la préparation des données et la génération d’informations. Le traitement par le langage naturel permet à tout utilisateur, même non formé, de poser des questions sur ses données et d’obtenir des réponses de manière simple sous forme de phrases.

Le terme « Augmented Analytics » a été inventé par Gartner en 2017 et est désormais largement considéré comme l’avenir de la business intelligence (BI) et de l’analyse de données – y compris l’analyse prédictive.

Pourquoi l’analytique augmentée est-elle importante ?

Exploiter les possibilités offertes par le Big Data

Les données représentent la plus grande opportunité de l’économie moderne. Grâce à elles, les entreprises peuvent savoir quoi produire et quand, à qui s’adresser, comment évoluer, et bien plus encore. Mais le volume de données est aujourd’hui trop important pour que les collaborateurs puissent les interpréter seuls – ou sans parti pris – et l’exigence de réponses immédiates est tout simplement impossible à satisfaire. Des technologies comme l’IA et l’apprentissage automatique sont nécessaires pour découvrir des informations significatives dans un océan de Big Data. C’est l’une des raisons pour lesquelles les analyses augmentées sont si importantes : elles combinent la datascience et l’intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser des ensembles de données massifs en temps réel.

Réduire la dépendance à l’égard des data scientists

Le processus d’analyse est une série d’étapes manuelles et chronophages, si compliquées qu’en général seuls les data scientists peuvent les réaliser. Ces analystes professionnels doivent :

  1. Collecter des données à partir de sources multiples
  2. Les préparer pour l’analyse
  3. Effectuer l’analyse
  4. Trouver des insights utiles
  5. Visualiser les résultats
  6. Partager les résultats d’une manière convaincante
  7. Créer un plan d’action

Le problème, c’est qu’il y a une grande pénurie de data scientists dans le monde – et les embaucher coûte cher. Si l’analytique augmentée ne remplace pas ces professionnels, elle peut réduire votre dépendance à leur égard en automatisant des processus tels que la collecte, la préparation, le nettoyage et l’analyse des données.

En plus de libérer le temps des data scientists pour des tâches plus importantes, comme l’interprétation des résultats, l’analytique augmentée peut améliorer la valeur que ces analystes apportent à votre organisation. Les analyses optimisées par l’IA et l’apprentissage automatique les aident à établir des liens qu’ils auraient autrement manqués – et à trouver des informations pertinentes en moins de temps. Ces technologies peuvent également aider des collaborateurs qui occupent d’autres fonctions analytiques – des analystes commerciaux aux analystes métier – en améliorant leurs connaissances et en les aidant à faire le travail qui était auparavant réservé aux data scientists experts.

D’ici 2025, la rareté des data scientists ne sera plus un frein à l’adoption de la science des données et du machine learning dans les organisations.

Gartner, 2018

Démocratiser l’analytique pour les utilisateurs non formés

Une autre raison pour laquelle l’analytique augmentée est si importante est qu’elle permet aux « explorateurs de données » non formés d’entrer en jeu. En automatisant les processus analytiques complexes et en permettant aux utilisateurs d’interroger les données simplement en posant des questions, les collaborateurs qui n’ont pas de compétences en datascience peuvent quand même tirer parti des analyses avancées. L’apprentissage automatique peut guider ces explorateurs de données en leur proposant des questions/réponses pré remplies – et en leur suggérant où creuser davantage.

Avec l’analytique augmentée, les réponses aux requêtes se présentent sous la forme de visuels prêts à l’emploi, comme des diagrammes, des graphiques et des cartes, de sorte que les utilisateurs n’ont pas à les créer eux-mêmes. Ces visualisations peuvent être analysées à l’aide de commandes simples, rassemblées dans des récits de données et facilement partagées avec d’autres équipes et la direction.

L’évolution de l’analytique

L’Analytique et la Business Intelligence ont beaucoup évolué ces dernières années, passant d’outils sophistiqués destinés aux professionnels des données et de l’analyse à des outils optimisés par le machine learning que tout le monde peut utiliser.

1. Analytique traditionnelle

  • Impulsée par l’IT
  • Autonomie de l’utilisateur limitée
  • Des outils sophistiqués pour les professionnels des données et de l’analyse
  • Se focalise sur le reporting à grande échelle

2. Analytique en libre-service

  • Impulsée par les métiers
  • Plus d’autonomie pour les utilisateurs
  • Interface conviviale
  • Se focalise sur la découverte par les utilisateurs

3. Analytique augmentée

  • Impulsée par l’IA et le machine learning
  • Une véritable autonomie des utilisateurs
  • Outils d’IA et processus guidés
  • Se focalise sur des informations rapides, profondes et précédemment cachées.

Avantages de l’analytique augmentée

L’analytique augmentée offre de nombreux avantages similaires à ceux de la business intelligence, comme l’amélioration du reporting et de la prise de décision, mais elle offre également un niveau de rapidité et de précision impossible à atteindre sans intelligence artificielle et apprentissage automatique. Voici quelques avantages spécifiques à l’analytique augmentée :

  • Préparation plus rapide des données : Les analystes passent environ 80 % de leur temps à préparer les données pour l’analyse. Ils exportent de grands ensembles de données et les combinent, les nettoient et les structurent avant que l’analyse ne puisse commencer. L’apprentissage automatique de l’analytique augmentée automatise ce processus, libérant les analystes pour des activités plus utiles et réduisant les erreurs par la même occasion.
  • Analyse automatisée : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent automatiser des analyses complexes qui, autrement, prendraient des semaines aux data scientists. Les réponses et les visualisations de données sont immédiatement générées et disponibles pour les utilisateurs, qui peuvent ainsi passer moins de temps à creuser dans les données et plus de temps à interpréter les informations, à raconter des histoires de données aux dirigeants et à provoquer le changement.

Libérer la valeur des données : l’analytique augmentée fait le travail pour vous

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Libérer la valeur des données : l'analytique augmentée fait le travail pour vous

Découvrez comment l’analytique augmentée fournit automatiquement des réponses aux requêtes, afin que les utilisateurs passent moins de temps à explorer les données et plus de temps à agir.

  • Des insights profonds : Les machines peuvent examiner les données d’une manière qui serait impossible pour les humains. Elles peuvent examiner des ensembles de données beaucoup plus vastes sous plus d’angles et trouver des corrélations, des relations -via des modèles statistiques- invisibles à l’œil humain. Les machines peuvent comprendre les données rapidement et à grande échelle, renforcer l’intelligence humaine par des informations impartiales et indiquer aux utilisateurs où porter leur attention.
  • L’analyse conversationnelle : Le traitement du langage naturel – la même technologie d’IA conversationnelle qui équipe des assistants numériques comme Siri et Alexa – permet aux utilisateurs professionnels n’ayant aucune connaissance des langages de requête ou du code de poser des questions de manière conversationnelle. Et la génération de langage naturel (NLG) leur donne des réponses sous forme de phrases complètes, écrites ou orales, qui résument ou expliquent les résultats.
  • Contexte instantané : Les informations sans contexte n’ont aucun sens. En tenant compte de l’intention et des comportements des utilisateurs, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent fournir des informations contextuelles prêtes à être utilisées. En outre, en démocratisant l’analytique, les cadres et les employés expérimentés peuvent enrichir les informations grâce à leurs connaissances et à leur compréhension approfondie des business models et des opérations.

Libérer la valeur des données et de l’analytique : la valeur ajoutée de l’analytique augmentée

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Libérer la valeur des données et de l'analytique : la valeur ajoutée de l'analytique augmentée

Hyoun Park, PDG et analyste principal chez Amalgam Insights, explique comment l’analytique augmentée fournit un contexte, afin que vous sachiez réellement ce que vos données contiennent.

Cas d’utilisation de l’analytique augmentée

L’analytique augmentée a le pouvoir de révolutionner les processus d’entreprise, mais à quoi cela ressemble-t-il dans le monde réel ? Voici quelques exemples de cas d’utilisation de l’analytique augmentée dans les domaines de la finance, des ventes et du marketing, de la production, des ressources humaines et du recouvrement.

L’analytique augmentée pour la finance
Un Analyste peut utiliser l’analytique augmentée pour prévoir et contrôler facilement les frais de voyage et de représentation (T&E) dans différents départements.

L’analytique augmentée pour le recouvrement
Les responsables du recouvrement peuvent utiliser l’apprentissage automatique dans l’analytique augmentée pour anticiper les retards de paiement, déterminer la bonne stratégie de recouvrement et maîtriser les flux de trésorerie.

L’analytique augmentée pour les ventes et le marketing
Les équipes de vente et de marketing disposent d’une meilleure connaissance des clients – et d’une identification rapide des opportunités de ventes croisées et incitatives – grâce à l’analytique augmentée.

L’analytique augmentée pour l’industrie manufacturière
Un analyste d’un fabricant d’acier peut utiliser l’analytique augmentée pour prévoir, surveiller et contrôler les dépenses dans différentes usines.

L’analytique augmentée pour les RH
Les responsables RH peuvent prédire le turn-over des collaborateurs, en comprendre les raisons et prendre des mesures correctives pour conserver les meilleurs éléments – tout cela grâce à l’analyse de l’IA.

 

Pictogramme d'un graphique pour représenter l'analytique augmentée

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En savoir plus

 

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Gestion financière : quel ERP choisir pour gérer votre PME/ETI ?

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La gestion financière de l’entreprise déborde de beaucoup le pré carré qu’on lui attribue habituellement. Sa fonction première est de tenir les cordons de la bourse. Mais elle joue aussi un rôle essentiel dans le développement stratégique de l’entreprise. Des ressources humaines à l’expérience client, en passant par la logistique ou le marketing, la fonction finance doit pouvoir collaborer étroitement avec tous les acteurs de l’organisation. D’où l’importance de déployer un outil de gestion financière tenant compte de l’entreprise dans toute sa complexité. Un domaine dans lequel l’ERP a su démontrer son talent, aussi bien en matière de gestion financière, de gestion de comptabilité que d’analyse prospective.

Qu’est-ce qu’un ERP ?

Un ERP (Enterprise Resource Planning) ou PGI (Progiciel de Gestion Intégrée) permet aux entreprises de centraliser tout leur système d’information au sein d’un seul outil de gestion.

Le modèle de l’ERP a beaucoup évolué au fil des décennies. Grâce aux progrès de la numérisation et du cloud computing, il offre désormais une solution globale qui facilite la gestion de toutes les fonctions de l’entreprise, à commencer par la gestion financière.

Le choix d’un ERP passe souvent par la définition précise des besoins et des objectifs des entreprises. Ces derniers varient non seulement en fonction du cœur de métier et de l’environnement concurrentiel, mais aussi de la structure même de l’entreprise. C’est pourquoi il est fréquent de sélectionner son ERP de gestion financière en fonction de la taille de son organisation : TPE, PME/PMI, ETI ou grande entreprise.

ERP ou logiciel de comptabilité ?

Durant de nombreuses années, la notion d’ERP a été associée au logiciel de comptabilité utilisé par les services comptables au sein de la plupart des entreprises. Encore aujourd’hui, l’apparition du terme ERP comptable démontre que les fonctionnalités de l’outil sont souvent résumées à la gestion de la comptabilité.

Il existe toutefois des ERP comptables qui représentent une évolution certaine dans le domaine du logiciel de comptabilité. Ils regroupent :

La gestion de la comptabilité générale ;

  • L’analyse des écritures comptables ;
  • Le Fichier des Ecritures Comptables, ou FEC, un document qu’il est obligatoire de transmettre à l’administration fiscale depuis 2014 ;
  • Le rapprochement des écritures bancaires ;
  • Les déclarations de TVA ;
  • La comptabilisation des décaissements et encaissements ;
  • La comptabilité des comptes clients et fournisseurs.

Toutes ces fonctionnalités sont incluses au sein d’un logiciel qui propose de nombreux autres outils : gestion des ressources humaines, logistique, suivi de la relation client, analyse des performances de vente, etc.

L’ERP finance, ou le FRP

Le terme FRP (ou Financial Resource Planning) est apparu dans les années 2000 pour désigner un nouveau type de logiciel de gestion financière. Il s’agit en premier lieu d’un produit orienté PME et grandes entreprises. Il leur permet de piloter leur gestion financière avec un outil de type ERP. Depuis, d’autres solutions logicielles ont été développées en reprenant le principe de l’ERP appliqué à la gestion financière de l’entreprise.

Aujourd’hui, les ERP proposent des fonctions utiles aux entreprises de toute taille, y compris dans la gestion de leurs finances. En effet, ils coordonnent gestion de comptabilité et gestion financière. De plus, ils apportent de nombreux autres bénéfices en termes de productivité, de rentabilité, de gestion des risques ou encore de stratégie marketing.

Quel ERP choisir pour votre gestion financière ?

L’utilité de l’ERP finance a été solidement démontrée pour les PME, les ETI et les entreprises de plus grande taille. Cependant, nombre d’entre elles hésitent encore sur le choix de leur progiciel de gestion intégrée. Deux cas de figure :

  • Il s’agit d’une PME/ETI en cours de création ou n’ayant jamais fonctionné avec un ERP pour leur gestion financière ;
  • Une  première intégration a déjà eu lieu avec un ERP Finance. Mais, l’entreprise souhaite évoluer vers une nouvelle solution plus adaptée à ses besoins actuels. Un changement d’ERP peut s’imposer lorsque le logiciel actuel ne couvre plus tous les besoins de l’entreprise, ou bien lorsqu’il a atteint ses limites fonctionnelles.

Dans les 2 cas, PME ou entreprises de taille intermédiaire sont confrontées à une gamme de plus en plus étendue de progiciels, aux fonctionnalités toujours plus séduisantes. La première étape consiste donc à définir précisément les attentes de chaque entreprise pour sa fonction finance. Or, les besoins de cette dernière sont beaucoup plus importants qu’il n’y paraît. L’étude menée conjointement par Oxford Economics et SAP le démontre.

Un ERP finance pour soutenir la coopération stratégique entre vos services

Le rôle du service financier ne se réduit pas aux fonctions comptables et budgétaires de l’entreprise. C’est un acteur stratégique de son développement. En collaborant avec les autres services de l’entreprise, il apporte une visibilité essentielle à leur stratégie, grâce au soutien financier qu’il apporte.

Sur un panel de 255 cadres financiers interrogés dans le cadre de l’étude menée par SAP et Oxford Economics :

  • 28 % déplorent le manque de coopération entre les différents services de l’entreprise ;
  • 25 % estiment que leur entreprise connaît des difficultés à élaborer une analyse de rentabilité ou une orientation stratégique.

Les outils financiers de l’ERP doivent donc être adaptés à ce besoin de la fonction finance de participer à une stratégie de développement globale. Leur objectif permet de briser l’organisation « en silo » qui dresse une barrière hermétique entre les différents services.

Un outil de gestion financière pour faire face aux risques

En cette période marquée par l’apparition de la Covid-19 et ses conséquences majeures sur l’économie mondiale, la fonction finance est plus que jamais un acteur incontournable de la gestion du risque.

Une gestion financière harmonisée permet par conséquent de mieux anticiper les évolutions de l’entreprise :

  • En fonction des changements de réglementation ;
  • Sous la pression d’événements extérieurs : crises sanitaires, économiques, financières, etc.

Expérience client et expérience collaborateur

L’étude SAP/Oxford Economics soulève également la question de l’amélioration de l’expérience client et de l’expérience collaborateur. Un domaine de première importance, fréquemment souligné par les entreprises les plus performantes du marché.

Le rôle du directeur financier consiste dans ce cadre à coordonner les efforts des différents services : département commercial, gestion de la relation client, communication, etc. L’ERP Finance fait une fois encore office de ciment entre ces fonctions.

L’amélioration de l’expérience collaborateur est tout aussi essentielle. C’est même une problématique majeure pour le chef d’entreprise : fidélisation des employés, transmission de la culture d’entreprise, coopération, montée en compétences… Autant de questions essentielles à la santé et au développement de l’organisation.

Là aussi, la gestion du financement des formations professionnelles internes, la fluidité des relations entre RH et employés, l’optimisation des outils de paie, etc. font partie intégrante des responsabilités de l’équipe financière.

SAP : 3 ERP pour optimiser la gestion financière des PME et des ETI

Concepteur expert de solutions de gestion financière pour les entreprises de toutes tailles, SAP a mis au point différents ERP spécialement calibrés selon les besoins de votre PME ou de votre ETI. 3 ERP finance à découvrir dès aujourd’hui : SAP S/4HANA, SAP Business One et SAP Business ByDesign.

SAP S/4HANA

SAP S/4HANA est une solution ERP développée par SAP pour la base de données SAP HANA. Il est deployable sur cloud privé ou public, en interne ou sous une forme hybride. Ce progiciel intègre toutes les dernières évolutions numériques :

  • Cloud Computing : facilitez l’accès aux données de l’entreprise à tous ses acteurs, sur un support 100 % sécurisé. Libérez de l’espace données avec la base In-Memory en colonnes ;
  • UX optimisée : SAP S/4HANA mise sur une interface intuitive, accessible à tous les collaborateurs quelle que soit leur connaissance des nouvelles technologies ;
  • Gestion financière facilitée : Grâce à l’IA intégrée et les fonctions d’analyse améliorées, les analyses et insights sont plus rapides. Votre service financier détient un outil conçu pour l’amélioration des performances de l’entreprise ;
  • Réduction des coûts : optimisation de l’infrastructure informatique, rationalisation des flux, amélioration de la fonction logistique… L’usage d’un ERP Finance adapté fait partie des leviers budgétaires à actionner pour augmenter la rentabilité de l’entreprise.

SAP Business One

Cet ERP spécifiquement conçu pour les TPE et les PME prend le relais de votre logiciel de comptabilité pour vous permettre une gestion rationalisée de tous les processus métiers indispensables au fonctionnement de votre entreprise.

L’ERP est deployable sur Cloud ou in situ par le biais de la plateforme SAP HANA. Business One intègre la gestion de la comptabilité, la gestion des finances et toutes les fonctions stratégiques de l’entreprise au cœur d’un seul et même outil.

L’entreprise gagne en efficacité. Par conséquent, l’analyse de ses performances lui offre plus de visibilité, grâce à une interface accessible et adaptée aux besoins de vos collaborateurs. SAP Business One vous permet ainsi de passer à une nouvelle phase de votre développement. Son déploiement rapide et sa facilité d’exécution facilitent votre prise de décision dans tous les domaines.

SAP Business ByDesign

SAP Business ByDesign est une suite ERP complète pour accompagner la croissance des PME et des ETI :

  • Un outil de Cloud Computing clé en main, prêt à l’emploi ;
  • Des processus rationalisés de bout en bout grâce à une application intelligente ;
  • Une analyse en temps réel de toutes vos performances et indicateurs clés.

Cet ERP intègre gestion financière, logiciel de comptabilité, mais aussi outils d’analyse évolués pour exploiter tout le potentiel de votre entreprise et prendre les bonnes décisions quant à son développement. Il est particulièrement adapté aux organisations connaissant une forte croissance et désirant atteindre des objectifs plus ambitieux.

Conclusion : l’ERP Finance SAP au service de toutes les PME et ETI

Au-delà du simple outil de gestion comptabilité, l’ERP est un système d’information et d’analyse perfectionné, en évolution constante. SAP a tiré profit de sa longue expérience auprès des petites et moyennes entreprises pour concevoir les progiciels les plus pertinents. Ce sont désormais des partenaires incontournables de l’entreprise, accessibles à tous ses collaborateurs.

Vous hésitez encore sur le choix de votre ERP de gestion financière ? Les conseillers SAP sont à votre disposition pour vous présenter les produits les plus adaptés à votre cœur de métier.

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Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

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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.

 

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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

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Les achats peuvent sauver le monde

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En août 2018, Microsoft avait fait la une des journaux en exigeant de ses fournisseurs qu’ils mettent en œuvre des politiques de congé parental rémunéré. Toute société qui souhaitait vendre des biens et des services à Microsoft devait offrir à ses salariés un congé payé d’au moins 12 semaines.

Voici un exemple de grande entreprise qui cherche à influencer ses fournisseurs, et pas uniquement sur le niveau de prix : il s’agit de voir au-delà des coûts financiers pour également prendre en compte les coûts sociaux et environnementaux. Lors du Social Enterprise World Forum (événement pour encourager le développement des entreprises solidaires) les participants ont mentionné que si les grandes entreprises adoptaient des exigences plus durables en matière d’approvisionnement, cela pourrait avoir un impact positif sur les bénéfices, les populations et la planète.

Johnson & Johnson, l’un des plus grands laboratoires pharmaceutiques au monde, a assisté à l’événement. Julian Hooks est directeur des achats (B2B) chez Johnson & Johnson. Il a déclaré : « Nous cherchons à faire du monde un endroit plus sain, étape par étape, et ce en partie via notre stratégie d’approvisionnement. ». La stratégie de Johnson & Johnson est de privilégier les achats auprès de fournisseurs qui sont des entreprises détenues par des femmes ou une minorité.

Selon Julian Hooks, en 2017, la société a dépensé 1,45 milliard de dollars auprès d’entreprises détenues par des femmes ou des gens de couleur. Selon lui, « pour changer l’image de l’industrie pharmaceutique, il faut changer l’image de la chaîne logistique. C’est ainsi que l’on pourra faire progresser la société et exercer un impact. ». Comme Johnson & Johnson opère dans 165 sociétés et travaille avec 70 000 fournisseurs dans le monde entier, il renferme le potentiel de favoriser considérablement la diversité aux postes dirigeants à l’échelle mondiale.

La technologie facilite les achats solidaires. La technologie peut également promouvoir les biens et services que les entreprises solidaires proposent aux entreprises commerciales. C’est là qu’est intervenue SAP, fournisseur mondial de logiciels. Marcell Vollmer, directeur de la stratégie digitale de SAP Ariba, a expliqué dans son allocution au Social Enterprise World Forum (SEWF) comment Ariba Network (anciennement Ariba, fournisseur cloud pour l’approvisionnement en ligne acquis par SAP en 2012) connecte plus de 3,5 millions de sociétés dans le monde à des entreprises socialement responsables.

« Lorsque nous discutons avec des professionnels de l’approvisionnement, nous constatons qu’ils tentent de résoudre divers problèmes dans les chaînes logistiques, notamment l’esclavage, la pauvreté et la diversité. Cependant, ils manquent de visibilité et de données sur leurs fournisseurs, ce qui leur complique la tâche », explique M. Vollmer. SAP Ariba fournit cette visibilité et peut surveiller plus de 200 critères différents, tels que la performance environnementale, les pratiques professionnelles et commerciales équitables ou encore la diversité parmi les cadres dirigeants. Ces informations permettent aux sociétés d’évaluer les risques et de classer les fournisseurs potentiels, ce qui se traduit par des chaînes logistiques plus éthiques et durables.

Étant donné que SAP Ariba met en relation plus de 3,5 millions de sociétés pour un volume de transactions commerciales d’environ 2 100 milliards de dollars, elle offre aux entreprises solidaires une occasion formidable d’accéder à un marché plus vaste. Les sociétés peuvent ainsi adopter des stratégies commerciales plus durables, simplement en achetant auprès de fournisseurs socialement responsables.

SAP développe également un écosystème de partenaires qui aide les sociétés à trouver des entreprises à vocation sociale. Par exemple, grâce à son partenariat avec Made in a Free World, SAP Ariba a réduit le nombre de produits fabriqués par des travailleurs esclaves, en offrant une transparence sur les pratiques professionnelles des fournisseurs. SAP collabore également avec des organisations comme ConnXus dans le but de promouvoir la diversité des fournisseurs : elle aide les sociétés à trouver des petites entreprises, détenues par des femmes ou des minorités.

Cet article est également disponible sur Medium : Innovation Spotlight.

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Source de l’article sur sap.com

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Comment créer un océan sans plastique en dix ans

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Le mois dernier, 162 personnes d’horizons très différents ont embarqué à bord d’un navire pour rejoindre le Sommet contre la pollution plastique des océans (OPLS) dans le gyre de l’Atlantique Nord, un système circulaire de courants océaniques. Ces personnes ont pris part à une expédition de recherche expérimentale pour mieux comprendre l’étendue de la pollution plastique, et pour développer des partenariats et des solutions intersectorielles en vue de relever ce défi mondial au cours de la prochaine décennie.

Organisée par SoulBuffalo, cette expérience immersive a été conçue pour mettre les décideurs en situation, afin qu’ils puissent observer et ressentir par eux-mêmes le côté catastrophique de la pollution plastique. Selon l’Oceanic Society basée en Californie, entre 4 et 12 millions de tonnes métriques de plastique sont déversées chaque année dans l’océan, soit suffisamment pour couvrir tout le littoral de la planète ! Et ces chiffres devraient plus que doubler dans les dix prochaines années.

Cependant, la pollution plastique océanique est un problème que nous pouvons résoudre. Nous savons comment ramasser les ordures et nous savons comment les recycler. Selon Ted Siegler, un économiste spécialisé dans les ressources qui a travaillé pendant 25 ans sur la gestion des ordures dans les pays en développement, l’urgence est de construire les institutions et systèmes nécessaires pour y parvenir avant que l’océan ne se transforme irrémédiablement en une « soupe plastique » dénuée de toute forme de vie.

Pas un poisson en vue

Le groupe OPLS était constitué de producteurs, fabricants, marques, recycleurs et syndicats d’éboueurs. Étaient également au rendez-vous des experts financiers, des scientifiques, des revues comme le National Geographic, des chercheurs, des leaders éclairés et des innovateurs, depuis les cadres d’entreprises telles que Coca-Cola, Nestlé, Procter & Gamble et Dow Chemicals, jusqu’aux ONG telles que Greenpeace, WWF et Ocean Conservancy.

Chaque fois que le navire s’approchait d’algues sargasses, les participants interrompaient leurs réunions pour sauter dans des bateaux pneumatiques munis de leur équipement de plongée.

Ils ne virent aucun poisson de la journée. Et au début, ils ne virent pas beaucoup de plastique non plus. Le plastique est trompeur, car il n’est pas visible à la surface. Dans l’océan, il se décompose en petites particules qui sont capturées par les algues et ingérées par les espèces marines.

« Le vrai problème, c’est ce qui n’est pas visible », déclare Michael Groves, PDG de Topolytics, une entreprise d’analyse de données dédiée à la gestion des déchets, qui participait à l’expédition. Il explique que sur une distance d’un kilomètre, le navire a récupéré 76 débris microplastiques immédiatement sous la surface.

Multipliez ce chiffre par la quantité de microplastique présente dans la colonne d’eau qui descend jusqu’à une profondeur de 2,5 kilomètres et vous comprendrez l’immensité du problème.

Accepter la responsabilité

Comme l’explique Virginie Helias, directrice du développement durable chez Procter & Gamble, « le problème de la pollution plastique dans nos océans relève de la responsabilité de tous aujourd’hui, y compris des entreprises qui produisent et utilisent une grande partie du plastique dans le monde. »

John Hocevar, directeur de la campagne Océans de Greenpeace, le confirme.

« Les personnes présentes sur ce navire représentent des entreprises responsables d’une grande partie de l’empreinte plastique de la planète. Nous avons donc réuni ici les personnes réellement à même de résoudre le problème de la pollution plastique », a-t-il affirmé. « Plusieurs entreprises se concentrent sur des solutions en aval telles que le recyclage et l’éducation des consommateurs, mais ce dont nous avons besoin, c’est d’un plus grand nombre d’individus, d’entreprises et de gouvernements qui assument la responsabilité de la fin de production. »

John Hocevar estime que nous ne pourrons pas venir à bout de la pollution plastique tant que nous continuerons à en tirer parti et déclare que la plupart des entreprises ne sont même pas conscientes de la quantité de plastique qu’elles produisent. Le point de départ pour toute entreprise est d’évaluer son empreinte plastique, puis de se fixer des objectifs pour la réduire.

Mais il y a aussi de bonnes nouvelles. Plusieurs marques durables comme Procter & Gamble intensifient leurs initiatives en matière d’économie circulaire pour réduire, réutiliser et recycler les matières plastiques et autres ressources, et beaucoup d’autres prennent des mesures pour lancer des initiatives similaires.

Adidas, par exemple, fabrique des chaussures à partir du plastique repêché dans les océans. L’on doit cette idée à John Warner, un fondateur de la chimie verte, qui faisait partie de l’expédition.

Dow Chemicals, l’un des sponsors de l’expédition OPLS, a récemment annoncé qu’il participerait à une levée de fonds mondiale d’un milliard de dollars pour venir à bout des déchets plastiques dans l’environnement.

Jim Sullivan, qui pilote l’accélérateur d’innovation de SAP en matière de développement durable à l’échelle mondiale et qui a participé à l’organisation de l’expédition, souligne que pour résoudre une crise mondiale de cette ampleur, nous devons entamer un dialogue ouvert et parfois difficile avec les différentes parties prenantes. Nous devons également adopter une approche multisectorielle qui permette d’identifier les compromis avec d’autres défis mondiaux, tels que le changement climatique, afin d’éviter des conséquences graves. De plus, nous devons utiliser des métriques communes pour donner la priorité aux activités les plus significatives et suivre les progrès réalisés sur la voie des aspirations telles que le « zéro plastique » dans la nature en 2030.

Préserver plutôt que consommer

Il n’existe aucune solution ou entreprise capable de résoudre ce problème à elle seule. Les partenariats et les solutions évolutives tels que le Sommet contre la pollution plastique des océans constituent une pièce centrale du futur que nous devons inventer.

Dans un premier temps, il vaudrait la peine de revenir sur le « conflit d’intérêts initial entre les populations autochtones et les populations à l’ère industrielle, à savoir la gestion de la terre, de l’eau, du feu et de l’air ». Selon Patricia Anne Davis, gardienne de la sagesse navajo, ce conflit d’intérêts est toujours d’actualité.

Les populations autochtones ont protégé ces éléments depuis le début de l’humanité, alors que les populations à l’ère industrielle ont saccagé la planète en seulement un ou deux siècles. Ce conflit n’est plus durable et doit cesser, dans l’intérêt de tous les êtres humains de la planète.

« Nous devons passer de la consommation à la préservation », indique Damien Johnson, qui participait au sommet en tant que représentant du bureau d’innovation SAP en Amérique du Nord. Damien Johnson estime que la solution comporte deux volets : premièrement, stopper l’introduction de nouveaux déchets plastiques et deuxièmement, améliorer les processus de recyclage des déchets existants.

« L’utilisation du plastique a été motivée par l’innovation et le souhait d’améliorer l’expérience client.  Nous devons à présent utiliser la technologie et l’innovation pour maintenir cette expérience, mais supprimer les matières plastiques à usage unique », conclut-il.

Créer de la valeur

L’un des problèmes qui se pose avec les déchets plastiques, c’est qu’ils ne possèdent pas encore de valeur marchande…

Dans de nombreux pays comme le Brésil et l’Inde, les ramasseurs de rue récupèrent du métal, des guenilles et du papier, puis les revendent en vue de leur recyclage. Mais la plupart des matières plastiques n’intéressent personne, car elles ne possèdent aucune valeur marchande.

« Le pire, c’est que les entreprises qui veulent utiliser du plastique recyclé ont du mal à en trouver sur le marché », déclare Padmini Ranganathan, vice-présidente globale Produits et innovation chez SAP.

C’est pour cette raison que Padmini Ranganathan et son équipe sont en train d’intégrer de nouvelles entreprises comme Plastics for Change sur Ariba Network, pour associer l’économie parallèle de ramassage de déchets à des systèmes plus officiels d’offre et de demande de matières secondaires.

« Nous devons intégrer les déchets plastiques dans la chaîne logistique, afin qu’ils ne soient pas récupérés dans le secteur illégal, car les éboueurs travaillent dur pour trier et convertir les déchets en valeur marchande », prévient Padmini Ranganathan.

La solution à long terme passe par un changement de fond, aussi bien dans le système de flux d’articles que dans les systèmes numériques.

« Outre les ERP et les processus de gestion, nous devons exploiter des systèmes numériques agiles et évolutifs au fur et à mesure que la chaîne logistique du plastique se transforme », déclare Padmini Ranganathan.

Technologie et travail d’équipe

Bien que la pollution plastique des océans soit un immense défi, ces experts estiment que si les gouvernements, les ONG, les consommateurs et les entreprises s’associaient, il serait possible de le relever en dix ans. En effet, la plupart des matières plastiques sont rejetées dans l’océan par cinq fleuves en Asie, ce qui signifie qu’une simple réduction de 20 % des matières plastiques déversées dans les cours d’eau au cours des sept prochaines années permettrait de revenir aux niveaux de pollution plastique océanique des années 1990.

La technologie pour y parvenir existe déjà. Les entreprises durables jouent un rôle majeur dans la solution. Elles transforment leurs activités avec des modèles circulaires qui permettent aux consommateurs et aux producteurs de refuser, de réduire, de réutiliser et de recycler. En réunissant les entreprises, les gouvernements, les ONG et les groupes de protection des océans, il est possible de créer une solution globale pour un avenir durable.

Publié initialement en anglais sur Forbes dans la catégorie Brandvoice

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

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

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

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

5 conseils pour réussir sa planification stratégique des effectifs

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

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

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

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

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

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

3. Gardez la diversité à l’esprit

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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SAP.iO recherche des startups AgTech & GreenTech pour ses deux nouveaux programmes d’accélération

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SAP.iO Foundry Paris lance un nouvel appel à candidatures pour son programme d’accélération de startups orientées agri-business. Cette 6ème promotion de l’accélérateur de startups de SAP retiendra 6 à 10 pépites tech et Agtech pour son programme de 10 semaines débutant en avril 2021. Les startups françaises mais aussi européennes peuvent candidater dès aujourd’hui jusqu’au 31 janvier 2021. Un autre appel à candidature est ouvert aux startups Greentech Françaises pour ses programmes de Berlin et Munich.

Un programme Agribusiness à Paris pour impacter durablement l’industrie agroalimentaire

Cette nouvelle promotion regroupera 6 à 10 startups innovantes souhaitant avoir un impact positif et durable dans l’industrie agroalimentaire. Les jeunes pousses seront retenues pour leurs technologies et leurs approches novatrices en matière de transition écologique. Aux côtés de cadres et mentors SAP, les startups travailleront sur plusieurs pans de l’industrie agroalimentaire tels que :

  • L’agriculture numérique et l’agriculture au travers de l’utilisation des données;
  • La mise en place des processus d’agriculture de nouvelle génération;
  • Les chaînes d’approvisionnement responsables pour l’agroalimentaire.

Les startups sélectionnées devront également répondre à plusieurs enjeux, comprendre l’univers SAP pour construire une relation business de confiance et créer une intégration technique entre leur solution et celles de SAP. Tout au long du programme, les startups pourront profiter du programme SAP PartnerEdge et rencontrer des clients de SAP.

Après deux années de succès, SAP.iO Foundry Paris se développe et ouvre ses portes à des startups européennes, tout en gardant le même objectif : dénicher les meilleures startups pour répondre au mieux aux besoins et aux attentes de la société et de l’industrie.

En raison de la situation sanitaire le programme se déroulera en mode virtuel

Candidatures : https://sap.io/startupapplication/

Un programme Greentech à Berlin et Munich ouvert aux startups françaises

Les accélérateurs de SAP.iO à Berlin et Munich sont également à la recherche de startups françaises pour son programme “Sustainable Future” qui débutera dès mars prochain. Les startups retenues devront être actives dans les domaines suivants :

  • Suivi et courtage du carbone : mesure du carbone au sein et entre les entreprises au niveau du produit pour aider à la décarbonisation. Monétisation des investissements carbone.
  • Efficacité des ressources : optimiser l’utilisation des ressources rares telles que l’eau et les actifs existants.
  • Suivi et atténuation des risques climatiques : suivi des risques dans la chaîne d’approvisionnement et les communautés. Tirez parti des données en temps réel sur la météo et les risques géopolitiques pour prévoir les perturbations de la chaîne d’approvisionnement
  • Économie circulaire : recyclage et réutilisation de ressources clés telles que les plastiques et les métaux

Candidatures : https://sap.io/startupapplication/

Avoir un impact positif sur l’environnement

Ces deux nouvelles promotions renforcent l’engagement de SAP, premier éditeur de logiciels aux derniers indices de durabilité Dow Jones, en faveur du développement durable. En décembre dernier, un baromètre* SAP et Odoxa révélait que 9 Français sur 10 se disent concernés par l’avenir de, la planète.

*Retrouvez l’intégralité du baromètre ici.

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Source de l’article sur sap.com

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