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L’ERP Intelligent : la clé pour renforcer la résilience financière aujourd’hui et demain

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L’argent est roi, certes mais pas que. C’est également l’un des éléments clés pour assurer la résilience et la continuité de l’activité sur le long terme. Il joue un rôle dans les challenges qui touchent l’entreprise, comme par exemple l’expérience collaborateur et client, le partenariat avec les fournisseurs ou mêmes les résultats financiers. Avec SAP S/4HANA, les entreprises peuvent répondre à tous ces enjeux en optimisant leur bilan.

Selon les partenaires de McKinsey, Kevin Laczkowski et Mihir Mysore, il est essentiel de combiner les compétences centrales avec des leviers financiers (tels que l’optimisation du bilan) pour renforcer la résilience, en prévision d’une récession ou d’une reprise.

Pour obtenir un tel avantage concurrentiel, il faut disposer d’informations intelligentes issues d’une infrastructure technologique axée sur l’intégration. En intégrant étroitement les systèmes et les données communes, les entreprises peuvent tirer parti de la rapidité et de l’agilité des outils in-memory pour dégager des modèles et perspectives cachés. Ce faisant, les entreprises peuvent consolider leurs opérations, maintenir des relations étroites avec leurs clients, développer l’agilité des chaînes logistiques dynamiques et gérer les ressources de manière plus synchronisée.

Une résilience optimisée grâce à des données ERP en temps réel et une connectivité intelligente

Bien que les systèmes hérités puissent automatiser différentes parties des opérations de gestion, ils ne peuvent pas fournir les informations en temps réel nécessaires pour régler le problème des surstocks ou offrir un service client à l’instant t. Trop souvent, les décisions sont basées sur des modèles transactionnels historiques peu centrés sur le client et trop rigides pour laisser place aux idées novatrices qui nécessiteraient d’être distribuées et adaptées dans toute l’entreprise.

Dès que l’entreprise passe à un progiciel de gestion intégré (ERP) intelligent, c’est une plateforme pour la reprise, la croissance et la résilience qui prend vie. Et en cette ère criblée d’incertitudes, il est grand temps de prendre conscience de cette force. Mais les dirigeants doivent d’abord sélectionner et implémenter une solution ERP qui offre des avantages quantifiables à l’échelle de l’entreprise : depuis le service client, les ventes et les stocks, jusqu’à la gestion du fonds de roulement, du coût des articles, de la main-d’œuvre et des frais généraux.

Envisagez de passer à SAP S/4HANA. Ses retombées n’ont pas tant affaire avec la taille de l’entreprise et le secteur d’activité. Il s’agit surtout de mettre en place un système informatique complet et unifié que tous les employés peuvent adopter et comprendre de façon intuitive. La solution relie directement les processus externes et tiers aux processus internes et aux structures de données, de manière suffisamment cohérente et flexible pour rendre des informations intelligentes rapidement accessibles, visibles et exploitables. 

Grâce à une visibilité accrue, des outils de prévision précis et des données pertinentes générées en temps réel sur les partenaires internes et externes, les entreprises peuvent, par exemple, abaisser considérablement leurs coûts de stock et améliorer leur taux de rotation de plus de 20 %. Nous ne parlons pas ici d’une réduction ponctuelle des dépenses, mais d’une vaste baisse continue des frais généraux dans les domaines du transport, de l’entreposage et de la manutention, avec en outre moins d’obsolescence, de frais d’assurance, de taxes, de dommages et de pertes au niveau des stocks. Même en ces temps où les taux d’intérêt diminuent, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de stockage.

Voici les autres avantages à tirer de l’utilisation de SAP S/4HANA pour optimiser votre bilan :

1. Opérations hautes performances

Avec les fonctionnalités des solutions ERP intelligentes, les entreprises peuvent fabriquer et acheter les produits ou services dont elles ont besoin, et les livrer en temps voulu et à l’endroit convenu. Et tout s’opère avec l’agilité nécessaire pour ajuster les plans opérationnels et les pratiques, afin de répondre aux attentes des clients.

Les fonctionnalités prédictives de SAP S/4HANA permettent de revoir rapidement la planification des besoins en composants en tenant compte des données en temps réel. Elles permettent d’éliminer les décisions hypothétiques lors de la gestion des opérations internes, et de minimiser les en-cours de fabrication et les stocks de produits finis de manière optimale et précise.

2. Plus grande collaboration au sein du réseau de fournisseurs

L’amélioration des pratiques d’approvisionnement donne souvent lieu à des négociations plus poussées avec les fournisseurs, ce qui se traduit par des réductions de coûts et une hausse de 30 %d’efficacité dans les achats de matières premières (intrants). L’intégration et la collaboration étroites entre les fournisseurs renforcent la capacité de l’entreprise à planifier les changements, à négocier et à fournir une meilleure assurance qualité, avec plus de répercussions positives sur l’expérience finale du client.

SAP S/4HANA peut aider les entreprises à identifier et à éliminer les goulots d’étranglement dans les processus des chaînes logistiques, ainsi qu’à répondre à l’évolution de la demande. Les responsables opérationnels utilisent ces informations pour ajuster les quantités de produits et les délais de livraison. Leurs fournisseurs qui bénéficient d’une visibilité sur les besoins des consommateurs peuvent alors mieux remplir leurs obligations et répercuter les économies qui en résultent sur le prix de vente.

3. Optimisation de la main-d’œuvre

Avec des possibilités de prévision et d’organisation plus étendues, les cas de ruptures de stock et d’interruptions sont moins fréquents. Ces bons résultats offrent d’autres avantages : la gestion plus avisée des ressources, une meilleure qualité et une formation revalorisée ; moins de temps consacré aux commandes urgentes et reprises précipitées et moins d’heures supplémentaires effectuées par les collaborateurs ; et une contraction des travaux effectués dans des conditions stressantes et ne répondant pas aux attentes.

Avec SAP S/4HANA, les entreprises bénéficient d’une visibilité accrue sur l’évolution des priorités. Elles peuvent automatiser la communication avec les clients et fournisseurs, et fixer des dates de livraison judicieuses, ce qui est essentiel pour fidéliser les clients.

4. Opérations financières maîtrisées

Grâce à une expérience de livraison et de réception plus automatisée ainsi qu’à des contrats clients et fournisseurs bien négociés, les organisations peuvent optimiser leur solidité financière de manière à augmenter leur fonds de roulement.

SAP S/4HANA sert de base pour automatiser la gestion du recouvrement et des liquidités grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle (IA). Cela peut conduire, en retour, à une baisse du nombre de jours de retard des créances et à des délais de facturation réduits de plus de 50 %, tout en limitant la fraude et en augmentant les liquidités disponibles. De plus, le processus de vérification automatisée passant par la mise en correspondance de trois facteurs favorise les remises fournisseurs, la planification de la trésorerie et les prévisions financières afin d’optimiser le capital à portée de main.

5. Cohérence et rentabilité du service client et des ventes

À l’aide des données expérientielles et opérationnelles qu’elles exploitent pour comprendre leurs clients, les entreprises peuvent exécuter des modèles de gestion ciblés et différenciés. Par exemple, les modèles de tarification qui répondent de manière créative aux besoins des clients peuvent prendre en charge le stock géré par le fournisseur, la facturation basée sur l’utilisation, les configurations de produits uniques et d’autres stratégies d’intégration à long terme.

En connectant étroitement les besoins des clients aux services de ventes et production, SAP S/4HANA donne aux entreprises les moyens d’offrir un service client plus prévisible et différencié, contribuant au chiffre d’affaires et à la fidélité des clients. Les améliorations apportées dans la gestion de la relation client donnent lieu à des livraisons dans les délais, avec moins de retours et de reprises, quelle que soit l’unicité du produit.

Gagner en force grâce à un bilan optimisé

Dans la dimension économique, nous arrivons à un point où les priorités des directeurs financiers dépassent le cadre de la finance. En plus de gérer les flux de trésorerie, les délais de recouvrement des créances ainsi que la comptabilité clients et fournisseurs en vue d’optimiser les flux de trésorerie, ceux-ci guident les tâches organisationnelles pour améliorer les processus de gestion et l’intelligence à l’échelle de l’entreprise. Plus important encore, après examen de leurs bilans et comptes de résultat, ils élaborent de nouvelles stratégies pour faire face aux incertitudes du marché actuel.

Avec une telle approche de la direction financière, les entreprises sont plus à même de se différencier et de pénétrer le marché de façon organique, tout en réduisant les créances et les stocks, en optimisant le nombre d’articles gérés en stock et la main-d’œuvre, et en accroissant le volume des ventes. Et plus les entreprises font preuve de résilience grâce à SAP S/4HANA, plus leur situation financière s’améliore : les cours des actions affichent une tendance à la hausse, les bénéfices augmentent et le chiffre d’affaires est plus prévisible.

Découvrez comment SAP S/4HANA peut vous aider à obtenir un bilan consolidant la résilience de votre entreprise, pour surmonter les difficultés d’aujourd’hui et se préparer au monde de demain. Consultez l’article « What Companies Should Do to Prepare for a Recession » (Ce que les entreprises doivent faire pour se préparer à la récession) de la Harvard Business Review et découvrez l’ERP intelligent d’aujourd’hui, SAP S/4HANA.

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Source de l’article sur sap.com

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

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

Le système ERP parfait existe-t-il ?

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

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

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

Votre logiciel ERP vous laisse-t-il tomber ?

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

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

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

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

Combien dépensez-vous pour votre ERP ?

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

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

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

Quel serait le coût d’un nouveau système ?

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

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

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

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

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

Comment justifier financièrement un nouveau système ERP ?

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

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

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

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

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

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

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Source de l’article sur sap.com

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Empreinte carbone : on ne peut pas gérer ce que l’on ne mesure pas

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De tous les défis auxquels le monde est confronté aujourd’hui, le changement climatique représente la plus grande menace. Des points de basculement que nous ne nous attendions pas à voir franchir avant de nombreuses années ont déjà été atteints. Il reste peu de temps pour arrêter les changements irréversibles et désastreux des systèmes climatiques de la Terre.

L’objectif mondial de zéro émission carbone est un gigantesque challenge. Une transition significative vers les énergies renouvelables ne peut à elle seule résoudre que 55 % des émissions mondiales. Les 45 % restants résultent des transports, de l’utilisation des sols, de la gestion des bâtiments et de la production de biens de consommation et industriels. L’action en faveur du climat nécessite de nombreuses solutions différentes et interdépendantes. Elle doit être un effort conjoint des nations, des sociétés civiles et des entreprises.

L’évolution vers des pratiques commerciales durables est impulsée par les gouvernements, les consommateurs, les investisseurs et même les employés. Si la plupart des entreprises surveillent et mesurent les émissions de CO2 de leurs sites de production, les clients exigent de plus en plus de connaître l’empreinte carbone complète des produits qu’ils achètent.

En conséquence, les entreprises doivent passer du modèle linéaire qui domine encore aujourd’hui le secteur à une économie circulaire – un changement systémique qui renforce la résilience à long terme, génère des opportunités commerciales et économiques et procure des avantages environnementaux et sociétaux.

Dans cette nouvelle équation, le carbone devient de plus en plus un nouveau vecteur de transformation. Il s’agit effectivement d’une « monnaie » mondiale et universelle qui peut être suivie, échangée, gérée et minimisée comme toute autre ressource. Pourtant, pour la plupart des entreprises, la gestion du carbone est considérée soit comme un coût nécessaire à la conduite des affaires, soit comme une taxe qui sert de pénalité. D’une manière ou d’une autre, elle est considérée comme corrosive pour les bénéfices.

Mais que se passerait-il si nous pouvions convertir la gestion du carbone en stratégie d’investissement qui puisse également générer des bénéfices ? Et si nous pouvions rendre la durabilité rentable et la rentabilité durable, sans sacrifier l’une à l’autre ?

Cette idée est tout aussi visionnaire que prometteuse. Prenons l’exemple d’une grande entreprise de biens de consommation. À un horizon de cinq à dix ans, en fonction de l’évolution de la législation, il est possible d’éviter des dépenses de compensation de 1 à 2 % du chiffre d’affaires par an, d’augmenter le chiffre d’affaires de 1 à 3 % par an et de réaliser des économies de 2 à 5 millions d’euros par an grâce à une comptabilisation et une déclaration plus précise et plus efficace des émissions.

Pour ce faire, les entreprises ont besoin de logiciels qui les aident à mesurer, à comptabiliser et à prendre les bonnes actions – et SAP est très bien positionné pour répondre à ce challenge. Nous gérons les chaînes logistiques des plus grandes entreprises du monde, nous pouvons jouer un rôle central en aidant les entreprises à gérer leur Green Line* en minimisant l’empreinte carbone et l’impact environnemental négatif de leurs produits.

Inscrivez-vous dès maintenant au SAP Sustainability Summit pour les détails sur la manière dont nous aidons les entreprises à gérer leur Green Line* de manière responsable.

* en plus du pilotage traditionnel de la « top line » – c’est-à-dire la génération de chiffre d’affaires – et de la « bottom line » – l’optimisation des résultats nets et la profitabilité, les entreprises doivent maintenant piloter la « green line », c’est-à-dire la production responsable et durable.

Article original posté sur Linkedin en anglais

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Changement climatique : il est temps d’agir !

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Un an après l’annonce de la pandémie par l’Organisation mondiale de la santé, la COVID-19 fait toujours la une de l’actualité dans le monde. Fermeture des écoles, des universités et des jardins d’enfants, report ou annulation d’événements, interdictions de voyage, confinement de villes et de régions entières, chute des marchés mondiaux… Le coronavirus bouleverse notre quotidien et nous rappelle à quel point notre monde est volatil.

Parallèlement, les effets positifs de la pandémie sur l’environnement nous ont montré qu’il était possible d’agir rapidement. Les avions cloués au sol, la baisse de fréquentation sur les routes et la fermeture des usines ont fait chuter les émissions mondiales de dioxyde de carbone à des niveaux jamais atteints depuis 2006 lors du confinement d’avril 2020. Sept grandes villes internationales, dont New Delhi, São Paulo et New York, ont connu une réduction de 25 à 60 % des particules fines pendant cette période de confinement, selon IQAir. En Chine, la COVID-19 a fait chuter les émissions de CO2 de 200 millions de tonnes depuis le début de l’épidémie, ce qui équivaut à plus de 10 % des émissions mondiales.

Cela n’atténue en rien le coût humain de l’épidémie. Les décès, les mesures de quarantaine, les difficultés financières des entreprises et des ménages n’en sont que quelques-unes des conséquences. Dans le même temps, cette crise a mis en évidence le fait que nous pouvions agir massivement et rapidement en faveur du climat.

Nous sommes à un tournant. Selon les prévisions de l’Organisation météorologique mondiale, il y a 20 % de probabilité que les températures mondiales soient de 1,5 °C supérieures à la moyenne enregistrée à l’époque préindustrielle entre 2020 et 2024 au minimum pendant un an. Ce seuil de 1,5°C est le niveau de réchauffement climatique que les pays se sont engagés à contenir lors de l’Accord de Paris de 2015. Même si un nouveau pic annuel peut être suivi de plusieurs années de températures en moyenne plus douces, le non-respect de ce seuil serait une preuve supplémentaire que les mesures internationales de lutte contre le changement climatique ne fonctionnent pas.

Nous ne pouvons ni ignorer la pandémie et son impact, ni continuer à ignorer le changement climatique et la contribution de nos entreprises. Quatre-vingt-cinq pour cent des entreprises qui émettent le plus de CO2 utilisent SAP pour gérer leurs processus, ce qui représente une formidable opportunité. Les technologies numériques peuvent contribuer à réduire massivement les émissions de CO2 dans des secteurs majeurs tels que les services publics, l’agriculture et les transports. Ces réductions d’émissions pourraient potentiellement équivaloir à planter 500 milliards d’arbres. Imaginez l’impact si tous les secteurs agissaient ensemble !

Le développement durable combine la vision de l’entreprise intelligente et l’objectif de SAP de créer un monde meilleur et d’améliorer la vie des individus de la manière la plus naturelle qui soit. Il nous offre également une occasion unique de créer un impact durable et positif pour les générations futures. En 2009, SAP s’était engagée à ramener ses émissions de gaz à effet de serre à leurs niveaux de 2000 à l’horizon 2020. Nous avons atteint cet objectif deux ans plus tôt, tout en multipliant par quatre nos effectifs. Nous prenons l’engagement d’atteindre la carboneutralité d’ici 2025 et, malgré une forte croissance, nous sommes parvenus à réduire notre empreinte carbone nette au cours des cinq dernières années. Nous avons récemment été classés leader du secteur des logiciels dans les indices de durabilité du Dow Jones pour la 14ème année consécutive.

Nous poursuivons non seulement nos propres objectifs climatiques, mais nous voulons aider nos clients à repenser leur stratégie pour atteindre leurs objectifs de durabilité. Dans le cadre de la transition vers de nouveaux modèles de gestion durables, SAP dispose d’une équipe d’experts en solutions et services d’innovation qui aide les clients à surmonter les perturbations et à transformer leurs activités par le biais de l’innovation, grâce à des technologies intelligentes telles que l’Internet des Objets (IoT), l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle (IA), la technologie blockchain et l’analyse étendue des données.  Nous aidons les entreprises à suivre leurs émissions de CO2, des chaînes logistiques en amont jusqu’à la logistique en aval, y compris l’approvisionnement, les opérations et la fabrication.

Aujourd’hui, nous allons encore plus loin en développant des solutions qui permettent à nos clients de mesurer et de réduire leurs émissions dans l’intégralité de leur chaîne de valeur. Nous voulons intégrer la durabilité comme nouvelle dimension de réussite dans les applications analytiques et transactionnelles. Ou, comme le dit si justement mon collègue Thomas Saueressig : nous ajoutons une « ligne verte » au chiffre d’affaires et au résultat net pour mesurer la performance d’une entreprise.

En ce début d’année, nous procédons à des essais auprès de clients issus de secteurs tels que l’automobile, l’industrie des produits chimiques, l’industrie alimentaire et l’ingénierie. SAP Product Carbon Footprint Analytics est la première solution disponible sur le marché et notre client Doehler est le premier à l’adopter. D’autres solutions seront bientôt disponibles. Restez à l’écoute pour en savoir plus !

Nous voulons aider nos clients à repenser leur stratégie en matière de développement durable. Nous créons de la valeur en les aidant à atteindre leurs objectifs en matière d’émissions, et nous les aidons à prendre des décisions commerciales responsables tout en tenant compte de la durabilité. Nos clients pourront simuler les effets d’options d’investissement durable, de décisions opérationnelles et de la gestion des ressources naturelles et sociales, comme n’importe quelle autre ressource d’entreprise.

Avec ces mesures, SAP franchit un nouveau cap dans la transformation de ses clients en entreprises intelligentes durables, en prouvant que l’entreprise intelligente peut rendre la durabilité rentable et la rentabilité durable.

Christian Klein est le PDG de SAP.
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

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Source de l’article sur sap.com

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La Ligue Nationale de Basket suit la pérennité des clubs avec SAP

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La Direction Nationale du Conseil et du Contrôle de Gestion des Clubs Professionnels (DNCCGCP) de la Ligue Nationale de Basket (LNB) s’appuie avec succès sur la solution SAP Analytics Cloud pour répondre à 4 grands principes : assurer la pérennité des clubs, favoriser le respect de l’équité sportive, contribuer à la régulation économique des comptes et évaluer la santé financière des clubs. Le besoin initial : mettre en place un outil fiable et performant pour consolider les données financières et analyser ces dernières facilement. Cette collaboration s’inscrit dans la continuité de la stratégie de digitalisation de la LNB.

La Ligue Nationale de Basketball organise et gère les championnats professionnels masculins par délégation de la Fédération Française de Basketball.

Centraliser sur le cloud les données financières des 18 clubs français

Les données financières de chaque club sont réparties sur des postes produits et des postes charges. Les postes produits, principales sources de recettes, sont liés aux matchs (billetterie, buvette et merchandising), aux subventions des collectivités territoriales, au sponsoring privé et aux droits TV. Les postes charges sont quant à eux liés aux salaires des joueurs et des entraîneurs. Pour créer un socle commun et centraliser toutes ces données, la LNB a fait le choix de SAP Analytics Cloud pour ses capacités de stockage et de transmission des données, son aspect collaboratif mais aussi pour ses états de restitution simplifiés. Toutes les données sont désormais stockées sur le cloud SAP pour plus de simplicité, d’accessibilité et de gain financier.

« La Ligue Nationale de Basket a engagé une stratégie tournée vers le numérique il y a plusieurs années. Elle a même créé cette année sa propre chaine OTT. En choisissant SAP Analytics Cloud, nous avons fait le choix d’avoir un socle commun qui permet de veiller à la santé financière des clubs, d’évaluer les zones de risques et d’identifier les irrégularités. Le Cloud était important car n’engendrait pas de coût pour les clubs et apportait beaucoup de simplicité d’usage », explique Paul Lafont, Référent de la Commission de Contrôle de Gestion et du Conseil Supérieur de Gestion Contrôleur de Gestion.

Réduire les temps de traitement et accélérer la prise de décision

En 2017, la LNB et SAP créent une architecture commune visant à imposer un plan comptable à tous les clubs pour faciliter le contrôle de leurs données, comparer leurs santés financières et mieux évaluer les zones de risques. Etendue ensuite aux clubs en septembre 2018, la solution SAP apporte de nombreux bénéfices métiers aux clubs et à la LNB comme :

  • Un stockage de données et la création d’un historique instantané et accessible à tous.
  • L’importation directe des balances comptables dans l’outil : gain de temps, limite du risque d’erreur, pas de ressaisie des données de l’échéance précédente…
  • Le développement de la capacité d’analyses des clubs à travers des états de restitution.
  • L’optimisation des flux liés à la collecte instantanée des infos financières.

Désormais, la LNB possède une vue instantanée des comptes des clubs. Les gains de temps sont également très importants. Pour les clubs, la soumission des données financières est désormais 8 fois plus rapide, passant de deux jours ouvrables à deux heures chaque cycle budgétaire. La LNB a également gagné 1,5 jours de saisie manuelle des données pour chaque cycle budgétaire grâce à l’importation automatisée des données.

«Les capacités de planification de SAP Analytics Cloud nous permettent de collecter, stocker et analyser plus efficacement les informations financières de toutes nos équipes. Cela nous fournit des informations financières fiables et approfondies qui nous aident à remplir notre mission et contribuent à assurer la viabilité économique des clubs. La solution nous a permis de prendre des décisions rapides pendant la pandémie COVID-19, avec des simulations montrant les impacts financiers de l’interruption de la saison », conclut Paul Lafont.

Consultez le SAP News Center. Suivez SAP sur Twitter : @SAPNews.

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ORNIKAR, l’auto-école qui révolutionne le permis et l’assurance, choisit le cloud SAP pour accompagner sa forte croissance

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SAP, éditeur européen leader des logiciels d’entreprise annonce qu’Ornikar, l’auto-école leader en France, s’appuie avec succès sur la solution SAP Business ByDesign pour répondre à ses enjeux de structuration, de croissance et de changement d’échelle.

Se structurer avec le cloud SAP

En 2019, ORNIKAR choisit la solution SAP Business ByDesign pour mettre en place un ERP flexible et solide capable de soutenir le pilotage de ses activités quotidiennes dans un contexte de forte croissance.

Au préalable, la gestion de l’entreprise était encadrée par un cabinet d’experts comptables externe limité à la production des documents légaux et sans système de pilotage propre. Afin d’accélérer la partie financière et avec la volonté d’avoir une information plus fiable et en temps réel, l’auto-école a décidé d’opter pour l’ERP Cloud pour PME de SAP. Ce dernier permet à l’entreprise de se professionnaliser tout en gardant une grande simplicité d’utilisation grâce à une intégration d’applications périphériques.

En optant pour SAP Business ByDesign, ORNIKAR a d’abord fait le choix du Cloud. En effet, la solution devait être en adéquation avec l’ADN Tech de l’entreprise et être accessible à tout moment, partout et sur tous les supports. Un impératif confirmé par la crise sanitaire et qui a permis d’avoir un suivi en continu des opérations notamment financières.

Déploiement en deux mois, des gains immédiats

Intégrée par Ubister en seulement deux mois, la solution de SAP offre de nombreux gains à ORNIKAR après seulement une année d’exploitation. Elle offre ainsi une meilleure vue du business, une plus grande efficacité opérationnelle, rapidité d’obtention des informations et fiabilité des informations. Elle a également permis la mise en place d’une comptabilité analytique pour plus de granularité dans le pilotage.

Timothée Dufour, CFO d’ORNIKAR, explique : « C’est un investissement qui représente aujourd’hui un ROI très positif par rapport au coût de la licence SAP Business ByDesign et à tous les avantages que nous pouvons avoir de notre côté. Avec l’aide de SAP et de notre intégrateur Ubister, nous avons réussi une implémentation rapide et alignée avec les objectifs de structuration, de croissance et de scale de l’entreprise. Nous sommes désormais équipés pour répondre à la forte croissance que connait ORNIKAR en France et à l’international. »

Place à l’international et l’assurance

ORNIKAR a de grandes ambitions de développement à l’international et s’est déjà implantée en Espagne avant de s’étendre à d’autres pays d’Europe et  au continent américain. L’entreprise vient également de lancer la distribution d’un produit d’assurance automobile avec l’ambition  d’en devenir leader en France.

ORNIKAR entend ainsi renforcer sa fonction finance avec SAP au cours des 3 prochaines années.

À propos d’ORNIKAR

ORNIKAR l’autoécole leader en France qui révolutionne le permis, créée en 2014 offre aux candidats la possibilité de réviser en ligne le code de la route. Pour la conduite, ORNIKAR met en relation les candidats avec un réseau de plus de 1000 enseignants indépendants ORNIKAR se caractérise par une grande flexibilité dans le planning d’apprentissage et par un coût très attractif.

À propos de SAP

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

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SAP lance SAP Upscale Commerce pour permettre aux PME de créer rapidement leur boutique en ligne

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Levallois, le 25 novembre 2020 – SAP France annonce aujourd’hui la disponibilité d’une nouvelle plateforme e-commerce, nouvelle génération, destinée aux PME souhaitant développer rapidement un site e‑commerce : SAP Upscale Commerce. La solution permet de déployer rapidement des vitrines intelligentes sur mobile et sur le web pour chercher de nouveaux revenus et créer de nouvelles expériences clients.

« SAP Upscale Commerce apporte une solution efficace pour les petites et moyennes structures dans un environnement social et économique bousculé par une crise sanitaire. Une ou deux semaines maximum suffisent pour mettre en ligne un site e-commerce pensé pour un usage mobile et omni-canal. Avec cette solution, nous souhaitons accompagner les PME dans leur transformation numérique dans une période critique », explique Lahcen Binoumar, Directeur des Ventes PME, SAP France.

Flexibilité et rapidité : deux attributs essentiels de la solution SAP Upscale Commerce.

Partant du constat que les consommateurs accordent de plus en plus d’importances aux expériences simples de consommation et s’attendent à pouvoir faire leurs achats sur tous leurs appareils ou canaux, SAP a développé une plate-forme agile qui permet aux marques et aux commerces de créer des expériences d’achat simples, rapides et à moindre coût.

La solution SAP Upscale Commerce, solution en mode SaaS, permet à ses utilisateurs de lancer des nouveaux produits, tester des marchés et boutiques éphémères grâce à des applications optimisées et intuitives pouvant combiner des achats en ligne et en magasin pour des expériences d’achat multicanales. SAP Upscale Commerce bénéficie d’une gestion avancée grâce à l’Intelligence Artificielle permettant aux clients de profiter d’une expérience d’achat unique et engageante tout en maximisant la rentabilité et les ventes pour la marque ou le détaillant. La solution offre un « mobigramme » : une vitrine personnelle alimentée par l’intelligence artificielle qui optimise dynamiquement l’assortiment de produits pour chaque visiteur.

Les principaux avantages sont :

  • La création et le déploiement de boutique en quelques clics, sans code.
  • Une approche de commerce multi-canal pour offrir une expérience contextuelle, personnalisée et transparente, et ainsi maximiser les profits.
  • Une expérience de boutique connectée au back-office, tout en testant de nouveaux concepts de commerce rapidement, à moindre coût.

 

Une expérience optimisée permettant de réaliser des profits.

La solution est construite à l’aide de la technologie cloud-native sur une architecture de micro-services pilotés par API. Cette configuration permet une grande flexibilité dans son déploiement et une adaptabilité à tous les environnements. Ainsi, elle peut être autonome, déployée comme une extension complémentaire avec d’autres solutions existantes, via son propre système de gestion de commande ou encore par un système de gestion de commande existant. SAP Upscale Commerce permet de réduire le temps de déploiement sur le marché et le coût total de possession, et de proposer des expériences d’achat à profit optimisé grâce à :

  • Un déploiement rapide et sans code pour proposer des expériences d’achat réussies.
  • Un environnement SaaS multi-tenant, toujours en service et continuellement mis à jour.
  • Une technologie intégrée permettant un merchandising intelligent, une personnalisation, une gestion des commandes distribuées et la vente en continu.

 

SAP Upscale Commerce : un accompagnement sur-mesure en période de crise sanitaire.

SAP accompagne depuis des années les PME, les startups dans leurs développements et s’intéresse particulièrement à l’impact de la crise sanitaire tant sur ses collaborateurs que sur l’expérience utilisateur**. Pour chaque étape du parcours, SAP met à disposition une assistance technologique à distance et un portail en libre-service composé d’experts sectoriels, de consultants et d’ingénieurs support afin d’offrir à l’utilisateur un plan de soutien et des supports complets, des stratégies d’innovation et de connaissances techniques et sectorielles approfondies. De plus, les utilisateurs se concentrent sur leurs métiers et la relation client grâce à la gestion du centre de données réalisée par SAP.

** Etude retail, Odoxa x SAP,  Customer Data Platform

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RPA : la MAIF automatise ses processus, pour se concentrer sur l’humain

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L’éthique est au cœur de la démarche IT de la MAIF. Robotiser les processus, oui, à condition que cela soit bénéfique aux sociétaires, aux collaborateurs, ainsi qu’aux performances et aux engagements sociaux de l’entreprise. À ce jour, une quinzaine de robots ont été déployés avec succès.

La MAIF est un assureur à part. Capitalisant sur ses valeurs mutualistes et sociales, la MAIF est financièrement solide, a décroché 16 fois le Podium de la relation client pour le secteur de l’assurance, tout en restant le seul assureur à faire partie des 50 entreprises les plus admirées des Français (IFOP – JDD – Nov 2019). Un impressionnant palmarès, mais qui ne doit pas faire oublier les questions d’efficacité opérationnelle. Un élément clé de satisfaction des sociétaires.

C’est en 2017 que la MAIF s’est penchée sur les technologies de RPA (Robotic Process Automation). Après une première expérimentation, l’assureur a compris tout l’intérêt qu’il pouvait tirer de cette technologie. Suite à appel d’offre, la solution de SAP a été choisie et déployée en 2018.

« Nous répondons aux sollicitations des métiers, qui expriment leurs besoins et décrivent une solution d’automatisation. Après étude du projet, le RPA est souvent préconisé pour répondre à ces demandes, car il est souple, facile à mettre en œuvre, avec un budget restreint » explique Jocelyn Paris, Chargé d’étude des systèmes d’information à la MAIF.

Avec le RPA, il n’est pas nécessaire de développer de nouvelles applications dans l’environnement MAIF : le robot va tout simplement reproduire des actions utilisateur. Ce qui est à la fois rapide et peu coûteux. Une quinzaine de robots sont aujourd’hui en production.

Une aide précieuse pour le service contrats

Les assureurs ont une responsabilité d’évaluation du niveau de risque de chaque assuré. Plusieurs fois par an, la MAIF fait ainsi ressortir les situations en alerte. Toutefois, un tiers de ces alertes peuvent être écartées selon des règles spécifiques et sans qu’il soit nécessaire de se mettre en relation avec l’assuré. Ce travail fastidieux peut être confié à un robot, libérant ainsi du temps pour les collaborateurs. Mis en place en un peu plus d’un mois, ce robot est un succès et se charge de sortir les fiches pouvant l’être de façon automatique.

Lors du batch d’avril 2020, les collaborateurs n’ont pas pu avoir un accès direct aux fiches papier. Le robot a donc été modifié pour reporter l’ensemble des fiches au prochain batch de septembre. Les services en charge d’imprimer et de traiter ces fiches ont été soulagés d’une tâche difficile à mettre en œuvre en télétravail. Les processus de RPA ont ainsi montré leur capacité à s’adapter rapidement à une nouvelle situation.

« Nous avons démarré avec un premier robot chargé de faciliter la régularisation des situations comptables de certains de nos assurés. Sur 15.000 cas recensés par an, 8000 à 9000 sont maintenant traités par ce robot, soit 1500 heures gagnées, témoigne Magalie Vincent, Responsable d’équipe au service contrats. Un nouveau robot, déployé en janvier 2020, aide à traiter les fiches d’observation de la sinistralité. Sur 8000 fiches, le robot a pu en écarter 2600. Cela simplifie notre travail en nous soulageant d’une tâche chronophage, qui mobilisait jusqu’à 15 collaborateurs. Nous pouvons ainsi nous pencher sur les cas les plus intéressants et nous recentrer sur notre rôle d’analyse du risque. »

Notez qu’une phase d’ajustement des critères d’action de ce nouveau robot devrait lui permettre de prendre en charge un plus grand nombre de dossiers.

Une accélération des rapprochements bancaires

Il est parfois difficile d’effectuer des rapprochements entre les paiements reçus et les contrats des assurés. Chaque jour, des centaines de règlements ne sont pas rattachés automatiquement au compte d’un sociétaire. La MAIF dispose d’un outil pour faire ressortir les virements non identifiés et d’un autre pour rechercher des coordonnées bancaires dans les bases de la société. L’affectation au bon sociétaire des fonds reçus sans référence reste toutefois un travail fastidieux.

Le rapprochement entre ces différentes bases de données est une tâche qui peut être en grande partie automatisée. Le robot se charge de prendre la référence d’un paiement dans le premier outil et de rechercher à qui il pourrait correspondre dans le second. Le service de la gestion économique dispose ainsi de plus de temps pour se pencher sur des dossiers complexes.

« Le robot nous aide dans ce travail fastidieux, long et très répétitif, confirme Sylvie Carasco, Chargée de gestion comptable, service comptabilité assurance et réassurance. Il est capable de rechercher simultanément dans plusieurs bases de données suivant des critères comme le nom ou l’IBAN, et de trouver un ou plusieurs sociétaires pouvant correspondre. Le travail de recherche est ainsi défriché, ce qui permet d’accélérer la clôture de chaque dossier. Ce robot est d’une aide précieuse, en particulier lors des périodes d’échéances annuelles, où 500 à 600 recherches doivent être effectuées chaque jour, occupant de 7 à 8 personnes à temps plein. »

Là encore, ce robot s’est montré particulièrement utile pendant la crise du Covid-19. Avec un taux de réussite de 80 %, il remplit ses objectifs. L’amélioration continue des critères d’action du robot devrait encore augmenter son efficacité.

Et des dizaines d’autres projets en préparation…

Le service qui gère les conventions automobiles en est déjà à trois robots déployés et un quatrième en cours de développement. Très intéressé par le RPA, le service conventions réfléchit à d’autres processus que cette technologie pourrait contribuer à automatiser.

« C’est un travail que nous avons mené sur plusieurs années, explique Céline Beunet, Responsable du service conventions. Les robots du service convention adressent des tâches précises : prise en charge d’un évènement non déclaré via l’ouverture d’un dossier et l’envoi d’un courrier au sociétaire ; automatisation du changement d’assureur lorsque le recours a été initialement présenté à la mauvaise partie ; suivi du remboursement du forfait, lorsqu’un recours présenté par une compagnie adverse a été contesté et refusé. Dans ce dernier cas de figure, le robot vérifie dans les échanges informatisés que nous avons bien été remboursés, puis classe le dossier. Ce que j’aime, c’est la possibilité de fixer les conditions d’action du robot et non de lui confier 100 % des processus. Ainsi, dès qu’un cas est litigieux, le gestionnaire reprend automatiquement la main. »

Le premier ROI du RPA est le temps qu’il fait gagner aux équipes. Économique et facile à mettre en œuvre, c’est un outil sans concurrence pour automatiser les processus. « Par rapport au coût d’automatisation d’une chaine logicielle, le RPA revient quasiment 10 fois moins cher, confirme Jocelyn Paris. Mais attention, le ROI est évalué selon quatre axes : la satisfaction des sociétaires ; la satisfaction des collaborateurs ; la performance de l’entreprise ; et l’aspect RSE. On ne veut surtout pas d’un robot qui remplace l’humain, mais d’une technologie qui aide l’humain. »

Maintenant que la plate-forme est en place et accessible largement, les demandes affluent et devraient sans nul doute s’intensifier. « La société française va vers plus de réglementation et d’administratif. Le RPA peut contribuer à atténuer ce phénomène. Si un robot peut s’occuper d’un traitement administratif, c’est aussi bien, car nous préférons que nos collaborateurs se focalisent sur leur cœur de métier : la relation humaine. » L’assureur militant s’engage ainsi au service de la performance comme du bien-être de ses collaborateurs.

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Source de l’article sur sap.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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