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Planifier le déploiement de votre ERP dans le cloud

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Votre prochaine grande décision lorsque vous envisagez un nouveau système ERP ? La façon dont il sera déployé. Vous avez le choix entre plusieurs approches, notamment le déploiement traditionnel sur site, le déploiement dans le cloud ou une combinaison hybride des deux. 

Vous voudrez tenir compte des différences financières et examiner les forces et les attraits de chaque stratégie de déploiement ERP, ainsi que les limitations ou les défis uniques. Il est essentiel d’examiner toutes les options et de choisir l’approche de déploiement qui répondra le mieux aux besoins de votre entreprise aujourd’hui – et dans un avenir prévisible. 

Avant de vérifier les options de déploiement de votre ERP, voyez comment – et pourquoi – le cloud est devenu un environnement vital pour la réussite des entreprises dans l’économie numérique. 

Pourquoi cette tendance d’un déploiement cloud ? 

Nous observons tous avec un vif intérêt l’évolution de la technologie informatique à un rythme toujours plus rapide. Les premiers systèmes d’entreprise et les premiers systèmes ERP étaient hébergés sur de gros ordinateurs centraux et de milieu de gamme avec des terminaux pour la saisie des données par les utilisateurs – après avoir remplacé les cartes perforées et la saisie sur disque, bien sûr ! La technologie de pointe suivante était l’architecture client/serveur, dans laquelle les terminaux étaient remplacés par des PC (appelés aujourd’hui clients) qui pouvaient gérer une partie de la charge de travail. Cela a permis de réduire la quantité de données qui devaient faire l’objet d’allers-retours avec l’ordinateur serveur. 

Aux alentours du millénaire, deux évolutions importantes ont changé le monde de l’informatique et de l’ERP : l’Internet et le cloud. Il n’était plus nécessaire d’acheter et de prendre en charge du matériel et des logiciels pour gérer votre entreprise. La totalité ou la majeure partie de la technologie pouvait désormais être « louée » ou externalisée dans le cadre d’une offre groupée comprenant toute la maintenance et une grande partie des opérations techniques. L’omniprésence d’Internet a fourni l’infrastructure de communication nécessaire pour rendre le cloud pratique et disponible partout dans le monde. 

Mais les entreprises n’ont pas immédiatement migré leurs systèmes ERP vers un déploiement dans le cloud. Il a fallu un certain temps pour que la technologie et les applications arrivent à maturité et pour que les entreprises réalisent que l’ordinateur n’a pas besoin d’être sur place pour bénéficier d’un accès fiable et d’une sécurité pour les applications essentielles à l’entreprise. Une partie de cette évolution a impliqué que les développeurs apprennent à : 

  • Tirer pleinement parti du déploiement dans le cloud 
  • écrire ou réécrire des applications de manière appropriée 
  • Reconstruire leur infrastructure (technologie et ressources humaines) pour prendre en charge les systèmes dans le cloud. 

Et, surtout, les systèmes ERP dans le cloud offrent désormais des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour améliorer la productivité et le service, des expériences utilisateur personnalisées pour favoriser l’adoption, ainsi que des fonctionnalités étendues et des analyses intégrées pour fournir une vue complète de l’entreprise, ce qui, au final, favorise l’innovation et la croissance de l’entreprise. 

Le modèle tarifaire du SaaS 

Dans le passé, la plupart des logiciels étaient installés dans les locaux de l’entreprise et la seule option de licence était l’achat d’une licence perpétuelle – l’application étant concédée pour un montant initial plus un contrat de maintenance annuel pour les mises à niveau et les corrections de bogues. Les licences de logiciels sont le plus souvent facturées par utilisateur. La maintenance annuelle est généralement facturée à 18 % ou 20 % du prix courant du logiciel. Cela signifie que la licence du logiciel est essentiellement « rachetée » tous les cinq ou six ans. 

Avec l’ERP sur site, tout le matériel et le logiciel sont achetés ou loués et installés sur le(s) site(s) de l’entreprise. L’entreprise est responsable de la maintenance, de l’assistance et des éventuelles mises à niveau ou extensions du matériel, des systèmes et des logiciels d’application, ainsi que des locaux, de l’assurance, des ressources de basculement et du stockage de sauvegarde hors site. 

Les systèmes ERP basés sur le cloud, en revanche, ne sont généralement pas installés sur site et sont pris en charge par un fournisseur dans le cadre d’une redevance mensuelle ou annuelle. Ils font l’objet d’une licence sur la base de ce que l’on appelle un logiciel en tant que service (SaaS). Les licences SaaS peuvent être facturées par utilisateur, par application ou par ensemble d’applications (tout l’ERP, par exemple), en fonction de la taille de votre entreprise ou d’autres variations. 

Un aspect intéressant des licences de déploiement dans le cloud est leur évolutivité. Si la licence est accordée par « siège » d’utilisateur, vous pouvez ajouter ou réduire le nombre d’utilisateurs et payer un prix plus ou moins élevé en fonction du nombre de nouveaux utilisateurs. Si vos besoins en termes de volume de transactions, de capacité de stockage ou de puissance de calcul changent, le fournisseur est chargé de mettre à niveau ses installations pour tenir compte de ce changement, ce qui signifie que vous n’aurez pas à acheter et à installer plus de serveurs ou plus de stockage sur disque. 

L’analogie la plus proche pourrait être la télévision par câble. Vous payez pour ce dont vous avez besoin, et ce prix comprend l’utilisation et l’exploitation de toutes les installations physiques, le personnel, la maintenance et toutes les autres dépenses liées au service de câble à votre emplacement. Si vous avez besoin de plus de chaînes et que vous en ajoutez, vous payez simplement ce que vous avez demandé et vous ne vous inquiétez pas de savoir comment ils parviennent à fournir les chaînes supplémentaires. 

Cloud public vs. privé vs. hybride cloud vs. deux-tiers 

Il existe quatre façons possibles de mettre en œuvre un véritable système ERP dans le cloud : 

4 façons de mettre en œuvre un système ERP dans le cloud

1. ERP sur le cloud public

Le cloud public est le principal modèle de licence pour les solutions ERP de type « software-as-a-service » (SaaS). Le fournisseur du système dispose de son propre centre de données – ou peut louer un espace sur un nuage public pour héberger ses applications et ses systèmes. Tout le matériel, les systèmes et les services d’assistance sont fournis par le biais du cloud public. La mise en œuvre est ainsi plus rapide et plus facile pour l’entreprise utilisatrice car, avec tous les éléments matériels et logiciels déjà en place, elle peut commencer directement par le transfert des données et la formation des utilisateurs. 

Avec cette option de déploiement de l’ERP dans le cloud, votre fournisseur de logiciels s’occupera également de l’installation, de la maintenance et de l’assistance, y compris de toutes les mises à jour et mises à niveau logicielles telles que l’ajout de puissance de calcul ou de stockage. De plus, les systèmes, les applications et les ressources peuvent être « autoscalés », c’est-à-dire augmentés ou diminués automatiquement pour répondre à des besoins changeants. Il n’est donc plus nécessaire de payer pour des ressources informatiques qui peuvent rester inutilisées la plupart du temps, comme c’est le cas avec les systèmes ERP sur site.

L’ERP SaaS basé sur le cloud public a un coût initial faible ou nul (une « dépense d’investissement ») mais un coût mensuel un peu plus élevé (une « dépense d’exploitation »), par rapport à une installation sur site typique. Si l’on considère la période normale de coût du cycle de vie de cinq à sept ans, le coût total de possession (TCO) est similaire, voire inférieur, à celui d’une installation sur site et offre potentiellement un meilleur service, un meilleur support et une meilleure sécurité.

L’ERP en cloud public offre également le chemin le plus rapide vers l’innovation, ce qui le rend idéal pour les entreprises qui veulent poursuivre agressivement leur stratégie de transformation numérique. Cette option de déploiement permet aux entreprises de réimaginer, d’optimiser et d’adapter facilement leurs processus métier en fonction des besoins, et de tirer parti des meilleures pratiques standardisées que les fournisseurs d’ERP modernes devraient prendre en charge.

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2. ERP en cloud privé 

Bien qu’ils soient similaires à l’option du cloud public, le matériel, les logiciels système et l’assistance du cloud privé peuvent être détenus, gérés et exploités par l’entreprise, un tiers ou une combinaison des deux pour l’usage exclusif d’une seule organisation. Dans le cadre d’un déploiement dans le cloud privé, l’entreprise utilisatrice doit généralement payer la licence du logiciel ERP.   

L’option de propriété tierce est populaire auprès des services informatiques qui souhaitent externaliser le matériel, la base de données et une grande partie des tâches de mise en réseau, ce qui leur permet de bénéficier de certains des avantages d’un cloud public. Cette option de déploiement est également privilégiée par les entreprises qui souhaitent passer au cloud par étapes, que ce soit rapidement ou progressivement, ou comme étape intermédiaire vers le cloud public. Cela est particulièrement vrai pour les grands fabricants mondiaux et les autres entreprises dont les systèmes sont complexes, fragmentés ou hautement personnalisés.  

Le déploiement d’un cloud privé implique généralement un investissement initial plus important (dépenses d’investissement), mais le coût du cycle de vie peut se situer quelque part entre celui du cloud public et celui des systèmes sur site. Certains fournisseurs modifient ce calcul en proposant des packs de mise en œuvre groupés qui réduisent les coûts initiaux et incluent tous les outils et services, l’infrastructure et les exigences du réseau par le biais d’une tarification par abonnement. Les entreprises peuvent profiter d’un coût total de possession plus faible grâce à l’économie du cloud, d’une architecture moderne basée sur le cloud, ainsi que d’une fonctionnalité ERP complète qui inclut les modules complémentaires, les extensions et les améliorations des partenaires.    

3. ERP en cloud hybride 

Les éléments d’un déploiement ERP dans un cloud privé, un cloud public et sur site peuvent être combinés pour créer un cloud hybride, qui offre la flexibilité de choisir le déploiement optimal pour chaque application. L’ERP dans le cloud hybride peut être utilisé comme un tremplin vers le cloud public, ou pour répondre à des questions de réglementation sectorielle et à des exigences de sécurité particulières qui peuvent imposer le recours à des applications sur site dans certaines situations. D’autres restrictions ou préférences peuvent également rendre les applications sur site souhaitables pour certaines applications. La complexité d’une entreprise et de son environnement actuel, ainsi que le désir d’une vitesse de changement plus lente, sont des facteurs déterminants dans la décision de déployer un scénario hybride. 

Une mise en œuvre hybride permet aux applications et aux données de passer d’une option à l’autre en fonction de l’évolution de la charge de travail. Elle offre les avantages du cloud pour la partie du système qui se trouve dans le cloud. Cependant, elle nécessite une plus grande implication de l’informatique locale pour prendre en charge les éléments sur site, ainsi que la coordination entre les deux – ou plus – environnements de système ERP. 

4. ERP deux-tiers 

Véritable variante de l’approche hybride mise en œuvre pour les mêmes raisons, le déploiement d’un ERP à deux niveaux – parfois appelé déploiement en étoile – fait appel à un système central et à des systèmes satellites plus petits qui prennent en charge les installations distantes. Imaginez que l’ERP de l’entreprise est le centre, et que les systèmes ERP individuels des usines, entrepôts ou bureaux des filiales renvoient tous leurs données au centre. Cette idée n’est pas nouvelle ; elle est apparue au cours de la phase de traitement distribué des années 1990, lorsque les entreprises ont choisi de mettre en œuvre des systèmes plus petits, plus simples et moins coûteux sur des sites distants, tout en conservant le système d’entreprise plus grand et plus performant au siège de la société. Tous les systèmes d’un réseau à deux niveaux, ou certains d’entre eux, peuvent être installés sur site ou dans le cloud, achetés ou sous licence SaaS. 

Le coût global d’un déploiement ERP à deux niveaux – avec des systèmes moins coûteux aux nœuds au lieu du même système d’entreprise partout – permettra de réduire le coût de l’achat initial. Toutefois, l’intégration et le support peuvent entraîner un coût global continu plus élevé, car les interfaces doivent être construites et entretenues. Et, année après année, il faudra davantage de soutien informatique pour assurer la coordination avec les multiples fournisseurs, ainsi que pour gérer les calendriers de mise à niveau et les changements d’interface non coordonnés. 

Que signifie l’expression « faux cloud » ? 

Le faux cloud, également connu sous le nom de « cloud washing », fait référence à un système ERP existant porté vers le cloud et peut-être « enveloppé » d’un logiciel supplémentaire pour adapter le système à cet environnement. Mais ces applications ne sont pas écrites pour être déployées dans le cloud et ne peuvent donc pas vraiment bénéficier de ce que le cloud a à offrir. Il s’agit exactement des mêmes applications ERP héritées installées sur du matériel externalisé. Le « wrapper » peut présenter aux utilisateurs des écrans modernes de type Web, mais les informations saisies doivent être traduites en fonction des exigences de saisie du système existant et retransmises aux écrans enveloppés pour affichage – une approche peu efficace. Pour l’utilisateur, cela ressemble au nuage, mais il ne fonctionnera pas comme une application dans le cloud et ne sera pas en mesure de tirer parti de la connectivité dans le cloud, des fonctionnalités avancées ou des performances opérationnelles optimisées. 

Les véritables fournisseurs d’ERP dans le cloud conçoivent leurs solutions de A à Z, spécifiquement pour le cloud. Les applications patrimoniales enveloppées dans le cloud n’ont pas été conçues pour le cloud et des problèmes de performance peuvent donc survenir. Les personnalisations et les intégrations peuvent également poser problème, et ces solutions doivent toujours être mises à jour et entretenues, souvent par les ressources informatiques de l’entreprise utilisatrice. 

Étant donné que les applications patrimoniales portées sur le cloud sont essentiellement les mêmes que les applications sur site, la tarification est rarement basée sur les besoins d’utilisation, d’où un risque de sur-achat. En outre, le modèle SaaS n’est pas couramment appliqué, ce qui signifie que l’entreprise utilisatrice conserve en interne toute la responsabilité du support et des mises à jour. 

Quand choisir un système ERP sur site plutôt que dans le cloud ? 

De plus en plus d’entreprises passent à l’ERP dans le cloud, mais cette solution ne convient pas à toutes les entreprises. La principale raison de conserver une solution ERP sur site est le besoin de conformité, qu’il s’agisse des exigences des clients, du secteur ou des pouvoirs publics en matière de réglementation et de normes. Des exigences plus strictes nécessitent parfois une mise en œuvre sur site dans les secteurs plus réglementés.  

Le manque de fiabilité du service Internet est cité par certaines entreprises comme une raison de ne pas passer au cloud. Pour les applications ERP critiques, il est crucial d’être opérationnel et disponible 99 % du temps. Cependant, avec les réseaux, serveurs et processus modernes, les temps d’arrêt ne sont généralement plus un problème et empêchent rarement le déploiement d’un ERP dans le cloud.  

La gestion des données peut être une autre raison de conserver votre système ERP dans vos locaux. Dans le cas d’un déploiement dans le cloud, vous pouvez ou non être en mesure de déplacer facilement vos données, selon les politiques de votre fournisseur de services. Assurez-vous qu’il prend en charge les services dont vous avez besoin.  

Une autre raison est la perte de contrôle (par exemple, sur la sécurité, les données ou les mises à niveau). Avec un ERP basé sur le cloud, votre entreprise se décharge de nombreuses responsabilités informatiques sur un tiers. Il est donc important de s’assurer que ce tiers est fiable et qu’il a fait ses preuves. Cependant, certaines entreprises choisissent encore de tout garder « en interne ».   

Les déploiements d’ERP sur site présentent certains inconvénients, notamment la nécessité de procéder à des mises à niveau manuelles du système et l’absence de services intégrés d’installation, de maintenance et d’assistance. Heureusement, pour les entreprises qui ont besoin de ce type de mise en œuvre, certains fournisseurs proposent des services qui offrent certains des avantages des logiciels basés sur le cloud. 

Astuces pour la sélection des processus 

Choisissez d’abord le logiciel ERP par le biais d’un processus d’évaluation minutieux, puis examinez les options de déploiement en fonction des capacités de déploiement du logiciel, des besoins de votre entreprise et du retour sur investissement potentiel de l’ERP. Certains logiciels ERP ne sont disponibles qu’en mode cloud ou SaaS, tandis que d’autres fournisseurs proposent des solutions cloud, on-prem et hybrides. Les options de déploiement disponibles peuvent être un critère d’inclusion dans la liste restreinte, mais elles ne doivent pas être le seul déterminant du choix du système. . 

  • Évitez les applications ERP héritées du faux cloud pour les raisons mentionnées ci-dessus.  
  • Les entreprises à croissance rapide et celles qui prévoient des changements prochains dans le nombre d’utilisateurs (à la hausse ou à la baisse) devraient probablement se concentrer sur les vrais systèmes ERP dans le cloud pour leur évolutivité et leur tarification à l’usage.  
  • Assurez-vous que tous les membres de l’équipe de sélection comprennent les caractéristiques et les avantages de l’ERP dans le cloud public, privé ou hybride.  

Synthèse 

Au départ, les entreprises peuvent être attirées par le déploiement d’un ERP dans le cloud pour des raisons financières (peu ou pas de dépenses d’investissement et coût total du cycle de vie réduit), mais elles sont enthousiasmées par les avantages techniques et opérationnels qu’offre le cloud, notamment 

  • Un ERP qui est toujours à jour avec les dernières mises à niveau (sans coût ni effort supplémentaire). 
  • Une évolutivité quasi illimitée 
  • Paiement uniquement pour ce dont vous avez besoin/ce que vous utilisez 
  • une mise en œuvre plus rapide 
  • Une meilleure sécurité et de meilleurs contrôles d’accès, et plus encore 

Le déploiement intégral dans le cloud n’est pas la seule option. Il est parfois plus judicieux de conserver certaines applications sur place et d’utiliser le cloud pour le reste. Heureusement, de nombreux choix de configuration et de déploiement sont disponibles afin que vous puissiez choisir le déploiement qui vous convient le mieux sur le plan financier et opérationnel. 

Le passage à un nouveau système ERP est un changement important pour les utilisateurs du système, le service informatique et l’ensemble de l’entreprise. Il est judicieux d’explorer toutes les options et de choisir la configuration du système qui offre les meilleures performances au meilleur coût. Ensuite, prévoyez comment vos ressources internes et votre structure devront changer pour tirer le meilleur parti de votre investissement, quels que soient la configuration et le déploiement. 

Publié pour la première fois en anglais sur insights.sap.com 

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Source de l’article sur sap.com

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Quels outils pour faciliter la migration vers l’ERP SAP S/4HANA ?

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SAP propose des outils et méthodes pour toutes les étapes de la migration vers l’ERP intelligent SAP S/4HANA. Des solutions qui pourront être complétées par la méthodologie et les outils de SOA People, afin d’accélérer et de sécuriser encore plus ce processus.

L’approche Move to SAP S/4HANA, complétée par les méthodologies et outils de SOA People, offre de mieux préparer, mener et réussir son projet de migration vers l’ERP intelligent SAP S/4HANA. Un outillage qui permet aux entreprises d’envisager sereinement leur projet de migration.

Premier temps : la préparation

« Le premier temps est celui de la réflexion, celui du quand, du comment… et du combien », résume Christian Charvin, Head of Program Move to SAP S/4HANA chez SAP. SAP fournit un ensemble d’outils qui permettent de mener la réflexion de bout en bout, en mesurant précisément quel effort devra être fourni et quels gains attendre.

SOA People ajoute à ceci un outil spécifiquement dédié à la construction du business case, Performer. « Performer va se brancher sur l’ERP du client, en extraire les données de façon anonyme et évaluer le niveau de performance de l’entreprise par rapport à son utilisation de l’ERP, explique Pierre-Edouard Hamon, Presales Director, SOA People. À cet effet, le client va être comparé à un panel d’entreprises représentatives. Ceci permet d’évaluer son niveau de maturité en vue de la migration vers SAP S/4HANA, puis de proposer des plans d’action adaptés, comprenant les améliorations recommandées. Ce plan d’action permet d’évaluer les coûts de mise en œuvre du projet, mais aussi les gains potentiels attendus, qu’ils soient uniques ou récurrents. »

Techniquement, les outils proposés par SAP sont capables de proposer une approche similaire : SAP Process Dicovery crée une image de l’utilisation de l’ERP. SAP Transformation Navigator définit le paysage applicatif et fonctionnel, suivant le périmètre et les améliorations choisis. Enfin, SAP Value LifeCycle Manager construit le business case. Performer présente toutefois plusieurs atouts : une couverture plus large en matière de domaines fonctionnels ; plus d’indicateurs mesurés (2600, contre 1380 chez SAP) : une meilleure automatisation du processus.

Second temps : la migration

Les conversion factories ont le vent en poupe. Les conversion factories assurent une migration technique, sans modification massive des processus. Elles permettent de basculer de SAP ECC vers SAP S/4HANA dans des délais courts, avec un minimum de changements fonctionnels. Une fois cette étape réalisée, les processus peuvent être revus avec les métiers, de façon progressive et suivant les priorités fixées par l’entreprise. Une approche à privilégier lorsque le saut technologique est important : passage de SAP ECC à SAP S/4HANA ou passage d’un environnement sur site à une solution en mode cloud, comme RISE with SAP.

« L’emploi d’une conversion factory permet d’industrialiser toutes les étapes de la migration, à périmètre constant, avec parfois la modification de quelques processus clés. Cette méthode permet de capitaliser sur les investissements réalisés précédemment, en reprenant les paramétrages de l’ERP et en convertissant les spécifiques existants. Quant à la conduite du changement, elle peut être ajustée, en ne déployant pas d’entrée de jeu l’intégralité des nouveautés de SAP S/4HANA », explique Christian Charvin.

« Nous sommes tellement fans de l’approche conversion factory que nous proposons un outil de conversion automatisée capable d’assurer automatiquement certaines tâches (finance, gestion des immobilisations, business partners…), ainsi que la conversion de 93% à 95% des spécifiques, ajoute Pierre-Edouard Hamon. La conversion des spécifiques est réalisée à l’aide d’un moteur d’intelligence artificielle autoapprenant très efficace. À un point tel que nous avons réussi à assurer la migration technique d’un industriel en seulement trois mois ! »

Troisième temps : les travaux post-migration

Une conversion réussie nécessite l’alignement des bonnes personnes, des bonnes méthodes et des bons outils. Toutefois, deux aspects sont à considérer après la conversion, et tout au long du cycle de vie de l’ERP : l’amélioration continue et les tests.

Une solution comme Signavio permet d’analyser les processus utilisés à un instant T et de les comparer aux bonnes pratiques du secteur. Un outil précieux qui réalignera les processus avec ces bonnes pratiques. « Nous recommandons à nos clients de réaliser régulièrement cette analyse, dans le cadre d’une stratégie d’amélioration continue de leurs processus », poursuit Pierre-Edouard Hamon. Mais également pour s’assurer que leurs processus restent dans un état optimal.

Lorsque l’ERP est déployé dans le cloud, il va évoluer au rythme des évolutions proposées par SAP. Mais même lorsqu’il est déployé sur site, il est recommandé d’assurer des montées de versions régulières pour profiter de l’innovation SAP. Que ce soit lors de la refonte de processus existants ou lors d’une montée de version, les tests – de bon fonctionnement ou de non-régression – sont essentiels. « Des outils comme Tricentis (distribué par SAP) permettent d’industrialiser ce que les clients font encore trop souvent à la main. Cette solution permet pourtant d’accélérer sensiblement la phase de test lors d’une conversion ou d’une montée de version », explique Christian Charvin. « Tricentis permet de réduire la phase de test et de libérer du temps pour se concentrer sur la formation des utilisateurs finaux. C’est un outil qui participe lui aussi à l’adoption de SAP S/4HANA », confirme Pierre-Edouard Hamon.

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Glassdoor désigne Christian Klein comme Top CEO 2021

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Chaque année, Glassdoor, une plateforme de recherche d’emploi et d’évaluation des employés, récompense les employeurs et les leaders marquants du monde entier avec les Employees’ Choice Awards. SAP, éditeur mondial de logiciels d’origine européenne, est fier que son CEO, Christian Klein, ait remporté un prix Glassdoor Employees’ Choice Award, qui récompense les meilleurs CEOs de 2021.

En se basant entièrement sur les commentaires anonymes des employés au cours de l’année écoulée, Christian Klein a été reconnu comme un CEO de référence en Allemagne et en France. En France, Christian Klein se hisse à la première position du classement avec un taux d’approbation de 99%.

« Nos collaborateurs sont au cœur de notre succès et ils font de SAP la grande entreprise qu’elle est », a déclaré M. Klein. « De toutes les choses qui me motivent à donner le meilleur de moi-même chaque jour, ce sont sans aucun doute les personnes avec lesquelles j’ai le privilège de travailler dans le monde entier. Je suis reconnaissant de pouvoir travailler avec des personnes aussi exceptionnelles, qui m’inspirent continuellement par leur dévouement, leur ingéniosité et leur passion. »

Glassdoor, le leader mondial des avis sur les emplois et les entreprises, offre aux employés la possibilité de donner leur sentiment sur l’environnement, la culture et les dirigeants de leur entreprise. Sur les quelque 1,5 million d’employeurs évalués sur Glassdoor, le taux d’approbation moyen des CEO est de 73 %.

Pour en savoir plus sur les prix de la diversité et de l’intégration, les prix du meilleur lieu de travail, les certifications des premiers talents et les autres récompenses qui font de SAP une entreprise où il fait bon travailler, consultez la section Employer Awards sur sap.com.

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 .

Contacts presse SAP
Daniel Margato, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Mateo Moreau : 06.31.80.86.93 – presse-sap@publicisconsultants.com
SAP News Center. Suivez SAP sur Twitter : @SAPNews.

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Pledge to Flex : L’avenir du travail chez SAP sera 100% flexible et basé sur la confiance

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Alors que la vaccination progresse et que les restrictions COVID-19 s’assouplissent, les entreprises du monde entier revoient leurs politiques internes pour répondre aux demandes de flexibilité des collaborateurs. L’évolution mondiale vers le travail à domicile a conduit à de nouvelles préférences de la part des employés et à une meilleure compréhension de la manière dont la productivité et la collaboration peuvent se poursuivre avec succès, malgré le travail à distance.

Depuis des décennies, SAP a adopté un environnement de travail basé sur l’indépendance, et ce pour toute les localisations. Nous avons ainsi créé une main-d’œuvre véritablement mondiale et soutenu les employés grâce à la technologie mobile, qui permet de travailler partout et à tout moment.

Nos récentes enquêtes auprès des employés sur l’avenir du travail après le COVID montrent que les employés souhaitent continuer à bénéficier de cette flexibilité. Plus de 80 % des employés de SAP déclarent vouloir allier travail à domicile ou à distance et temps passé au bureau.

Aujourd’hui, SAP s’appuie sur les méthodes éprouvées de travail à distance que ses employés apprécient depuis des décennies et dans le monde entier pour créer une nouvelle politique entièrement flexible et basée sur la confiance. Nous continuons à croire en un environnement de travail basé sur la confiance et la responsabilisation, car nos collaborateurs sont  au cœur de ce que nous faisons.

Aujourd’hui, SAP s’engage à fournir une configuration adaptée à chaque poste, chaque style et chaque lieu

  • Un environnement de travail 100 % flexible et basé sur la confiance : la norme, pas l’exception.
  • Un environnement inclusif dans lequel les employés peuvent travailler à domicile, au bureau ou à distance, afin que chacun puisse donner le meilleur de lui-même et contribuer à la réussite des clients de SAP.
  • Des horaires de travail flexibles, pour que les employés puissent décider de leurs horaires de travail en fonction des besoins de l’entreprise.
  • Des bureaux inspirants, conçus pour favoriser la créativité, la collaboration, la vie en communauté ou le travail ciblé, permettant aux employés de trouver l’espace adapté à chaque tâche.
  • Des immeubles de bureaux qui privilégient la durabilité et la santé
  • Une approche qui respecte les réglementations locales dans les nombreuses régions où travaillent nos employés.

Notre engagement en faveur de la flexibilité vise à garantir que nos collaborateurs puissent disposerde tout ce dont ils ont besoin pour être productifs, créatifs et inspirés. Le tout, en gérant l’entreprise de manière responsable et en répondant aux exigences commerciales. Nous avons de plus constaté dans les enquêtes sectorielles que les femmes et les jeunes diplômés souhaitent particulièrement bénéficier d’un  environnement de travail flexible. Grâce à notre engagement, nous espérons et croyons que SAP sera une entreprise de choix pour ces groupes d’employés précieux.

L’une des pièces maîtresses de l’approche flexible du travail de SAP est notre technologie. Le logiciel SAP SuccessFactors offre une solution de gestion de l’expérience des employés (HXM) de bout en bout, de l’accueil des employés jusqu’à l’évolution de leur carrière, améliorant ainsi leur engagement, leur croissance et leur fidélisation, quel que soit leur lieu de travail. Qualtrics nous permet de rester en phase avec le ressenti des employés en offrant une visibilité instantanée de l’expérience vécue par les employés dans le monde entier. Pour permettre une collaboration facile et fluide, quel que soit l’endroit où se trouvent les personnes, nous travaillons à l’intégration de Microsoft Teams dans l’ensemble de notre portefeuille, ce qui permet un choix plus large d’outils d’accès.

Chez SAP, c’est avec honneur et humilité que nous avons été choisis plusieurs fois comme employeur de choix dans les pays où nous sommes implantés. Notre engagement en faveur de la flexibilité est une autre expression de notre profond respect pour nos collaborateurs.

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Intégrer l’impact social au cœur de l’entreprise

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En s’associant à des entreprises sociales, les grandes firmes peuvent accélérer leur croissance tout en s’assurant que leurs opérations ont un impact positif sur le plan humanitaire et environnemental.

Le monde des affaires n’a jamais été aussi rude. Alors que la planète connaît de multiples crises (pandémie mondiale, injustice sociale, surconsommation des ressources et changement climatique), les grandes firmes doivent repenser leur stratégie de création de valeur. Dans toutes les régions du monde et tous les secteurs d’activité, les entreprises doivent mettre en place de nouvelles initiatives, au-delà de leur mission et de leurs activités de base, pour contribuer à un monde plus prospère, équitable et durable.

Les entreprises qui y parviendront trouveront le juste équilibre. Aujourd’hui plus que jamais, les employés cherchent à s’épanouir dans leur travail et à évoluer dans un environnement orienté vers la diversité et l’intégration. Le développement durable, tourné vers l’avenir et axé sur les solutions, attire les talents et renforce l’engagement. Simultanément, les entreprises cherchent à renforcer leur agilité, leur résilience et leur capacité d’innovation pour créer de la valeur à long terme.

« Les investisseurs évaluent de plus en plus les entreprises à l’aune de leur impact sur la société et l’environnement. »

Chez SAP, nous ne faisons pas de distinction. Notre approche consiste à évoluer de manière globale et à aligner nos objectifs. Notre principe fondateur consiste à placer les objectifs communs et les valeurs partagées au cœur de l’activité, tout en exploitant les technologies numériques. Cette puissante combinaison inspire, implique et attire les talents, en stimulant par là même l’innovation, l’agilité et la résilience.

Les collaborateurs inspirés et les prouesses technologiques ouvrent la voie au changement positif et au développement, comme le partenariat avec les entreprises sociales.

Les entreprises sociales sont des sociétés ordinaires à but lucratif, qui poursuivent une mission humanitaire ou environnementale. Lorsqu’elles réalisent des bénéfices, elles en reversent une part significative au profit de cette mission. Les entreprises sociales représentent une ressource largement sous-exploitée par les grandes firmes, qui doivent répondre aux attentes en constante évolution des consommateurs, des employés et des investisseurs. En établissant un partenariat avec une entreprise sociale ou en achetant ses produits ou services, ces sociétés peuvent en effet transformer une activité de base comme l’acquisition de biens et de services en stratégie de croissance durable, tout en renforçant le sentiment d’appartenance des collaborateurs et la fidélité des clients.

Priorité à l’impact social

Les consommateurs attendent des entreprises qu’elles aient à la fois un impact économique et social. C’est ce qui ressort de l’évolution spectaculaire des comportements d’achat. Selon le NYU Stern Center for Sustainable Business, la hausse des ventes de biens de consommation emballés enregistrée entre 2013 et 2018 est due à 50 % aux produits commercialisés sur le marché durable.

En outre, de plus en plus d’employés attendent de leur entreprise qu’elle promeuve des solutions aux défis mondiaux. Les candidats les plus performants recherchent aujourd’hui des entreprises qui soutiennent des initiatives ayant un impact social et qui leur permettent de mettre leurs compétences non seulement au service du chiffre d’affaires et du résultat net, mais aussi de la « ligne verte » de croissance durable.

Les investisseurs évaluent de plus en plus les entreprises à l’aune de leur impact sur la société et l’environnement, et les répercussions financières sont réelles. Les questions environnementales et sociales sont à l’origine de 25 % de l’argent investi aux États-Unis. À l’échelle mondiale, 23 000 millions de dollars sont aujourd’hui alloués à des fonds engagés dans le cadre d’investissements responsables.

Les entreprises sociales œuvrent depuis des décennies à la mise en place de modèles d’entreprise plus durables et inclusifs. Souvent en sous-effectif, à la poursuite de missions, elles sont fortement affectées par la pandémie mondiale. Ce contexte offre aux grandes firmes une opportunité de taille : soutenir ces entreprises vitales en pleine croissance et protéger ainsi des années d’innovation et de création de valeur.

Le secteur des entreprises sociales est estimé à 12 000 millions de dollars à l’échelle mondiale et pourrait créer 380 millions d’emplois d’ici 2030. Un soutien significatif et un partenariat avec les entreprises sociales permettraient d’intégrer le changement social et des missions humanitaires plus ciblées dans les activités de base.

Plateforme SAP One Billion Lives

L’un des principes de SAP One Billion Lives est de trouver comment les entreprises pourrait mieux se développer. L’ambition de SAP One Billion Lives d’avoir un impact positif sur un milliard d’individus repose en partie sur le soutien aux entrepreneurs sociaux.

En interne, SAP One Billion Lives aide les employés qui conçoivent et développent un portefeuille de projets durables de valeur partagée. Ces projets se proposent de contribuer à la résolution des plus grands défis de notre planète en exploitant ce que SAP a de meilleur à offrir : ses collaborateurs, ses technologies, ses écosystèmes et ses ressources.

« Les entreprises sociales sont des sociétés ordinaires à but lucratif, qui poursuivent une mission humanitaire ou environnementale. »

Guidés par leur cœur et leur expertise, et étayés par les ressources SAP, nos employés ont su créer des activités qui ont contribué à l’établissement de protocoles de traitement contre le cancer plus efficaces en Inde, qui ont amélioré les actions de secours aux sinistrés dans le monde, qui ont rendu possible la création d’une chaîne logistique durable et qui ont permis de lutter contre le travail des enfants dans les mines de cobalt. Face à la pandémie mondiale, SAP One Billion Lives s’est également attaché à relever les défis de la COVID-19, depuis l’apport d’une réponse humanitaire jusqu’à une meilleure gestion des groupes affectés à différents stades sur le lieu de travail.

Exploiter les achats solidaires

SAP One Billion Lives mise sur l’intégration des entreprises sociales dans l’économie mondiale par le biais de nouvelles pratiques d’approvisionnement et d’un soutien aux entrepreneurs sociaux. La mission externe de la plateforme consiste notamment à vanter les bienfaits, réels et inhérents, du soutien aux entreprises sociales.

Les achats solidaires constituent l’un des moyens les plus simples pour une grande firme de renforcer considérablement sa contribution à un monde plus durable et plus équitable. Les éléments fondamentaux d’une entreprise peuvent sembler universels, qu’il s’agisse de services marketing, de café ou de papier. Il existe des entreprises sociales qui peuvent répondre à ces besoins et à bien d’autres encore. La valeur augmente et les dépenses restent les mêmes. SAP a consacré 2,5 % de ses dépenses réductibles au Royaume-Uni pour soutenir les entreprises sociales et nous prévoyons non seulement d’augmenter ce chiffre de manière significative, mais aussi de développer le programme à l’échelle mondiale.

SAP Ariba Network, le plus grand réseau de commerce interentreprises au monde, qui traite plus de 3 000 millions de dollars de transactions par an, a établi un partenariat avec Social Enterprise UK. SAP a intégré les membres de Social Enterprise UK au service d’une mission sur le réseau Ariba, mettant ainsi en contact de nombreuses entreprises sociales avec des grandes firmes du monde entier désireuses de dépenser autrement.

« Les entreprises sociales œuvrent depuis des décennies à la mise en place de modèles d’entreprise plus durables et inclusifs. »

SAP estime que nous avons un rôle essentiel à jouer. Nous pouvons favoriser la création de valeur plus ciblée pour nos clients et nos communautés en les aidant à fonctionner de manière durable, à innover et à nouer des partenariats pour créer un monde plus équitable.

SAP défend les trois thèmes exposés dans le premier article de cette série. Les défis auxquels nous sommes confrontés aujourd’hui ne sont pas indépendants, mais plutôt interdépendants. Nous sommes profondément convaincus que les entreprises les plus performantes de demain rechercheront le bénéfice, la résilience et la durabilité à parts égales. La formule est claire : servir un objectif et renforcer la croissance.

Publié en anglais sur The New Economy

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Source de l’article sur sap.com

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Qu’est-ce que le data mining ?

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Le data mining est le processus d’extraction d’informations utiles à partir d’une accumulation de données, souvent à partir d’un data warehouse (entrepôt de données) ou d’une collection d’ensembles de données liés. Les outils de data mining incluent de puissantes fonctionnalités statistiques, mathématiques et analytiques dont l’objectif principal est de passer au crible de vastes ensembles de données pour identifier les tendances, les modèles et les relations, pour des prises de décisions et une planification éclairées.

Souvent associé aux demandes du service marketing, le data mining est considéré par de nombreux dirigeants comme un moyen de mieux comprendre la demande et de voir l’impact des modifications apportées aux produits, des prix ou des promotions sur les ventes. Mais le data mining présente également des avantages considérables pour d’autres domaines d’activité. Les ingénieurs et les concepteurs peuvent analyser l’efficacité des modifications de produit et rechercher les causes possibles de la réussite ou de l’échec d’un produit en fonction de la manière, du moment et du lieu d’utilisation des produits. Le MRO (entretien, réparation et fonctionnement) est en mesure de mieux planifier le stock de pièces et l’affectation du personnel. Les entreprises de services professionnels peuvent utiliser le data mining pour identifier les nouvelles opportunités liées à l’évolution des tendances économiques et aux changements démographiques.

Le data mining s’avère davantage utile et précieux maintenant que l’on se retrouve avec des ensembles de données plus volumineux et une expérience utilisateur accrue. Logiquement, plus il y a de données, plus elles cachent d’informations et de renseignements. Par ailleurs, plus les utilisateurs se familiarisent avec les outils et comprennent la base de données, plus ils deviennent créatifs vis-à-vis des explorations et des analyses.

Pourquoi utiliser le data mining ?

Le principal avantage du data mining est sa capacité à repérer des modèles et des relations dans de grands volumes de données provenant de plusieurs sources. Avec de plus en plus de données disponibles, provenant de sources aussi variées que les réseaux sociaux, les capteurs à distance et les rapports de plus en plus détaillés sur les mouvements de produits et l’activité du marché, le data mining offre les outils nécessaires pour exploiter pleinement le Big Data et le transformer en renseignements exploitables. De plus, il peut aider à « sortir des sentiers battus ».

Le processus de data mining peut détecter des relations et des modèles surprenants et intrigants dans des fragments d’informations apparemment non liées. Comme les informations tendent à être compartimentées, il a toujours été difficile, voire impossible, de les analyser dans leur ensemble. Toutefois, il peut exister une relation entre les facteurs externes (démographiques ou économiques, par exemple) et la performance des produits d’une entreprise. Les dirigeants, qui examinent régulièrement les chiffres des ventes par territoire, ligne de produits, canal de distribution et région, manquent souvent de contexte externe pour ces informations. Leur analyse souligne « ce qui s’est passé », mais ne détaille pas vraiment « pourquoi cela s’est passé de cette manière ». Le data mining peut apporter une solution.

Le data mining peut rechercher des corrélations avec des facteurs externes. Si la corrélation n’indique pas toujours la causalité, ces tendances peuvent être des indicateurs précieux pour guider les décisions relatives aux produits, aux canaux et à la production. La même analyse peut être bénéfique pour d’autres domaines de l’activité, de la conception de produit à l’efficacité opérationnelle, en passant par la prestation de services.

Historique du data mining

Nous collectons et analysons des données depuis des milliers d’années et, à bien des égards, le processus est resté le même : identifier les informations nécessaires, trouver des sources de données de qualité, collecter et combiner les données, utiliser les outils les plus efficaces pour analyser les données, et tirer parti des enseignements appris. À mesure que l’informatique et les systèmes basés sur les données se sont développés, il en a été de même pour les outils de gestion et d’analyse des données. Le véritable point d’inflexion est venu dans les années 1960 avec le développement de la technologie de base de données relationnelle et des outils de requête en langage naturel orienté utilisateur, tels que Structured Query Language (SQL). Les données n’étaient plus disponibles uniquement via des programmes codés personnalisés. Grâce à cette avancée, les utilisateurs pouvaient explorer leurs données de manière interactive et en extraire les « joyaux cachés ».

Le data mining est traditionnellement un ensemble de compétences spécialisées dans la science des données. Cependant, chaque nouvelle génération d’outils analytiques nécessite dans un premier temps des compétences techniques avancées, mais évolue rapidement pour devenir accessible aux utilisateurs. L’interactivité, c’est-à-dire la possibilité de laisser les données vous parler, est la principale avancée. Posez une question et visualisez la réponse. En fonction de ce que vous apprenez, posez une autre question. Ce type d’itinérance non structurée à travers les données permet à l’utilisateur d’aller au-delà des limites de la conception de bases de données spécifiques à une application et permet de découvrir des relations qui dépassent les limites fonctionnelles et organisationnelles.

Le data mining est une composante clé de la Business Intelligence. Les outils d’exploration de données sont créés dans les tableaux de bord décisionnels, en extrayant des informations du Big Data, y compris les données des réseaux sociaux, des flux de capteurs IoT, des appareils de localisation, du texte non structuré, des vidéos, etc. Le data mining moderne s’appuie sur le Cloud, l’informatique virtuel et les bases de données in-memory pour gérer les données de diverses sources de manière rentable et s’adapter à la demande.

Comment cela fonctionne ?

Il y a environ autant d’approches du data mining qu’il y a d’explorateurs de données. L’approche dépend du type de questions posées, du contenu et de l’organisation de la base de données ou des ensembles de données fournissant la matière première pour la recherche et l’analyse. Cela dit, certaines étapes organisationnelles et préparatoires doivent être accomplies pour préparer les données, les outils et les utilisateurs :

  1. Comprendre le problème, ou du moins le domaine d’enquête.Le décideur, qui doit prendre les commandes de cette grande aventure de data mining, a besoin d’une compréhension générale du domaine dans lequel il travaillera, à savoir les types de données internes et externes qui doivent faire partie de cette exploration. On suppose qu’il a une connaissance approfondie de l’entreprise et des domaines fonctionnels impliqués.
  2. Collecte de données. Commencez par vos systèmes et bases de données internes. Liez-les à l’aide de leurs modèles de données et de divers outils relationnels, ou rassemblez les données dans un entrepôt de données (data warehouse). Cela inclut toutes les données provenant de sources externes qui font partie de vos opérations, telles que les données de force de vente et/ou de service, les données IoT ou des réseaux sociaux. Recherchez et acquérez auprès des associations professionnelles et des gouvernements les droits sur les données externes, notamment les données démographiques, économiques et relatives au marché, telles que les tendances du secteur et les indices financiers. Intégrez-les dans le périmètre du kit d’outils (intégrez-les dans votre data warehouse ou reliez-les à l’environnement de data mining).
  3. Préparation et compréhension des données.Faites appel aux experts en la matière pour définir, catégoriser et organiser les données. Cette partie du processus est parfois appelée « remaniement des données ». Certaines données peuvent nécessiter un nettoyage pour supprimer les doublons, les incohérences, les enregistrements incomplets ou les formats obsolètes. La préparation et le nettoyage des données peuvent se poursuivre à mesure que de nouveaux projets ou des données provenant de nouveaux champs d’enquête deviennent intéressants.
  4. Formation des utilisateurs.Vous ne donneriez pas à votre adolescent les clés de la Ferrari sans qu’il n’ait appris à conduire ou qu’il n’ait pratiqué la conduite sur route avec un moniteur. Par conséquent, veillez à dispenser une formation formelle à vos futurs explorateurs de données et à les familiariser avec ces outils puissants. La formation continue est également bienvenue une fois qu’ils maîtrisent les bases et qu’ils peuvent passer à des techniques plus avancées.

Techniques de data mining

Gardez à l’esprit que l’exploration de données est basée sur un kit d’outils plutôt que sur une routine ou un processus fixe. Les techniques spécifiques de data mining citées ici ne sont que des exemples d’utilisation des outils par les organisations afin d’explorer leurs données et rechercher des tendances, des corrélations et des renseignements.

D’une manière générale, les approches de data mining peuvent être catégorisées comme étant orientées (vers un résultat spécifique souhaité) ou non orientées, comme un simple processus de découverte. D’autres explorations peuvent être destinées au tri ou à la classification des données, telles que le regroupement des clients potentiels en fonction d’attributs commerciaux comme le secteur, les produits, la taille et le lieu géographique. De même, la détection de cas particuliers ou d’anomalies est une méthode automatisée de reconnaissance des anomalies réelles (plutôt que simple variabilité) dans un ensemble de données qui affiche des modèles identifiables.

Association

Un autre objectif intéressant est l’association, qui relie deux événements ou activités apparemment non liés. Il existe un récit bien connu des débuts de l’analyse et du data mining, peut-être fictif, selon lequel une chaîne de magasins découvrait une corrélation entre les ventes de bière et de couches. Il avait été supposé que les nouveaux papas stressés qui sortaient tard le soir pour acheter des couches pouvaient aussi prendre un pack de 6 bières dans la foulée. Les magasins ont alors placé la bière et les couches à proximité, ce qui a augmenté les ventes de bière.

Clustering

Cette approche vise à regrouper les données par similitudes plutôt que par hypothèses prédéfinies. Par exemple, lorsque vous explorez vos informations commerciales clients combinées à des données externes démographiques et de crédit à la consommation, vous pourriez découvrir que vos clients les plus rentables vivent dans des villes de taille moyenne.

La majorité du temps, le data mining est exécuté en soutien à la prévision. Plus vous comprenez les modèles et les comportements, mieux vous pouvez prévoir les actions futures liées aux causes ou aux corrélations.

Régression

L’une des techniques mathématiques proposées dans les kits d’outils de data mining est l’analyse de régression, qui prédit un nombre en fonction de modèles historiques projetés dans le futur. Divers autres algorithmes de détection et de suivi des modèles fournissent des outils flexibles pour aider les utilisateurs à mieux comprendre les données et le comportement qu’elles représentent.

Ce ne sont là que quelques-uns des outils et des techniques disponibles dans les kits d’outils de data mining. Le choix de l’outil ou de la technique est en quelque sorte automatisé en ce sens que les techniques seront appliquées en fonction de la manière dont la question est posée. Auparavant, l’exploration de données revenait à « découper en tranches » la base de données, mais la pratique est aujourd’hui plus sophistiquée et les termes comme association, clustering et régression sont monnaie courante.

Exemples de cas d’utilisation

Le data mining est essentiel à l’analyse des sentiments, à l’optimisation des prix, au marketing de bases de données, à la gestion des risques de crédit, à la formation et à l’assistance, à la détection des fraudes, aux diagnostics médicaux, à l’évaluation des risques, aux systèmes de recommandation (à savoir, « les clients qui ont acheté ceci ont également aimé… »), et bien plus encore. Elle peut être un outil efficace dans pratiquement n’importe quel secteur, y compris la distribution de détail, la distribution de gros, les services, la fabrication, les télécommunications, les communications, les assurances, l’éducation, la santé, la banque, la science, l’ingénierie et le marketing en ligne ou les réseaux sociaux.

Développement de produit

Les entreprises qui conçoivent, fabriquent ou distribuent des produits physiques peuvent identifier des opportunités pour mieux cibler leurs produits en analysant les habitudes d’achat conjuguées aux données économiques et démographiques. Leurs concepteurs et ingénieurs peuvent également recouper les commentaires des clients et des utilisateurs, les données de réparation et d’autres données pour identifier les opportunités d’amélioration des produits.

Production

Les fabricants peuvent suivre les tendances de qualité, les données de réparation, les taux de production et les données de performance des produits sur le terrain pour identifier les problèmes de production. Ils peuvent également détecter les améliorations pouvant être apportées aux processus afin d’accroître la qualité, gagner du temps, réduire les coûts, améliorer la performance des produits et/ou repérer tout besoin de renouvellement d’équipements.

Industries
des services

Dans le secteur des services, les utilisateurs peuvent trouver des opportunités similaires d’amélioration des produits en comparant les commentaires des clients (directs ou publiés sur les réseaux sociaux ou d’autres sources) et les données relatives aux services, canaux, performance des pairs, régions, tarifs, ou encore les données démographiques ou économiques.

Enfin, toutes ces découvertes doivent être transposées dans les prévisions et la planification afin que l’ensemble de l’entreprise soit en phase avec les changements de la demande anticipés grâce à une connaissance plus approfondie du client, et soit ainsi mieux positionnée pour exploiter les opportunités venant d’être identifiées.

Défis liés au data mining

  • Big Data : la génération de données est de plus en plus rapide, ce qui offre de plus en plus d’opportunités pour le data mining. Cependant, des outils d’exploration de données modernes sont nécessaires pour extraire une signification du Big Data, compte tenu du volume élevé, de la grande rapidité et de la grande variété des structures de données, ainsi que du volume croissant de données non structurées. De nombreux systèmes existants ont du mal à gérer, à stocker et à utiliser ce grand flux d’intrants.
  • Compétence de l’utilisateur : les outils d’exploration et d’analyses des données sont conçus pour aider les utilisateurs et les décideurs à comprendre et à obtenir des informations à partir de grands volumes de données. Bien que hautement techniques, ces outils puissants offrent désormais une excellente expérience utilisateur, de sorte que pratiquement tous les utilisateurs sont en mesure d’utiliser ces outils avec un minimum de formation. Toutefois, pour tirer pleinement profit des avantages, l’utilisateur doit comprendre les données disponibles et le contexte commercial des informations qu’il recherche. Il doit également savoir, au moins de manière générale, comment fonctionnent les outils et ce qu’ils peuvent faire. Ces outils ne sont pas hors de portée du responsable ou dirigeant moyen, mais nécessitent un apprentissage, raison pour laquelle les utilisateurs doivent consacrer du temps au développement de cette nouvelle compétence.
  • Qualité et disponibilité des données : avec ces énormes quantités de nouvelles données, il existe également des masses de données incomplètes, incorrectes, trompeuses, frauduleuses, endommagées ou simplement inutiles. Les outils peuvent contribuer à résoudre ce problème, mais les utilisateurs doivent constamment tenir compte de la source des données et de sa crédibilité et fiabilité. Les préoccupations en matière de confidentialité sont également importantes, tant en ce qui concerne l’acquisition des données que la prise en charge et la gestion une fois qu’elles sont en votre possession.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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FAQ sur le data mining

Quelle est la différence entre le machine learning et le data mining ?

Le data mining consiste à utiliser des outils analytiques avancés pour extraire des informations utiles d’une accumulation de données. Le machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d’apprendre par l’expérience. L’exploration de données peut utiliser le machine learning lorsque les programmes analytiques ont la possibilité d’adapter leurs fonctionnalités en fonction de l’analyse de données qu’ils effectuent.

Existe-t-il une différence entre le data mining et l’analyse de données ?

L’analyse des données est un terme général pour le large éventail de pratiques visant à identifier les informations utiles, à les évaluer et à fournir des réponses spécifiques. Le data mining est un type d’analyse des données qui se concentre sur l’exploration de grands ensembles de données combinés pour découvrir des modèles, des tendances et des relations susceptibles de générer des informations et des prévisions.

Le data mining est-il identique à la science des données ?

La science des données est un terme qui inclut de nombreuses technologies de l’information, y compris les statistiques, les mathématiques et les techniques de calcul sophistiquées appliquées aux données. Le data mining est un cas d’utilisation de la science des données centré sur l’analyse de grands ensembles de données provenant d’un large éventail de sources.

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

Un data warehouse est un ensemble de données, généralement provenant de sources multiples (ERP, CRM, par exemple) qu’une entreprise rassemblera dans l’entrepôt à des fins d’archivage et d’analyse à grande échelle, comme le data mining.

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Source de l’article sur sap.com

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SAP et Amadeus pilotent le conseil industriel pour la recherche en intelligence artificielle

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“Cette initiative est née de notre profonde conviction que les entreprises, quelle que soit l’industrie, peuvent tirer parti du partage d’experiences.”

 

Il est ingénieur de formation, issu de Polytech’Nice-Sophia. Elle est diplômée en mathématiques appliquées et a validé une thèse en théorie de l’optimisation. Ils mènent leur carrière dans de grandes entreprises technologiques internationales. Et dirigent le Industrial Council of Artificial Intelligence Research (ICAIR). Olena Kushakovska (SAP) et Jean-Michel Sauvage (Amadeus) pilotent ensemble ICAIR depuis 2020. Ils ont une ambition claire pour l’organisation : accélérer le travail sur l’IA en mettant l’accent sur le développement durable. A l’occasion du 1er SAP Sustainability Summit, la directrice générale de SAP Labs France et le directeur R&D pour les solutions Revenue Management d’Amadeus se sont prêtés au jeu de l’interview croisée pour nous donner leur vision de l’IA durable.

  1. Quels sont les principaux avantages de l’IA dans votre secteur ?

Olena Kushakovska : Chez SAP, nous permettons à nos clients de devenir des entreprises intelligentes, d’utiliser les données pour bâtir des entreprises plus performantes, plus résilientes, plus rentables, plus agiles et plus durables. Nous mettons tout en œuvre pour que la réalité de l’entreprise intelligente soit pleinement intégrée avec les fonctionnalités d’Intelligence Artificielle.

Jean-Michel Sauvage : L’IA est une technologie majeure qui offre la meilleure utilisation possible des données et fournit un service plus performant, plus efficace, prévisible, personnalisé et à plus forte valeur ajoutée sur l’ensemble de la chaîne.

  1. Quand, pourquoi et comment vous êtes-vous engagé avec ICAIR ?

Olena : Amadeus et SAP sont membres fondateurs de ICAIR. La décision d’aller de l’avant a été prise entre Gilles Floyrac et moi il y a environ 2 ans. Gilles était le président d’Amadeus Nice à l’époque et la région Côte d’Azur venait de décrocher le label 3IA. Son idée était que les entreprises conduisent l’agenda industriel parallèlement au monde universitaire. Plus de 60 entreprises de la zone ont soutenu le projet 3IA. Nous avons contacté les entreprises que nous pensions intéressées (ex. IBM, ARM, NXP, Thales Alenia Space, Orange) et le “Club” est né. La réunion de mise en place entre les responsables de site pour sceller le club s’est tenue chez Amadeus puis la 1ère session de travail a eu lieu chez SAP en juin 2019.

Jean-Michel : Les techniques d’IA n’étant pas spécifiques à la résolution d’un problème, cette initiative est motivée par la forte conviction que les entreprises, même lorsqu’elles travaillent dans différents secteurs, peuvent bénéficier de l’apprentissage et du partage d’expériences sur les défis auxquels elles sont confrontées sur des problèmes techniques similaires.

« Nous nous efforçons d’utiliser l’IA de manière durable et d’atteindre les objectifs de durabilité de l’ONU au sein du secteur. » Olena KUSHAKOVSKA

  1. Qu’est-ce qui est spécial avec ICAIR ?

Jean-Michel : ICAIR se concentre sur la recherche appliquée, et à ce titre, est un moyen de lier la recherche fondamentale et les résultats académiques à leur application dans un environnement industriel.

Olena : ICAIR est à taille humaine, agile, diversifié, industriel, pratico-pratique, avec des cas d’utilisation réels. Des entreprises leaders dans le monde composent le conseil. Pour autant, il y a un faible niveau d’administration, une faible bureaucratie, mais beaucoup de bonne volonté et un grand écosystème. La bienveillance et le soutien sont sans faille, et l’implication continue !

  1. Pourquoi avoir choisi l’IA durable comme thème du programme ICAIR ? 

Jean-Michel : L’IA s’accompagne de défis, tant en termes de technologie, de puissance de calcul, que de biais d’apprentissage, ou de décisions humainement explicables. Nous pensons que l’IA peut être conçue et utilisée de manière durable et apporter de la valeur d’une manière qui respecte la planète et les communautés.

Olena : On questionne souvent l’IA en termes écologique ou éthique. Nous voulons envisager la durabilité dans un contexte beaucoup plus large, celui des objectifs de durabilité des Nations Unies. La durabilité s’entend comme la capacité de notre génération à atteindre ses objectifs, sans compromettre la capacité de la génération future à atteindre les leurs. Et ce, par rapport à toutes les ressources : naturelles, humaines, économiques. Nos efforts se concentrent sur l’IA durable pour atteindre les objectifs des Nations Unies au sein de l’industrie.

  1. Quel est le champ d’application d’ICAIR ?

Jean-Michel : ICAIR a été pensé de telle sorte que des chercheurs d’entreprises de Sophia Antipolis hébergeant des laboratoires de recherche travaillant dans différents contextes industriels, et sur différents sujets, puissent discuter et échanger leurs points de vue sur des questions communes liées à l’utilisation de l’IA dans leurs industries respectives.

Olena : Notre objectif est de travailler sur des projets communs et d’échanger sur les meilleures pratiques en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Cela permettra de faire progresser les recherches en matière d’IA. Enfin, nous comptons utiliser notre puissance commune pour promouvoir la Côte d’Azur en tant que berceau de l’IA durable.

  1. Qu’est-ce qui vous motive personnellement ?

Olena : Ma volonté est de promouvoir notre grande collaboration, dans l’écosystème incroyablement riche sur le plan technologique et intellectuel de la Côte d’Azur, en montrant à nos maisons-mères que cet endroit est vraiment exceptionnel, et y développer une véritable communauté autour de l’IA. Je veux aussi que la France et l’Europe obtiennent la place qu’elles méritent dans le monde en ce qui concerne l’IA, en veillant à ce que l’IA soit utilisée à bon escient, que la Côte d’Azur soit identifiée comme l’endroit idéal pour l’IA durable, et enfin que les gens ne craignent plus l’IA.

Jean-Michel : Je suis un passionné d’aviation et d’informatique. Heureusement pour moi, les voyages et l’aviation en particulier sont des domaines pleins de défis combinatoires, très complexes à résoudre et à optimiser. Chez Amadeus, nous sommes déjà pleinement engagés dans le déploiement de l’IA. Nous sommes également engagés depuis de nombreuses années dans le développement de systèmes ouverts et interopérables, car nous pensons que c’est en combinant les meilleurs services « atomiques » que nous apporterons une plus grande valeur ajoutée à nos clients, à l’industrie du voyage et aux voyageurs. Mais nous savons aussi que, comme toute évolution de ce genre, elle a besoin de temps, d’expérience, de tests et d’apprentissage. L’IA s’accompagne de nombreuses questions et défis sans réponse. Avec ICAIR, nous faisons partie de l’apprentissage, de l’enseignement, et nous voulons y répondre de la bonne manière.

 

 

 

Les membres sont des entreprises internationales avec des sites sur la Côte d’Azur et menant des recherches en IA :

  • Accenture,
  • ACRI-ST,
  • AIRFRANCE KLM,
  • Amadeus,
  • ARM,
  • Hewlett Packard Enterprise,
  • IBM,
  • NXP Semiconductors,
  • Orange,
  • Renault Software Labs,
  • SAP Labs France,
  • STMicroelectronics,
  • Thales Alenia Space.

Le programme touche l’ensemble de l’écosystème du label 3IA de la Côte d’Azur :

  • Académiques : Institut 3IA, UCA (Université Côte d’Azur), Ecoles, Centres de Recherche
  • Secteurs d’activité : ICAIR, ClusterIA
  • Institutions : MIA, OTESIA, EuropIA
  • Associations : Telecom Valley, Pôle SCS

Des initiatives liées à l’IA lancées par ces acteurs soutiennent la dynamique territoriale de la Côte d’Azur. Elles se rapportent aux objectifs de développement durable des Nations unies et constituent le champ d’application du programme « IA durable ».

En savoir plus : ICAIR – Industrial Council of Artificial Intelligence Research

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Source de l’article sur sap.com

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Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

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Un data warehouse (entrepôt de données) est un système de stockage numérique qui connecte et harmonise de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources différentes. Il a pour but d’alimenter la Business Intelligence (BI), le reporting et l’analyse, ainsi que soutenir la conformité aux exigences réglementaires afin que les entreprises puissent exploiter leurs données et prendre des décisions intelligentes fondées sur les données. Les data warehouse stockent les données actuelles et historiques dans un seul et même endroit et constituent ainsi une source unique de vérité pour une organisation.

Les données sont envoyées vers un data warehouse à partir de systèmes opérationnels (tels qu’un système ERP ou CRM), de bases de données et de sources externes comme les systèmes partenaires, les appareils IoT, les applications météo ou les réseaux sociaux, généralement de manière régulière. L’émergence du cloud computing a changé la donne. Ces dernières années, le stockage des données a été déplacé de l’infrastructure sur site traditionnelle vers de multiples emplacements, y compris sur site, dans le Cloud privé et dans le Cloud public.

Les data warehouse modernes sont conçus pour gérer à la fois les données structurées et les données non structurées, comme les vidéos, les fichiers image et les données de capteurs. Certains utilisent les outils analytiques intégrés et la technologie de base de données in-memory (qui conserve l’ensemble de données dans la mémoire de l’ordinateur plutôt que dans l’espace disque) pour fournir un accès en temps réel à des données fiables et favoriser une prise de décision en toute confiance. Sans entreposage de données, il est très difficile de combiner des données provenant de sources hétérogènes, de s’assurer qu’elles sont au bon format pour les analyses et d’obtenir une vue des données sur le court terme et sur le long terme.

Schéma qui montre ce qu'est un data warehouse

Avantages de l’entreposage de données

Un data warehouse bien conçu constitue la base de tout programme de BI ou d’analyse réussi. Son principal objectif est d’alimenter les rapports, les tableaux de bord et les outils analytiques devenus indispensables aux entreprises d’aujourd’hui. Un entrepôt de données fournit les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions basées sur les données et vous aide à faire les bons choix, que ce soit pour le développement de nouveaux produits ou la gestion des niveaux de stock. Un data warehouse présente de nombreux avantages. En voici quelques-uns :

  • Un meilleur reporting analytique : grâce à l’entreposage de données, les décideurs ont accès à des données provenant de plusieurs sources et n’ont plus besoin de prendre des décisions basées sur des informations incomplètes.
  • Des requêtes plus rapides : les data warehouse sont spécialement conçus pour permettre l’extraction et l’analyse rapides des données. Avec un entrepôt de données, vous pouvez très rapidement demander de grandes quantités de données consolidées avec peu ou pas d’aide du service informatique.
  • Une amélioration de la qualité des données : avant de charger les données dans l’entrepôt de données le système met en place des nettoyages de données afin de garantir que les données sont converties dans un seul et même format dans le but de faciliter les analyses (et les décisions), qui reposent alors sur des données précises et de haute qualité.
  • Une visibilité sur les données historiques : en stockant de nombreuses données historiques, un data warehouse permet aux décideurs d’analyser les tendances et les défis passés, de faire des prévisions et d’améliorer l’organisation au quotidien.

Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud

Que peut stocker un data warehouse ?

Lorsque les data warehouse sont devenus populaires à la fin des années 1980, ils étaient conçus pour stocker des informations sur les personnes, les produits et les transactions. Ces données, appelées données structurées, étaient bien organisées et mises en forme pour en favoriser l’accès. Cependant, les entreprises ont rapidement voulu stocker, récupérer et analyser des données non structurées, comme des documents, des images, des vidéos, des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux et des données brutes issues de capteurs.

Un entrepôt de données moderne peut contenir des données structurées et des données non structurées. En fusionnant ces types de données et en éliminant les silos qui les séparent, les entreprises peuvent obtenir une vue complète et globale sur les informations les plus précieuses.

Termes clés

Il est essentiel de bien comprendre un certain nombre de termes en lien avec les data warehouse. Les plus importants ont été définis ci-dessous. Découvrez d’autres termes et notre FAQ dans notre glossaire.

Data warehouse et base de données

Les bases de données et les data warehouse sont tous deux des systèmes de stockage de données, mais diffèrent de par leurs objectifs. Une base de données stocke généralement des données relatives à un domaine d’activité particulier. Un entrepôt de données stocke les données actuelles et historiques de l’ensemble de l’entreprise et alimente la BI et les outils analytiques. Les data warehouse utilisent un serveur de base de données pour extraire les données présentes dans les bases de données d’une organisation et disposent de fonctionnalités supplémentaires pour la modélisation des données, la gestion du cycle de vie des données, l’intégration des sources de données, etc.

Data warehouse et lac de données

Les data warehouse et les lacs de données sont utilisés pour stocker le Big Data, mais sont des systèmes de stockage très différents. Un data warehouse stocke des données qui ont été formatées dans un but spécifique, tandis qu’un lac de données stocke les données dans leur état brut, non traité, dont l’objectif n’a pas encore été défini. Les entrepôts de données et les lacs de données se complètent souvent. Par exemple, lorsque des données brutes stockées dans un lac s’avèrent utiles pour répondre à une question, elles peuvent être extraites, nettoyées, transformées et utilisées dans un data warehouse à des fins d’analyse. Le volume de données, les performances de la base de données et les coûts du stockage jouent un rôle important dans le choix de la solution de stockage adaptée.

Diagramme qui montre la différence entre un data warehouse et un lac de données

Data warehouse et datamart

Un datamart est une sous-section d’un data warehouse, partitionné spécifiquement pour un service ou un secteur d’activité, comme les ventes, le marketing ou la finance. Certains datamarts sont également créés à des fins opérationnelles autonomes. Alors qu’un data warehouse sert de magasin de données central pour l’ensemble de l’entreprise, un datamart utilise des données pertinentes à un groupe d’utilisateurs désigné. Ces utilisateurs peuvent alors accéder plus facilement aux données, accélérer leurs analyses et contrôler leurs propres données. Plusieurs datamarts sont souvent déployés dans un data warehouse.

Diagramme d'un data mart et de son fonctionnement

Quels sont les composants clés d’un data warehouse ?

Un data warehouse classique comporte quatre composants principaux : une base de données centrale, des outils ETL (extraction, transformation, chargement), des métadonnées et des outils d’accès. Tous ces composants sont conçus pour être rapides afin de vous assurer d’obtenir rapidement des résultats et vous permettre d’analyser les données à la volée.

Diagramme montrant les composants d'un data warehouse

  1. Base de données centrale : une base de données sert de fondement à votre data warehouse. Depuis le départ, on utilisait essentiellement des bases de données relationnelles standard exécutées sur site ou dans le Cloud. Mais en raison du Big Data, du besoin d’une véritable performance en temps réel et d’une réduction drastique des coûts de la RAM, les bases de données in-memory sont en train de monter en puissance.
  2. Intégration des données : les données sont extraites des systèmes source et modifiées pour aligner les informations afin qu’elles puissent être rapidement utilisées à des fins analytiques à l’aide de différentes approches d’intégration des données telles que l’ETL (extraction, transformation, chargement) et les services de réplication de données en temps réel, de traitement en masse, de transformation des données et de qualité et d’enrichissement des données.
  3. Métadonnées : les métadonnées sont des données relatives à vos données. Elles indiquent la source, l’utilisation, les valeurs et d’autres fonctionnalités des ensembles de données présents dans votre data warehouse. Il existe des métadonnées de gestion, qui ajoutent du contexte à vos données, et des métadonnées techniques, qui décrivent comment accéder aux données, définissent leur emplacement ainsi que leur structure.
  4. Outils d’accès du data warehouse : les outils d’accès permettent aux utilisateurs d’interagir avec les données de votre data warehouse. Exemples d’outils d’accès : outils de requête et de reporting, outils de développement d’applications, outils d’exploration de données et outils OLAP.

Architecture de data warehouse 

Auparavant, les data warehouse fonctionnaient par couches, lesquelles correspondaient au flux des données de gestion.

Diagramme de l'architecture d'un data warehouse

Couche de données

Les données sont extraites de vos sources, puis transformées et chargées dans le niveau inférieur à l’aide des outils ETL. Le niveau inférieur comprend votre serveur de base de données, les datamarts et les lacs de données. Les métadonnées sont créées à ce niveau et les outils d’intégration des données, tels que la virtualisation des données, sont utilisés pour combiner et agréger les données en toute transparence.

Couche sémantique

Au niveau intermédiaire, les serveurs OLAP (Online Analytical Processing) et OLTP (Online Transaction Processing) restructurent les données pour favoriser des requêtes et des analyses rapides et complexes.

Couche analytique

Le niveau supérieur est la couche du client frontend. Il contient les outils d’accès du data warehouse qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec les données, de créer des tableaux de bord et des rapports, de suivre les KPI, d’explorer et d’analyser les données, de créer des applications, etc. Ce niveau inclut souvent un workbench  ou une zone de test pour l’exploration des données et le développement de nouveaux modèles de données.

Un data warehouse standard comprend les trois couches définies ci-dessus. Aujourd’hui, les entrepôts de données modernes combinent OLTP et OLAP dans un seul système.

Les data warehouse, conçus pour faciliter la prise de décision, ont été essentiellement créés et gérés par les équipes informatiques. Néanmoins, ces dernières années, ils ont évolué pour renforcer l’autonomie des utilisateurs fonctionnels, réduisant ainsi leur dépendance aux équipes informatiques pour accéder aux données et obtenir des informations exploitables. Parmi les fonctionnalités clés d’entreposage de données qui ont permis de renforcer l’autonomie des utilisateurs fonctionnels, on retrouve les suivantes :

  1. La couche sémantique ou de gestion fournit des expressions en langage naturel et permet à tout le monde de comprendre instantanément les données, de définir des relations entre les éléments dans le modèle de données et d’enrichir les zones de données avec de nouvelles informations.
  2. Les espaces de travail virtuels permettent aux équipes de regrouper les connexions et modèles de données dans un lieu sécurisé et géré, afin de mieux collaborer au sein d’un espace commun, avec un ensemble de données commun.
  3. Le Cloud a encore amélioré la prise de décision en permettant aux employés de disposer d’un large éventail d’outils et de fonctionnalités pour effectuer facilement des tâches d’analyse des données. Ils peuvent connecter de nouvelles applications et de nouvelles sources de données sans avoir besoin de faire appel aux équipes informatiques.

 

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The Future of Analytics Has Arrived

Kate Wright, responsable de la Business Intelligence augmentée chez SAP, évoque la valeur d’un data warehouse Cloud moderne.

Les 7 principaux avantages d’un data warehouse Cloud  

Les data warehouse Cloud gagnent en popularité, à juste titre. Ces entrepôts modernes offrent plusieurs avantages par rapport aux versions sur site traditionnelles. Voici les sept principaux avantages d’un data warehouse Cloud :

  1. Déploiement rapide : grâce à l’entreposage de données Cloud, vous pouvez acquérir une puissance de calcul et un stockage de données presque illimités en quelques clics seulement, et créer votre propre data warehouse, datamarts et systèmes de test en quelques minutes.
  2. Faible coût total de possession (TCO) : les modèles de tarification du data warehouse en tant que service (DWaaS) sont établis de sorte que vous payez uniquement les ressources dont vous avez besoin, lorsque vous en avez besoin. Vous n’avez pas besoin de prévoir vos besoins à long terme ou de payer pour d’autres traitements tout au long de l’année. Vous pouvez également éviter les coûts initiaux tels que le matériel coûteux, les salles de serveurs et le personnel de maintenance. Séparer les coûts du stockage des coûts informatiques vous permet également de réduire les dépenses.
  3. Élasticité : un data warehouse Cloud vous permet d’ajuster vos capacités à la hausse ou à la baisse selon vos besoins. Le Cloud offre un environnement virtualisé et hautement distribué capable de gérer d’immenses volumes de données qui peuvent diminuer ou augmenter.
  4. Sécurité et restauration après sinistre : dans de nombreux cas, les data warehouse Cloud apportent une sécurité des données et un chiffrage plus forts que les entrepôts sur site. Les données sont également automatiquement dupliquées et sauvegardées, ce qui vous permet de minimiser le risque de perte de données.
  5. Technologies en temps réel : les data warehouse Cloud basés sur la technologie de base de données in-memory présentent des vitesses de traitement des données extrêmement rapides, offrant ainsi des données en temps réel et une connaissance instantanée de la situation.
  6. Nouvelles technologies : les data warehouse Cloud vous permettent d’intégrer facilement de nouvelles technologies telles que l’apprentissage automatique, qui peuvent fournir une expérience guidée aux utilisateurs fonctionnels et une aide décisionnelle sous la forme de suggestions de questions à poser, par exemple.
  7. Plus grande autonomie des utilisateurs fonctionnels : les data warehouse Cloud offrent aux employés, de manière globale et uniforme, une vue unique sur les données issues de nombreuses sources et un vaste ensemble d’outils et de fonctionnalités pour effectuer facilement des tâches d’analyse des données. Ils peuvent connecter de nouvelles applications et de nouvelles sources de données sans avoir besoin de faire appel aux équipes informatiques.
Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud
L’entreposage de données prend en charge l’analyse complète des dépenses de l’entreprise par service, fournisseur, région et statut, pour n’en citer que quelques-unes.

Meilleures pratiques concernant l’entreposage des données

Pour atteindre vos objectifs et économiser du temps et de l’argent, il est recommandé de suivre certaines étapes éprouvées lors de la création d’un data warehouse ou l’ajout de nouvelles applications à un entrepôt existant. Certaines sont axées sur votre activité tandis que d’autres s’inscrivent dans le cadre de votre programme informatique global. Vous pouvez commencer avec la liste de meilleures pratiques ci-dessous, mais vous en découvrirez d’autres au fil de vos collaborations avec vos partenaires technologiques et de services.

Meilleures pratiques métier

Meilleures pratiques informatiques

Définir les informations dont vous avez besoin. Une fois que vous aurez cerné vos besoins initiaux, vous serez en mesure de trouver les sources de données qui vous aideront à les combler. La plupart du temps, les groupes commerciaux, les clients et les fournisseurs auront des recommandations à vous faire. 

Surveiller la performance et la sécurité. Les informations de votre data warehouse sont certes précieuses, mais elles doivent quand même être facilement accessibles pour apporter de la valeur à l’entreprise. Surveillez attentivement l’utilisation du système pour vous assurer que les niveaux de performance sont élevés. 

Documenter l’emplacement, la structure et la qualité de vos données actuelles. Vous pouvez ensuite identifier les lacunes en matière de données et les règles de gestion pour transformer les données afin de répondre aux exigences de votre entrepôt.

Gérer les normes de qualité des données, les métadonnées, la structure et la gouvernance. De nouvelles sources de données précieuses sont régulièrement disponibles, mais nécessitent une gestion cohérente au sein d’un data warehouse. Suivez les procédures de nettoyage des données, de définition des métadonnées et de respect des normes de gouvernance.

Former une équipe. Cette équipe doit comprendre les dirigeants, les responsables et le personnel qui utiliseront et fourniront les informations. Par exemple, identifiez le reporting standard et les KPI dont ils ont besoin pour effectuer leurs tâches.

Fournir une architecture agile. Plus vos unités d’affaires et d’entreprise utiliseront les données, plus vos besoins en matière de datamarts et d’entrepôts augmenteront. Une plate-forme flexible s’avérera bien plus utile qu’un produit limité et restrictif. 

Hiérarchiser vos applications de data warehouse. Sélectionnez un ou deux projets pilotes présentant des exigences raisonnables et une bonne valeur commerciale.

Automatiser les processus tels que la maintenance. Outre la valeur ajoutée apportée à la Business Intelligence, l’apprentissage automatique peut automatiser les fonctions de gestion technique du data warehouse pour maintenir la vitesse et réduire les coûts d’exploitation.

Choisir un partenaire technologique compétent pour l’entrepôt de données. Ce dernier doit offrir les services d’implémentation et l’expérience dont vous avez besoin pour la réalisation de vos projets. Assurez-vous qu’il puisse répondre à vos besoins en déploiement, y compris les services Cloud et les options sur site. 

Utiliser le Cloud de manière stratégique. Les unités d’affaires et les services ont des besoins en déploiement différents. Utilisez des systèmes sur site si nécessaire et misez sur des data warehouse Cloud pour bénéficier d’une évolutivité, d’une réduction des coûts et d’un accès sur téléphone et tablette.  

Développer un bon plan de projet. Travaillez avec votre équipe sur un plan et un calendrier réalistes qui rendent possible les communications et le reporting de statut.

En résumé 

Les data warehouse modernes, et, de plus en plus, les data warehouse Cloud, constitueront un élément clé de toute initiative de transformation numérique pour les entreprises mères et leurs unités d’affaires. Les data warehouse exploitent les systèmes de gestion actuels, en particulier lorsque vous combinez des données issues de plusieurs systèmes internes avec de nouvelles informations importantes provenant d’organisations externes.

Les tableaux de bord, les indicateurs de performance clés, les alertes et le reporting répondent aux exigences des cadres dirigeants, de la direction et du personnel, ainsi qu’aux besoins des clients et des fournisseurs importants. Les data warehouse fournissent également des outils d’exploration et d’analyse de données rapides et complexes, et n’ont pas d’impact sur les performances des autres systèmes de gestion.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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Publié en anglais sur insights.sap.com

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Les actions en faveur du développement durable restent difficiles à mettre en œuvre, selon une nouvelle étude de SAP

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Le changement climatique, l’utilisation des matériaux, la pollution de l’air, les déchets solides et la disponibilité des ressources sont les principaux freins au développement durable que les dirigeants d’entreprise ont identifiés comme nécessitant des investissements, selon une nouvelle étude mondiale parrainée par SAP SE (NYSE : SAP). En effet, la mise en œuvre et l’élargissement des plans d’action sur ces sujets restent des obstacles rencontrés par beaucoup d’entre eux.

« Préserver l’environnement à l’échelle planétaire : Une enquête sur les moteurs et les actions des entreprises » explore les mesures prises par les entreprises pour protéger l’environnement et les défis auxquels elles sont confrontées. L’étude sera commentée lors du SAP Sustainability Summit, les 28 et 29 avril prochain. Le sommet se concentrera sur la manière dont les entreprises réduisent leur empreinte environnementale et gèrent de manière productive des ressources limitées, tout en pilotant et en rendant compte de leurs activités de manière holistique.

L’enquête, qui s’appuie sur les commentaires de plus de 7 400 dirigeants d’entreprise, répartis dans 19 pays et 16 secteurs d’activité, a également révélé les points suivants :

  • Selon la plus grande tranche de répondants (29%), les réglementations sectorielles constituent une raison sous-jacente à l’investissement dans les enjeux environnementaux. Cependant, 27% ont cité le renforcement attendu par les publics quant aux efforts des entreprises pour le développement durable comme une forte raison sous-jacente, tandis que 26% ont cité les risques pour la réputation de l’entreprise.
  • L’engagement du PDG et du conseil d’administration, ainsi que les réglementations gouvernementales, arrivent en tête des motivations. La croissance du chiffre d’affaires et des bénéfices arrive juste derrière, ce qui démontre que les actions environnementales sont influencées par des pressions internes et externes.
  • L’incertitude quant à la manière d’intégrer la durabilité dans les processus commerciaux et les systèmes informatiques est considérée comme le principal obstacle à la mise en œuvre des plans d’action (35 %). L’alignement des actions proposées dans la stratégie globale de l’entreprise (34%) arrive en deuxième position, suivi de la difficulté à prouver le retour sur investissement de ces investissements (33%).
  • Seuls 21% des personnes interrogées se disent entièrement satisfaites de la qualité des données relatives aux problèmes environnementaux, la raison principale étant le manque de confiance dans le fait que les données sont complètes et couvrent le champ d’application requis.

« Les résultats de cette étude montrent que 83 % des entreprises ne pensent pas que les impacts environnementaux sont importants pour leur activité à l’heure actuelle », a déclaré Daniel Schmid, Chief Sustainability Officer, SAP. « Les entreprises doivent reconnaître que les questions environnementales sont désormais importantes. Avec un pourcentage croissant de consommateurs qui portent attention aux valeurs et à l’éthique des entreprises auprès desquelles ils achètent, nous avons la lourde responsabilité d’aider les organisations à mieux comprendre les impacts commerciaux de la crise climatique, à surmonter les obstacles identifiés dans ce rapport et à accélérer leur progression vers l’action en faveur du climat. »

Inscrivez-vous à l’événement virtuel en direct ici. Pour être informé de la publication des résultats finaux de l’enquête, veuillez consulter et vous abonner à SAP Insights.

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 .

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

 

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Devenir une ville intelligente n’est pas un objectif, c’est un mode de vie

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Novo Mesto est une petite ville slovène située sur le coude pittoresque de la rivière Krka. Cette ville, dont l’origine remonte à la préhistoire, a toujours su gérer intelligemment ses ressources. L’idée d’assurer aux génération futures un environnement propre est profondément ancrée dans l’état d’esprit collectif. Les citoyens et les touristes peuvent se baigner dans la rivière en plein centre-ville.

« Nous ne sommes ni les premiers ni les derniers à vivre sur cette planète », déclare l’adjoint au maire de la ville, Bostjan Grobler. « Devenir une ville intelligente n’est pas un objectif en soi. L’objectif est de préserver la santé de nos citoyens et la salubrité de notre environnement afin d’offrir des emplois durables et des espaces de vie attrayants. La technologie nous aide à y parvenir. »

L’air pur comme point de départ

Comme beaucoup d’autres villes en Europe, Novo Mesto lutte depuis dix ans contre la pollution atmosphérique.

Celle-ci est particulièrement élevée en hiver, où les mesures font souvent état de particules de suie qui dépassent plusieurs fois par semaine les limites de matières particulaires (PM) fixées par l’Union européenne à 40 microgrammes par mètre cube. Il existe différents types de matières particulaires. Les matières les plus fréquemment mesurées sont des particules en suspension d’un diamètre de 10 microns ou moins, appelées PM10. Pour vous donner une idée, un micron est un millionième d’un mètre et un cheveu humain a une épaisseur d’environ 75 microns.

Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), le niveau de PM10 doit être inférieur à 20 microgrammes par mètre cube. La ville allemande de Mannheim, par exemple, enregistre une moyenne annuelle de 22 microgrammes, contre 27 à Novo Mesto. Même si ces moyennes sont faibles en comparaison de Shanghai, qui avoisine les 84, elles peuvent entraîner des maladies cardiaques et pulmonaires ainsi qu’une irritation des voies respiratoires, en particulier lorsqu’elles dépassent 40 microgrammes.

Novo Mesto affichait des niveaux élevés de PM10 année après année, mais les dirigeants municipaux ne savaient pas comment y remédier.

« Il était évident que nous devions agir », explique Peter Gersic, responsable du développement de projets pour la municipalité de Novo Mesto, « car la pollution atmosphérique ne disparaît pas toute seule. Mais en toute honnêteté, nous ne savions que faire de ces données. »

Après quelques recherches, la municipalité s’est adressée à SAP et Telekom Slovénie. Juraj Kovac, un analyste de Telekom doué de l’expertise technique adéquate pour mettre en œuvre des solutions de ville intelligente, nous a expliqué le fonctionnement de la solution. Des capteurs ont été installés dans toute la ville pour recueillir des données non seulement sur la pollution atmosphérique, mais aussi sur d’autres indicateurs environnementaux importants, notamment l’utilisation de l’eau et la pollution lumineuse.

« Nous utilisons SAP Leonardo pour collecter les données et SAP Analytics pour les analyser », explique Juraj Kovac. « Toutes nos plateformes IdO s’exécutent sur SAP Cloud Platform. Les données sont utilisées par la municipalité pour prendre des décisions opérationnelles et par les citoyens qui utilisent des applications mobiles, par exemple pour trouver des places de stationnement. »

Améliorer la vie urbaine

L’adjoint au maire comprend désormais que la gestion des ressources de la ville n’est pas uniquement une affaire d’État. Il s’agit d’aider les citoyens à revoir leur mode de vie. « Si nous voulons que les gens prennent moins leur voiture, nous devons leur offrir des alternatives comme les transports publics et les pistes cyclables », déclare Bostjan Grobler. « Il ne suffit pas de motiver les gens à acheter des véhicules électriques. Nous devons veiller à ce qu’ils puissent facilement les garer et les recharger. ».

Ce que Novo Mesto souhaite réaliser à petite échelle grâce à la technologie intelligente existe déjà dans plusieurs villes du monde. Depuis les bâtiments écologiques et la collecte des déchets basée sur des capteurs, jusqu’au développement des transports publics et des services municipaux en ligne, les villes intelligentes révolutionnent la vie urbaine.

La ville de New York, par exemple, a été nommée ville la plus intelligente au monde pendant deux années consécutives notamment pour son recours à un système de relevé automatisé permettant de mieux comprendre comment ses 8,5 millions d’habitants utilisent 1 milliard de gallons d’eau chaque jour. La ville de Londres, qui arrive deuxième au classement, a été récompensée pour son système de transport collectif et ses politiques d’urbanisme.

La Commission de transport de Toronto utilise la technologie SAP pour optimiser la visibilité des processus et la communication pour le personnel œuvrant dans les transports en commun de la ville. La technologie IdO de SAP aide la ville d’Antibes à mieux gérer ses ressources en eau. La ville de Nanjing utilise les capteurs de circulation de SAP pour développer une culture plus écologique et plus humaniste.

Grâce à son utilisation visionnaire de la technologie pour assurer l’attractivité et la durabilité de la ville, Novo Mesto prouve que toute ville, quelle que soit sa taille, peut être une référence pour les générations à venir en matière de qualité de vie urbaine.

Publié en anglais sur Forbes.com

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