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Agilité et gestion continue des données : une synergie gagnante

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

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L’agilité et la gestion continue des données sont deux aspects clés pour atteindre un succès durable. Découvrez comment ces deux piliers peuvent s’unir pour créer une synergie gagnante.

L’esprit agile dans le développement logiciel

L’architecture Agile et la gestion des données

L’architecture Agile est plus qu’un simple mot à la mode; c’est une mentalité qui met l’accent sur l’adaptabilité, la collaboration avec le client et le développement itératif. Mais ce qui est moins discuté, c’est comment la gestion des données s’intègre à cette image. Les données sont le sang de toute application et une mauvaise qualité des données peut avoir un effet en cascade sur tout votre projet.

En intégrant Agile et la gestion des données, vous pouvez accélérer votre cycle de développement et améliorer la qualité et la sécurité des données. Les méthodologies Agile peuvent aider à améliorer la qualité des données en permettant aux équipes de travailler en collaboration pour identifier et corriger les erreurs de données. En outre, les méthodologies Agile peuvent aider à améliorer la sécurité des données en permettant aux équipes de travailler en collaboration pour identifier et corriger les vulnérabilités de données.

Comment intégrer Agile et la gestion des données?

L’intégration d’Agile et de la gestion des données peut être réalisée en utilisant une variété de techniques. Les principes fondamentaux de l’architecture Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour améliorer la qualité et la sécurité des données. Par exemple, les principes Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour encourager l’utilisation d’une approche itérative, pour encourager une collaboration entre les équipes et pour favoriser une communication ouverte entre les équipes.

Les outils de gestion des données peuvent également être intégrés aux méthodologies Agile afin d’améliorer la qualité et la sécurité des données. Les outils de gestion des données peuvent être utilisés pour surveiller et contrôler l’utilisation des données, pour surveiller et contrôler l’accès aux données, pour surveiller et contrôler les modifications apportées aux données et pour surveiller et contrôler l’intégrité des données.

Enfin, les principes Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour encourager une approche axée sur les tests. Les tests peuvent être utilisés pour vérifier la qualité et la sécurité des données avant qu’elles ne soient mises en production. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier que les modifications apportées aux données n’ont pas d’impact négatif sur les performances ou la sécurité des applications.

Conclusion

En intégrant Agile et la gestion des données, vous pouvez accroître l’efficacité de votre cycle de développement tout en améliorant la qualité et la sécurité des données. En appliquant les principes Agile à la gestion des données, en int
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13 novembre 2023/par Service comm.

Les 5 avantages de la lignée des données.

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La lignée des données est un outil puissant qui offre de nombreux avantages : une meilleure visibilité, une traçabilité accrue, une meilleure qualité des données, une meilleure productivité et une plus grande sécurité.

## Les avantages de la lignée des données : comment elle améliore la qualité, la gouvernance, la transparence, le dépannage et l’optimisation des ressources

L’exigence de données précises et fiables n’a jamais été aussi critique. La lignée des données, un concept qui gagne en attention, est fondamentale pour assurer l’intégrité des données de la création à la consommation.

Cet article explore les cinq principaux avantages de la lignée des données, mettant en lumière comment elle améliore la qualité des données, la gouvernance, la transparence, le dépannage et l’optimisation des ressources. Rejoignez-nous alors que nous plongeons dans le pouvoir transformateur de la lignée des données dans la gestion des données moderne.

La lignée des données est un processus qui trace le flux des données à travers les systèmes et les bases de données. Il permet de suivre les données à chaque étape de leur cycle de vie, en documentant leur origine et leurs transformations. Les entreprises peuvent utiliser la lignée des données pour garantir la qualité des données, améliorer la gouvernance des données, accroître la transparence et optimiser les ressources.

La qualité des données est l’un des principaux avantages de la lignée des données. La lignée des données permet aux entreprises de comprendre comment les données sont produites et transformées, ce qui facilite leur analyse et leur interprétation. Cela permet aux entreprises d’identifier et de corriger rapidement les erreurs et les incohérences dans les bases de données. La lignée des données est également un outil précieux pour améliorer la gouvernance des données et garantir que les informations sont correctement stockées et accessibles.

La transparence est un autre avantage important de la lignée des données. Les entreprises peuvent utiliser la lignée des données pour documenter le flux de données à travers les systèmes et les bases de données. Cela permet aux entreprises de mieux comprendre leurs processus et leurs systèmes, ce qui peut aider à prévenir les erreurs et à améliorer la qualité des informations. La lignée des données peut également être utilisée pour trouver rapidement les sources d’erreurs et résoudre rapidement les problèmes.

Enfin, la lignée des données peut être utilisée pour optimiser les ressources. Les entreprises peuvent utiliser la lignée des données pour identifier les sources inutilisées ou redondantes de données et supprimer celles qui ne sont pas nécessaires. Cela permet aux entreprises d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts liés à la gestion des bases de données.

La lignée des données est un outil puissant qui peut aider les entreprises à améliorer la qualité des données, à améliorer la gouvernance des données, à accroître la transparence et à optimiser les ressources. En suivant le flux des données à travers les systèmes et les bases de données, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts li

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19 octobre 2023/par Service comm.

Test des données : la composante manquante de qualité

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des logiciels.

Le test des données est un élément essentiel pour garantir la qualité des logiciels. C’est la composante manquante pour assurer leur fiabilité et leur robustesse.

Qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, MDM, CRM et autres projets centrés sur les données. Cependant, la qualité des données est souvent ignorée dans le développement jusqu’à ce que le système soit pleinement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il y avait peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composantes, l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus en profondeur et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

La qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, le MDM, le CRM et d’autres projets axés sur les données. Cependant, DQ est souvent ignoré dans le développement jusqu’à ce que le système soit entièrement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il n’y avait que peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composants : l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus profondément et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

L’assurance qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits répondent aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, l’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Ces outils permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

Le contrôle qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits sont conformes aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Les contrôles de qualité peuvent inclure des tests tels que la vérification de l’intégrité des données, la vérification de la cohérence des données et la vérification de la validité des données. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

En conclusion, l’assurance qualité et le contrôle qualité sont essentiels pour garantir la qualité des données. L’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises. Enfin, pour garantir une bonne qualité des données, il est important d’utiliser à la fois l’assurance qualité et le contrôle qualité.

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1 juillet 2023/par Service comm.

Créer des types de métadonnées avec des règles de validation [vidéo]

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

Créer des métadonnées avec des règles de validation peut être un défi. Dans cette vidéo, je vous montrerai comment le faire facilement !

## Combiner des types de métadonnées personnalisés et des règles de validation pour une gestion des données plus efficace dans Salesforce

Finally, we’ll demonstrate how to use custom metadata types in validation rules.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que les types de métadonnées personnalisés et les règles de validation sont des fonctionnalités puissantes dans Salesforce qui peuvent aider à maintenir la qualité et la cohérence des données. Mais saviez-vous que vous pouvez les combiner pour rendre votre gestion des données encore plus efficace ? Dans cette vidéo, nous vous montrerons comment utiliser les valeurs maintenues dans les types de métadonnées personnalisés dans le cadre de vos règles de validation.

Tout d’abord, nous expliquerons ce qu’est un type de métadonnées personnalisé et pourquoi il est utile pour créer des paramètres personnalisés dans Salesforce. Nous montrerons également comment créer un type de métadonnées personnalisé et comment maintenir les valeurs dans celui-ci. Enfin, nous démontrerons comment utiliser les types de métadonnées personnalisés dans les règles de validation.

Les types de métadonnées personnalisés sont une fonctionnalité très utile pour gérer les paramètres personnalisés dans Salesforce. Ils peuvent être utilisés pour stocker des informations telles que des codes de couleur, des codes de devise ou des listes de valeurs prédéfinies. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour contrôler le comportement des applications et des processus automatisés. Les types de métadonnées personnalisés peuvent également être utilisés pour définir des règles de validation. Ces règles peuvent être appliquées à des champs spécifiques ou à l’ensemble du formulaire. Elles peuvent être basées sur des valeurs stockées dans une base de données externe ou sur des valeurs stockées dans un type de métadonnées personnalisé.

Lorsque vous utilisez des types de métadonnées personnalisés et des règles de validation ensemble, vous pouvez créer un système très puissant et efficace pour garantir la qualité et la cohérence des données. Les types de métadonnées personnalisés peuvent être utilisés pour stocker des informations telles que des codes de couleur, des codes de devise ou des listes de valeurs prédéfinies. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour contrôler le comportement des applications et des processus automatisés. Les règles de validation peuvent être basées sur ces informations pour s’assurer que les données saisies sont correctes et cohérentes. En combinant ces fonctionnalités, vous pouvez créer un système très efficace pour garantir la qualité et la cohérence des données dans votre base de données.

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26 février 2023/par Service comm.

Let’s Talk Data Podcast Series – Nouvelle saison disponible maintenant !

Actualités, ERP & Applications, SAP

Découvrez les saisons précédentes de la série de podcasts SAP intitulée « Parlons des données » dans nos précédents blogs sur la saison 5 et la saison 4.

Il est essentiel de créer un robuste socle de données et d’atteindre l’excellence en matière d’informations pour obtenir l’agilité d’entreprise nécessaire pour faire face aux changements et prendre rapidement les bonnes décisions stratégiques. Aider les équipes métier à mettre à profit leurs ressources de données et une remarquable réactivité pour optimiser la collecte et la communication de ces précieuses ressources est extrêmement utile pour renforcer l’efficacité au sein de l’entreprise et gérer de façon optimale les périodes de changements.

Nous avons donc réuni des experts en gestion et stratégie des données pour évoquer les sujets et tendances clés qui transforment la façon dont les entreprises exploitent les données pour libérer tout le potentiel de ces précieuses ressources.

Écoutez cette série de podcasts en anglais pour tout savoir sur les données !

Surveillez les nouveaux podcasts et rattrapez votre éventuel retard en la matière.

Écoute possible sur Spotify, SoundCloud, iTunes, PlayerFM ou YouTube.

Aperçu de la saison 6 : podcasts sur la stratégie de données, cas d’utilisation et solutions SAP associées

Ep. 58 — Partie 2 : Intégration de SAP Signavio Process Intelligence à SAP Data Intelligence

Cet épisode dit tout sur SAP Signavio Process Intelligence : le pourquoi, le quoi et le comment. Il aborde également l’intégration entre SAP Signavio Process Intelligence et SAP Data Intelligence. Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal SAP Signavio Process Intelligence, et Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 57 — Partie 1 : SAP et Signavio : le quoi et le comment

Cet épisode présente SAP Signavio. Il présente la solution ainsi que les éléments clés et la façon dont SAP et Signavio travaillent ensemble pour améliorer les processus.
Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal SAP Signavio Process Intelligence, et Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 56 — Ce que le conseil d’administration doit savoir sur les données

Ce podcast porte sur les fondements nécessaires aux membres de conseils d’administration, en particulier ceux d’entreprises non natives des données, pour gérer les opportunités et risques majeurs, mener des examens plus approfondis, et assumer leur responsabilité de supervision axée sur les données. Écoutez Dr Thomas C. Redman, « le docteur Données », président de Data Quality Solutions, et Maria Villar, en charge de l’innovation en matière de gestion et de stratégie des données d’entreprise chez SAP, partager leurs précieux insights.

Ep. 55 — Les femmes dans le domaine des données

Rejoignez cette discussion interactive avec des femmes ayant toute une carrière en lien avec les données, dont Kristin McMahon, vice-présidente mondiale Solutions et marketing chez SAP, Corrie Brague, directrice principale Gestion des données chez SAP, Ina Felsheim, directrice marketing produits chez AWS, et Ginger Gatling, directrice principale Gestion des données chez SAP. Vous entendrez leur avis sur l’état actuel de la gestion des données, des conseils pour une carrière en lien avec les données et des insights sur l’importance de la promotion des données dans tous les secteurs.

Ep. 54 — SAP et OpenText : réduction des coûts, amélioration des performances et migration vers SAP S/4HANA avec solide retour sur investissement

Cet épisode concerne le traitement des documents, le partenariat avec OpenText et une récente étude axée sur le retour sur investissement évoquant la réduction des coûts, l’amélioration des performances et l’efficacité en matière de migration vers SAP S/4HANA.
Intervenantes : Sheila McCarthy, directrice mondiale du marketing et des solutions, et Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions SAP

Ep. 53 — Données et analytique SAP : cas d’utilisation client pour l’intégration des données

Ce podcast s’appuie sur l’épisode 51 évoquant les services de gestion des données disponibles dans SAP Business Technology Platform. Dans cet épisode, nous découvrons une entreprise disposant de données en silos, déconnectées et dépourvues de contexte commercial. Ce podcast explique comment SAP Business Technology Platform, et plus particulièrement les services de données et d’analytique, ont été utilisés pour ajouter un contexte commercial à la masse de données existantes afin de favoriser des décisions fiables.
Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal Stratégie produits technologiques et plateformes chez SAP, Axel Schuller, responsable Solutions de gestion des données SAP, Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 52 — Rapprochement des données financières

Savez-vous que le rapprochement des données financières est incontournable dans tout projet de mise en œuvre SAP ? En quoi cela consiste-t-il et pourquoi est-ce nécessaire pour toutes les entreprises d’y prêter attention ? Rejoignez Syin Tan, Kevin Zheng, Lucas Morris et Sam Bannigan, représentants Pratiques relatives aux données chez Deloitte, qui évoquent les coûts, risques et exigences de conformité liés au rapprochement financier, et la façon dont ils ont mis à profit SAP Data Intelligence pour maîtriser ce facteur de réussite essentiel.
Intervenants : Kevin Zheng, spécialiste des données chez Deloitte Consulting, Syin Tan, spécialiste finance et données chez Deloitte Consulting, et Lucas Morris, spécialiste finance chez Deloitte Consulting.

Ep. 51 — Les meilleures façons d’exploiter les services de gestion des données avec SAP Business Technology Platform

Ce podcast explore les plus importants services de gestion des données disponibles sur SAP Business Technology Platform. Ces services incluent le catalogage des données et la gestion des métadonnées, l’intégration des données et le traitement des données. La façon dont ces services sont utilisés dans l’ensemble du portefeuille données et analytique de SAP Business Technology Platform sera également abordée. Rejoignez ce podcast pour découvrir les dernières innovations concernant les services de gestion des données et comment les mettre à profit.
Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal Stratégie produits technologiques et plateformes chez SAP, Axel Schuller, responsable Solutions de gestion des données SAP, Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 50 — SAP et Sodales : comment innover, créer et monétiser vos solutions SAP BTP Sodales Solutions crée des solutions pour la gestion EHS (Environnement, Hygiène et Sécurité) des entreprises et elle s’appuie pour cela sur SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Grâce à son innovation continue et à sa mise à profit de SAP BTP, Sodales exploite chaque opportunité d’amélioration. Écoutez ce que ce « modèle en matière de SAP BTP » a à dire et découvrez son approche en matière d’innovation, mais aussi des réflexions concernant SAP Store, les critères d’embauche, etc.

Ep. 49 — Le problème oublié : comment gérer la croissance du volume de données tout en réduisant les coûts et les risques La croissance du volume des données s’accélère. Les coûts et les risques liés à la gestion de toutes ces données ne se limitent pas au stockage. Rejoignez Deepak Sood, PDG d’Auritas, et Robert Pickering, directeur principal Gestion des solutions Business Technology Platform chez SAP, qui expliquent comment et pourquoi gérer le cycle de vie des données tout en trouvant le juste équilibre en matière de coûts des ressources, propriété, risques et conformité légale.

Ep. 48 — Découverte de la valeur ajoutée de SAP BTP pour les partenaires, avec SAP, IDC et le partenaire SAP Rizing Dans cet épisode de podcast, vous entendrez des dirigeants de SAP, IDC et Rizing, partenaire SAP, évoquer la valeur ajoutée obtenue par les partenaires avec SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Paul Edwards (directeur, canaux logiciels et écosystèmes chez IDC) mène une discussion particulièrement instructive avec Martin Stenzig(directeur de la technologie chez Rizing) et Tom Le (vice-président mondial Conseil en solutions partenaires, SAP), en abordant les conclusions du guide de la réussite partenaires IDC qui explore les accélérateurs opérationnels et technologiques offerts aux partenaires via SAP BTP. Les dirigeants abordent des sujets tels que la façon dont Rizing innove avec SAP BTP, le périmètre et l’impact de la plateforme sur la valeur du cycle de vie client, ainsi que les programmes SAP proposés pour assurer la réussite des partenaires avec SAP BTP. Pour en savoir plus, accédez au podcast dès maintenant.

Ep. 47 — Prévision du prix des produits de base avec SAP Data Intelligence Ratan Yedla et Sumanth Krishnan de VASPP Technologies évoquent le fonctionnement de la prévision des prix des produits de base avec SAP Data Intelligence. Ils abordent le recours à des modèles d’IA (intelligence artificielle) et de ML (Machine Learning) pour prévoir les futurs prix en fonction de modèles passés, d’événements externes et de données IoT, et expliquent combien mieux prévoir les prix, avec moins d’erreurs, permet de meilleures décisions d’achat et des économies pour les entreprises. VASPP Technologies a réalisé ce travail lors du sprint de contenus SAP Data Intelligence.

Ep. 46 — Création de l’automatisation intelligente de DataXstream avec SAP Data Intelligence Xilin Cheng et Kathleen Taggart de DataXstream évoquent la création de l’automatisation intelligente et les avantages du recours à SAP Data Intelligence pour les opérations de Machine Learning (MLOps). L’équipe aborde les difficultés rencontrées par le grossiste pour traiter un gros volume de devis et de commandes avec précision et efficacité. Traditionnellement, il fallait que des représentants du service client, comprenant SAP GUI et ayant des années d’expérience dans le secteur, passent des heures à saisir des données. Avec l’automatisation intelligente, la reconnaissance optique de caractères permet de lire du texte dans les modèles de Machine Learning créés par Xilin. Il évoque les techniques de traitement du langage naturel (TLN) utilisées, mais aussi les avantages du développement de pipelines de Machine Learning dans SAP Data Intelligence. Kathleen et Xilin évoquent pour finir l’avenir de l’automatisation intelligente et le potentiel qu’offre le Machine Learning pour remporter plus de contrats et améliorer l’expérience d’achat des clients.

Pour en savoir plus, consultez les ressources et informations supplémentaires disponibles ici :

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Source de l’article sur sap.com

30 août 2022/par Service comm.