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Qu’est-ce que le data mining ?

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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 :

  1. 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.
  2. 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).
  3. 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.
  4. 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.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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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

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Poll: Is Basecamp Right To Shutdown Politics At Work?

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This week, in a move like something from a particularly eventful episode of The Office, popular project management app company Basecamp banned political and societal discussion in the company’s internal communications.

In a post that has been revised for “clarification,” the company’s co-founder Jason Fried listed six rules for employees: No societal or political discussions at work; No more ‘paternalistic’ benefits; No more committees; No more lingering on past decisions; No more 360 reviews; No forgetting what we do here.

A follow-up post from Heinemeier Hansson notes that Basecamp will still permit discussion of issues deemed central to its business like anti-trust and privacy; certain civil liberties are to be championed, while others, like racism and climate change, are not.

On the surface, it seems reasonable, Fried and co-founder David Heinemeier Hansson would like you to believe that it is. After all, people are paid to work, not soapbox, right?

So why, if they’re the ones being protected, are Basecamp’s employees angry about the move?

It turns out, multiple sources from inside Basecamp are reporting that the ‘political’ and ‘societal’ issues referred to in Fried’s public memo were, in fact, frank and open conversations about Basecamp itself.

As reported by The Verge, way back in 2009, a list of ‘funny’ customer names began circulating at the company — hardly respectful, potentially racist, and certainly inappropriate. The misalignment between co-founders and staff occurred when staff members attempted to hold discrete conversations about this and numerous other diversity and inclusivity failings at the company. Fried’s move appears to be a direct attempt to halt criticism of the status quo at Basecamp.

Basecamp itself is a highly political organization: The co-founders have written several books advocating certain societal change; they even provided a campaign headquarters and substantial donation for a candidate for Chicago mayor. Both co-founders are highly active on social media, using their business positions to elevate their personal views.

The truth is that the solo entrepreneur is an almost mythical beast. Successful startups require contributions from a range of skills and experience beyond any one individual. Jason Fried may be the frontman, strutting up and down the stage in spandex pants, with David Heinemeier Hansson playing lead guitar with his teeth, but behind them, there’s a drummer keeping time, and behind them all, there’s a crew of roadies without whom none of the equipment will arrive, let alone sound good.

Basecamp’s founders argue that the company has a mission, and that mission is to create apps that streamline the workplace. But how can you develop a product that is inclusive if staff cannot discuss what inclusive means? The answer is, you can’t.

Discussing racial bias in advertising or the impact of company wastage, climate change, or gender pay gaps in HR meetings are all political and societal and lead to a healthier, more united company.

As designers, we often say that you cannot not communicate; every decision is a design decision; there is no such thing as “adesign.” Likewise, choosing to be apolitical is itself a political choice. The only way it is feasible to run a company like this is to treat employees like robots (in the word’s original sense).

If employees feel the need to discuss exclusionary policies in the workplace, do the company founders, who benefit from those policies (or they would not be in place), have a moral or legal right to restrict those discussions?

Although it is the first point in Fried’s list that has drawn most ire, it is the fourth item on the list that is most telling: “No more lingering or dwelling on past decisions.” Like a parent answering, “Because I said so,” Fried’s attitude to his staff is laid bare in one statement.

It turns out two wealthy white men would rather their employees not try to change the world or even their workplace.

When Coinbase announced a similar move last year, it lost 5% of its staff. If Basecamp suffered the same loss, it would amount to three people. Hardly a disaster. The question for the founders — who, judging by the number of follow-ups and clarifications they’ve published, are aware the ice they’re on is perilously thin — is whether this kind of controversy creates irreparable reputational damage.

 

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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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Source de l’article sur sap.com

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Il est temps de mettre votre ERP à niveau ? Guide pour le remplacement de votre ancien ERP

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Etes-vous satisfait de votre système ERP ? Est-il temps de le mettre à niveau ? Vous avez peut-être écouté les témoignages de vos pairs quant à leur passage à des ERP modernes. Ou peut-être ressentez-vous le besoin de mettre en place de nouveaux processus pour rester compétitif et répondre aux attentes de vos clients, nouveaux processus que votre système actuel ne peut proposer. Quoi qu’il en soit, il est toujours bon d’évaluer en continu les performances du système, d’identifier les axes d’amélioration et d’anticiper les problèmes qui pourraient subvenir.

Le système ERP parfait existe-t-il ?

La réponse courte est « non ». Et même si le système parfait existait pour vos besoins spécifiques à un moment donné, ces besoins évoluent en permanence. Il faut donc garder le contrôle, évaluer dans quelle mesure votre ERP répond à vos besoins actuels et identifier les tendances qui pourraient entraîner des problèmes.

Il est en vogue de qualifier les systèmes installés de « legacy ERP ». Ce qui suggère une ancienne technologie et des systèmes obsolètes. C’est injuste car de nombreux systèmes installés sont régulièrement entretenus, mis à niveau et pleinement capables d’évoluer, de s’adapter, aux nouveaux besoins.

Cela dit, les mises à niveau des ERP sont facultatives, bien que fortement encouragées par les fournisseurs. Il est important de se tenir au courant des corrections et des améliorations disponibles. En cas de problèmes ou tendances défavorables, assurez-vous que votre système dispose de toutes les mises à jour et de la dernière version. Regardez ensuite si votre fournisseur propose des modules complémentaires ou des améliorations qui pourraient remédier aux lacunes constatées. Déterminez ce qu’il faudrait pour mettre en œuvre ces correctifs, en termes d’argent et d’efforts, et utilisez ces informations pour évaluer le coût du maintien de votre solution actuelle.

Votre logiciel ERP vous laisse-t-il tomber ?

En résumé, gardez votre système ERP à jour. Surveillez aussi de près ses performances. Les besoins, les vôtres comme ceux de vos clients, vont évoluer. Vous devez donc vous assurer que votre système ERP peut y répondre.

L’auto-évaluation mentionnée ci-dessus peut vous aider à identifier les défaillances et les sujets de préoccupation, par exemple :

  • Votre système est incapable de répondre aux nouveaux besoins ou limite les nouvelles initiatives.
  • Il ne prend pas en charge les nouvelles technologies et normes, ou seulement avec difficulté, à coût élevé et avec des retards. Le fournisseur est lent à intégrer de nouveaux éléments et nouvelles fonctionnalités.
  • Les fonctions sont difficiles à maîtriser et à utiliser, et nuisent à l’efficacité au lieu de la favoriser.
  • Le temps de réponse est excessivement lent. Le stockage et la récupération de l’information sont inadéquats, lourds ou ne répondent tout simplement pas aux besoins actuels en constante expansion.
  • Le système est coûteux et difficile à maintenir et à gérer, et ne bénéficie pas d’un soutien adéquat de la part de votre fournisseur.
  • Si votre système est vraiment un ancien ERP dont l’assistance du fournisseur s’amenuise, ou dont l’assistance technique se réduit, les programmeurs et analystes compétents deviendront plus chers et plus difficiles à trouver à mesure que le système deviendra plus obsolète et moins fiable.

C’est le genre de problèmes qui peuvent évoluer lentement et passer inaperçus pendant longtemps. Puis, soudain, il devient évident que les lacunes du système causent de graves problèmes ​- et qu’il faut faire quelque chose.

Combien dépensez-vous pour votre ERP ?

De nombreuses entreprises sont surprises lorsqu’elles font l’analyse et découvrent ce qu’il en coûte réellement pour maintenir leur système ERP existant en place et opérationnel. Cela peut sembler curieux pour les ETI, qui surveillent généralement de très près leurs dépenses. Mais il n’est pas toujours facile de distinguer les coûts directs et indirects associés à l’ERP.

Outre les frais mensuels et annuels versés au(x) fournisseur(s) de logiciels et au(x) fournisseur(s) de matériel, il y a des dépenses courantes pour le service et l’assistance de vos différents fournisseurs de services (par exemple service matériel, conseil ou réseau). N’oubliez pas d’inclure les coûts de mise à jour si vous avez détecté (ou pensez) que des mises à jour ou des améliorations sont nécessaires pour résoudre des problèmes existants ou anticipés, comme indiqué ci-dessus.

Considérez également les coûts internes directs du département informatique, y compris les salaires et les avantages, les locaux, les commodités et les fournitures. Essayez de distinguer ceux qui soutiennent directement votre ERP. N’oubliez pas qu’au moins certains de ces coûts subsisteront après la mise à niveau et le déploiement d’un nouveau système, surtout si vous remplacez un système traditionnel sur site par un autre système sur site. La structure des coûts pour les logiciels SaaS (Software-as-a-Service) basés sur le cloud est différente, mais vous aurez toujours besoin d’un point de comparaison pour prendre une décision défendable. Que cette décision soit de garder votre système actuel, de commencer une mise à niveau ERP ou de poursuivre un remplacement.

Quel serait le coût d’un nouveau système ?

Le coût potentiel du passage à un nouveau système ERP vous inquiète ? C’est compréhensible. Un nouveau système ERP est probablement l’une des plus grosses dépenses en équipement non productif qu’une entreprise fera au cours d’une année donnée. Néanmoins, par rapport aux avantages offerts et au montant dépensé pour le maintien du système actuel, la plupart des entreprises estiment que le coût est tout à fait raisonnable et justifiable. N’oubliez pas de penser en termes de coûts du cycle de vie – le coût total sur une période donnée, par exemple cinq à sept ans.

Lorsque vous examinez le coût d’acquisition et de déploiement d’un système de remplacement, sachez que les coûts du matériel et des licences logicielles ne sont qu’une partie de l’équation. Vous devez également inclure les éléments suivants dans votre évaluation :

  • La mise en réseau et les périphériques tels que les scanners de codes-barres, les appareils mobiles et les logiciels clients, ainsi que l’assistance.
  • La conversion et la saisie des données dans le nouveau système, ainsi que les dispositions pour l’archivage et l’accès aux enregistrements historiques.
  • La préparation aux sinistres, y compris les systèmes de sauvegarde ou de basculement, les ressources de récupération des données, la connectivité redondante et les communications.
  • La formation de l’équipe de déploiement de l’ERP et de tous les futurs utilisateurs (ce point est d’une importance capitale, ne le négligez pas).
  • Le développement et la documentation de nouveaux flux de travail.
  • L’assistance à l’implémentation. Il est probable qu’un certain niveau d’assistance sera inclus dans l’offre du fournisseur principal du système. Mais vous voudrez peut-être faire appel à une assistance supplémentaire du ou des fournisseurs, à des consultants externes, à votre cabinet comptable ou à d’autres personnes pour certains ou tous les éléments énumérés ci-dessus.
  • La charge supplémentaire pour vos employés pendant le déploiement sous forme d’heures supplémentaires, d’embauche d’intérimaires pour les aider dans leurs tâches habituelles afin qu’ils aient le temps de travailler sur le déploiement, ou de primes et autres incitations pour maintenir la motivation des salariés.

Sachez que la structure des coûts des systèmes SaaS basés sur le cloud est très différente de l’approche traditionnelle d’achat et d’implémentation sur site. Avec le SaaS, il y a peu ou pas de frais initiaux pour le matériel, car il s’agit essentiellement d’un abonnement. Un contrat SaaS inclut généralement une grande partie des coûts de maintenance et d’assistance. De sorte que vos coûts informatiques internes courants seront considérablement réduits. La plupart des entreprises estiment que le coût total sur cinq à sept ans avec un contrat SaaS sera probablement inférieur au coût total de l’achat et de la gestion en interne.

Au moment de prendre la décision de conserver votre système actuel ou d’envisager un remplacement, pensez aux bénéfices que vous pouvez en tirer. Avec une nouvelle solution ERP, vous bénéficierez d’une interface utilisateur moderne, de capacités et de fonctions supplémentaires, et vous améliorerez votre avantage concurrentiel. Tandis que si vous conservez votre ancien système, vous limitez votre capacité à rester agile, productif et compétitif. Bien que vous ne cherchiez pas en premier lieu à réaliser des économies, les exemples de réussite avec des ERP modernes démontrent que les bénéfices du passage à un nouveau système sont souvent moins coûteux et compensent les frais de mise à niveau.

Comment justifier financièrement un nouveau système ERP ?

Lorsqu’elles prennent une décision de cette importance, la plupart des entreprises exigent une analyse coûts-avantages sous la forme d’un retour sur investissement (ROI) attendu. Le côté coûts est facile : additionnez les coûts prévus comme indiqué ci-dessus. Du côté des avantages, il peut y avoir des économies directes sur les coûts informatiques, mais pour énumérer les principaux avantages, l’entreprise doit prévoir comment le système changera l’environnement de travail et permettra d’améliorer les performances, la productivité et le service à la clientèle.

  • Amélioration des performances : De nombreux projets ERP se justifient par les améliorations attendues en termes d’efficacité (réduction de la main-d’œuvre directe) et de réduction des coûts (y compris, mais sans s’y limiter, la réduction des stocks). Sachez toutefois que le système ne crée pas ces avantages par sa simple implémentation. Le système organise, analyse et présente les données de manière à ce que les responsables puissent mieux utiliser les ressources humaines et prendre de meilleures décisions, et c’est cela qui apporte les plus grands bénéfices. Gardez cela à l’esprit lorsque vous établissez un budget pour la formation des utilisateurs et pour la mise en œuvre de procédures améliorées.
  • Un meilleur service à la clientèle : Ces avantages sont moins directs, mais encore plus importants. En améliorant le service à la clientèle, vous pouvez théoriquement augmenter les ventes et les bénéfices, accroître votre part de marché et peut-être même augmenter vos marges, car un bon service à la clientèle apporte une valeur ajoutée au client sans ajouter de coût au produit lui-même. Dans certains cas, les améliorations du service à la clientèle deviennent une condition de survie. Car lorsqu’un nouveau ou un gros client attend des fonctionnalités telles que la transmission électronique des commandes ou l’amélioration des rapports informatisés, votre système ERP doit être à la hauteur.
  • Changements de l’environnement de travail : les systèmes d’aujourd’hui sont conçus pour être faciles à utiliser (l’UX, l’expérience utilisateur, est le mot actuellement à la mode) pour un accès rapide et facile à l’information. Le travail et le flux de travail de chaque utilisateur étant uniques, les systèmes actuels sont hautement personnalisés pour offrir à chacun les écrans et les processus de travail les plus efficaces et confortables. Cette efficacité accrue permettra aux salariés d’en faire plus et de gérer un plus grand volume d’affaires sans avoir besoin d’embaucher. Notez qu’il est déconseillé de justifier le système par une réduction des effectifs. Cela ne se produira probablement pas et la perspective de suppressions d’emplois ne motivera pas les salariés à adopter le système et à contribuer à son succès.

La sélection d’un ERP n’est qu’un début

Tout en suivant les conseils pour évaluer les systèmes ERP, gardez à l’esprit que le remplacement des systèmes existants n’est pas un processus simple ou rapide, mais qu’il vaut la peine car il peut apporter des avantages considérables lorsque l’ERP est correctement sélectionné et déployé.

La question que la plupart des entreprises se posent à ce stade est la suivante : « Combien de temps faut-il pour choisir et remplacer un système existant ? » Il n’y a pas de réponse unique. Cela dépend de la taille et de la complexité de l’organisation, du fait que l’un ou l’autre ou les deux systèmes (ancien et nouveau) soient basés sur le cloud, de la dynamique de l’entreprise et de l’équipe de déploiement, du niveau d’engagement de la direction dans le projet, et du degré de coopération ou de résistance au sein de la communauté des utilisateurs… pour ne citer que quelques-unes des variables. Certains déploiements peuvent être réalisés en quelques mois, d’autres prennent un an ou plus. Un partenaire expérimenté peut vous aider à établir un calendrier réaliste lorsque vous définissez votre plan de projet.

Nous n’avons pas besoin de vous répéter que le remplacement de votre système ERP sera forcément perturbant. S’il n’est pas possible de totalement les éviter, les perturbations peuvent cependant être minimisées grâce à un déploiement bien planifié et géré.

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Source de l’article sur sap.com

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Shared Microservice Configurations Using Spring Cloud Config

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The microservice architecture pattern, which is used widely across tech companies large and small, enables businesses to distribute functionality between many small applications, instead of larger monolithic portions. Each piece has a specifically defined task, along with communications and other services, usually via a REST API channel. The benefits of utilizing a microservice architecture include, but are not limited to: 

  • Simple development and maintenance of applications: developers and teams are able to focus on one application rather than multiple, with the benefit of faster development, and fewer hitches (such as bug and easy to miss errors) in the larger project. 

    Source de l’article sur DZONE

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Everything You Need to Know About Websites And Privacy Laws

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When it comes to compliance, website developers need to keep their eyes on more than just ADA regulations and Section 508. Privacy laws are a big consideration and decisions on how to build privacy into a website start with architects. 

And that’s exactly what website developers (and designers!) are. They build up attractive, functional websites and apps for their clients. Yes, they work closely with clients, copywriters, vendors, and other professionals to get the job done, but the developers are the ones who put it all together. 

That’s why it’s critical that website developers are well-versed in marketing privacy laws — these regulations directly impact the end results of their work. But how does a website architect create a digital platform that honors both user privacy and the needs of their clients? 

What Privacy Laws Are Important For Web Developers?

The two biggest privacy laws that web developers need to keep tabs on are the General Data Protection Regulations (GDPR) and the California Consumer Privacy Act (CCPA). Each law has its own unique scope and provisions, but they both shifted the landscape in defining an individual’s rights to their personal data and set mechanisms for how these rights would be protected and enforced.

Each regulation also carries with it fines, fees, and legal measures for non-compliance. These can be substantial. And if that’s not enough, there’s an ever-increasing consumer demand for websites that prioritize privacy and security. Consider these statistics:

  • 82% of Americans surveyed say they are concerned about the security of their online data
  • 79% of adults claim they are very or somewhat worried about how companies use the data they collect about them
  • 63% of Americans believe they understand very little or nothing at all about privacy laws and regulations that are intended to protect their data

How Can Developers Implement These Laws?

Privacy by Design is Critical for Websites

Under GDPR, web developers are required to adopt the Privacy by Design framework, which is a multi-point methodology intended to standardize data protection measures. 

Building privacy into websites shouldn’t happen at the end stages. It should start with how the websites are conceptualized in the first place. Here are points to prioritize:

  • Minimize that data you’re collecting and pseudonymize it to protect data privacy
  • Are you capturing consent? How? Where?
  • Integrating security measures to protect data — anytime you capture data or implement a third party product, a security risk is born.
  • Knowing where you’re introducing privacy and data sharing notices
  • Implement just-in-time notices to provide consumers transparency and build trust 
  • Giving your users the opportunity to manage their personal data

Let’s look at these a little more closely…

Data Minimization is the Goal

Data minimization is an important principle embedded in GDPR. Data minimization itself is a pretty straightforward concept: organizations should limit how much personal data they collect and only process the information necessary to accomplish their business purposes. Once the data is no longer useful, it should be deleted. 

For web developers, this means several things. When it comes to building websites, forms, cookies, and other methods should only ask for essential information. For example, if you are creating a pop-up to collect email addresses, don’t ask for their location unless it’s relevant to the email list and better serving their needs.

How and Where Do You Introduce Privacy Policies and Notices?

Let’s say you take data minimization seriously. That’s great! Now you need to put those data collection practices into words and share them with your customers. 

Privacy policies and notices are a big part of both GDPR and CCPA. Both the CCPA and the GDPR mandate that your privacy policy detail why you’re collecting information and how it will be used, as well as what the individual’s rights are and how they can exercise them. 

CCPA takes a slightly different angle, requiring privacy policies to disclose if the business sells personal data and what third parties have access to the data. CCPA also dictates that privacy policies and notices are current, updated at least annually.  (Nota bene: GDPR also asks for updated privacy documents, but doesn’t specify frequency.) 

How does this translate from policy into web development?

  • If you’re collecting data to improve user experience, allow for targeted ads, or sharing information with third-parties, this information will need to be included in a privacy notice. Remember, CCPA works with a broad definition of selling data, so you may need to account for a “Do Not Sell” link on your home page. 
  • Considering using data beyond these purposes? Plan to obtain explicit user consent for each additional purpose.
  • What’s your plan for the data after the user gives it to you? Where is it stored? Who has access to it? How long are you keeping it? These are all questions that a website developer should consider, and that needs to go into a privacy notice. 

Just-in-Time Notices for Transparency and Trust

Part of Privacy by Design is the use of individual components of your website to create transparency and support compliance. From a development and design perspective, this means you should always be looking for ways to communicate the hows and whys of data collection. 

Yes, your privacy policies and notices aid in this, but going beyond these pieces is important. Customers recognize when businesses go the extra mile for them, after all. 

So consider implementing just-in-time notices at points where users enter their information. These notices are a chance to share your data collection practices with your users. It’s transparent! It’s open! It aids in consumer awareness! 

Keep Users in the Loop

Want to win over your customers? Make it as easy as possible for them to manage their personal data and how it’s being used. This starts with making sure they are aware of why you’re requesting their information and how you’re planning on using it for the website. You should also:

  • Get user consent — clear and unambiguous user consent — prior to gathering any data at all. This includes cookies.  
  • Don’t pre-tick boxes for consent. Just don’t. (It’s bad practice AND it’s against GDPR.)
  • Link to all legal documents on the site. Users should be required to agree to them before using the service. 
  • Want to send marketing communications like email newsletters to your customers? Make sure they agree to this. Expressly. 

One helpful tool for keeping users in the loop is a marketing preference center. A marketing preference center allows users easy access to their information. From there, they can manage, edit, and delete their information at their discretion.  

Bonus? A marketing preference center is an excellent point at which to communicate a business’ commitment to privacy. While users will pick up this through all the discrete elements of privacy on your website, putting it all into one hub that also allows users control over their data really reinforces this message. 

Remember, it’s not just on the consumer to manage their data. Web developers should commit to managing the data in their systems. This means they should:  

  • Maintain accurate and clean records of users’ data consent preferences
  • Send regular reminders to users to update their personal information in your system
  • If a user deletes their account, promptly delete all of their personal information  
  • If your client goes out of business or is sold, they should delete all personal information in their system

Make it User Friendly

A final point: making your websites user friendly is important regardless of privacy compliance. Users expect websites that don’t make them think deeply about, or worry about, their privacy. Make it accessible and easy. Don’t make people figure it out on their own.

Give them value for sharing their data

Your users don’t have to share their data. They’re choosing to. So in exchange for their personal information, make sure you’re using it to provide a user-friendly website. Offer them a secure, enjoyable experience.  

But don’t ask for more than you need

Let’s loop back around to this point again. While consumer data can help you build a better website, don’t plan your websites around it and don’t demand data to create a good experience. 

Usability, web design, and website security; all of these things benefit from consumer data. But privacy laws should always guide how any personal data is collected and used, and respect for consumers’ individual rights, and honoring their privacy should be top-of-mind for web developers. 

 

Featured image via Pexels.

Source


Source de l’article sur Webdesignerdepot

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Comment promouvoir l’innovation, avec Max Wessel

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La crise économique actuelle pousse les entreprises vers des logiciels et des services basés sur le cloud computing qui sont peu gourmands en ressources, rentables et faciles à déployer. SAP est dans une position unique pour offrir ces solutions.

Le groupe New Ventures and Technologies de l’entreprise, dirigé par Max Wessel, est une unité exploratoire mise en place pour produire rapidement des technologies de pointe, orientées vers l’avenir. En plus de diriger le groupe, M. Wessel est directeur de l’innovation pour SAP et directeur général de SAP Bay Area. Wessel nous parle ici de son approche pour encourager l’innovation.

Fostering Innovation in the Intelligent Enterprise

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Fostering Innovation in the Intelligent Enterprise

Q : Qu’est-ce que l’innovation chez SAP ?

R : L’innovation est un grand mot, et nous en faisons beaucoup chez SAP. C’est dans chaque changement progressif que nous apportons à un produit, dans chaque itération de notre modèle commercial et de notre approche pour engager les clients. Et nous devrions être fiers de tout cela. Lorsque les clients nous demandent ce qu’ils pensent de l’innovation, c’est souvent à propos de l’adoption de technologies et de modèles commerciaux véritablement nouveaux. Ces dernières années, SAP a fait de grands progrès en ciblant les changeurs de jeu en plus de notre activité principale. Par exemple, l’équipe Voice AI de Newport Beach utilise le traitement du langage naturel pour analyser les données du centre d’appel SAP Concur afin de déterminer l’efficacité d’un engagement. Au lieu de passer des centaines d’heures à vérifier manuellement les journaux d’appels, l’intelligence artificielle (IA) prend le relais. C’est un excellent exemple de l’utilisation d’une nouvelle technologie pour résoudre un problème ancien. Comment SAP crée-t-il de l’innovation organique ?

Dans toute l’entreprise, nous introduisons de nouvelles fonctionnalités, de nouveaux produits et de nouveaux services sur ce qui semble être une base quotidienne. Cette innovation nous a permis de nous implanter solidement dans l’environnement de nos clients. Cependant, pour assurer une croissance transformatrice, nous avons également besoin d’une grande vision. Nous devons nous projeter dans dix ans, identifier les grands problèmes qui méritent d’être résolus, puis les attaquer de manière à apporter de la valeur à nos clients.

Parallèlement à cette vision, SAP doit donner à ses innovateurs les moyens d’explorer de nouvelles technologies, de travailler avec les clients sur des preuves de concept (POC) et de partager de grandes idées avec des collègues du monde entier. C’est cet échange qui nous permet d’identifier ensemble les grandes idées. L’année dernière, plus de 20 000 employés se sont engagés dans notre programme d’intrapreneurs, et lors de notre réunion de lancement du développement en janvier, nous avons officiellement lancé l’outil SAP Technology Radar, une plateforme centrale et interne d’échange de connaissances sur les nouvelles technologies. Nous voulons que chaque employé contribue au processus de développement de SAP. Et notre équipe New Ventures and Technologies soutient cette conversation.

Quelles sont les grandes tendances que vous observez ?

Il existe encore un énorme potentiel pour l’apprentissage machine au sein de l’entreprise. C’est pourquoi nous continuons à pousser les capacités d’IA dans la reconnaissance vocale et à étudier la génération de données synthétiques et les nouvelles méthodes de cryptage. Nous pensons qu’elles joueront un rôle dans l’introduction de capacités d’IA avancées dans l’entreprise.

Mais ce n’est pas seulement une question de technologies. Il s’agit aussi de simplifier le déploiement et la personnalisation des logiciels grâce à des logiciels « sans code » et à l’automatisation des processus d’entreprise. Ces progrès permettront à presque tout le monde de créer une application commerciale, sans avoir besoin d’être ingénieur.

La dernière tendance est l’application de nouveaux modèles commerciaux pour fournir des logiciels de manière fondamentalement différente. Par exemple, nous sommes désormais en mesure de mettre en relation des petites et moyennes entreprises (PME) avec des partenaires de prêt dans Ariba Network, en utilisant leurs factures comme point de référence pour le crédit. Cela nous a permis d’ouvrir le crédit à des entreprises qui en ont désespérément besoin pendant la crise économique actuelle, sans frais pour les entreprises ou pour nos clients SAP Ariba – tout cela parce que nous avons expérimenté ce nouveau modèle commercial au cours des deux dernières années.

Comment trouvez-vous ces points forts dans le portefeuille de SAP ?

SAP brille lorsque nous comprenons le problème du client, que nous avons une expertise approfondie du domaine dans un secteur d’activité donné et que nous infusons de nouvelles technologies pour résoudre le problème. Le produit de prêt aux PME que je viens de mentionner, Apparent Financing by SAP, est venu de l’équipe d’Ariba Network sur la base de conversations qu’ils ont eues avec leurs clients. Ils avaient une compréhension approfondie du problème du client, mais ils avaient besoin d’un partenaire technologique et l’ont trouvé dans notre organisation.

Une partie de notre rôle consiste à entamer une conversation avec l’ensemble de SAP sur l’avenir. Chaque année, nous menons diverses campagnes d’innovation chez SAP. Grâce à ces efforts, une grande partie des projets que nous lançons viennent directement des experts de notre entreprise. J’encourage mon équipe à adopter l’esprit d’un débutant en prenant du recul pour écouter toutes les idées des experts en produits et comprendre où se trouvent les nouvelles opportunités.

Comment éviter la cannibalisation de nos solutions classiques ?

Je préfère que nous cannibalisions nos solutions classiques plutôt que de laisser un concurrent le faire. C’est là que nous devons faire preuve de créativité et de conviction. Si nous sommes convaincus que le monde changera dans 10 ans, nous devrions alors nous engager dans une cannibalisation des flux existants. Le passage au « cloud » au cours de la dernière décennie est une chose dont SAP devrait être immensément fier. Mais le nuage est plus qu’un nouveau mécanisme de livraison, et il nous a obligé à réorganiser beaucoup de nos produits. Et nous l’avons fait avec audace, convaincus que le nuage serait le mécanisme de diffusion préféré de nombre de nos clients dans de nombreuses situations.

Comment pouvons-nous inciter nos employés à être plus innovants ?

Je m’oppose à la prémisse selon laquelle les employés ne sont pas assez innovants. Je reçois de nos collègues plus d’idées plus créatives et une compréhension plus approfondie d’un problème de l’industrie que vous ne pouvez l’imaginer. Au lieu d’inciter les gens à être plus innovants, nous devons les responsabiliser. L’une des initiatives dont je suis le plus fier chez SAP est notre programme d’intrapreneuriat. Lorsque j’ai repris l’organisation, moins de 3 000 personnes participaient chaque année à notre groupe d’exploration et d’accélération. Nous en avons maintenant plus de 20 000, et l’objectif cette année est d’en engager 25 000.

La raison pour laquelle nous menons le programme intrapreneuriat n’est pas que nous pensons qu’il va générer de meilleures idées – les idées sont déjà là. Il s’agit de donner aux gens un moyen de développer ces idées, de les tester et de les commercialiser. Et plus nous en ferons pour faciliter l’innovation, plus il sera facile pour les gens d’innover.

Que devons-nous faire pour permettre un meilleur rendement de l’innovation ?

Je pense que nous avons besoin de trois ingrédients : un capital patient, une structure créative et un mandat exécutif. S’attaquer aux grands problèmes prend du temps, et c’est pourquoi nous devons planifier en termes d’horizons temporels de dix ans. Nous devons mettre en place de petites équipes pour résoudre les problèmes que seul SAP peut résoudre et leur donner la patience et la structure qui leur permettent d’apporter de la valeur au marché. Si elles s’attaquent à des problèmes suffisamment importants, si on leur donne ce mandat, si on leur permet d’emprunter une voie non linéaire, elles feront des choses étonnantes.

En tant que directeur général de SAP Bay Area, quels avantages y a-t-il à faire partie des 20 sites mondiaux qui composent le réseau de laboratoires SAP ?

Au début de la pandémie COVID-19, nous avons pu joindre tous les directeurs de laboratoires par téléphone pour comprendre les meilleures pratiques réglementaires et les communications numériques dans différents environnements culturels. C’est un parfait exemple de la façon dont nous pouvons exploiter le meilleur d’une force de développement mondiale pour favoriser l’amélioration. Mais nous combinons également des idées et des forces lorsqu’il s’agit d’activer la base d’employés pour stimuler l’innovation, de créer des hackathons, de donner aux employés les moyens de trouver de nouvelles idées commerciales ou d’étendre notre portée dans l’écosystème afin d’identifier des partenaires locaux qui peuvent mettre nos produits et services sur le marché.

Quelle est votre recette personnelle pour pérenniser SAP ?

Tout ce que nous faisons du point de vue de l’innovation doit viser à rendre les logiciels d’entreprise plus personnels, plus flexibles et plus ouverts. Il est plus facile que jamais de connecter les systèmes entre eux, ce qui signifie que plus vos systèmes et votre écosystème sont ouverts, plus vous pouvez proposer une grande variété d’innovations. SAP compte 100 000 employés, mais 7,5 milliards de personnes sur la planète sont motivées pour nous aider à améliorer le fonctionnement du monde. Nous serions négligents si nous ne nous ouvrions pas aux idées extérieures sur la manière de faire évoluer les logiciels d’entreprise.

 

 

Publié initialement en anglais sur news.sap.com

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La société japonaise d’informatique et d’électronique NEC va implémenter les solutions SAP Ariba à l’échelle internationale

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TOKYO – SAP SE (NYSE : SAP) a annoncé aujourd’hui que le fournisseur mondial de technologies de l’information et de communications NEC Corporation a choisi les solutions SAP Ariba pour l’aider à digitaliser ses opérations d’approvisionnement dans ses entités japonaises et à l’étranger. ABeam Consulting Ltd. apportera son soutien à la mise en œuvre du système.

Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale au niveau du groupe, NEC a lancé son projet de modernisation de la gestion de ses achats indirects. Pour réduire les dépenses, améliorer l’efficacité opérationnelle et renforcer la conformité, NEC a choisi les solutions SAP Ariba comme système Cloud de gestion des achats. NEC Management Partners Co. Ltd. sera le premier à déployer la solution, et les autres sociétés du groupe, tant au niveau national qu’international, suivront.

En plus de la suite complète de solutions SAP Ariba, du sourcing stratégique au paiement, NEC introduira également l’application SAP Signature Management by DocuSign, l’application SAP Process Mining by Celonis et la solution SAP Analytics Cloud pour permettre le travail à distance dans le contexte COVID-19 et pour réaliser des analyses plus efficaces et plus avancées.

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SAP aide les entreprises à faire revenir leurs employés au bureau

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Au cours des derniers mois, les entreprises et les employés ont été mis au défi de réaliser le plus grand test de télétravail au monde. Aujourd’hui, cependant, les entreprises – y compris SAP – cherchent des moyens de repeupler leur bureau pour aider les employés aux rôles critiques et ceux qui manquent d’infrastructures à domicile, ainsi que pour relever les défis potentiels de productivité.

Pour beaucoup, il n’y a pas de moyen de revenir dans un avenir proche au statu quo pré-pandémie avec des bureaux en open space, une utilisation élevée de l’espace et des coins café très fréquentés. Nous trouverons néanmoins des moyens de faire revivre les bureaux, car ce ne sont pas seulement des lieux de travail qui facilitent la productivité. Ils rassemblent les gens et les mettent en relation de manière unique, ce qui peut susciter l’innovation et de nouvelles idées.

La sécurité des employés au bureau est une priorité absolue

Avant de réintégrer progressivement les collaborateurs dans les bureaux, il est important de comprendre comment ils se sentent et s’ils sont à l’aise avec la possibilité de retourner dans leur espace de travail. Une étude récente de Qualtrics révèle que deux tiers de la main-d’œuvre américaine ne sont actuellement pas confiants quant à leur retour sur le lieu de travail. Ils sont fortement préoccupés par les réglementations en matière de santé et de sécurité et par les mesures d’éloignement physique. Ils veulent être le moins possible exposés aux autres personnes présentes dans le bureau.

Afin de répondre à ces réserves bien réelles, SAP s’efforce d’aider ses clients à traverser ces périodes d’incertitude. Jan Gilg, responsable de SAP S/4HANA, voit la mission de SAP dans le soutien dédié à ses clients. « Cette crise sans précédent appelle une réponse qui place les gens au premier plan », déclare M. Gilg. « Nous fournissons à nos clients notre technologie pour leur permettre de reprendre les opérations depuis le bureau de manière sûre et contrôlée. Mais l’objectif premier est de faire en sorte que les employés se sentent en sécurité grâce à des communications transparentes ».

Une réouverture sous contrôle du bureau

Pour aider les entreprises à gérer la réouverture de leurs espaces et à ramener progressivement les employés au bureau de manière sûre et contrôlée, SAP a introduit l’application Workspace Booking pour SAP Cloud for Real Estate. Elle permet aux professionnels de l’immobilier d’entreprise et aux gestionnaires d’installations de communiquer et d’appliquer des directives concernant l’éloignement physique pendant qu’ils sont en train de rouvrir des installations.

De cette façon, les entreprises ont plus de contrôle sur la gestion des capacités des bureaux. Par exemple, elles peuvent définir des seuils d’occupation des espaces au niveau mondial, par emplacement ou même par espace, et voir l’impact sur les indicateurs clés de performance (KPI) critiques. En fonction de l’utilisation, les entreprises peuvent alors prendre des décisions fondées sur des données pour les processus et les services connexes, comme le nettoyage ou le fonctionnement de la cantine.

De plus, l’application Workspace Booking aide les entreprises à communiquer de manière transparente les directives et les mesures qu’elles appliquent à leur personnel. En pratique, les employés peuvent réserver un espace de travail à l’avance dans leur lieu de travail préféré tout en respectant les restrictions de capacité fixées par les responsables de l’établissement. Ils peuvent indiquer quand ils veulent travailler au bureau dans la semaine qui suit. Cette solution étant conforme aux réglementations légales, elle contribue à la sécurité et à la productivité des employés.

Naviguer dans la nouvelle normalité

Aussi longtemps que la pandémie restera une menace pour l’homme et l’économie mondiale, l’action visant à ramener les employés dans les bureaux devra être fortement réglementée et contrôlée pour garantir un retour en toute sécurité. L’utilisation des données permet de faciliter cette réouverture contrôlée et profite tant aux employés qu’aux entreprises.

Cet exercice mondial de travail à distance a prouvé que l’avenir du travail évolue plus rapidement que jamais, en s’orientant vers une plus grande acceptation des modèles de travail flexibles. Les solutions SAP pour la gestion immobilière soutiennent une approche basée sur les données et aident à équiper les entreprises pour la gestion immobilière de l’avenir.

En savoir plus sur l’offre à prix réduit de l’application Workspace Booking pour SAP Cloud for Real Estate, valable six mois dans la boutique SAP Store.

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Diversity Initiatives in Web Design

Web developers have been the bedrock of any company’s business strategy for some time, and the industry is continuing to thrive and grow at a rapid pace. This is why it’s surprising that it is so lacklustre when it comes to diversity.

A recent study revealed 80% of those in the design industry are male, and more specifically 79% within the field of web design. According to WISE, just 23% of the people working in STEM roles (Science, Technology, Engineering and Maths) are female and women currently account for just 15.8% of the UK’s current generation of engineering and technology graduates.

Why the Lack of Diversity in Web Design?

The main reason for this, as cited by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) found that women still lack the confidence to pursue these careers, despite their school results being as good as (or better) than their male counterparts. Research has found that the professional and technical services sector has the fourth-highest gender pay gap of all UK industries. If more women were to join these higher-paid sectors it could help reduce the gender pay gap as a whole, as well as help female economic empowerment.

This division is seen in ethnic minority groups too. The numbers for BAME (Black, Asian, Minority Ethnic) employees in the British tech industry are unknown but is estimated by the British Computer Society to be at 1-2%, a ridiculously low number in this day and age. This is why groups and organisations are cropping up designed to promote an industry that reflects all of society rather than one part of it. Here are some of the organisations to pay attention to who are bridging the diversity gaps in web design.

Girls Who Code

Girls Who Code are working to create opportunities for women within tech, aiming to deepen their computer science skills and confidence. They run a range of programs designed to equip women with the necessary computing skills to pursue opportunities in the field and to give chances that are often shunned due to society. Founder Saujani states that women are socialized to seek perfection, and this is something that needs to be overcome. One way to break that mentality at an early age, she says, is coding:

[Girls] walk into these classrooms and they feel like they will never be good at it, and when they learn how to create something, whether it’s a website or app, it changes their mindset and they stop giving up

Adobe Design Circle

Adobe Design Circle is another initiative aiming to introduce all members of society to design. They want to create more visibility for design as a viable career path for anyone that might be considering it, and to help with youth entering the field. This is opening the opportunities of working in tech and web to aspiring designers at a young age who aren’t necessarily yet conditioned by the pressures of society and showing them it can be a realistic career path.

They have their own scholarships and mentoring initiative to support these goals too. The faces behind the team of Adobe Design Circle range through multiple ethnicities and have a fairly even male-female divide. This equal representation alone is inspiring. One of Adobe’s core missions is to offer youth the opportunity to learn and express themselves through creativity and technology, regardless of their economic or cultural backgrounds. With this they specifically encourage applicants of all backgrounds to apply and offer many other opportunities from mentoring to internships.

Ladies that UX

Ladies that UX are a collaborative community of women in UX aiming to “support each other, push the UX boundaries and promote female skill and talent.” It is a European-based initiative where each city involved runs slightly different events and groups decide together what they would like to get from their meetups. They assist each other with UX challenges, discuss topics, and brainstorm ideas. Ladies that UX was created in 2013 by Georgie Bottomley and Lizzie Dyson with the aim of bringing together women in the industry, offering support and creating connections around the world.

Xuntos

Xuntos is aiming to create the largest community of ambitious and talented individuals from under-represented groups in the technology industry. It works to nurture university students and recent graduates that are often overlooked in the tech industry by the means of educational workshops, university hubs, events and an active community. The very name “Xuntos” is a Galician word which means “together” and this is their most important factor. They want people to realise they are not alone and just because the representation isn’t there, doesn’t mean their capabilities aren’t.

Colorintech

Colorintech is a non-profit organisation that was founded in 2016. It aims to close the gap and shorten the learning curve, with a strong community designed to help each other. The company was founded by Silicon Valley tech executive Dion McKenzie and ex-Googler Ashleigh Ainsley after they became frustrated at the few black individuals in the field. Since its inception 30,000 students, professionals, volunteers and tech companies have been impacted by their work, and over 450 minorities graduated from their programs in 2019 alone.

UKBlackTech

UKBlackTech are on a mission to create the most diverse tech sector in the world. Their aim is to encourage more ethnic minorities to enter the UK’s technology workforce and make an impact. To help with this, they design and implement different initiatives to help them get employed and retain employment, put on bespoke events that target aspects such as specific job roles or tech topics and promote different opportunities for members to apply to.

Witty Careers

Witty Careers was created with the aim to support women from black and ethnic minority backgrounds in the UK and equip them with the skills to build a career in the tech industry. They run different practical skills workshops and events which in the past have included visits to a Microsoft store, Uber, and Pivotal. They open doors for communications, networking and future career prospects for those in the minority. They also have a handy range of resources designed to help you get into the career you want. From CV writing advice to industry insights, they are all free of charge.

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