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Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

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Construire le prochain Data Lakehouse pour obtenir une performance 10X plus rapide est un défi passionnant. Nous devons trouver des moyens innovants pour exploiter les technologies de données modernes.

Unification: La Nouvelle Paradigme du Data Lakehouse

unifying data, unifying analytics, and unifying governance.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je peux dire que le concept de data lakehouse est un paradigme révolutionnaire. Il a été défini par Bill Inmon il y a plus de 30 ans comme « une collection intégrée, non volatile et à temps variable de données à des fins de prise de décision ». Cependant, les premiers data warehouses étaient incapables de stocker des données hétérogènes massives, ce qui a conduit à la création des data lakes.

Aujourd’hui, le data lakehouse est une architecture de gestion de données ouverte dotée de puissantes capacités d’analyse et de gouvernance des données, d’une grande flexibilité et d’un stockage ouvert. Si je devais utiliser un seul mot pour décrire le data lakehouse de nouvelle génération, ce serait unification : unifier les données, unifier l’analyse et unifier la gouvernance.

Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de leurs données. Il permet aux entreprises d’accéder à des informations précieuses et d’utiliser des outils d’analyse avancés pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce au data lakehouse, les entreprises peuvent facilement intégrer des données hétérogènes et obtenir des informations exploitables pour leurs activités. De plus, le data lakehouse offre une meilleure visibilité sur les données et une meilleure sécurité grâce à des fonctionnalités de codage avancées.

En conclusion, le data lakehouse est une solution innovante qui offre aux entreprises une meilleure gestion et une meilleure analyse des données. Il permet aux entreprises de tirer parti de leurs données pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer leurs activités. Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui cherchent à intégrer des données hétérogènes et à utiliser des outils d’analyse avancés pour améliorer leurs performances.

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SAP annonce le lancement de SAP® Datasphere pour simplifier la lecture des données de ses clients et s’associe à Collibra, Confluent, Databricks et DataRobot.

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WALLDORF (Allemagne), le 8 mars 2023. SAP SE (NYSE: SAP) annonce des innovations majeures et des partenariats clés dans le domaine de la data, pour permettre aux clients d’accéder aux données critiques de leur entreprise, venant ainsi accélérer la compréhension des informations et améliorer leur prise de décision. SAP lance la solution SAP® Datasphere, la dernière génération de solutions de gestion de données, qui permet aux clients d’accéder facilement aux informations business directement exploitables dans l’ensemble du paysage de la data. SAP annonce également son partenariat avec des entreprises leaders dans les secteurs de la data et de l’IA – Collibra NV, Confluent Inc., DataBricks Inc. et DataRobot Inc. – afin d’enrichir SAP Datasphere et permettre aux entreprises de concevoir une architecture de données unifiée, combinant en toute sécurité les données SAP et non-SAP.

Jusqu’à aujourd’hui, l’accès et l’utilisation des données constituaient un réel défi au vu de la complexité de leur localisation et de leur système, qu’elles soient chez des fournisseurs de cloud computing, de data ou en site propre. Les clients devaient extraire les données depuis leurs sources d’origine et les exporter vers un point central, perdant au passage un aspect essentiel de leur contexte métier, et ne le récupérant qu’au prix d’efforts intenses sur le plan informatique. Avec ces annonces, SAP Datasphere met fin à cette « taxe cachée » sur la data, permettant aux clients de construire leur architecture de données qui fournit rapidement des informations significatives, tout en préservant le contexte et la logique de l’organisation.

« Les clients SAP générant 87% du commerce total mondial, les données SAP font partie des actifs business les plus précieux de l’entreprises et sont contenues dans les fonctions les plus déterminantes d’une organisation : de la fabrication aux chaînes d’approvisionnement, en passant par la finance, les ressources humaines et bien plus encore » a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et Membre Exécutif du Board de SAP. « Nous voulons aider nos clients à passer à la vitesse supérieure pour intégrer facilement, et en toute confiance, les données SAP avec les données non-SAP provenant d’applications et de plateformes tierces, afin de débloquer des informations et des connaissances entièrement nouvelles pour que la transformation digitale atteigne un autre niveau. »

 

SAP Datasphere

Disponible dès aujourd’hui, SAP Datasphere est la nouvelle génération de SAP Data Warehouse Cloud. Elle permet aux professionnels de la data de fournir un accès évolutif aux données critiques de l’entreprise. Grâce à une expérience simplifiée pour l’intégration, le catalogage, la modélisation sémantique, le stockage et la virtualisation des données, SAP Datasphere permet aux professionnels de la data de faciliter la distribution des données critiques de l’entreprise en préservant le contexte et la logique de cette dernière, avec une vision 360° de l’ensemble des données de l’organisation. SAP Datasphere s’appuie sur SAP Business Technology Platform (BTP), intégrant de solides fonctionnalités en termes de sécurité pour l’entreprise : base de données, cryptage, gouvernance. Aucune étape ou migration supplémentaire n’est requise pour les clients actuels de SAP Data Warehouse Cloud, qui bénéficieront automatiquement des nouvelles fonctionnalités de SAP Datasphere dans leur environnement produit. Ces nouvelles fonctionnalités comprennent le catalogage des données qui permet de les découvrir et de les gérer automatiquement, de simplifier leur réplication avec une mise à jour en temps réel, et d’améliorer leur modélisation pour conserver la richesse du contexte métier dans les applications SAP. D’autres fonctionnalités d’intégration d’applications reliant les données et les métadonnées des applications SAP Cloud à SAP Datasphere sont prévues.

Messer Americas, leader mondial dans le domaine des gaz industriels et médicaux en Amérique du Nord et du Sud, avait besoin d’un accès simple et sécurisé aux données SAP et non SAP au sein de son organisation pour améliorer la prise de décision – pilotée par les données – et de libérer les ressources informatiques afin qu’elles se concentrent sur des tâches plus stratégiques. Grâce à SAP Datasphere, Messer Americas a construit une architecture moderne de données qui préserve le contexte de ses données d’entreprise.

« SAP Datasphere simplifie notre vue d’ensemble de la data et renforce notre confiance dans les données que nous utilisons tous les jours, ce qui nous permet de mieux répondre aux besoins de l’entreprises » explique David Johnston, Chief Information Officer de Messer Americas. « Nous sommes en mesure de réagir plus rapidement aux changements émergents de l’offre et de la demande, ce qui se traduit par une meilleure gestion des stocks, un meilleur service client et l’optimisation de notre chaîne logistique ».

 

Partenariats stratégiques

SAP et ses nouveaux partenaires open data aideront des centaines de millions d’utilisateurs à travers le monde à prendre des décisions stratégiques fondées sur des quantités massives de données. Les partenaires stratégiques de SAP apportent leur talent unique, issu de leur écosystème, et permettent aux clients de combiner toutes leurs données comme jamais auparavant.

« Tout le monde souhaite avoir accès aux données SAP, c’est pourquoi il est absolument nécessaire de prendre le meilleur des fournisseurs technologiques pour mettre en place une stratégie complète autour de la data », a déclaré Dan Vesset, Vice-Président du Groupe IDC, chargé des analyses et études de marché sur la data. « Les organisations vivent aujourd’hui dans un monde où la lecture de données multi-cloud, multifournisseurs, hors et sur site est la norme. SAP adopte une nouvelle approche en s’associant à un groupe restreint de partenaires de premier plan, traitant les données tierces comme des citoyens de tout premier ordre afin de mieux répondre aux besoins des clients. »

 

A propos des partenaires

  • Collibra prévoit une intégration sur mesure avec SAP, permettant aux clients de mettre en place une stratégie de gouvernance d’entreprise, en construisant un catalogue de données complet, avec un historique sur l’ensemble de leurs données, qu’il s’agisse à la fois de données SAP et non SAP. Collibra rend les données fiables et accessibles à l’ensemble de l’entreprise.
  • Confluent prévoit de connecter sa plateforme de streaming de données, permettant aux entreprises de débloquer des données business précieuses et de les connecter à des applications externes en temps réel. L’offre cloud native de Confluent est la plateforme de référence pour les données dynamiques, permettant un flux illimité en temps réel provenant de diverses sources au sein de l’organisation.
  • Les clients de DataBricks peuvent intégrer leur Data Lakehouse à SAP afin de partager les données tout en préservant leur sémantique et les aide ainsi à simplifier leur vue d’ensemble.
  • DataRobot permet aux clients d’exploiter les capacités d’apprentissage automatique multimodales sur SAP Datasphere et de les intégrer directement dans leur bases, quelle que soit la plateforme cloud où elles sont stockées.

 

A propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. 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 : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée 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 pour qu’ils 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 end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de 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. 

 

Contact presse

sylvie.lechevin@sap.com

Note aux journalistes
Pour prévisualiser et télécharger des séquences d’archives et des photos de presse pour diffusion, veuillez consulter le site www.sap.com/photos. Vous trouverez sur cette plateforme du contenu en HD pour vos médias.

Pour les clients souhaitant s’informer sur les produits SAP
Global Customer Center : +49 180 534-34-24

Ce document contient des déclarations qui sont des prédictions, des projections concernant des événements futurs. Ces déclarations sont basées sur des attentes, des prévisions et des hypothèses qui sont soumises à des risques et à des incertitudes pouvant entraîner des différences significatives entre les résultats réels. Des informations supplémentaires peuvent être trouvées dans les documents que nous déposons auprès de la Securities and Exchange Commission, y compris, mais sans s’y limiter, la section sur les facteurs de risque du rapport annuel 2022 de SAP sur le formulaire 20-F.

© 2023 SAP SE. Tous droits réservés. SAP et les autres produits et services mentionnés dans le présent document, ainsi que leurs logos respectifs, sont des marques (déposées ou non) de SAP SE en Allemagne et dans d’autres pays.

Veuillez consulter https://www.sap.com/copyright pour obtenir des informations supplémentaires sur les marques.

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Structures et Algos Clés pour Ingénieurs Données

Structures et Algos Clés pour Ingénieurs Données

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Les structures de données et les algorithmes sont des outils essentiels pour les ingénieurs en données. Découvrez comment les maîtriser pour optimiser vos performances !

Données d’ingénierie : gérer efficacement de grandes quantités de données

En tant qu’informaticien enthousiaste, je vais explorer dans cet article les structures de données et les algorithmes les plus importants que les ingénieurs en données devraient connaître, ainsi que leurs utilisations et leurs avantages. La gestion des grandes quantités de données est une pratique essentielle pour un ingénieur en données, allant de l’entreposage et du traitement à l’analyse et à la visualisation. Par conséquent, les ingénieurs en données doivent être bien informés des structures de données et des algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler les données efficacement.

Les bases de données sont l’un des outils les plus importants pour les ingénieurs en données. Les bases de données sont des systèmes de gestion de données qui permettent de stocker, de manipuler et d’analyser des données. Elles sont conçues pour être faciles à utiliser et à mettre à jour, et offrent une grande flexibilité et une grande scalabilité. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des données à court terme ou à long terme, et peuvent être utilisées pour stocker des données structurées ou non structurées. Les bases de données sont également très utiles pour effectuer des analyses complexes sur des jeux de données volumineux.

Les algorithmes sont également très importants pour les ingénieurs en données. Les algorithmes sont des instructions qui décrivent comment une tâche doit être effectuée. Les algorithmes peuvent être utilisés pour effectuer des opérations sur des jeux de données, tels que le tri, le filtrage et la recherche. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour effectuer des analyses complexes sur des jeux de données volumineux. Les algorithmes peuvent être implémentés dans des bases de données ou dans des applications logicielles pour améliorer leur performance et leur efficacité.

En conclusion, les bases de données et les algorithmes sont essentiels pour les ingénieurs en données. Les bases de données sont utiles pour stocker et manipuler des données, tandis que les algorithmes sont utiles pour effectuer des opérations sur ces données et pour effectuer des analyses complexes. Les ingénieurs en données doivent être bien informés des structures de données et des algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler les données efficacement.

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Analyse des sentiments : Quoi, Pourquoi et Comment ?

Analyse des sentiments : Quoi, Pourquoi et Comment ?

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L’analyse des sentiments est un domaine important pour comprendre les opinions et les émotions des gens. Découvrons ensemble ce qu’elle est, pourquoi elle est importante et comment elle peut être appliquée.

## Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?

Sentiment analysis is the process of understanding the emotions and opinions of people regarding a particular topic. It is a type of natural language processing (NLP) that helps to identify and extract opinions from text. The goal of sentiment analysis is to determine the attitude of a speaker or writer with respect to some topic or the overall contextual polarity of a document.

En tant qu’enthousiaste informaticien, je suis très intéressé par le sentiment analysis. C’est un type de traitement du langage naturel (NLP) qui aide à identifier et à extraire les opinions d’un texte. L’objectif du sentiment analysis est de déterminer l’attitude d’un locuteur ou d’un écrivain par rapport à un sujet donné ou à la polarité globale d’un document.

Avec l’augmentation des utilisateurs sur les médias sociaux, le sentiment analysis est devenu une partie importante de la stratégie marketing des entreprises. Les entreprises peuvent utiliser le sentiment analysis pour comprendre les sentiments des utilisateurs sur leurs produits et services. En analysant les données des médias sociaux, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs clients et leurs produits.

Le sentiment analysis est un outil puissant qui peut être utilisé pour tester la réputation et la perception des produits et services d’une entreprise. Les entreprises peuvent également utiliser le sentiment analysis pour surveiller la satisfaction des clients et prendre des mesures pour améliorer leurs produits et services. De plus, le sentiment analysis peut être utilisé pour analyser les tendances et les préférences des consommateurs. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour adapter leurs produits et services aux besoins des consommateurs.

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Ruby prend en charge WebAssembly

Ruby prend en charge WebAssembly

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Ruby, le langage de programmation populaire, a récemment annoncé qu’il prend désormais en charge WebAssembly, ce qui ouvre de nouvelles possibilités pour les développeurs.

« Ruby Rejoint le Rang des Langues Capables de Cibler WebAssembly avec sa Dernière Version 3.2 »

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis ravi de voir que Ruby a rejoint les rangs des langages capables de cibler WebAssembly avec sa dernière version 3.2. Cette mise à jour apparemment mineure pourrait être la plus grande chose qui soit arrivée à ce langage depuis Rails, car elle permet aux développeurs Ruby d’aller au-delà du back-end. En portant leur code sur WebAssembly, ils peuvent le faire fonctionner n’importe où : sur le front-end, sur des périphériques embarqués, en tant que fonctions sans serveur, à la place des conteneurs ou sur le bord. WebAssembly a le potentiel de faire de Ruby un langage universel.

Qu’est-ce que WebAssembly?

WebAssembly (souvent abrégé en Wasm) est un format d’instructions binaires bas niveau qui s’exécute sur une machine virtuelle. Le langage a été conçu comme alternative à JavaScript. Son objectif est de faire fonctionner des applications sur n’importe quel navigateur à des vitesses proches de celles natives. Wasm peut être ciblé depuis n’importe quel langage de haut niveau tel que C, Go, Rust et maintenant également Ruby.

Les avantages de WebAssembly pour les développeurs Ruby

Les développeurs Ruby peuvent tirer parti de WebAssembly pour créer des applications plus performantes et plus flexibles. Les applications compilées en Wasm sont plus rapides et plus légères que les applications JavaScript, ce qui les rend plus faciles à télécharger et à exécuter. De plus, les applications Wasm peuvent être exécutées sur des périphériques embarqués et des systèmes d’exploitation légers, ce qui permet aux développeurs Ruby d’accéder à une gamme plus large de plates-formes et de périphériques. Enfin, le code Wasm peut être exécuté en tant que fonction sans serveur, ce qui permet aux développeurs Ruby de réduire leurs coûts de serveur et d’améliorer la scalabilité et la sécurité de leurs applications.

En conclusion, l’ajout de WebAssembly à Ruby est une excellente nouvelle pour les développeurs Ruby. Grâce à cette technologie, ils peuvent créer des applications plus performantes et plus flexibles qui peuvent être exécutées sur une variété de plates-formes et de périphériques. De plus, le code Wasm peut être exécuté en tant que fonction sans serveur, ce qui permet aux développeurs Ruby de réduire leurs coûts de serveur et d’améliorer la scalabilité et la sécurité de leurs applications. Enfin, cette technologie offre aux développeurs Ruby la possibilité de travailler avec des données volumineuses et complexes, ce qui ouvre la voie à un nouveau type d’applications.

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Choisissez un nombre svp

Choisissez un nombre svp

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Bienvenue! Je vous invite à choisir un nombre entre 1 et 10. Une fois que vous aurez choisi, je vous expliquerai ce que vous devez faire ensuite.

# Aléatoire dans les données

L’importance de l’aléatoire dans l’architecture informatique

Lorsque nous parlons d’aléatoire dans le domaine de l’informatique, nous faisons référence à la capacité d’un système à produire des résultats imprévisibles. Bien que les ordinateurs soient conçus pour être prévisibles, ils peuvent être utilisés pour produire des résultats aléatoires. Cette capacité est très importante dans l’architecture informatique, car elle permet de générer des clés de certificats ou des jetons d’accès qui sont difficiles à prédire par les attaquants.

Utilisation de l’aléatoire dans l’architecture informatique

L’utilisation de l’aléatoire dans l’architecture informatique est très courante. Par exemple, il est souvent utilisé pour générer des mots de passe aléatoires et sécurisés. Les mots de passe aléatoires sont plus difficiles à deviner et à pirater que les mots de passe créés par l’utilisateur. De plus, l’aléatoire est souvent utilisé pour générer des clés de chiffrement qui sont utilisées pour crypter les données sensibles. Ces clés doivent être suffisamment aléatoires pour empêcher les attaquants de deviner leur contenu.

En outre, l’aléatoire est également utilisé pour générer des nombres aléatoires qui peuvent être utilisés pour créer des algorithmes plus efficaces et plus sûrs. Par exemple, les algorithmes de tri peuvent être améliorés en utilisant des nombres aléatoires pour déterminer leur ordre. De plus, les algorithmes de recherche peuvent également bénéficier de l’utilisation d’un nombre aléatoire pour déterminer leur direction. Enfin, l’aléatoire est également utilisé pour générer des nombres pseudo-aléatoires qui peuvent être utilisés pour créer des simulations plus réalistes et plus précises.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que l’utilisation de l’aléatoire dans l’architecture informatique est très intéressante et utile. Cela permet aux développeurs de créer des systèmes plus sûrs et plus efficaces. De plus, cela permet également aux utilisateurs finaux de bénéficier d’une meilleure sécurité et d’une meilleure expérience utilisateur.

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15 Meilleures Pratiques de Sécurité API pour Développeurs

15 Meilleures Pratiques de Sécurité API pour Développeurs

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Les développeurs doivent connaître les 15 meilleures pratiques de sécurité API pour protéger leurs applications et leurs données. Apprenez-en plus sur ces pratiques essentielles !

Pourquoi les développeurs devraient-ils prioriser la sécurité des API ?

1. Utiliser une base de données sécurisée: Les bases de données sont un élément essentiel des API, et elles doivent être sécurisées pour éviter les attaques. Les développeurs doivent utiliser des bases de données sécurisées et configurer des contrôles d’accès pour limiter l’accès aux données sensibles.

2. Authentification forte: Les API doivent utiliser une authentification forte pour s’assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données et aux fonctionnalités. Les développeurs doivent utiliser des méthodes d’authentification robustes, telles que l’authentification à deux facteurs, et mettre en place des contrôles d’accès pour limiter l’accès aux API.

3. Utiliser des mots de passe complexes: Les mots de passe complexes sont essentiels pour protéger les API contre les attaques par force brute. Les développeurs doivent exiger des mots de passe complexes et les renouveler régulièrement pour réduire le risque de compromission.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je comprends l’importance de la sécurité des API et je m’efforce d’appliquer ces meilleures pratiques pour protéger mes applications et mes données. La sécurité des API est essentielle pour protéger les données sensibles et les ressources des organisations, et je suis convaincu que ces pratiques peuvent aider à réduire le risque de compromission.

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Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry

Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry

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Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry est une tâche importante pour assurer le bon fonctionnement des applications. Découvrez comment le faire facilement!

Support de surveillance Apache Flink disponible dans le collecteur OpenTelemetry open source

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis ravi d’apprendre que le support de surveillance Apache Flink est maintenant disponible dans le collecteur OpenTelemetry open source. Vous pouvez vérifier le dépôt OpenTelemetry ici ! Vous pouvez utiliser ce récepteur conjointement avec n’importe quel collecteur OTel : y compris le collecteur OpenTelemetry et d’autres distributions du collecteur.

Aujourd’hui, nous utiliserons la distribution OpenTelemetry d’observIQ et expédierons les télémétries Apache Flink vers un backend populaire : Google Cloud Ops. Vous pouvez en savoir plus sur la page GitHub : https://github.com/observIQ/observiq-otel-collector.

Le logiciel Apache Flink est un framework open source pour le traitement des données en temps réel et la gestion des flux de données. Il est conçu pour gérer des applications à grande échelle et fournit une solution hautement évolutive et fiable pour le traitement des données. La surveillance est l’une des fonctionnalités les plus importantes de Apache Flink, car elle permet aux utilisateurs de surveiller et de contrôler leurs applications en temps réel.

Grâce à l’ajout du support de surveillance Apache Flink à OpenTelemetry, les utilisateurs peuvent désormais surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues. Les utilisateurs peuvent maintenant surveiller leurs applications Apache Flink à l’aide de la distribution OpenTelemetry d’observIQ et expédier les télémétries Apache Flink vers un backend populaire tel que Google Cloud Ops. Cela permet aux utilisateurs de surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées et de résoudre plus rapidement les problèmes.

Avec le support de surveillance Apache Flink dans OpenTelemetry, les utilisateurs peuvent maintenant surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d’accéder à des informations plus détaillées sur leurs applications et de prendre des décisions plus éclairées. De plus, cela permet aux utilisateurs de résoudre rapidement les problèmes et d’améliorer la fiabilité et la performance de leurs applications.

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Albéa digitalise la maintenance de ses sites industriels avec SAP Asset Manager

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Avec l’aide de TeamWork, Albéa a adopté les solutions SAP Asset Manager et SAP Plant Maintenance, afin d’équiper ses techniciens de maintenance d’une solution moderne et mobile. Ce core model sera prochainement déployé sur l’ensemble des sites industriels du groupe.

 

Leader mondial des tubes et emballages pour les produits cosmétiques et parfums. Albéa adresse un large panel de clients, dont des marques prestigieuses comme L’Oréal et Clarins. L’industriel dispose de 43 sites répartis dans 15 pays, où travaillent plus de 12 500 employés. Albéa a réalisé un chiffre d’affaires 2021 de 1,2 milliard de dollars.

La plupart des usines d’Albéa ne disposent pas d’outil dédié pour suivre les activités de maintenance. « Notre objectif était de mettre en place un outil commun pour gérer la maintenance et accompagner les techniciens avec des processus digitalisés et automatisés, tout en favorisant leur mobilité au sein de leur lieu de travail », résume Émilie Ganot, Business Relationship Manager, Supply Chain & Manufacturing, Albéa.

Un premier site pilote a été désigné pour accueillir cette solution, l’usine Albéa Argonne de Sainte-Menehould, le principal site industriel du groupe en France.

SAP Asset Manager : une offre mobile et ergonomique

Les usines d’Albéa, dont celle de Sainte-Menehould, travaillent la plupart sur un ERP SAP ECC. Certains utilisateurs étaient toutefois réticents à l’idée d’adopter SAP Plant Maintenance (SAP PM), jugé trop peu ergonomique et trop coûteux à maintenir. Plusieurs offres de GMAO ont été étudiées au fil des ans, mais elles restaient complexes à intégrer avec la gestion des stocks et le contrôle de gestion.

« Lors d’une démonstration de SAP Asset Manager (SAP AM), nous avons découvert un outil ergonomique, qui permet aux opérateurs de maintenance d’utiliser une tablette pour saisir leurs opérations et faire remonter des informations dans SAP PM. Nous avons alors validé l’utilisation de SAP AM, avec SAP PM en back-end, » témoigne Astrid Chauvin, Business Relationship Manager, Supply Chain & Manufacturing, Albéa.

Premier avantage, la solution s’interface nativement avec SAP ECC et ses différents modules (stocks, achats et finance). L’interface repose sur la technologie Fiori, qui permet de proposer une expérience utilisateur optimisée, compatible avec les terminaux mobiles. Enfin, l’application offre la capacité de saisir des données hors connexion, ce qui peut être très utile en environnement industriel.

TeamWork a assuré, en collaboration avec Albéa, l’intégration de cette solution. « TeamWork est un partenaire de confiance avec lequel nous aimons travailler, poursuit Astrid Chauvin. La force de TeamWork est de savoir aborder les sujets tant sur leurs aspects fonctionnels que techniques, le tout avec une forte connaissance métier. De plus, c’est une structure à taille humaine, très accessible. »

Une solution bien acceptée

« Le site Albéa Argonne est une grosse usine, comprenant 20 lignes de fabrication et 550 salariés, dont 20 techniciens de maintenance travaillant en 24/7, détaille Émilie Ganot. Nous avons décidé dans un premier temps de déployer la solution sur deux lignes pilotes. Le core model que nous allons mettre au point sera ensuite déployé sur le reste de l’usine, puis sur les autres sites industriels du groupe. »

Dans l’absolu, le déploiement de SAP AM reste un projet assez simple. Albéa a dû toutefois déployer simultanément SAP AM et SAP PM. De plus, l’intégration mobile – native dans SAP S/4HANA – a nécessité la mise en place d’un add-on spécifique sous SAP ECC. Enfin, la solution SAP AM repose sur des services mobiles de la SAP Business Technology Platform, qu’il a donc fallu aussi mettre en place et configurer. Au final, 5 mois ont été nécessaires entre le kick off du projet et le go live de la solution.

« Notre plus grande surprise a été l’adhésion des utilisateurs, note Astrid Chauvin. Ils ne voulaient initialement pas utiliser la solution SAP PM. En leur proposant SAP AM, nous avons donc eu l’impression de jouer à quitte ou double. Mais, dès que les utilisateurs ont entamé le projet avec nous et vu comment l’outil se présentait sur des tablettes, l’enthousiasme a été immédiat. Ceci nous a confortés dans l’idée que nous avions fait le bon choix. »

Reste que la solution n’est pas sans défauts. Si son cœur ne connaît qu’une grosse mise à jour par an, cette mise à jour peut avoir des implications aussi bien sur SAP AM, SAP PM que la SAP BTP. Quant à l’application mobile, elle est mise à jour bien plus fréquemment. Les équipes ont donc dû apprendre à gérer une solution hybride, mêlant on premise, cloud et mobilité.

La satisfaction prévaut toutefois depuis le go live. Prochaine étape sur le court et moyen terme, le déploiement de ce core model sur les autres lignes de production du groupe. À plus long terme, Albéa espère tirer profit du couple SAP AM / SAP PM pour se lancer dans la maintenance prédictive de ses outils de production.

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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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.

Source de l’article sur DZONE

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