Le 10 octobre 2023, Citrix a publié un avis de sécurité [1] concernant la vulnérabilité CVE-2023-4966 affectant NetScaler ADC et NetScaler Gateway. L’éditeur lui a donné un score de 9,4 et indiqué qu’elle permet une atteinte à la confidentialité des données.
Le 17 octobre 2023, Citrix …
Source de l’article sur CERT-FR
Le lancement en canari est une stratégie efficace pour déployer des logiciels sans heurts et avec succès. Découvrez comment cette méthode peut vous aider à améliorer vos processus de déploiement !
## Les versions canaries : bénéfices et meilleures pratiques
Les développements logiciels sont souvent accompagnés de mises à jour ou de nouvelles fonctionnalités. Cependant, cela présente des risques et des incertitudes, ce qui en fait une tâche intimidante. Les organisations cherchent à éviter les perturbations de l’expérience utilisateur et du système causées par les nouvelles versions. C’est là que les versions canaries deviennent importantes. Les versions canaries offrent une méthode contrôlée et progressive pour déployer des mises à jour logicielles, réduisant ainsi les risques et obtenant des commentaires cruciaux avant le déploiement à grande échelle.
Dans cet article, nous allons explorer le concept des versions canaries, leurs avantages et les meilleures pratiques pour les mettre en œuvre.
Les versions canaries sont une méthode de déploiement qui consiste à déployer une version d’un logiciel à un petit groupe d’utilisateurs avant de le déployer à l’ensemble de la base d’utilisateurs. Ce groupe est appelé «groupe canary» et est composé d’utilisateurs qui sont prêts à tester le logiciel et à fournir des commentaires sur sa qualité et son fonctionnement. Les versions canaries peuvent être déployées sur un serveur ou un réseau distinct afin de ne pas affecter le système principal. Une fois que le logiciel a été testé et que les commentaires ont été collectés, il peut être déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.
Les versions canaries offrent plusieurs avantages. Tout d’abord, elles permettent aux organisations de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle. Cela permet aux organisations de trouver et de corriger les bugs avant qu’ils ne se propagent à l’ensemble de la base d’utilisateurs. De plus, les versions canaries permettent aux organisations de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les commentaires peuvent être utilisés pour améliorer le logiciel avant qu’il ne soit déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.
Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries. Les informations peuvent inclure la version du logiciel, le groupe d’utilisateurs cible, la date de déploiement et les commentaires des utilisateurs. Une fois que toutes les informations sont stockées dans la base de données, elles peuvent être consultées par les responsables du projet pour prendre des décisions sur le déploiement du logiciel. De plus, la base de données peut être utilisée pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.
En conclusion, les versions canaries sont une méthode utile pour tester et déployer des logiciels. Elles offrent aux organisations un moyen de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle et de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries et pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.
Kubernetes est un système open source qui permet de gérer des clusters de conteneurs. Découvrez l’état des lieux de ce puissant outil !
Selon le rapport sur les tendances Kubernetes dans l’entreprise de DZone de 2023, Kubernetes est un véritable révolutionnaire dans le domaine du développement d’applications modernes. Il a révolutionné la manière dont nous gérons les applications conteneurisées. Certaines personnes ont tendance à penser que Kubernetes est une approche opposée au serveur sans état. Cela est probablement dû à la gestion liée au déploiement d’applications sur Kubernetes – la gestion des nœuds, la configuration des services, la gestion de charge, etc. La programmation sans serveur, célébrée pour sa puissance d’autoscaling et son efficacité économique, est connue pour son développement et son exploitation faciles des applications. Pourtant, les complexités introduites par Kubernetes ont conduit à une quête d’une approche plus automatisée – c’est précisément là que la programmation sans serveur entre en jeu dans Kubernetes.
Afin de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises doivent trouver un moyen de combiner ces deux technologies. Les entreprises peuvent maintenant utiliser des outils tels que Knative pour combiner le meilleur des deux mondes. Knative est une plate-forme open source qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans serveur sur Kubernetes. En outre, Knative fournit des fonctionnalités telles que le routage intelligent, la scalabilité automatique et la gestion des données qui aident les développeurs à tirer le meilleur parti de Kubernetes. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que Kubeless pour exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes. Kubeless est un moteur de fonction sans serveur qui permet aux développeurs d’exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes avec une faible latence et une grande scalabilité. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que OpenFaaS pour créer des services sans serveur sur Kubernetes.
En combinant les avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises peuvent bénéficier d’une gestion plus efficace des données et d’une meilleure scalabilité. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes pour gérer leurs applications et leurs données. Ces outils offrent aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et d’améliorer leurs performances. En utilisant ces outils, les entreprises peuvent gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût.
En conclusion, la combinaison de la programmation sans serveur et de Kubernetes offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de ces technologies pour gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût. Les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts et améliorer leurs performances en matière de gestion des données.
La science des données et l’analyse jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décisions stratégiques. Elles offrent une vision claire et précise des informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions.
Data science est une discipline qui combine des techniques statistiques, des algorithmes et des technologies pour extraire des informations utiles à partir de données brutes. Les données peuvent être structurées ou non structurées, et peuvent provenir de sources internes ou externes. Les scientifiques des données utilisent ces informations pour comprendre et prédire les tendances, les comportements et les préférences des consommateurs.
L’analyse est le processus d’examen et d’interprétation des données pour en tirer des conclusions et prendre des décisions. L’analyse peut être descriptive, prédictive ou prescriptive. Les analystes peuvent utiliser des outils tels que le traitement de texte, les tableaux croisés dynamiques et les systèmes de gestion de bases de données pour analyser les données et générer des rapports.
Les entreprises peuvent utiliser la science des données et l’analyse pour prendre des décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les consommateurs réagissent aux produits et services, ce qui permet aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire la demande future et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques sur la production, les stocks, les prix et autres.
Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour améliorer leurs processus et leurs opérations. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les processus sont mis en œuvre et comment ils peuvent être améliorés. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire les résultats des tests et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.
Une fois que vous avez pris une décision stratégique, vous devez la tester avant de l’implémenter. La science des données et l’analyse peuvent vous aider à tester vos décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment une décision stratégique affectera les consommateurs et leurs comportements. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’une décision stratégique et aider les entreprises à prendre des décisions informées.
Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour tester leurs processus. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment un processus est mis en œuvre et comment il peut être amélioré. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’un test et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.
La science des données et l’analyse jouent un rô
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
Apprenez à former des données avec ChatGPT et découvrez comment les développeurs peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie puissante !
## Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle AI. Impressionnant hors de la boîte, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des jeux de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA personnalisés qui évoluent avec votre entreprise.
Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.
Testing is a critical part of training ChatGPT models. It’s important to evaluate the performance of your model against a test dataset to ensure that it’s accurately predicting the desired output. Testing also helps identify any potential issues with the model, such as overfitting or underfitting. To get the most out of testing, it’s important to use a variety of metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.
Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle IA. Impressionnant à l’état brut, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des ensembles de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA adaptés à votre entreprise.
Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.
Le test est une étape essentielle de l’entraînement des modèles ChatGPT. Il est important d’évaluer les performances de votre modèle sur un jeu de données de test pour s’assurer qu’il prédit correctement la sortie souhaitée. Les tests permettent également d’identifier tout problème potentiel avec le modèle, tel que le surapprentissage ou le sous-apprentissage. Pour tirer le meilleur parti des tests, il est important d’utiliser une variété de métriques, telles que la précision, la précision, le rappel et le score F1.
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L’Internet des Objets (IoT) a révolutionné la manière dont les données sont intégrées et utilisées. Découvrez comment cette transformation a un impact sur le voyage!
The challenge of data integration is compounded by the sheer volume of data generated by IoT devices. The sheer number of devices, combined with their ability to generate data at high speeds, has resulted in an exponential growth in the amount of data that needs to be managed. This data must be integrated, analyzed, and acted upon in real-time. To do this, organizations must develop a comprehensive architecture that can handle the scale and complexity of the data.
La prolifération des appareils IoT a ajouté une nouvelle dimension au paysage déjà complexe de la gestion des données. Ces appareils produisent une variété de types de données, telles que des données en série temporelle, des journaux structurés et semi-structurés et même du texte non structuré provenant d’interfaces utilisateur. Ainsi, l’intégration des données est maintenant chargée de quelque chose de bien plus complexe que simplement assimiler des bases de données et des stockages en nuage ; il s’agit de comprendre un monde connecté par des milliards d’appareils. Comme l’a judicieusement déclaré la scientifique des données Hilary Mason : « Les données sont le matériau brut de l’ère de l’information ». Et en effet, la qualité et la forme de ce « matériau brut » ont considérablement évolué avec l’avènement de l’IoT.
Le défi de l’intégration des données est amplifié par le volume phénoménal de données générées par les appareils IoT. Le nombre considérable d’appareils, combiné à leur capacité à générer des données à grande vitesse, a entraîné une croissance exponentielle de la quantité de données à gérer. Ces données doivent être intégrées, analysées et traitées en temps réel. Pour ce faire, les organisations doivent développer une architecture globale qui puisse gérer l’ampleur et la complexité des données.
Pour réussir à intégrer les données IoT, les organisations doivent mettre en place une architecture qui prend en compte la variété et la vitesse des données. Cette architecture doit être capable de collecter, stocker, traiter et analyser les données en temps réel. Elle doit également être capable d’intégrer les données provenant de sources diverses et hétérogènes. Les technologies modernes telles que le streaming en temps réel, le traitement distribué et le traitement par lots peuvent être utilisés pour mettre en œuvre cette architecture. Les technologies d’intégration des données telles que les outils d’ETL (Extraction, Transformation et Chargement) peuvent également être utilisés pour intégrer les données provenant de différents systèmes.
La mise en place d’une architecture IoT pour l’intégration des données est essentielle pour tirer parti des avantages offerts par l’IoT. Une architecture robuste permet aux organisations de collecter et d’analyser les données à grande échelle afin de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Elle
![Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]](https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/10/maitrisez-le-programmation-orientee-donnees-avec-java-21-record-et-pattern-matching-video-180x180.jpg)
Découvrez comment maîtriser la programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching dans cette vidéo ! Apprenez à créer des applications plus facilement et plus efficacement.
The main idea behind record patterns is to provide a concise syntax for declaring and deconstructing records. This allows developers to write more expressive code that is easier to read and maintain. Additionally, record patterns make it easier to work with data-oriented programming paradigms such as functional programming.
JEP 441 introduces pattern matching for the instanceof operator. This feature allows developers to match an object against a pattern, making it easier to process data. The main benefit of this feature is that it makes it easier to write code that is more concise and readable.
Pattern matching for instanceof also provides a more declarative way of processing data. This makes it easier to write code that is more expressive and maintainable. Additionally, this feature makes it easier to work with functional programming paradigms.
Les dernières améliorations apportées à Java 21 sont une preuve supplémentaire de l’importance que les développeurs accordent à la manipulation et au traitement des données. Les JEP 440 et 441 sont des améliorations significatives qui permettent aux développeurs d’écrire du code plus expressif et plus facile à maintenir. Les patrons de données et le filtrage par instanceof offrent une syntaxe plus concise pour déclarer et déconstruire les données, ce qui facilite la navigation et le traitement des données. Ces améliorations sont un pas en avant pour le développement logiciel et permettront aux développeurs d’améliorer leurs compétences et leurs performances.
Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central. La gestion et le traitement efficaces des données sont une préoccupation primordiale pour les développeurs. En tant que l’un des langages de programmation les plus utilisés, Java reconnaît l’importance de la programmation orientée données avec ses dernières améliorations dans Java 21. Deux propositions d’amélioration Java (JEP) se distinguent : JEP 440 et JEP 441.
JEP 440 est tout au sujet des patrons de données, une fonctionnalité qui améliore considérablement les capacités du langage de programmation Java en matière de manipulation des données. Les patrons de données introduisent une nouvelle façon de déconstruire les valeurs enregistrées, ce qui rend la navigation et le traitement des données plus déclaratifs et composables.
L’idée principale derrière les patrons de données est de fournir une syntaxe concise pour déclarer et déconstruire les enregistrements. Cela permet aux développeurs d’écrire du code plus expressif qui est plus facile à lire et à maintenir. De plus, les patrons de données facilitent la mise en œuvre des paradigmes de programmation orientée données tels que la programmation fonctionnelle.
Le développement dirigé par l’observabilité (DDO) est une approche innovante pour améliorer le développement et le déploiement des logiciels à base de microservices et de logiciels légers (LLMs).
Notre industrie est à ses débuts d’une explosion dans le logiciel utilisant les MLM, ainsi qu’une (séparée, mais liée) révolution dans la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent du code, grâce à l’intelligence générative.
Data is the key to unlocking the potential of this new world. Without data, LLMs and generative AI are nothing more than empty promises. Data is the fuel that powers the engine of ML-driven software development. It is the lifeblood of our industry, and it is essential that we understand how to use it effectively.
Nous sommes à l’aube d’une explosion du logiciel utilisant des modèles d’apprentissage automatique (MLM) et d’une révolution de la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent le code, grâce à l’intelligence artificielle générative.
De nombreux ingénieurs logiciels rencontrent pour la première fois les MLM, tandis que de nombreux ingénieurs en apprentissage automatique sont directement exposés pour la première fois aux systèmes de production. Ces deux types d’ingénieurs se retrouvent plongés dans un nouveau monde déroutant – un monde où un problème de production particulier qu’ils ont peut-être rencontré occasionnellement dans leur carrière est maintenant au centre de l’attention.
Les données sont la clé pour déverrouiller le potentiel de ce nouveau monde. Sans données, les MLM et l’intelligence artificielle générative ne sont rien de plus que des promesses vides. Les données sont le carburant qui alimente le moteur du développement logiciel basé sur l’apprentissage automatique. C’est le sang vital de notre industrie et il est essentiel que nous comprenions comment l’utiliser efficacement.
Je suis ravi de vous annoncer que SAP lance plusieurs nouvelles offres pour aider les clients à maximiser les avantages de la technologie cloud.
Tout d’abord, la version privée de SAP S/4HANA Cloud 2023, est désormais disponible. Il s’agit d’une étape majeure pour SAP et nos clients, facilitant leur transition vers le cloud. Cette version offre des fonctionnalités améliorées basées sur un système ERP de pointe basé sur le cloud, qui est collaboratif, intelligent, interconnecté et durable.
Ensuite, nous avons lancé un nouveau forfait RISE with SAP premium plus, combinant la technologie de l’IA avec des solutions durables et avancées de finance pour aider les entreprises à innover plus rapidement, à prendre des décisions plus éclairées et à libérer la valeur des données d’entreprise.
Troisièmement, pour soutenir nos clients dans leur passage au cloud, nous avons créé un programme de conversion et de modernisation RISE, réunissant des outils, des conseils d’experts et des aides à la conversion.
La version 2023 de SAP S/4HANA Cloud, édition privée, ne se contente pas de couvrir l’ensemble des fonctionnalités de SAP ERP Central Component, mais elle intègre également la finance, le manufacturing, les opérations et les fournisseurs au sein d’une plateforme cloud unique, avec des applications métier basées sur la toute dernière architecture. En outre, dans le cadre de RISE with SAP, l’édition privée de SAP S/4HANA Cloud suit désormais un cycle de sortie de deux ans avec des innovations et des améliorations faciles à assimiler tous les six mois. La maintenance passera également de cinq à sept ans, ce qui permettra aux clients de mieux rentabiliser leur investissement.
Face aux changements rapides du marché et aux exigences réglementaires complexes et en constante évolution, les clients de tous les secteurs et de toutes les régions géographiques ont besoin de systèmes et de processus basés sur le cloud. Les clients RISE with SAP peuvent choisir le package qui leur permet d’obtenir les meilleurs résultats, y compris un nouveau Package Premium Plus avec davantage d’outils pour accélérer et améliorer les décisions, et maximiser l’impact de l’IA dans les processus métier. Le Package Premium Plus comprendra :
Lors du récent événement Rise into the Future de SAP, nous avons entendu le témoignage de Mahindra & Mahindra, client RISE with SAP. L’entreprise ne se contente pas de migrer vers le cloud, elle transforme également ses activités avec la puissance de son ERP Cloud.
Selon Rucha Nanvati, directrice des systèmes d’information de Mahindra : « L’agilité est cruciale pour maintenir et consolider notre position de leader dans un environnement industriel dynamique. Le passage au cloud a amélioré le délai de mise sur le marché et a renforcé l’expérience client et employé. RISE with SAP nous permet également d’avoir un accès rapide à des innovations telles que l’IA, ce qui nous aide à innover plus rapidement et à rester compétitifs. »
Le nouveau programme de migration et de modernisation RISE with SAP propose des offres adaptées aux besoins de chaque client. Le programme comprend :
Visitez le centre de conversion et de modernisation.
Pour reconnaître la contribution des clients SAP S/4HANA on premise, qui ont aidé à poser les bases de notre ERP moderne, SAP proposera des plans de soutien à la conversion, spécifiques à chaque client, et qui pourront offrir des avantages pour accélérer la transition vers un ERP cloud moderne.
“Les événements de cette année nous rappellent une fois de plus que les entreprises qui peuvent se moderniser le plus rapidement ont de meilleures chances de réussite sur le long terme“, a déclaré Geoff Scott, CEO et Chief Community Champion de l’ASUG (Americas’ SAP Users’ Group)
« Les dernières annonces et innovations de SAP vont de pair avec les besoins liés à la transformation digitale, offrant aux clients une voie claire pour obtenir davantage de valeur de leurs investissements technologiques, dans des délais de plus en plus courts.”
De plus, nous travaillons sur un nouveau service qui offre une assistance de pointe aux clients RISE with SAP pour soutenir leur mise à niveau vers une version actuelle de SAP S/4HANA Cloud Ce service a pour but d’aider les clients à se mettre à niveau en réduisant les obstacles techniques et en rationalisant les processus de gestion, en s’assurant que leurs systèmes sont configurés au mieux pour fonctionner dans un modèle optimisé pour le cloud.
Il est clair que le moment est venu de passer au cloud et nous sommes ravis d’être votre partenaire de confiance dans cette aventure !
Eric van Rossum est chief marketing and solutions officer for Cloud ERP chez SAP.
A propos de SAP en France
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 Léchevin – sylvie.lechevin@sap.com – sap@the-arcane.com
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