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SAP Tax Compliance, un outil de transformation digitale des fonctions fiscales

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Dans notre précédent article intitulé « Et si l’avenir de la fiscalité passait par le système d’information ? », nous mettions en avant les besoins grandissants en termes de contrôles autour des fonctions fiscales. En effet, les entreprises sont soumises à de nombreuses réglementations ainsi qu’à une complexification de leur système d’information. Il devient donc nécessaire pour beaucoup d’entre elles de mettre en place des outils de « Tax Compliance ». Ils permettent de supporter les équipes fiscales et d’assurer le respect des obligations. Dans ce second article, nous illustrerons au travers des fonctionnalités offertes par un des outils du marché, SAP Tax Compliance, la valeur apportée par cette démarche d’outillée.

Que peut-on attendre d’un outil de Tax Compliance ?

De nombreux outils de Tax Compliance sont aujourd’hui présents sur le marché français et mondial. Ceux-ci diffèrent en fonction de la cible visée, de la PME nationale à la multinationale implantée dans de nombreux pays. Ils offrent des fonctionnalités plus ou moins avancées ainsi qu’une complexité de mise en œuvre plus ou moins lourde.

Néanmoins, nous pouvons regrouper les fonctionnalités offertes en deux grandes catégories :

  • L’aide à la conformité des déclarations (a priori) :
    • l’optimisation de l’élaboration de la liasse fiscale (élaboration, vérification et dématérialisation),
    • la détermination de taux,
    • la conformité de la facturation électronique,
    • La déclaration de TVA (soumission, reporting et contrôles).
  • La mise en place de contrôles afin de s’assurer de la conformité (a posteriori) :
    • l’analyse du FEC,
    • les contrôles sur les référentiels (fournisseurs, articles, etc.),
    • les contrôles sur les transactions effectuées.

En complément, nous devons également prendre en compte le fait que les gouvernements exigent de plus en plus de données en temps réel, la qualité des données devient un prérequis clé pour la gestion des processus fiscaux et cela peut être amélioré en mettant en œuvre des contrôles fiscaux et en abordant les problèmes à la source, comme nous allons le voir avec l’outil SAP Tax Compliance.

Quels critères prendre en compte dans le choix de son outil de Tax Compliance

 

Le choix d’une solution doit être fondé sur les critères tant fonctionnels que techniques, pour répondre aux besoins suivants :

  • Facilité d’installation et d’exploitation de la solution: évaluer le degré d’autonomie sur l’installation et le paramétrage du logiciel, ainsi que le degré d’intégration dans le paysage SI existant. Il est en effet important que les utilisateurs métiers aient un degré d’autonomie suffisant sur l’exploitation de l’outil pour ne pas avoir de besoin de solliciter les équipes IT pour la moindre opération dans l’outil
  • Réponse aux besoins métier au travers de la couverture et richesse fonctionnelle: il est nécessaire d’évaluer la couverture d’un maximum de fonctionnalités et de contrôles standards, ainsi que la couverture géographique au travers d’une gestion multi-pays. Assurance de la facilité de prise en main par l’utilisateur final ou l’auditeur externe au travers d’une ergonomie conviviale et intuitive
  • Exploitation des résultats simple et accessible : évaluer la facilité de compréhension et d’interprétation des résultats de contrôles, la facilité d’export sur des outils bureautiques, ainsi que la capacité de génération des rapports d’anomalie sous format.doc ou .pdf avec explication des résultats, annotations utilisateurs, etc.,
  • L’intégration dans le paysage applicatif de l’entreprise est également primordiale dans le cas très fréquent où plusieurs ERP ou systèmes comptables cohabitent. Devoir multiplier les outils de Tax Compliance pour adresser les différents systèmes serait en effet contre-productif.

Présentation d’un outil : SAP TAX Compliance

SAP Tax Compliance propose une approche centralisée des contrôles de conformité, couvrant tout l’ensemble du processus, de la détection à la correction, en passant par le reporting et l’audit. À l’aide de l’apprentissage automatique à l’échelle de l’entreprise et de contrôles automatisés, l’application permet aux utilisateurs de détecter systématiquement les problèmes de conformité. Mais aussi d’améliorer la qualité des données fiscales, de rationaliser les corrections et d’atténuer rapidement le risque de non-conformité.

L’automatisation des processus de contrôle fiscal en temps quasi réel permet aux organisations de passer à des modèles de travail en continu. Elle permet aussi de résoudre les problèmes dès le début des processus ce qui est essentiel pour éviter de lourdes charges de travail à la fin de la période. Mais également de se conformer aux mandats les plus exigeants que les gouvernements introduisent dans le monde entier. En fait, avec l’introduction de la conformité numérique, la qualité des données fiscales est plus importante que jamais.

SAP Tax Compliance est une solution agnostique qui peut être intégré à SAP S/4HANA ou facilement déployé côte à côte. Elle peut aussi intégrer des données issues d’autres systèmes ERP (SAP ECC ou non SAP) ou spécialisés métiers (MDM, facturation, site de vente en ligne…). Cela offre ainsi la possibilité de capturer simultanément de gros volumes de données à partir de plusieurs systèmes. La solution offre également un apprentissage automatique natif et une intégration avec le workflow SAP. L’intérêt est de permettre l’automatisation et l’orchestration transparente des tâches de correction.

 

SAP Tax Compliance en un coup d'œil
SAP Tax Compliance en un coup d’œil

SAP Tax Compliance est fourni avec des règles de contrôles préconfigurées pour vous aider à démarrer et à améliorer immédiatement la qualité des données fiscales.

Par exemple, cela vous permet d’identifier et de corriger facilement les immatriculations de TVA manquantes sur les transactions intracommunautaires de l’UE ou les factures enregistrées sans code TVA. Vous pouvez également utiliser le moteur de détection pour faciliter l’examen des factures avec un montant de TVA très élevé. Ceci, permet de générer une réserve de travail pour examiner efficacement les exceptions sans avoir à identifier manuellement les éléments sur l’ensemble des transactions commerciales.

Il est également très flexible et permet d’enrichir facilement l’ensemble des règles de contrôles de la TVA aux droits de douane et autres taxes. Il permet également de relever constamment la barre en matière de conformité en développant vous-même des règles de contrôles fiscaux supplémentaires. Ou bien encore en intégrant le contenu prêt à l’emploi de notre partenaire Mazars.

Ces règles peuvent être facilement créées en définissant de nouvelles vues sur les données. Une fois celles-ci en place, le reste de la configuration peut être facilement complété via une assistance numérique fourni en tant qu’application Fiori qui guide l’utilisateur dans ses choix. Il s’agit de limiter l’implication du service informatique au développement réel des vues. Mais aussi de permettre aux utilisateurs métier d’adapter les contrôles, de réorganiser les listes de travail, de configurer le Machine Learning lorsque les données historiques sont suffisamment significatives. Ainsi que d’adapter les plannings en fonction des besoins de l’entreprise. Les utilisateurs métiers peuvent également gérer les tâches et les groupes d’utilisateurs correspondants responsables de l’achèvement. L’objectif est de garantir que la configuration en cours peut être facilement adaptée à mesure que l’entreprise évolue sans avoir recours à des experts informatiques qui sont toujours très demandés.

La solution permet également des simulations de paramétrages des règles de contrôle fiscal pour optimiser les contrôles et réduire les faux positifs.

SAP Tax Compliance fournit un tableau de bord centralisé pour obtenir des informations en temps réel sur l’état de conformité dans le monde entier. Il devient également un référentiel central de problèmes et de solutions qui peuvent être exploités pour conduire des améliorations en continu des processus. De plus, il permet d’empêcher les problèmes de se produire en premier lieu.

SAP Tax Compliance intègre des mécanismes d’apprentissage automatique

SAP Tax Compliance automatise au-delà de la détection, rationalisant l’ensemble du processus de correction. Il intègre des mécanismes d’apprentissage automatique prêt à l’emploi pour augmenter l’efficacité. De plus, il propose des modèles de workflow natifs pour orchestrer efficacement les tâches entre la myriade d’équipes qui doivent être impliquées dans le processus de correction.

Ces fonctionnalités d’apprentissage automatique peuvent être activées et maintenues par les utilisateurs métiers. Le but étant de libérer la puissance des données sans avoir besoin du support du département IT.

Comment réussir son projet de mise en place ?

Bien qu’il s’agisse d’un projet de mise en place d’outil, celui-ci ne doit pas être considéré comme un projet purement technique mais bien un projet global impliquant les acteurs métiers dès les premières phases. Il s’agit d’être sûr de ne pas se tromper d’objectif. Mais également de réellement apporter la valeur attendue pour toutes les parties prenantes.

C’est pour cela que nous préconisons la mise en place d’une équipe projet pluridisciplinaire. Une équipe qui regroupe les compétences financières, fiscales, juridiques, comptables et IT. Celle-ci est capable de cerner les besoins de la façon la plus exhaustive possible. Mais aussi de mettre en place une cartographie des risques et d’identifier les contrôles afférents.

Au-delà du module Tax compliance il peut être intéressant de disposer d’une solution complète pour la gestion fiscale de bout en bout qui couvre :

  • Contrôles fiscaux pour améliorer la qualité des données fiscales et éviter les interruptions d’activité.
  • Rapports électroniques en temps réel avec rapprochement complet pour une mise en conformité efficace.

SAP Tax Compliance offre une intégration transparente avec la nouvelle solution SAP Document and Reporting Compliance. Cette solution regroupe les anciennes solutions SAP pour la facturation numérique en temps réel (SAP Document Compliance) et la gestion des déclarations périodiques (SAP Advance Compliance Reporting ACR). Elle garantit que les problèmes identifiés soient rapidement suivis, que l’origine de ces déficiences soient analysées et résolues afin d’empêcher les interruptions d’activité.

Ces solutions SAP pour la facturation numérique en temps réel et la gestion des déclarations périodiques proposent déjà plus de 300 modèles pré-configurés de déclaration pour plus de 50 pays.

En synthèse, l’automatisation des contrôles et de la fonction fiscale devient de plus en plus nécessaire. L’obligation de bien s’outiller devient incontournable.

Cliquez ici pour plus d’infos

Vincent DOUX – SAP +33 6 03 43 72 95 v.doux@sap.com
Jérôme HUBER – Mazars +33 6 67 51 13 38 jerome.huber@mazars.fr
Vincent THEOT – Mazars +33 6 60 47 46 64 vincent.theot@mazars.fr
Heyfa LIMAM – Mazars +33 6 66 90 10 81 heyfa.limam@mazars.fr
Nicolas RICHARD – Mazars +33 6 66 61 91 35 nicolas.richard@mazars.fr

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Source de l’article sur sap.com

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Que se passe-t-il lorsque l’ingénierie et la gestion des actifs convergent ? Place au rapprochement !

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J’ai récemment eu une conversation avec le responsable produits d’un grand fabricant d’équipements industriels. Chaque machine comporte de  multiples variantes, est vendue à des centaines de clients, ce qui représente des milliers d’installations à travers le monde et peut être utilisée pendant des décennies. Mon interlocuteur m’expliquait qu’il avait reçu un appel d’un de ses clients  pour la mise à niveau d’une de ses machines pour en augmenter la productivité et optimiser. De ce fait, les équipes de ce responsable produits  vont être très occupées pour répondre à cette demande au cours des prochaines semaines, voire des prochains mois. Imaginez maintenant le nombre de ressources et le temps qui seraient nécessaires s’il avait à répondre à plusieurs demandes similaires en parallèle.

Voyons quelles sont les tâches les plus importantes qui sont requises pour élaborer un plan de réponse complet à destination de ce client :

  • évaluer le potentiel de revenus de la demande de mise à niveau ;
  • analyser la réplicabilité de la solution auprès d’autres clients ;
  • vérifier l’état de fonctionnement de l’équipement ;
  • évaluer le mode d’utilisation de la machine ;
  • valider la compatibilité de la dernière configuration proposée par l’ingénierie ;
  • comprendre les nouvelles exigences applicatives ;
  • effectuer une analyse des risques ;
  • analyser les perturbations de la chaîne d’approvisionnement ;
  • collaborer avec les fournisseurs et les partenaires pour élaborer le plan d’exécution ;
  • et probablement bien plus encore…

Il est également important de noter le nombre de systèmes, de processus et de partenaires requis pour construire et appliquer ce plan d’intervention.

Tout est question de stratégie globale

Nous voyons de nombreux clients de tous secteurs, en particulier dans la haute technologie, l’énergie, les équipements industriels, la santé, l’aérospatiale et le pétrole et le gaz, cherchant à tirer une part croissante de leurs revenus de services stratégiques. C’est un objectif commun aux fabricants d’équipements d’origine (OEM) recherchant des marges plus élevées, une proximité accrue avec leurs clients et des revenus récurrents.

Pour y parvenir, les entreprises doivent élaborer une stratégie globale, en intégrant les services d’ingénierie à la gestion des actifs, afin de rapprocher les OEM des opérateurs.

Dans cet article, je vous expose les éléments stratégiques liés à l’intégration du monde de l’ingénierie et de l’opérationnel, qui permettront aux OEM et aux opérateurs de maximiser la valeur de leur collaboration et de mettre en place une base permettant d’explorer de nouveaux business models, tel que le Product as a Service.

Éléments stratégiques d’une intégration des services d’ingénierie à la gestion des actifs

Ne serait-il pas intéressant de disposer d’un package de solutions prêt à l’emploi permettant de gérer tous les actifs installés, prenant en compte leur durée de vie et leur état ?

Comment y parvenir ?

Voyons quelques-uns des éléments stratégiques qui permettront de briser les silos fonctionnels, pour bénéficier d’une vue à 360 degrés du cycle de vie des produits et des actifs.

 

 

  • Tout d’abord, un OEM doit savoir déterminer la configuration d’un actif existant à partir des spécifications du produit issues de l’ingénierie. Il s’agit ici de la capacité à suivre et à gérer entièrement l’actif lors son installation, puis tout au long de son cycle de vie et jusqu’à sa mise hors service. L’un des aspects importants est de comparer dynamiquement l’actif en fonctionnement avec les configurations d’ingénierie les plus récentes, afin de prendre les bonnes décisions de maintenance ou de mise à niveau.
  • Le deuxième élément est la façon dont les partenaires collaborent et partagent des données. En créant un écosystème collaboratif de nouvelle génération basé sur le cloud, les équipementiers, les opérateurs, les fournisseurs et les partenaires de service vont disposer d’une plate-forme commune. Elle permettra de rassembler l’ensemble des partenaires, de partager du contenu, des données, et même d’étendre les processus métiers au-delà des murs de l’entreprise. L’objectif est de permettre aux OEM et aux opérateurs de déterminer quelles mesures doivent être prises et à quel moment.
  • Le troisième aspect est l’efficacité avec laquelle nous utilisons les données d’ingénierie en amont pour améliorer la gestion des actifs. Avec une ingénierie de service efficace, nous pouvons établir une nomenclature des services, des conceptions de services, identifier des systèmes critiques, définir des caractéristiques de performance, planifier des stratégies de service, créer des aides visuelles et bien plus encore. Les données de l’ingénierie de service peuvent être utilisées efficacement dans plusieurs flux de gestion des actifs, tels que la planification de la demande, les services sur le terrain, la gestion des garanties, les plans de maintenance et les stratégies d’actifs. En activant une continuité numérique de bout en bout, il est possible de connecter les données tout au long de la chaîne de valeur d’un service, de sa conception à son utilisation.
  • Enfin, l’un des éléments clés est de permettre aux entreprises de capturer et d’analyser les données transactionnelles et de performance des actifs opérationnels. Une fois restituées sous forme exploitable, ces informations permettront de générer des plans de service dynamiques, mais aussi d’identifier les modifications de conception à apporter, ainsi que les mises à niveau possibles afin de maximiser la valeur d’un actif. Cette boucle de rétroaction continue reposant sur l’ensemble de la base installée permettra aux OEM de proposer de meilleurs produits, plus durables.

Afin de répondre à cette évolution des besoins métiers sur le terrain de l’intégration des services d’ingénierie à la gestion des actifs, SAP et Siemens Digital Industries Software ont récemment annoncé  une extension de leur partenariat qui leur permettra de fournir de nouvelles solutions de gestion du cycle de vie intelligent des services et des actifs. Il est essentiel que tous ces éléments stratégiques soient liés aux processus métiers de la chaîne d’approvisionnement et qu’ils soient accessibles sur une plate-forme unique pour que les équipementiers et les opérateurs puissent en tirer une valeur commerciale.

 

Découvrez la valeur stratégique qu’il y a à gérer le cycle de vie de produits intelligents et connectés avec des technologies numériques à travers l’ensemble de votre entreprise et de l’entreprise étendue.

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Gestion de la relation client : une solution CRM pour PME/ETI

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Vous souhaitez vous concentrer sur votre cœur de métier ? Vous ne voulez plus perdre des heures en analyse de tableaux, de comptes-rendus et autres données concernant vos clients ? Optimisez votre temps et celui de vos salariés. Investissez dans un logiciel de gestion client, autrement appelé logiciel CRM pour Customer Relationship Management. Pour une PME/ETI, cette solution CRM de gestion de la relation client vous permet de synthétiser en un seul lieu, via Internet sur le cloud, toutes les données de vos clients et leur parcours dans votre entonnoir de vente.

Qu’est-ce qu’une solution CRM au sein d’une PME/ETI  ?

Le CRM, ou Customer Relationship Management, est une solution globale permettant de gérer la relation client au sein d’une entreprise, et ce, quel que soit son domaine d’activité. Elle est particulièrement adaptée aux petites et moyennes entreprises ainsi qu’aux entreprises de taille intermédiaire. La solution CRM regroupe trois notions :

  1. Une stratégie de gestion des clients choisie par la PME ou l’ETI, en fonction de ses valeurs et de sa vision du marketing.
  2. Un processus permettant de mettre en œuvre cette stratégie.
  3. Une solution technique : le logiciel CRM, hébergé sur le cloud où chacun enregistre ses données clients, qui sont ainsi mutualisées. Celles-ci sont alors accessibles aux différentes équipes de l’entreprise pour pouvoir être analysées et utilisées à des fins marketing.

Quelles sont les différentes fonctions d’un logiciel de gestion relation client ?

Un progiciel CRM est constitué de modules afin de l’adapter à chaque type d’entreprise en fonction de ses besoins et de son domaine d’activité. Vous bénéficiez ainsi d’un portefeuille de solutions sur mesure pour l’expérience client et votre stratégie CRM.

Voici les principales fonctionnalités d’un logiciel de gestion relation client.

Solutions pour les données clients

Côté entreprise, vous centralisez les informations concernant vos clients en un seul lieu, grâce à votre logiciel de gestion de base de données clients. Outre les coordonnées (adresse mail, adresse physique, numéro de téléphone, etc.), vous pouvez y répertorier leurs données socio-professionnelles (âge, sexe, composition familiale, niveau d’études, emploi, etc.). Vous avez également un aperçu personnalisé du parcours ayant conduit à la mise au panier et l’acte d’achat ainsi que le type de produits achetés ou consultés par chacun de vos clients et prospects.

Côté utilisateur, chaque client se voit proposer des produits susceptibles de l’intéresser, grâce à des suggestions ciblées en fonction des informations qu’il a lui-même fournies. D’ailleurs, pour qu’il accepte de vous transmettre ses données personnelles, il doit pouvoir le faire en toute confiance. Ainsi, vous devez le rassurer quant à la sécurité de ses données et au respect des informations confiées. Votre logiciel CRM doit donc répondre au RGPD et, en général, à la réglementation en vigueur en matière de confidentialité des données.

Solutions marketing

En étudiant le profil et le comportement de vos clients, vous pouvez mieux définir votre persona et affiner votre stratégie marketing. Il vous est également possible de la modifier afin d’élargir votre cible. En effet, un prospect à qui on propose exactement ce dont il a besoin est plus enclin à vous faire confiance et à faire appel à vos services ou produits.

Pour effectuer cette étude précise et poussée, quelques clics sur le tableau de bord de votre outil CRM marketing suffisent. Vous avez accès à de multiples statistiques en fonction du critère sélectionné (région, sexe, âge, catégorie socio-économique, nombre d’enfants, propriétaires d’animaux, etc.). Fort de ces informations, vous avez toutes les clés pour augmenter votre chiffre d’affaires par des campagnes marketing ciblées.

Solutions commerce et e-commerce

Afin d’optimiser l’expérience client, vous observez le comportement des personnes au moment de leur visite sur votre espace de vente, qu’il soit physique ou virtuel, puis après, à l’aide de sondages. Vous récoltez ces précieuses informations sur votre logiciel de gestion e-commerce. Leur analyse vous permet alors d’ajuster la configuration des points de ventes ou l’ergonomie de votre site et application.

Autant il peut être matériellement compliqué de modifier un lieu de vente physique, bien que la logistique en soit facilitée grâce à votre CRM, autant, toujours grâce à celui-ci, vous pouvez tester toutes les possibilités de boutique virtuelle en temps réel. Adaptez votre site marchand à chaque prospect afin de le convertir plus facilement en client, le fidéliser et ainsi maximiser vos profits.

Solutions de vente

En étudiant la satisfaction client avec vos solutions CRM, vous facilitez le travail de vos commerciaux et de vos équipes marketing. Suivez le tunnel de vente emprunté par vos prospects afin de supprimer des canaux d’appel inutiles et d’améliorer les plus efficaces dans votre entonnoir de vente.

Ainsi, vous optimisez votre budget publicitaire et de prospection. Votre système CRM vous indique en effet quelles actions marketing apportent des clients. Est-ce plutôt la distribution de flyers, une campagne emailing ou un contenu sponsorisé sur les réseaux sociaux ?  

Solution de service

En amont d’une vente, votre logiciel de relation client génère très facilement devis et contrats. Cette automatisation personnalisable accélère le processus de vente. Or, un client rapidement servi est un client satisfait. Il sera alors susceptible de faire de nouveau appel à vos services et à vous recommander auprès de son entourage.

En aval, il peut cependant s’avérer qu’un client ne soit pas entièrement satisfait du produit ou de la prestation. Il contacte alors le service après-vente. Grâce au logiciel CRM, tout l’historique des conversations écrites et orales entre le client et le SAV est enregistré et est accessible à n’importe quel opérateur du service clientèle. Ainsi, le suivi client en est grandement facilité. C’est la fidélisation assurée.

Quels sont les avantages d’une solution CRM pour les PME/ETI

Avant l’ère des solutions CRM, gérer l’ensemble des relations clients relevait parfois d’un exercice d’équilibriste. À partir du moment où plusieurs personnes sont concernées par la gestion client dans une entreprise, informer chacun de la moindre modification ou évolution des dossiers devient vite chronophage en logistique ou réunions. L’installation d’une solution CRM dans une PME/ETI est donc un gain de temps et d’argent. Voyons tous ces avantages en détail.

Une installation technique centralisée sur un cloud

Souvenez-vous quand il était nécessaire d’installer un nouveau logiciel sur tous les ordinateurs de votre entreprise. Vous deviez faire appel à une entreprise de techniciens spécialisés qui : soit travaillaient de nuit, soit devaient immobiliser les services de votre société pendant plusieurs jours. Il en était de même à chaque opération de maintenance qui se faisait laborieusement poste par poste.

Dorénavant, vous achetez une solution CRM auprès d’un opérateur qui vous en donne l’accès en ligne. La seule manipulation à effectuer est de télécharger via Internet l’application sur chaque terminal (PC, tablette, smartphone…). Chacun de vos collaborateurs et salariés peut même le faire lui-même.

Toutes vos données sont alors sauvegardées sur un cloud sécurisé, et mises à jour en temps réel. Ainsi, tous vos employés ont accès aux dernières informations clients et peuvent ainsi agir en conséquence. Quant aux mises à jour de la solution CRM en elle-même, elles sont réalisées par votre fournisseur, en ligne et en général la nuit, et sont installées automatiquement à l’ouverture de l’application par vos équipes en charge de la relation client.

Un logiciel de relation client accessible par tous et partout

En tant que PME ou ETI, vos équipes et collaborateurs sont répartis partout sur le territoire. Certains se déplacent et restent longtemps éloignés de votre siège. D’autres ont choisi le télétravail depuis leur domicile. Grâce à votre solution CRM pour PME/ETI, la gestion de la relation client s’effectue aussi facilement, voire même mieux, que si tout le monde était sur place.

En effet, chaque commercial sur le terrain, chaque vendeur en magasin, chaque opérateur du SAV, chaque analyste… entre les nouvelles données clients depuis le terminal pro qu’il possède, à partir du moment où il a accès à Internet. Cette condition est en général possible de quasiment n’importe où, grâce à la 4G ou la 5G, une borne wifi ou une connexion filaire (par câble ou fibre optique).

Une logistique rapide et simplifiée

Fort de toutes ces informations, vous voyez tous les avantages en termes de simplification et de rapidité que vous pouvez tirer d’une telle solution CRM au sein de votre PME/ETI. Vous ajustez en temps réel vos campagnes marketing. Vous adaptez vos pipelines de vente à chaque client. Votre service après-vente devient réactif et efficace. Ainsi, vous captez les bons prospects et vous fidélisez vos clients.

À qui est destinée la solution CRM ?

En faisant le choix des solutions SAP Customer Experience, vous avez la certitude de bénéficier d’un outil parfaitement adapté à votre secteur d’activité. En effet, la solution CRM que ce prestataire propose est entièrement modulable et personnalisable. Services publics ou secteur privé, vente de produits ou prestations en B2B ou B2C, magasin physique ou e-commerce… exigez le portefeuille de solutions de gestion de relation client qui vous convient parfaitement.  

Solution CRM pour le secteur public

Vous travaillez dans le secteur de l’eau, de l’énergie ou des télécommunications ? Vous êtes prestataire de services pour les administrations publiques ? Vos clients sont contraints de faire appel à vous, non par choix, mais par nécessité. En général, leur budget est calculé au plus juste, et la plupart cherche même à faire des économies. Grâce à votre solution CRM sur mesure, vous répondez à leurs demandes, et ce, à moindre coût.

Solution CRM pour le B2C

Vous êtes dans le secteur de la mode, des biens de consommation, de l’assurance, de l’automobile, des voyages, etc. et vous vous adressez aux particuliers ? Vos clients aiment vos produits, les valeurs véhiculées par votre entreprise, votre univers. Ils achètent chez vous par choix et par envie. En magasin ou sur votre site e-commerce, offrez-leur la meilleure expérience client possible. Répondez exactement à leurs attentes et leurs désirs de consommateur. Pour cela, utilisez toutes les fonctionnalités de votre logiciel CRM.

Solution CRM pour le B2B

Hautes technologies, équipements industriels, bâtiment… vos clients sont avant tout des professionnels comme vous. Vous parlez d’égal à égal, avec le même langage. Ils sont exigeants avec vous, comme vous l’êtes avec eux. Devis, contrats, gestion de la marketplace, factures, tout cela doit être fluide, intuitif, rapide, connecté et surtout performant.  Votre solution CRM intègre tous ces critères afin de fournir à vos clients ce dont ils ont besoin. Ainsi, ils ont une vision rassurante sur l’avenir et continuent à vous faire confiance. 

PME/ETI, augmentez vos performances, l’image que vous renvoyez à vos clients et donc votre chiffre d’affaires en choisissant les solutions CRM entièrement personnalisables de SAP Customer Experience.

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Découvrez Blank Canvas, une série originale de SAP

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Cette nouvelle série vidéo en trois parties explore l’impact des « passionnés » – un groupe croissant de consommateurs qui soutiennent activement les entreprises reflétant leurs valeurs personnelles sur les questions environnementales et sociales.

En 2020, le centre de recherche SAP Insights a lancé une étude conseillant les chefs d’entreprise sur les compétences et attributs dont ils auront besoin dans l’économie de l’expérience guidée par les émotions. Avec plus de 10 000 réponses de consommateurs du Canada et des États-Unis, le rapport a révélé que ce qui différencie les entreprises aujourd’hui, c’est la capacité d’un leader à s’exprimer et à mobiliser l’action sur les enjeux mondiaux. « Cet état d’esprit est alimenté par les passionnés, un groupe croissant de consommateurs qui croient qu’il faut agir pour améliorer le monde et qui attendent des chefs d’entreprise qu’ils fassent de même « , a déclaré Siddharth Taparia, vice-président principal et responsable de la stratégie, de la marque et du marketing de l’expérience chez SAP.

 

« Nous voulions attirer l’attention sur les problèmes environnementaux et sociétaux et montrer ce que les grandes entreprises, les clients et les partenaires de SAP font pour relever ces défis et susciter le changement et la prise de conscience dans leurs propres secteurs « , a ajouté M. Taparia.

 

Blank Canvas – bande annonce

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Blank Canvas - bande annonce

 

La série est animée par Baratunde Thurston, auteur à succès du New York Times et conteur nommé aux Emmy Awards. Chaque épisode se concentre sur un vaste sujet et explore les angles avec du contenu basé sur des données, des témoignages de clients et des points de vue d’experts.

 

Le premier épisode explore comment les acteurs de l’industrie de la fast fashion opèrent des changements environnementaux positifs suite à la pression de consommateurs passionnés qui demandent du changement. Le deuxième épisode montre comment des fans passionnés ont fait pression sur les ligues sportives professionnelles et les athlètes pour qu’ils mettent en place des initiatives et des messages de justice sociale sur et en dehors du terrain de jeu. Le troisième épisode examine comment les entreprises du secteur de l’alimentation et des boissons font face aux défis environnementaux majeurs que sont l’approvisionnement en eau, le gaspillage alimentaire et l’utilisation de plastique, et comment des consommateurs passionnés sont à l’origine des changements.

 

La série comprend des conversations avec le mannequin, entrepreneur et philanthrope Karlie Kloss et le golfeur professionnel Cameron Champ. Les épisodes présentent également des segments sur la façon dont des organisations telles que la NBA et le Fonds mondial pour la nature (WWF) s’efforcent de susciter des changements à l’échelle mondiale.

 

Découvrez les 3 épisodes de Blank Canvas sous-titrés en français

 

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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.

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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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Qu’est-ce que la modélisation des données ?

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

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

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

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

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

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

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

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

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

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

Quels sont les types de modélisation des données ?

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

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

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

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

Modèle de données conceptuel

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

Modèle de données logique

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

Modèle de données physique

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

Processus et techniques de modélisation des données

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

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

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

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

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

Exemples de modélisation des données

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

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

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

Évolution de la modélisation des données

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

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

Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

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

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

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

Synthèse

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

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

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Qu’est-ce que le Big Data ?

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

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

L’importance de l’analyse du Big Data

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

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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L’évolution du Big Data

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

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

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

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

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

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

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

Les sources du Big Data

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

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

Données sociales

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

Données machine

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

Données altérables

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

Les cinq V du Big Data

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

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

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

Avantages du Big Data

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

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

IA et Big Data

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

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

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research

Machine learning et Big Data

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

Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

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

‍Analyse du Big Data

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

Big Data et Apache Hadoop

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

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

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

Bases de données in-memory

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

Fonctionnement du Big Data

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

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

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

Applications du Big Data

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

Finance

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

Hygiène et santé
publique

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

Transport et logistique

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

Éducation

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

Énergie et services publics

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

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

collaborateur au bureau

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

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

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

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

2. Interroger les collaborateurs

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Team Vitality, leader de l’e-sport, intègre les technologies SAP pour accélérer sa croissance internationale

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Levallois-Perret, le 23 novembre 2020 – SAP France annonce accompagner Team Vitality dans sa digitalisation. Le leader européen de l’esport s’appuie sur les solutions de SAP pour accélérer son développement à l’échelle internationale.

Quand Big Data rime avec esport

Le milieu du sport peut être considéré comme un système complexe où interagissent de nombreux acteurs comme les sportifs, les sponsors, les entraîneurs ou encore les fans. Les objectifs d’un club consistent à la fois à augmenter les performances de ses équipes mais également assurer une rentabilité financière sur le long terme dans un environnement de plus en plus concurrentiel. Ce modèle se vérifie dans des sports très médiatisés et aux forts enjeux business comme dans le football, le basketball, le tennis, etc, mais se confirme aussi dans l’esport dont la croissance et l’attractivité ne font désormais plus aucun doute.

En tant que partenaire d’innovation et d’analyse de données d’organisations sportives professionnelles telles que la NBA, la WTA, Team Liquid et le FC Bayern, SAP intensifie la portée de son offre ERP dans l’esport. Outre la gestion de la performance des joueurs, SAP cherche également à impliquer les fans avec ses technologies innovantes. Intégrant des outils de gestion financière et aussi d’engagement marketing, SAP renforce la compétitivité des équipes esport en accélérant leur transformation numérique. Et pourquoi pas demain s’orienter dans la voie de l’ »Athlète Digital » ?

C’est dans ce contexte que la collaboration est née avec Team Vitality.

Team Vitality, un développement fulgurant

Fondé en 2013, Team Vitality est le plus important représentant français sur la scène internationale de l’esport. Comme dans le sport traditionnel, l’équipe est aujourd’hui devenue une marque à part entière avec plusieurs millions de fans. Avec le temps, Team Vitality a développé un marketing avancé et créé d’importants partenariats avec de grandes marques internationales. Team Vitality, c’est désormais toute une gamme de merchandising qui va des maillots officiels aux accessoires high-tech, en passant par une ligne de vêtements. Son business model s’appuie sur la vente en ligne mais aussi sur des points de vente et des espaces de rencontre avec ses fans qu’il compte décliner dans plusieurs grandes villes en France et en Europe. L’entreprise emploie aujourd’hui une cinquantaine de personnes.

SAP pour structurer sa croissance financière et rassurer ses investisseurs

Pour booster sa croissance, Team Vitality enchaîne les levées de fonds depuis plusieurs années. La marque mise également sur le meilleur des technologies pour gérer efficacement sa croissance, sur SAP pour l’accompagner dans le pilotage financier de son activité et sur APSIA pour l’assister dans cette transformation digitale. Team Vitality s’appuie sur 3 solutions clés de SAP :

  • SAP Business By Design, ERP basé sur le cloud pour optimiser la gestion de la finance, des achats et des stocks.
  • SAP Cloud Platform, plateforme d’intégration et d’extension pour faciliter les échanges avec l’écosystème de l’entreprise.
  • SAP Analytics Cloud, une solution d’analyse augmentée multi-source pour optimiser et accélérer la prise de décision. 

Un pilotage de l’activité facilité

L’utilisation des trois solutions SAP permet à Team Vitality d’optimiser l’ensemble de ses processus. Plus précisément, cinq aspects de la gestion de l’entreprise sont impactés :

  • Un suivi facilité d’éléments clés dans les contrats de partenariats et les contrats fournisseurs.
  • Une gestion des données améliorée : un meilleur tracé des flux grâce à une source d’information unique et fiable permettant ainsi de répondre facilement aux différentes contraintes contractuelles et légales (audit des comptes, RGPD, etc.).
  • L’automatisation de certaines tâches telles que le paiement de certains fournisseurs ou la comptabilisation de certains flux récurrents permettant ainsi un gain de temps considérable.
  • Une meilleure connaissance des flux financiers de l’entreprise dans un contexte de forte croissance du nombre de flux et de développement régulier de nouvelles activités.

« Nous avons plusieurs business models en un : nous faisons de la vente retail via notre site Internet, nous élaborons des contrats marketing avec différentes marques et nous générons également du contenu. Il était donc nécessaire d’avoir plusieurs outils regroupés en une seule interface facile d’accès pour pouvoir gérer l’ensemble de ces activités », explique Sonia Manueco, CFO chez Team Vitality.

Une collaboration sur le long terme

A terme, Team Vitality souhaite pousser encore plus loin l’utilisation des solutions SAP pour ainsi impacter toutes les branches de l’entreprise et l’accompagner dans son développement à l’international. Team Vitality envisage ainsi pour le quatrième trimestre 2020, une interconnexion entre le webshop et les différents flux de l’entreprise permettant d’améliorer la qualité de suivi et d’amélioration des commandes.

« Grâce à SAP, nous avons tous les composants pour aller encore plus loin : nous souhaitons nous améliorer davantage sur le volet opérationnel via l’automatisation de l’ensemble de nos process légaux, qualités ou encore logistiques. L’objectif à long terme est également d’exploiter l’ensemble des datas que nous récupérons sur nos plateformes comme Twitch et Twitter pour pouvoir faire le lien entre les interactions avec nos fans et les achats sur notre webshop », conclut Franck Boniface, COO chez Team Vitality.

 

Contact presse Team Vitality

Valérie Duthey et Maéva Corbel, Le Public Système PR – vitalityrp@lepublicsysteme.fr

Contacts presse SAP
Daniel Margato, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline Barriere : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com

 

 

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L’expérience client future : des marchés aux communautés

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Les marchés de clients individuels, optimisés par les plateformes et les algorithmes, peuvent désormais devenir instantanément une communauté ouverte pour des actions collectives et coopératives.

L’essor des communautés numériques

La technologie aide les clients à interagir plus facilement et à s’organiser en un nombre infini de communautés numériques exigeantes, parfois même révoltées.

Ces communautés se forment souvent de manière spontanée et se développent de façon exponentielle à un coût quasi nul. Nous le voyons, par exemple, lorsque de simples histoires individuelles deviennent virales ou lorsque des entreprises ont à affronter, quasiment du jour au lendemain, des foules qui entreprennent des actions difficiles à gérer.

La création et le partage d’objets sociaux sont au cœur de cette révolution des communautés numériques (1). Les communautés numériques étaient initialement basées sur des intérêts communs et se sont formées autour de points de rassemblement en ligne tels que des groupes de discussion et leurs artefacts numériques, les publications. De nos jours, les objets sociaux numériques prennent toutes sortes de formes, comme les tweets, les photos, les évaluations par les pairs et les mises à jour de statut (c’est-à-dire à peu près tout ce qui suscite un intérêt et une participation de masse et qui peut être facilement partagé).

Plus de 140 000 communautés mondiales se sont formées sur Reddit, couvrant des sujets très sérieux, et d’autres beaucoup plus obscurs. Par exemple, un groupe de 71 000 membres partage des photos de coussinets d’animaux.

La facilité avec laquelle des groupes comme celui ­ci peuvent se former, communiquer et agir implique que ces communautés sociales ne sont pas limitées à des objectifs de divertissement. Certaines sont clairement formées pour déstabiliser ou disrupter des entreprises. Les téléspectateurs, par exemple, ont réussi à faire revivre des séries télévisées, à faire pression sur celles qu’ils n’aimaient pas et à exiger que certaines soient réécrites.

Pour réussir, les entreprises doivent être capables de créer des objets sociaux importants aux yeux des groupes numériques et, par extension, de devenir la pièce maîtresse du fonctionnement du groupe. Il s’agit de trouver le bon équilibre : elles doivent éviter de déclencher la colère d’un groupe et de devenir l’objet de leur mépris.

Les clients se regroupent pour influencer les entreprises de quatre façons :

Ils utilisent les produits comme objets sociaux

Plusieurs sociétés de jeux en ligne ont donné naissance à des communautés participatives en transformant leurs jeux en objets sociaux. Les gamers peuvent partager des stratégies, créer de nouvelles versions des jeux et y jouer ensemble. Les sociétés de services musicaux transforment les playlists favorites en objets sociaux, qui sont ensuite facilement partagés avec d’autres personnes à la recherche du mix parfait.

Ils font des choix informés

Aujourd’hui, les sites d’avis sont généralement utilisés pour complimenter ou critiquer une entreprise en fonction de l’expérience vécue. D’autres utilisent ces avis pour décider quel produit acheter. De plus en plus de communautés numériques optimisées par l’IA se formeront pour partager opinions, conseils, bonnes pratiques et expériences personnelles autour d’intérêts communs.

Des ressources groupées

Les plateformes de données permettent aux clients de se regrouper pour acheter des articles à prix réduit. Les plateformes basées sur les coupons offrent des prix réduits sur des quantités minimums définies par le fournisseur. Les sites de financement participatif (Crowdfunding) permettent aux clients d’attirer l’attention sur une cause charitable ou de proposer leur aide pour développer de nouveaux produits. En échange d’un paiement initial, les donateurs reçoivent généralement le nouveau produit dès son lancement.

Ils font travailler collectivement les robots d’IA

Chargés par les clients d’obtenir le meilleur prix (par exemple via des comparateurs), les robots d’IA pourraient à l’avenir collaborer pour négocier et acheter collectivement des marchandises. Les robots d’IA apprendront à rechercher et à mobiliser d’autres robots d’IA pour aider à servir au mieux les intérêts de tous leurs clients.

Que peut faire votre entreprise ?

Rendre le partage social naturel

Utilisez le Big Data et l’IoT pour concevoir des objets sociaux qui s’intègrent à vos produits, plateformes numériques et à votre présence en ligne et que les gens veulent créer et partager. Oubliez la création et le contrôle de tout le contenu pertinent de l’entreprise, et optez pour le développement de communautés au sein de l’entreprise afin de partager du contenu qui bénéficie à l’entreprise dans le cadre de leurs interactions sociales.

Devenir le centre d’attention de votre communauté

Votre produit peut représenter la raison d’être d’une communauté, en permettant aux gens d’interagir de manière utile entre eux. Par exemple, de nombreux fabricants d’appareils de fitness utilisent des applications pour créer des communautés autour de ces appareils et accroître les interactions via des plateformes numériques.

Aider les communautés à trouver un sens

Aidez les communautés numériques à comprendre ce qu’elles veulent être, à défendre leurs valeurs et à atteindre leurs objectifs. Plusieurs entreprises de prêt-à-porter, par exemple, ont tiré profit de la volonté de leurs communautés de faire une différence à l’échelle mondiale, en associant l’achat d’un produit à une aide destinée à des communautés dans le besoin.

Publié en anglais sur insights.sap.com

Références

(1) « Social objects » (Objets sociaux), Wikipedia, consulté le 2 octobre 2018, https://en.wikipedia.org/wiki/Social_objects.

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Source de l’article sur sap.com

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