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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.

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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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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Source de l’article sur sap.com

Ten years ago, people began talking about the “Independent Web.” Although we don’t commonly use the term anymore, that doesn’t mean that it’s not still as vital a topic of discussion today as it was a decade ago.

Today, I want to look at where the term came from, what it refers to today, and why it’s something that all of us in business, marketing, and web design should be thinking about.

What Is The Independent Web?

The Independent Web is a term that was coined back in 2010 by John Battelle.

In “Identity and The Independent Web,” Battelle broaches the subject of internet users losing control of their data, privacy, and decision-making to the likes of social media and search engines.

“When we’re ‘on’ Facebook, Google, or Twitter, we’re plugged into an infrastructure that locks onto us, serving us content and commerce in an automated but increasingly sophisticated fashion. Sure, we navigate around, in control of our experience, but the fact is, the choices provided to us as we navigate are increasingly driven by algorithms modeled on the service’s understanding of our identity.”

That’s the Dependent Web.

This is how Battelle explains the Independent Web:

“There is another part of the web, one where I can stroll a bit more at my own pace, and discover new territory, rather than have territory matched to a presumed identity. And that is the land of the Independent Web.”

In 2010, this referred to websites, search engines, and apps where users and their activity were not tracked. But a lot has changed since then, and many websites that were once safe to peruse without interference or manipulation are no longer.

What Happens When the Dependent Web Takes Over?

Nothing good.

I take that back. It’s not fair to make a blanket statement about Dependent Web platforms and sites. Users can certainly benefit from sharing some of their data with them.

Take Facebook, for instance. Since its creation, it’s enabled people to connect with long-lost friends, stay in touch with distant relatives, enable freelance professionals like ourselves to find like-minded communities, etc.

The same goes for websites and apps that track and use visitor data. Consumers are more than willing to share relevant data with companies so long as they benefit from the resulting personalized experiences.

But the Dependent Web also has a darker side. There are many ways that the Dependent Web costs consumers and businesses control over important things like:

Behavior

If you’ve seen The Social Dilemma, then you know that platforms like Facebook and Google profit from selling their users to advertisers.

That’s right. They’re not just selling user data. They’re selling users themselves. If the algorithms can change the way users behave, these platforms and their advertisers get to cash in big time.

Many websites and apps are also guilty of using manipulation to force users to behave how they want them to.

Personal Data

This one is well-known thanks to the GDPR in the EU and the CCPA in California. Despite these initiatives to protect user data and privacy, the exploitation of personal data on the web remains a huge public concern in recent years.

Content and Branding

This isn’t relevant to websites so much as it is to social media platforms and Google.

Dependent Web platforms ultimately dictate who sees your content and when. And while they’re more than happy to benefit from the traffic and engagement this content brings to their platforms, they’re just as happy to censor or pull down content as they please, just as Skillshare did in 2019 when it deleted half of its courses without telling its course creators.

What’s more, while social media and search engines have become the place to market our businesses, some of our branding gets lost when entering such oversaturated environments.

Income

When algorithms get updated, many businesses often feel the negative effects almost immediately.

For example, Facebook updated its algorithm in 2018 to prioritize “meaningful content.” This pushed out organic business content and pulled regular user content to the top of the heap.

This, in turn, forced businesses to have to pay-to-play if they wanted to use Facebook as a viable marketing platform.

Access

The Dependent Web doesn’t just impact individuals’ experiences. It can have far-reaching effects when one company provides a critical service to a large portion of the population.

We saw this happen in November when AWS went down.

It wasn’t just Amazon’s servers that went down, though. It took out apps and sites like:

  • 1Password
  • Adobe Spark
  • Capital Gazette
  • Coinbase
  • Glassdoor
  • Roku
  • The Washington Post

And there’s absolutely nothing that these businesses or their users could do but sit around and wait… because Amazon hosts a substantial portion of the web.

Innovation

When consumers and businesses become dependent on platforms that predominantly control the way we live and work, it’s difficult for us to stand up for the little guys trying to carve out innovative pathways.

And that’s exactly what we see happen time and time again with Big Tech’s buy-and-kill tactics.

As a result, we really lose the option to choose what we use to improve our lives and our businesses. And innovative thinkers lose the ability to bring much-needed changes to the world because Big Tech wants to own the vast majority of data and users.

How Can We Take Back Control From The Dependent Web?

Many things are happening right now that are trying to push consumers and businesses towards a more Independent Web:

Consumer Privacy Protection: GDPR and CCPA empower consumers to control where their data goes and what it’s used for.

Big Tech Regulations: The Senate held tech regulation hearings with Facebook’s and Twitters’s CEOs.

Public Awareness Initiatives: Films like The Social Dilemma bring greater awareness to what’s happening on social media.

Ad Blocker Adoption: Adblocker usage is at an all-time high.

Private Search Engine Usage: Although Google dominates search engine market share, people are starting to use private search engines like Duck Duck Go.

Private Browsing Growth: Over 60% of the global population is aware of what private browsing is (i.e., incognito mode), and roughly 35% use it when surfing the web.

Self-hosted and Open Source CMS Popularity: The IndieWeb community encourages people to move away from Dependent platforms and build their own websites and communities. This is something that Matt Mullenweg, the founder of WordPress, talked about back in 2012.

“The Internet needs a strong, independent platform for those of us who don’t want to be at the mercy of someone else’s domain. I like to think that if we didn’t create WordPress something else that looks a lot like it would exist. I think Open Source is kind of like our Bill of Rights. It’s our Constitution. If we’re not true to that, nothing else matters.”

As web designers, this is something that should really speak to you, especially if you’ve ever met a lead or client who didn’t understand why they needed a website when they could just advertise on Facebook or Instagram.

A Decentralized Web: Perhaps the most promising of all these initiatives are Solid and Inrupt, which were launched in 2018 by the creator of the Web, Tim Berners-Lee.

As Berners-Lee explained on the Inrupt blog in 2020:

”The Web was always meant to be a platform for creativity, collaboration, and free invention — but that’s not what we are seeing today. Today, business transformation is hampered by different parts of one’s life being managed by different silos, each of which looks after one vertical slice of life, but where the users and teams can’t get the insight from connecting that data. Meanwhile, that data is exploited by the silo in question, leading to increasing, very reasonable, public skepticism about how personal data is being misused. That in turn has led to increasingly complex data regulations.”

This is something we should all keep a close eye on. Consumers and businesses alike are becoming wary of the Dependent Web.

Who better than the creator of the web to lead us towards the Independent Web where we can protect our data and better control our experience?

 

Featured Image via Pexels.

Source

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

Il existe des centaines de systèmes ERP parmi lesquels choisir, avec un large panel de fonctionnalités, de points forts, de points faibles, d’applicabilité et de tarifs. Si cela peut sembler intimidant, un processus méthodique de comparaison des ERP peut guider votre équipe vers la bonne décision dans un délai raisonnable.

La méthodologie décrite ici, éprouvée, peut vous aider à trouver la solution qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise. Elle peut sembler basique mais les entreprises qui se mettent en quête d’un fournisseur ERP sans suivre ces étapes logiques sont souvent confrontées à des retards, coûts supplémentaires et à une personnalisation inutile. Au contraire, les entreprises qui appliquent les meilleures pratiques gagnent généralement en fluidité dans le processus de sélection et dans les implémentations subséquentes. Elles peuvent ainsi profiter plus rapidement des avantages d’un système ERP moderne et être plus compétitives à l’ère du numérique.


Une méthodologie en 5 étapes pour évaluer les systèmes ERP

Une fois la décision prise de remplacer un ancien système ERP, la première étape consiste à monter une équipe pour piloter le processus de comparaison, de sélection et d’implémentation du logiciel ERP. L’équipe commence son travail par l’élaboration d’un plan initial, qui est plutôt à ce stade une stratégie générale.

Le processus de sélection d’un fournisseur ERP se déroule en cinq étapes :

  1. Définition des besoins en matière d’ERP
  2. Appel d’offres
  3. Evaluation de pré-sélection
  4. Comparaison des ERP et évaluation détaillée
  5. Décision finale et contrat

Diagramme illustrant les 5 principales étapes du processus d'évaluation d'un ERP


1.      Définition des besoins en matière d’ERP

Vous devrez transmettre des informations concernant votre entreprise et ses besoins à vos fournisseurs ERP potentiels afin qu’ils puissent configurer, packager et tarifer correctement la solution appropriée. Commencez par identifier les principales ressources en ligne, telles que les démonstrations de produits et les blogs, qui racontent l’histoire de votre entreprise.

Décrivez votre entreprise et ses processus de manière générale plutôt que de créer de longues listes de besoins et processus spécifiques. Informez les fournisseurs de la taille de votre entreprise, de son volume d’activité et de transactions, de la complexité des différents processus et de toute caractéristique ou facteur spécifique. Concentrez-vous sur les critères et processus qui donnent à votre entreprise son avantage concurrentiel. Ce sont ces éléments qui différencieront les systèmes et qui vous permettront d’examiner de près la façon dont chacun peut être configuré pour les prendre en charge.

Indiquez les éléments que vous aimez dans votre système actuel. En effet, vous voudrez que votre nouveau système les gère au moins aussi bien. De même, indiquez les choses que votre système actuel ne fait pas (ou mal). Signalez les applications, fonctions ou modifications personnalisées qui doivent être prises en charge par des fonctionnalités standard ou une personnalisation simple du nouveau système (et non une modification). En d’autres termes, concentrez-vous sur les éléments qui sont uniques à votre entreprise et partez du principe que les éléments de base se feront d’eux-mêmes (vous vérifierez cette hypothèse lors des démonstrations et des évaluations finales).

« Concentrez-vous sur les éléments qui sont uniques à votre entreprise et partez du principe que les éléments de base se feront d’eux-mêmes. »

Principaux points à retenir et conseils

Ne vous fiez pas aux listes de contrôle / vérification des ERP. Ces check-lists, une vieille pratique courante dans le secteur, ne permettent pas de départager les solutions et ne vous aident pas vraiment à faire un bon choix. La majorité des éléments figurant sur ces listes sont des fonctions et caractéristiques proposées par tous les systèmes, au moins dans une certaine mesure. Et les fournisseurs en compétition sont susceptibles de cocher « oui » dans l’interprétation la plus large de la fonctionnalité.

Choisissez les bonnes personnes pour votre équipe projet. La spécification des besoins est une tâche difficile. Elle nécessite des collaborateurs engagés, qui connaissent bien l’entreprise et qui ont du temps à consacrer au projet. Refreinez la tentation de constituer une équipe de personnes enthousiastes mais inexpérimentées.

Assurez-vous que votre appel d’offres contient les informations suivantes :

  • Présentation de votre entreprise et de ses processus
  • Ce que votre système actuel fait bien
  • Ce qu’il ne fait pas aussi bien que vous le souhaiteriez
  • Ce que vous voulez que le nouveau système fasse d’autre (classé par ordre d’importance)

2. Appel d’offres ERP

L’étape suivante consiste à envoyer un appel d’offres à un groupe sélectionné de fournisseurs. Leur nombre peut varier, mais n’oubliez pas que vous devrez procéder à un examen détaillé pour chaque réponse. L’expérience a montré que plus le nombre de fournisseurs est réduit, plus les informations fournies sont détaillées et meilleures sont les réponses. Il est donc préférable d’identifier une douzaine (ou moins) des meilleurs candidats pour votre short list.

« L’expérience a montré que plus le nombre de fournisseurs est réduit, plus les informations fournies sont détaillées et meilleures sont les réponses. »

En réponse, les fournisseurs d’ERP doivent proposer un système qui offre les fonctionnalités et les caractéristiques requises pour répondre aux besoins que vous avez identifiés. Les propositions contiendront également des informations sur leurs sociétés, leurs produits, leur expérience dans le domaine, les ressources qu’ils consacreront à l’implémentation, ainsi que d’autres informations destinées à gagner votre confiance.

Alors comment identifier la douzaine (ou moins) de candidats sur lesquels concentrer vos efforts de sélection ? Comment réduire la liste des centaines de fournisseurs d’ERP pour n’en retenir que quelques-uns ? Commencez par consulter les publications spécialisées qui présentent des « success stories ERP  » (gardez à l’esprit que ces publications ne vous parleront probablement pas des difficultés rencontrées ou des échecs, mettez donc ces informations en perspective). Utilisez vos contacts – par exemple associations et groupes d’entreprises – pour identifier d’autres professionnels qui ont pu avoir une expérience récente de la sélection et de l’implémentation d’un ERP.

Il existe également de nombreux annuaires en ligne, outils de sélection et services de sélection de systèmes qui peuvent vous aider à identifier les logiciels qui possèdent les fonctionnalités dont vous avez besoin et/ou les fournisseurs qui ont de l’expérience dans votre secteur.

Pour obtenir des conseils personnalisés, vous pouvez passer un contrat avec la branche conseil de votre cabinet comptable ou trouver une ressource conseil indépendante dans votre région et/ou dans votre secteur d’activité. Veillez à vérifier leurs antécédents et leurs affiliations pour vous assurer qu’ils sont réellement indépendants et pas associés à un ou plusieurs fournisseurs de systèmes ERP.

Vous pouvez choisir d’inclure certains fournisseurs de systèmes ERP qui présentent un intérêt pour d’autres raisons. Peut-être qu’un ou plusieurs de vos clients les plus importants utilisent un système ERP et vous ont encouragé à utiliser le même système. Ou peut-être que votre société fait partie d’une grande entreprise ou d’un groupe qui a opté pour une plateforme ERP donnée. Demandez une proposition au fournisseur recommandé puis évaluez toutes les propositions de manière équitable et impartiale avant de prendre votre décision.

Principaux points à retenir et conseils

Veillez à ce que toutes les parties prenantes définissent leurs besoins. Votre appel d’offres doit inclure les contributions de toutes les parties prenantes. Dans le cas contraire, vous risquez de choisir un système ERP qui ne sert que certaines fonctions de votre entreprise, obligeant les autres départements à investir dans des systèmes autonomes. Évaluez les systèmes qui fonctionnent pour l’ensemble de l’entreprise et utilisez le calendrier de déploiement pour livrer les modules prioritaires en premier.

Faites attention au classement des besoins. Souvent, l’appel d’offres est divisé en domaines fonctionnels avec des sections à remplir par chaque service. Chaque département – qu’il s’agisse des RH ou des opérations – fait généralement un excellent travail de classement des fonctionnalités pour son unité opérationnelle, mais ses priorités peuvent ne pas correspondre aux objectifs globaux de l’entreprise. C’est à votre équipe projet d’ajuster les priorités dans une perspective plus large. Quelles sont les fonctionnalités vitales, importantes ou simplement souhaitables ?

Vérifiez la disponibilité effective des fonctionnalités. Les sociétés de logiciels ont d’excellents départements marketing ; certaines vendent des produits qui n’ont pas été entièrement développés et testés. Faites des recherches sur les fonctionnalités « à venir dans une prochaine version » par rapport à celles qui sont utilisées dans les références actuelles. Il est tout à fait envisageable de prendre en compte les fonctionnalités en cours de développement – mais ne pariez pas tout votre projet sur des fonctionnalités à venir si elles sont essentielles.

Évaluez vos processus. Les processus intégrés dans les ERP packagés sont considérés comme étant conformes aux « meilleures pratiques ». Les consultants et les experts de l’implémentation d’ERP vous diront qu’il est presque toujours préférable de modifier la procédure pour l’adapter au logiciel (en tenant compte de la dimension « meilleure pratique ») que de modifier le logiciel pour l’adapter à la procédure existante. Toutefois, c’est à vous de prendre cette décision. Mais n’oubliez pas que les nouveaux processus peuvent être à l’origine des progrès et des avantages que vous tirez d’un nouveau système. N’oubliez pas non plus que tous les logiciels ERP modernes sont personnalisables. Vous disposez donc d’une grande souplesse pour modifier l’affichage, les procédures, les caractéristiques des données et leur traitement, et bien d’autres choses encore – sans modifier le code.

Tenez compte du retour sur investissement de votre ERP. La plupart des entreprises exigent une analyse du retour sur investissement (ROI) comme condition préalable à l’autorisation et au financement de tout projet majeur. Comme son nom l’indique, il s’agit de la somme des coûts liés à l’achat et au déploiement du nouveau système, plus la différence des coûts d’exploitation par rapport à ceux du système existant. Le ROI tient également compte des avantages qui s’ajoutent aux économies directes, notamment l’amélioration du rendement, du service à la clientèle et de la productivité au travail.


3.      Evaluation de pré-sélection

L’évaluation se déroule en deux phases. Au cours de la première phase, toutes les propositions sont évaluées pour voir dans quelle mesure elles correspondent à votre environnement et aux exigences décrites dans votre appel d’offres (cette phase ne comprend pas la comparaison des fournisseurs, qui relève de la deuxième phase d’évaluation).

L’objectif à ce stade est d’écarter les offres qui ne remplissent pas vos critères et de classer celles qui semblent convenir. Il en résulte une short list des meilleures propositions. Celles-ci, et seulement celles-ci, seront soumises à une évaluation détaillée jusqu’à la sélection finale.

Si vous devez examiner de nombreuses réponses, les détails auront tendance à se brouiller et il vous sera difficile de vous souvenir des réponses particulièrement solides (ou celles insuffisantes) et dans quels domaines. Une échelle de notation numérique peut vous aider à ne pas perdre le fil et à documenter votre processus de décision. Voici quelques conseils supplémentaires pour vous aider lors de cette étape de documentation :

  • Mettez en place un formulaire ou une feuille de calcul agencée de manière à ce que les évaluateurs puissent noter chaque proposition en fonction des principaux critères que vous avez spécifiés. Demandez à chaque examinateur d’attribuer une note à chaque critère d’évaluation (l’échelle peut être de un à dix, de un à cinq, de un à trois, ou tout autre niveau de granularité que vous jugez approprié). Vous pouvez avoir autant ou aussi peu d’examinateurs que vous le souhaitez.
  • Laissez de la place pour des notes et des questions, pour le suivi. Vous pouvez demander des éclaircissements à ce stade ou attendre l’évaluation détaillée des propositions présélectionnées. Attribuez un coefficient à chaque critère en fonction de l’importance de la fonction ou du processus pour votre entreprise.
  • Multipliez la note donnée par chaque évaluateur par le coefficient de chaque critère et calculez une note globale pour chaque fournisseur. Le plus souvent, plusieurs d’entre eux se classeront en haut de l’échelle, plusieurs autres un peu plus loin dans le classement, et quelques-uns ne seront pas retenus. Vous devriez maintenant avoir votre short list de finalistes – idéalement trois à cinq candidats – pour l’évaluation finale.
  • Il y a de bonnes chances que vous puissiez identifier les meilleurs candidats, mais si ce n’est pas aussi clair, revenez aux évaluations individuelles et discutez-en avec l’équipe.

Principaux points à retenir et conseils

Traitez chaque fournisseur potentiel de la même manière. N’acceptez pas de démonstrations en direct, de réunions spéciales en présentiel ou de visites sur place, à moins que vous ne soyez prêt à offrir la même possibilité à tous les fournisseurs. Il est important de maintenir des règles du jeu équitables. Une technique courante consiste à organiser une « conférence des candidats » dans vos locaux pour faire visiter les lieux à tous les fournisseurs potentiels et répondre à leurs questions (devant tout le monde).

N’oubliez pas qu’une proposition est un document de vente. Les réponses contiendront les informations que vous avez demandées et bien plus. Partez du principe que toutes les affirmations sont véridiques ; vous pourrez vérifier la plupart, sinon toutes, au cours du processus d’évaluation. Mais sachez que les auteurs de la proposition répondront à vos questions de manière à présenter leurs produits sous le jour le plus favorable.

Recherchez les valeurs aberrantes. Accordez une attention particulière aux critères pour lesquels les notes varient considérablement. Si un évaluateur donne une note très élevée à une proposition pour un critère et qu’un autre évaluateur lui donne une note très basse, cela vaut la peine d’en discuter. Interrogez les deux évaluateurs de manière constructive pour savoir ce que chacun pensait. Il est probable que l’un ou l’autre ait remarqué quelque chose que les autres n’ont pas vu ou n’ont pas considéré comme important. À la suite de ces discussions, vous souhaiterez peut-être ajuster les notes pour un critère spécifique, ce qui pourrait modifier le classement général.


4. Comparaison des ERP et évaluation détaillée

Une fois que vous avez identifié trois à cinq finalistes, il est temps de vous mettre au travail pour vérifier leurs affirmations et valider leurs références.

Comment commencer votre évaluation

  • Prenez contact avec chacun des fournisseurs potentiels et annoncez-leur la bonne nouvelle : ils ont été retenus dans la short list ! (Il n’y a pas de mal à leur dire combien il y a d’autres finalistes et même à leur faire savoir avec quelles entreprises ils sont en concurrence, si vous êtes à l’aise pour le faire).
  • Dans certains cas, vous pouvez également leur demander d’affiner leurs propositions.
  • Discutez avec les utilisateurs actuels du système (ou rendez-leur visite), de préférence ceux de votre industrie (ou d’un marché comparable) et de la taille de votre entreprise.
  • Obtenez des références si les éditeurs ne les ont pas déjà fournies (les fournisseurs peuvent hésiter à fournir des références pour des raisons de concurrence. Mais vous devez insister. Rassurez-les sur le fait que vous signerez et respecterez les accords de non-divulgation).

Comment gérer les démonstrations

C’est également le moment d’inviter les candidats présélectionnés à effectuer des démonstrations détaillées de leurs systèmes – mais vous devez contrôler ces démonstrations.

  • Fournissez à chaque candidat un script ou une liste des fonctionnalités que vous souhaitez voir bien avant la démonstration prévue. Tous les fournisseurs potentiels devraient recevoir la même liste.
  • Permettez-leur de montrer les fonctions spéciales qu’ils souhaitent mettre en avant uniquement après vous avoir montré les fonctions et les processus décrits dans l’appel d’offres.
  • Assurez-vous que votre script ou votre liste inclut les exigences spécifiques identifiées à l’étape 1. Les systèmes ERP traitent les processus courants de la même manière ; ce sont les exceptions qui posent problème (par exemple, la possibilité d’entrer des commandes pour des articles qui ne sont pas en stock, de vendre des articles dans des packages, des kits ou des ensembles, ou encore la prise en charge d’un processus spécifique de rapprochement des factures).
  • Pendant la démonstration, vous voudrez voir comment le logiciel peut être configuré et adapté pour prendre en charge vos processus et procédures uniques. Cela dit, restez ouvert d’esprit dans la mesure où vous pourriez découvrir certaines meilleures pratiques dans ces fonctions standard qui amélioreraient les opérations et les résultats de votre entreprise.
  • Dans l’idéal, le démonstrateur sera en mesure de montrer le fonctionnement du système en utilisant vos propres données. Ce n’est pas toujours possible, mais lorsque c’est le cas, cela vous donnera une bien meilleure idée de la façon dont le système fonctionnerait dans votre environnement.

Principaux points à retenir et conseils

Ne vous laissez pas éblouir par les démonstrations. Les professionnels qui font la démonstration des logiciels sont généralement très expérimentés et ont une forte personnalité. Leur objectif est de vous convaincre et de vendre leur logiciel. Ne vous laissez pas distraire par la personne ou le discours de vente, aussi captivant soit-il. Concentrez-vous sur le fond.

Tirez le meilleur parti des visites de référence. Sélectionnez avec soin les visites que vous souhaitez faire. Passez un bref appel à votre interlocuteur pour vous assurer qu’il a bien déployé le logiciel et qu’il a obtenu les avantages promis. Convenez de ce qu’il vous montrera et des personnes que vous rencontrerez au cours de la visite. Une fois sur place, jugez soigneusement si leur succès est reproductible dans votre environnement. Posez également les questions difficiles : « Quelles ont été vos plus grandes surprises ? » et « Si c’était à refaire, que feriez-vous différemment ? ».

Continuez à poser des questions. Encouragez votre équipe à poser des questions, ne serait-ce que pour clarifier les réponses. Faites-le lors de l’examen de l’appel d’offres et pendant les démonstrations ; cela réduira considérablement les risques de mauvaises surprises. C’est le moment de découvrir les réponses qui ne vous plaisent pas – avant que les négociations ne commencent. N’oubliez pas non plus que vous obtenez vos réponses gratuitement à ce stade, alors apprenez-en le plus possible. Lorsque vous commencerez à implémenter le produit, il se peut que vous deviez attendre une assistance ou même payer des frais.


5. Décision finale et contrat

Une fois les évaluations détaillées terminées, vous constaterez probablement que deux ou trois fournisseurs répondent à vos critères. Sélectionnez celui qui, selon vous, répond le mieux à vos besoins actuels et futurs, mais n’écartez pas les autres. Faites-leur plutôt savoir qu’ils vous conviennent mais qu’ils ne sont pas votre premier choix ; cela laisse la porte ouverte au cas où vos négociations avec le meilleur candidat ne se déroulent pas comme prévu.

Vous pouvez maintenant commencer à négocier les détails du contrat avec le meilleur candidat. La plupart des entreprises savent comment cette étape est « censée fonctionner ». Mais comme pour toutes les autres étapes du processus d’évaluation et de sélection d’un ERP, vous risquez d’avoir des surprises.

Le pouvoir est de votre côté dans les négociations. Cependant, il est préférable de considérer le fournisseur comme un futur partenaire, et non comme un adversaire dans les négociations. Visez un accord équitable qui incite les deux parties à déployer le système de manière efficace et à en assurer le bon fonctionnement.

Chaque aspect de l’implémentation du système et du maintien de l’assistance doit être discuté et documenté – en détaillant le prix, la personne responsable et, dans certains cas, le temps nécessaire. Le contrat comporte de nombreux aspects, dont notamment (mais pas exclusivement) :

  • L’achat initial, la location ou la licence du matériel et des logiciels.
  • L’implémentation du matériel et des logiciels (en précisant ce qu’englobe le mot ‘ »implémentation »).
  • Coût et calendrier de la simulation d’implémentation (avant ou après le paiement du logiciel).
  • Coûts de formation initiale et continue
  • Maintenance continue du matériel et des logiciels (et à quel niveau).
  • Conversion des données et intégration à d’autres systèmes
  • Mise en réseau et sécurité
  • Personnalisations (initiales et avec les versions futures)

Principaux points à retenir et conseils

N’annoncez pas votre sélection finale avant les négociations. À la fin de la phase d’évaluation détaillée, l’équipe peut vouloir déclarer un « gagnant ». Cependant, informer le candidat principal qu’il est « l’élu » n’est pas dans l’intérêt de votre entreprise. Il n’est pas rare d’avoir des surprises au cours du processus de négociation et vous devrez peut-être revoir votre choix.

Planifiez à long terme. Lors du démarrage, veillez à examiner attentivement les coûts à long terme afin que vos estimations soient correctes et que vous ne faussiez pas les chiffres du retour sur investissement de l’ERP. Certains fournisseurs offrent davantage de services gratuits pendant une période plus longue et d’autres peuvent confier leur assistance à long terme à une entreprise qui facture à l’appel. Certains fournisseurs fixent un plafond pour l’augmentation des tarifs annuels de maintenance ou d’abonnement, mais beaucoup ne le font pas. D’autres vendent un abonnement SaaS (Software-as-a-Service) à bas prix, qu’ils augmentent considérablement après quelques années. Certains fournisseurs proposent une mise à jour annuelle, mais ne fournissent aucune assistance réelle lors du processus de mise à jour. Posez des questions et obtenez des réponses écrites pour être sûr de bien appréhender vos coûts à long terme.


L’importance de l’équipe projet

Le facteur le plus important pour le succès du processus d’évaluation du système ERP est l’équipe projet. Cette équipe doit être constituée très tôt et doit être le moteur de l’élaboration, de la diffusion et de l’évaluation de l’appel d’offres et de la sélection du nouveau système ERP.

D’après notre expérience, lorsque les équipes sont au milieu d’une investigation et d’une évaluation détaillées, elles prennent souvent des raccourcis. Mais si votre équipe projet suit ces cinq étapes et prête attention aux enseignements tirés, elle sera en mesure de trouver la solution optimale pour répondre aux exigences de votre entreprise, maintenant et pour l’avenir.


Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

Les données jouent un rôle clé dans le fonctionnement des entreprises. Il est donc essentiel de leur donner du sens et de déterminer leur pertinence parmi la multitude d’informations générées par les systèmes et technologies qui soutiennent nos économies mondiales hautement connectées. Les données sont omniprésentes, mais inutiles en tant que telles. Pour exploiter toutes les formes de données et les utiliser de manière pratique et efficace dans les chaînes logistiques, les réseaux d’employés, les écosystèmes de clients et de partenaires, etc., les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie, une gouvernance et un modèle de data management performants.

Qu’est-ce que le data management (ou gestion des données) ? Le data management consiste à collecter, organiser et accéder aux données en vue d’améliorer la productivité, l’efficacité et la prise de décision. Compte tenu de l’importance accrue des données, il est essentiel que toute entreprise, indépendamment de sa taille et de son secteur d’activité, mette en place un système moderne et une stratégie efficace de data management.

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

Le processus de data management comprend un large éventail de tâches et de procédures. Par exemple :

  • Collecte, traitement, validation et stockage des données
  • Intégration de différents types de données émanant de sources disparates, notamment des données structurées et non structurées
  • Haute disponibilité des données et restauration après sinistre
  • Gestion de l’utilisation des données et de l’accès aux données par les collaborateurs et les applications
  • Protection et sécurisation des données en garantissant leur confidentialité

Pourquoi le data management est-il important ?

Les applications, solutions analytiques et algorithmes utilisés dans une entreprise (c’est-à-dire les règles et les processus associés au moyen desquels les ordinateurs résolvent les problèmes et exécutent les tâches) reposent sur un accès transparent aux données. Fondamentalement, un système de data management permet de garantir la sécurité, la disponibilité et l’exactitude des données. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là.

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

Les données trop volumineuses peuvent être inutiles, voire nuisibles, si elles ne sont pas gérées de manière appropriée. Toutefois, avec les outils adéquats, les entreprises peuvent exploiter le Big Data pour enrichir plus que jamais les renseignements dont elles disposent et améliorer leurs capacités prévisionnelles. Le Big Data peut les aider à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à leur offrir une expérience exceptionnelle. L’analyse et l’interprétation du Big Data permet également de mettre en place de nouveaux modèles de gestion axés sur les données, tels que les offres de services basées sur l’Internet des Objets (IoT) en temps réel et les données de capteurs.

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

80 % des données mondiales seront non structurées en 2025 (IDC)

Les Big Data sont des ensembles de données extrêmement volumineux, souvent caractérisés par les cinq V : le volume de données collectées, la variété des types de données, la vitesse à laquelle les données sont générées, la véracité des données et leur valeur.

Il est bien connu que les entreprises pilotées par les données disposent d’un avantage concurrentiel majeur. En utilisant des outils avancés, les entreprises peuvent gérer des volumes de données plus importants provenant de sources plus diversifiées que jamais. Elles peuvent aussi exploiter des données très variées, structurées et non structurées ou en temps réel, notamment les données des dispositifs IoT, les fichiers audio et vidéo, les données du parcours de navigation sur Internet et les commentaires sur les réseaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilités de monétiser les données et de les utiliser comme véritable actif.

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

On dit souvent que les données sont le moteur de la transformation numérique. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning, l’Industrie 4.0, les analyses avancées, l’Internet des Objets et l’automatisation intelligente requièrent d’énormes volumes de données ponctuelles, exactes et sécurisées.

L’importance des données et des technologies axées sur les données n’a fait que se renforcer depuis l’apparition de la COVID-19. De nombreuses entreprises ressentent le besoin urgent d’exploiter leurs données de manière plus efficace pour prévoir les événements à venir, réagir rapidement et intégrer la résilience dans leurs plans et modèles de gestion.

Le machine learning, par exemple, requiert des ensembles de données extrêmement volumineux et diversifiés pour « apprendre », identifier des modèles complexes, résoudre les problèmes et assurer la mise à jour et l’exécution efficace des modèles et algorithmes. Les analyses avancées (qui exploitent souvent l’apprentissage automatique) requièrent également de gros volumes de données de haute qualité pour pouvoir générer des informations pertinentes et exploitables qui puissent être utilisées en toute confiance. Quant à l’IoT et l’IoT industriel, ils s’exécutent sur un flux constant de données de machines et capteurs à 1,6 millions de kilomètres par minute.

Les données sont le dénominateur commun de tout projet de transformation numérique. Pour transformer leurs processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir intelligentes, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure de données solide. En résumé, d’un système de data management moderne.

« La survie de toute entreprise dépendra d’une architecture agile centrée sur les données, capable de s’adapter au rythme constant du changement. »

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

Une gestion appropriée des données est également essentielle pour garantir la conformité aux lois nationales et internationales en matière de confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (California Consumer Privacy Act ou « CCPA ») aux États-Unis, et répondre aux exigences de confidentialité et de sécurité spécifiques du secteur. En outre, il est essentiel de mettre en place des politiques et procédures solides en matière de data management pour satisfaire aux exigences d’audit.


Systèmes et composants du data management

Les systèmes de data management reposent sur des plates-formes et intègrent une combinaison de composants et processus qui vous aident à tirer profit de vos données. Il peut s’agir de systèmes de gestion de base de données, d’entrepôts de données, de lacs de données, d’outils d’intégration de données, d’outils analytiques, etc.

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

Il existe différents types de systèmes de gestion de base de données. Les systèmes les plus courants sont les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), les systèmes de gestion de base de données orientée objet (SGBDOO), les bases de données in-memory et les bases de données en colonnes.

Petite infographie des différents types de systèmes de gestion de base de données

  • Système de Gestion de Base de Données Relationnelle (SGBDR) :il s’agit d’un système qui contient des définitions de données permettant aux programmes et aux systèmes d’extraction de référencer les éléments de données par nom, plutôt que de décrire à chaque fois la structure et l’emplacement des données. En fonction du modèle relationnel, le système SGBDR gère également les relations entre les éléments de données qui améliorent l’accès et empêchent les doublons. Par exemple, la définition et les caractéristiques de base d’un élément sont stockées une seule fois et liées aux lignes de détail des commandes clients et aux tables de détermination du prix.
  • Système de Gestion de Base de Données Orientée Objet (SGBDOO) :il s’agit d’une approche différente de la définition et du stockage de données, développée et utilisée par les développeurs de systèmes de programmation orientée objet (SPOO). Les données sont stockées en tant qu’objets, entités autonomes et auto-décrites, plutôt que dans des tables à l’image du système SGBDR.
  • Base de données in-memory :une base de données in-memory (BDIM) stocke les données dans la mémoire principale (RAM) d’un ordinateur, plutôt que sur un lecteur de disque. L’extraction des données étant beaucoup plus rapide qu’à partir d’un système basé sur disque, les bases de données in-memory sont couramment utilisées par les applications qui exigent des temps de réponse rapides. Par exemple, les données qu’il fallait auparavant compiler dans un rapport sont désormais accessibles et peuvent être analysées en quelques minutes, voire quelques secondes.
  • Base de données en colonnes : une base de données en colonnes stocke des groupes de données liées (une « colonne » d’informations) pour y accéder plus rapidement. Cette base de données est utilisée dans les applications de gestion in-memory modernes et dans de nombreuses applications d’entrepôt de données autonomes dans lesquelles la vitesse d’extraction (d’un éventail de données limité) est importante.

Entrepôts et lacs de données

  • Entrepôt de données :un entrepôt de données est un référentiel central de données cumulées à partir de différentes sources à des fins de reporting et d’analyse.
  • Lac de données :un lac de données est un vaste pool de données stockées dans leur format brut ou naturel. Les lacs de données sont généralement utilisés pour stocker le Big Data, y compris les données structurées, non structurées et semi-structurées.

Gestion des données de base (MDM)

La gestion des données de base est une discipline qui consiste à créer une référence de base fiable (référence unique) de toutes les données de gestion importantes, telles que les données produit, les données client, les données d’actifs, les données financières, etc. Elle garantit que l’entreprise n’utilise pas plusieurs versions potentiellement incohérentes des données dans ses différentes activités, y compris dans les processus, les opérations, l’analyse et le reporting. La consolidation des données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données constituent les trois piliers clés d’une gestion des données de base efficace.

« Une discipline basée sur la technologie dans laquelle l’entreprise et l’organisation informatique collaborent pour garantir l’uniformité, la précision, l’administration, la cohérence sémantique et la responsabilité des ressources de données de base partagées officielles de l’entreprise. »

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

De nouveaux types de bases de données et d’outils ont été développés pour gérer le Big Data : d’énormes volumes de données structurées, non structurées et semi-structurées inondent les entreprises aujourd’hui. Outre les infrastructures basées sur le Cloud et les techniques de traitement hautement efficaces mises en place pour gérer le volume et la vitesse, de nouvelles approches ont vu le jour pour interpréter et gérer la variété de données. Pour que les outils de data management puissent comprendre et utiliser différents types de données non structurées, par exemple, de nouveaux processus de prétraitement permettent d’identifier et de classer les éléments de données en vue de faciliter leur stockage et leur extraction.

Intégration des données

L’intégration des données consiste à intégrer, transformer, combiner et mettre à disposition les données à l’endroit et au moment où les utilisateurs en ont besoin. Cette intégration s’effectue dans l’entreprise et au-delà, chez les partenaires et dans les cas d’utilisation et les sources de données tierces, pour répondre aux besoins de consommation de données de toutes les applications et de tous les processus de gestion. Les techniques utilisées incluent le déplacement des données en masse/par lots, l’extraction, la transformation, le chargement (ETL), la capture des données de modification, la réplication des données, la virtualisation des données, l’intégration des données de streaming, l’orchestration des données, etc.

Gouvernance, sécurité et conformité des données

La gouvernance des données est un ensemble de règles et de responsabilités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la conformité et la sécurité des données dans toute l’organisation. Elle définit l’infrastructure et désigne les collaborateurs (ou postes) au sein d’une organisation dotés du pouvoir et de la responsabilité nécessaires pour assurer le traitement et la sauvegarde de types de données spécifiques. La gouvernance des données est un aspect clé de la conformité. Alors que les mécanismes de stockage, de traitement et de sécurité sont gérés par les systèmes, la gouvernance des collaborateurs permet de s’assurer que les données sont exactes, correctement gérées et protégées avant d’être entrées dans les systèmes, lorsqu’elles sont utilisées, puis lorsqu’elles sont extraites des systèmes à d’autres fins d’utilisation et de stockage. La gouvernance détermine comment les responsables utilisent les processus et les technologies pour gérer et protéger les données.

La sécurité des données est bien évidemment une préoccupation majeure dans notre monde actuel constamment menacé par les pirates informatiques, les virus, les cyberattaques et les violations de données. Bien que la sécurité soit intégrée dans les systèmes et les applications, la gouvernance des données garantit que ces systèmes sont correctement configurés et administrés pour protéger les données, et que les procédures et les responsabilités sont appliquées pour assurer leur protection en dehors des systèmes et de la base de données.

Business Intelligence et analyses

La plupart des systèmes de data management, sinon tous, incluent des outils de reporting et d’extraction des données de base, et beaucoup d’entre eux intègrent ou sont fournis avec de puissantes applications d’extraction, d’analyses et de reporting. Les applications d’analyses et de reporting sont également disponibles auprès de développeurs tiers et sont presque toujours incluses dans le groupe d’applications en tant que fonctionnalité standard ou en tant que module complémentaire facultatif pour des fonctionnalités plus avancées.

La puissance des systèmes de data management actuels réside, dans une large mesure, dans les outils d’extraction ad hoc qui permettent aux utilisateurs disposant d’un minimum de formation de créer leurs propres extractions de données à l’écran et d’imprimer des rapports en bénéficiant d’une grande flexibilité dans la mise en forme, les calculs, les tris et les résumés. En outre, les professionnels peuvent utiliser ces outils ou des jeux d’outils d’analyses plus avancés pour aller encore plus loin en termes de calculs, comparaisons, mathématiques abstraites et mises en forme. Les nouvelles applications analytiques permettent de relier les bases de données traditionnelles, les entrepôts de données et les lacs de données pour intégrer le Big Data aux données des applications de gestion en vue d’améliorer les prévisions, les analyses et la planification.


Qu’est-ce qu’une stratégie de gestion des données d’entreprise et quelle est son utilité ?

De nombreuses entreprises se sont montrées passives dans leur approche de stratégie de data management en acceptant ce que leur fournisseur d’applications de gestion avait intégré dans leurs systèmes. Mais cela ne suffit plus. Avec l’explosion actuelle des données et leur importance accrue dans le fonctionnement de toute entreprise, il devient indispensable d’adopter une approche plus proactive et plus globale du data management. D’un point de vue pratique, cela implique de définir une stratégie des données visant à :

  • identifier les types de données spécifiques utiles à votre entreprise ;
  • attribuer des responsabilités pour chaque type de données ; et
  • définir des procédures régissant l’acquisition, la collecte et la gestion de ces données.

La mise en œuvre d’une infrastructure et d’une stratégie de gestion des données d’entreprise offre notamment l’avantage de fédérer l’entreprise, en coordonnant toutes les activités et décisions à l’appui de ses objectifs, à savoir offrir des produits et des services de qualité de manière efficace. Une stratégie globale de data management et une intégration transparente des données permettent de décloisonner les informations. Elles aident chaque service, responsable et employé à mieux comprendre sa contribution individuelle à la réussite de l’entreprise, et à adopter des décisions et des actions alignées sur ces objectifs.


Évolution du data management

La gestion efficace des données joue un rôle clé dans la réussite des entreprises depuis plus de 50 ans : elle permet d’améliorer la précision du reporting, de repérer les tendances et de prendre de meilleures décisions pour favoriser la transformation numérique et exploiter les nouvelles technologies et les nouveaux modèles de gestion. Les données représentent aujourd’hui une nouvelle forme de capital et les organisations visionnaires sont toujours à l’affût de nouveaux moyens de les exploiter à leur avantage. Ces dernières tendances en matière de data management méritent d’être surveillées et peuvent être pertinentes pour votre entreprise et votre secteur d’activité :

  • Structure de données : la plupart des entreprises disposent aujourd’hui de différents types de données déployées sur site et dans le Cloud, et utilisent plusieurs systèmes de gestion de bases de données, outils et technologies de traitement. Une structure de données, qui est une combinaison personnalisée d’architecture et de technologie, utilise une intégration et une orchestration dynamiques des données pour permettre un accès et un partage transparents des données dans un environnement distribué.
  • Data management dans le Cloud :de nombreuses entreprises se sont mises à migrer tout ou partie de leur plateforme de gestion des données dans le Cloud. Le data management dans le Cloud offre tous les avantages du Cloud, notamment l’évolutivité, la sécurité avancée des données, l’amélioration de l’accès aux données, les sauvegardes automatisées et la restauration après sinistre, les économies de coûts, etc. Les solutions de base de données Cloud et base de données en tant que service (DBaaS), les entrepôts de données Cloud et les lacs de données Cloud montent en puissance.
  • Data management augmenté :c’est l’une des dernières tendances. Identifiée par Gartner comme une technologie au potentiel perturbateur d’ici 2022, la gestion des données augmentée exploite l’IA et l’apprentissage automatique pour donner aux processus de gestion la capacité de s’autoconfigurer et s’autorégler. Le data management augmenté automatise tout, de la qualité des données et de la gestion des données de base jusqu’à l’intégration des données, ce qui permet au personnel technique qualifié de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

« D’ici 2022, les tâches manuelles de data management seront réduites de 45 % grâce à l’apprentissage automatique et à la gestion automatisée des niveaux de service. »

Gartner

  • Analyse augmentée : l’analyse augmentée, une autre tendance technologique de pointe identifiée par Gartner, est en train d’émerger. L’analyse augmentée exploite l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (TLN) pour rechercher automatiquement les informations les plus importantes, mais aussi pour démocratiser l’accès aux analyses avancées afin que tous les collaborateurs, et pas uniquement les experts en Big Data, puissent interroger leurs données et obtenir des réponses d’une manière naturelle et conversationnelle.

Découvrez d’autres termes et tendances en matière de data management.


Synthèse

L’information est dérivée des données et si elle synonyme de pouvoir, cela signifie que la gestion et l’exploitation efficaces de vos données pourraient représenter une formidable opportunité de croissance pour votre entreprise. Les responsabilités en matière de data management et le rôle des analystes de bases de données (DBA) évoluent vers un modèle d’agent du changement, qui favorise l’adoption du Cloud, exploite les nouvelles tendances et technologies et apporte une valeur stratégique à l’entreprise.


Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

Découvrez comment SAP peut vous aider à gérer, administrer et intégrer vos données d’entreprise pour disposer d’analyses fiables et prendre des décisions avisées.

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Publié en anglais sur insights.sap.com

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Levallois – 8 mars 2021 – SAP annonce son intention de parvenir à la neutralité carbone de ses activités d’ici la fin 2023, soit deux ans plus tôt que prévu. Cette annonce coïncide avec la publication du rapport intégré 2020 de SAP. L’année dernière, l’entreprise a plus qu’atteint son objectif de réduction d’émissions de gaz à effet de serre (GES) avec la mise en place de nouvelles façons de travailler et de voyager des 100 000 collaborateurs SAP, engendrées par la pandémie de la COVID-19.

La forte diminution des vols d’affaires a contribué de manière significative à la réduction de l’empreinte carbone de SAP en 2020. Les employés travaillant principalement à domicile, les émissions de carbone causées par les trajets quotidiens et l’exploitation des immeubles de bureaux ont diminué. En conséquence, SAP a pu dépasser de 43% son objectif de réduction des émissions nettes de carbone sur l’année 2020, en générant 135 kilotonnes (kt) au lieu des 238 kt prévues. À titre de comparaison, les émissions de SAP en 2019 étaient de 300 kt. En accélérant la mise en place d’opérations neutres en carbone, SAP anticipe l’évolution actuelle et confirme son rôle de pionnier dans la protection du climat.

En s’efforçant de devenir neutre en carbone, SAP prend en compte toutes ses émissions directes et indirectes, ainsi que certaines émissions provenant de la chaîne d’approvisionnement, notamment celles liées aux vols d’affaires, aux voyages d’affaires en voiture de location et aux datacenters de sociétés partenaires. L’entreprise utilise l’approche consistant à éviter, réduire et compenser les émissions. Dans la mesure du possible, SAP cherche à éviter la création de GES par diverses pratiques commerciales, telles que l’utilisation des technologies de télécommunication plutôt que les déplacements. Si les émissions ne peuvent être évitées, SAP exploite des innovations, telles que l’éclairage à faible consommation d’énergie dans les bureaux, les systèmes de refroidissement efficaces dans les datacenters et les solutions de mobilité alternatives. Enfin, SAP compense les émissions inévitables en soutenant des projets climatiques et en travaillant avec des partenaires qui respectent la norme de qualité avancée par la Fondation Gold Standard ou des normes de qualité équivalentes. En outre, SAP mène continuellement de nouvelles initiatives d’entreprise, comme l’application d’un tarif interne carbone sur les vols d’affaires.

Depuis 2017, SAP poursuit également un objectif climatique certifié par l’initiative Science Based Targets (SBTi) pour apporter sa propre contribution à la limitation du réchauffement climatique à 1,5°C au-dessus des niveaux préindustriels. Si son objectif « zéro carbone » s’applique principalement à ses propres activités, l’objectif climatique de SAP englobe également la chaîne de valeur en amont et en aval. Depuis 2014, SAP utilise 100% d’énergie renouvelable pour alimenter tous ses data centers. Grâce à son cloud vert, SAP peut proposer à ses clients des solutions de cloud computing neutres en carbone.

SAP apporte son soutien aux objectifs de développement durable fixés en 2015 par les Etats membres des Nations unies, en se concentrant particulièrement sur l’objectif 13, Action pour le climat. Ici, la plus grande force de SAP réside dans sa capacité à aider ses plus de 400 000 clients dans le monde à mettre en œuvre des mesures de protection du climat grâce à des offres telles que le programme Climate 21. Avec ses clients et partenaires, SAP fournira plus d’informations sur les solutions dans ce contexte ainsi que sur l’économie circulaire, le pilotage holistique et le reporting lors du SAP Sustainability Summit qui se tiendra virtuellement les 28 et 29 avril 2021.

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Vos utilisateurs et clients sont déjà habitués à utiliser leurs applications mobiles, comme Facebook ou Google Docs, pour interagir et travailler en toute flexibilité. Mais derrière le cloud computing, il y a bien plus qu’une simple interface web moderne. Le temps de réponse, le stockage des données, l’accès aux informations, la fiabilité et la sécurité sont autant d’éléments vitaux pour toute entreprise qui envisage une « migration dans le cloud ». Vos pairs vous auront sans doute parlé des avantages du cloud computing : accès aux technologies les plus récentes, flexibilité accrue et coûts IT réduits.

Qu’est-ce que la technologie cloud ?

Le cloud computing propose des services tels que le stockage des données, la sécurité, la mise en réseau, des applications logicielles et de la business intelligence, via internet et sur la base d’un abonnement.

En découvrant peu à peu le monde du cloud computing, vous voudrez sans doute vous familiariser avec certains des mots, définitions et choix qui s’offrent à vous. Vous trouverez ici un assortiment d’informations pertinentes, y compris des explications des termes SaaS, PaaS, IaaS, cloud public, cloud privé, cloud hybride et leurs différences. Le cloud offre de nombreux avantages que nous allons d’abord brièvement passer en revue.

Les avantages du cloud computing

  • Fiable : sûr, sécurisé et disponible. Bénéficiez d’un accès 24h/24 et 7j/7 au système de cloud computing de n’importe où et avec un excellent temps de réponse. Exécutez sur des serveurs sécurisés avec une équipe d’experts sécurité à temps plein. Vos données sont copiées et sauvegardées à distance.
  • Flexible: obtenez la puissance de calcul dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin. Ajoutez ou enlevez des serveurs, du réseau, du stockage. Intégrez de nouveaux utilisateurs instantanément. Étendez vos activités à de nouvelles zones géographiques. Tout est fait rapidement et facilement.
  • Economique : Ne payez que pour ce dont vous avez besoin. Pas de frais initiaux pour le matériel ou les infrastructures. Réduisez le temps consacré par le personnel informatique à la maintenance et à la mise à jour des systèmes. Investissez plutôt vos ressources dans des projets qui génèrent des revenus.
  • Actualisé : ayez toujours la dernière version de la plateforme, base de données, des applications logicielles. De plus, profitez des technologies émergentes telles que le Machine Learning (ML), l’intelligence artificielle (AI), l’Internet des objets (IoT), et plus encore. Restez toujours au fait des dernières innovations.

Les différents types de services de cloud computing

Le cloud computing est divisé en trois grandes catégories de services : SaaS, PaaS et IaaS. Certains fournisseurs combinent ces services et d’autres les proposent séparément.

Qu’est-ce que le SaaS ?

Avec le SaaS (software-as-a-service), les logiciels sont hébergés sur un serveur distant et les clients peuvent y accéder partout et à tout moment, à partir d’un navigateur web ou d’une intégration web standard. Le fournisseur de SaaS se charge des sauvegardes, de la maintenance et des mises à jour. Les solutions SaaS comprennent l’enterprise resource planning (ERP), la gestion de la relation client (CRM), la gestion de projets, etc.

Qu’est-ce que le PaaS ?

La plateforme en tant que service (PaaS) est un environnement de développement d’applications basé sur le cloud qui fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer et déployer des applications. Avec le PaaS, les développeurs peuvent choisir les fonctionnalités et services cloud qu’ils souhaitent sur la base d’un abonnement ou d’un paiement à l’utilisation.

Qu’est-ce que l’IaaS ?

L’IaaS (Infrastructure-as-a-service) permet aux entreprises de « louer » des ressources informatiques, telles que des serveurs, réseaux, du stockage et des systèmes d’exploitation, sur la base d’un paiement à l’utilisation. L’infrastructure est modulable et les clients n’ont pas à investir dans le matériel.

IaaS vs. PaaS vs. SaaS

Comparez le SaaS, le PaaS et l’IaaS et découvrez ce que vous pouvez attendre de chaque modèle « as-a-service ». La plupart des entreprises utilisent aujourd’hui un mélange des trois, et les limites entre les trois peuvent parfois s’estomper.

SaaS PaaS IaaS
Qui l’utilise Utilisateurs Business Développeurs Administrateurs système
Ce que vous obtenez Applications logicielles Plateforme de développement Ressources informatiques
Objectif Mener à bien des tâches business Construire et déployer des applications Accéder en ligne au stockage, aux réseaux, aux serveurs et à d’autres infrastructures
Contrôles du fournisseur cloud Applications, données, runtime, middleware, O/S, virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau Runtime, middleware, O/S, virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau Virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau
Contrôles du client N / A – tout est géré par le fournisseur Applications, données Applications, données, runtime, middleware, O/S

Types de déploiement cloud

Il existe trois types différents de déploiement cloud : public, privé et hybride. De nombreuses entreprises combinent plusieurs approches et mettent en place un environnement multi-cloud.

  1. Cloud Public : les services sont fournis aux clients sur un réseau disponible pour les clients du fournisseur. Le cloud public est efficace, abordable et est souvent multilocataires, ce qui signifie que le fournisseur gère votre service dans un environnement partagé.
  2. Cloud Privé : les services sont maintenus sur un réseau privé protégé par un pare-feu. Vous pouvez créer un cloud privé dans votre propre data center ou vous abonner à un cloud privé hébergé chez un fournisseur. Le cloud privé offre plus de sécurité et de contrôle.
  3. Cloud Hybride : combinaison d’un cloud public, cloud privé et d’une infrastructure sur site. Le cloud hybride vous permet de conserver des informations sensibles dans un data center traditionnel ou un cloud privé, tout en profitant des ressources du cloud public.

Cloud public vs privé vs hybride

Comparez les trois différents types de déploiements cloud pour découvrir celui qui conviendrait le mieux à votre entreprise.

Cloud public Cloud privé Cloud hybride
Environnement Ressources informatiques publiques partagées Ressources informatiques privées Mix de ressources publiques et privées
Mise à l’échelle automatique Élevé Peut être limité Élevé
Sécurité Bonne – mais dépend de la sécurité du fournisseur Plus sûr – toutes les données sont stockées dans un data center privé Très sûr – les données sensibles sont stockées dans un data center privé
Fiabilité Moyenne – dépend de la connectivité Internet et de la disponibilité du fournisseur de services Élevée – tout l’équipement est installé dans les locaux ou hébergé chez un fournisseur de services en cloud privé dédié Moyenne à élevée – une certaine dépendance à l’égard du fournisseur de services
Coût Faible – modèle « payez pour ce dont vous avez besoin » et pas besoin de stockage et de ressources sur site Modéré à élevé – peut nécessiter des ressources sur site telles qu’un data center, de l’électricité et du personnel informatique Modéré – mélange de modèle « payez pour ce dont vous avez besoin » et de ressources sur site
Pour qui ? Les entreprises qui souhaitent tirer parti des dernières applications SaaS et de l’IaaS flexible. tout en maintenant des coûts bas Organismes gouvernementaux, prestataires de soins de santé, banques et toute entreprise qui gère un grand nombre de données sensibles Les entreprises qui souhaitent préserver la confidentialité des applications et des données critiques – tout en utilisant les services de cloud public

La sécurité du cloud

Le cloud est-il vraiment sécurisé ? La sécurité du cloud dépend de la manière dont il a été déployé et des capacités du fournisseur. Mais il a été démontré que, dans la plupart des cas, le cloud offre plus de sécurité que les installations sur site. Il y a plusieurs raisons à cela :

  • Emplacement des données : avec un déploiement sur site, vos données se trouvent dans votre installation. Or la 1ère étape pour quelqu’un qui cherche à voler vos données est de savoir où elles se trouvent. Les grands fournisseurs de cloud computing ont de nombreux serveurs à différents endroits, il est donc difficile de savoir où se trouvent les données.
  • Sécurité : avec une installation sur site, votre personnel gère toutes les procédures de sécurité et mises à jour logicielles. Récemment, une grande compagnie d’assurance a été victime d’une faille de sécurité, et il s’est avéré que le service informatique n’avait pas installé de mises à jour de sécurité depuis de nombreux mois. Grâce à un fournisseur de cloud computing réputé, les entreprises disposent d’experts en sécurité à plein temps pour protéger leurs données.
  • Sauvegarde : dans le cadre d’une installation sur site, vous êtes responsable de la sauvegarde régulière de vos précieuses informations. Si votre entreprise adopte ce type de déploiement, il est nécessaire d’avoir des copies à jour stockées hors site.

Proposez de nouvelles technologies via le cloud

Les départements informatiques subissent une pression croissante pour passer du statut de centre de coûts à celui de créateur de valeur – et doivent maintenant mener la charge en matière d’innovation. Le cloud computing et le Platform-as-a-Service (PaaS) peuvent être un catalyseur pour les DSI qui souhaitent maintenir avec succès un environnement informatique bi-modal qui encourage l’innovation rapide tout en soutenant en toute sécurité le noyau stable et critique de l’entreprise.

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Source de l’article sur sap.com

Comment assurer des livraisons dans des délais toujours plus serrés, tout en maîtrisant son impact sur la société et la planète ? Une meilleure exploitation des données peut aider à allier les impératifs d’agilité, de résilience et de responsabilité environnementale et sociale.

Dans le secteur du transport, les impacts sociaux et environnementaux restent encore mal pris en compte. Et pourtant, les travaux du Grenelle II auraient dû favoriser l’émergence d’une industrie du transport plus vertueuse.

« Ce texte misait sur la bonne volonté des acteurs du secteur, mais sans mettre en place le minimum nécessaire de contrôles, d’obligations, voire de sanctions, regrette Philippe Mangeard, président et fondateur de l’agence de notation du transport TK’Blue. Résultat, moins de 15 % des opérateurs du secteur jouent aujourd’hui le jeu. »

Problème, les donneurs d’ordres que sont les entreprises oublient souvent le maillon transport dans leur calcul d’impact environnemental et sociétal. « Et pourtant, le transport peut représenter entre 10 % et 40 % de l’empreinte globale d’une entreprise », rappelle Philippe Mangeard.

Prendre en compte l’expérience client

Avec l’économie d’expérience, la logistique ne peut être mise de côté. En effet, même si une entreprise fait le maximum pour satisfaire son client, une livraison mal réalisée (retard, produit abîmé…) réduira tous ses efforts à néant. La problématique est d’autant plus difficile à résoudre que le client devient de plus en plus exigeant : il veut être livré rapidement, mais tout en disposant d’informations claires sur les méthodes de livraison, lui permettant ainsi – s’il le souhaite – d’opter pour un mode de transport responsable.

« Du côté des entreprises, des technologies permettent d’optimiser le chargement des camions, les trajets et les plans de transport, même si l’on peut regretter qu’elles ne soient pas encore très répandues, analyse Alexis Fournier, directeur AI Strategy chez Dataïku. Mais côté client, la technologie ne suffira pas : des initiatives globales sont nécessaires. »

Sous l’impulsion des clients, des acteurs de la grande distribution, certains industriels et des géants du web, comme Amazon, commencent à se pencher sur cette question. Un standard est en train de naître, lequel permettra de définir un cahier des charges précis dédié au transport.

Savoir exploiter les données

L’optimisation du transport passe plus que jamais par la data : les ordres de transport, bien évidemment, mais également des données de terrain, comme la position des camions, la télémétrie des véhicules, voire de l’IoT, pour suivre avec plus de précision encore les colis. Bien exploitées, ces données vont permettre de maximiser le remplissage des camions et d’optimiser les plans de transport.

À ceci s’ajoutent des données tierces : calendrier des vacances scolaires, données météo, conditions de circulation… « Ces informations viennent nourrir le jeu de données d’origine et permettent d’améliorer la qualité des prévisions », explique Alexis Fournier. Le Machine Learning peut alors aider à anticiper la variabilité de la demande ainsi que les difficultés de livraison. Et éviter ainsi que certains camions ne rentrent partiellement chargés, un phénomène redouté lors des opérations de livraison à domicile. »

Afin de maximiser le remplissage des camions, une logique de réseau doit également voir le jour, pour mettre en commun les capacités de transport, y compris entre compétiteurs. Mais pour concrétiser cette notion de mutualisation des moyens, il est impératif que la donnée circule.

Débloquer les données des opérateurs

Grâce à des solutions intelligentes, comme celles de SAP, Microsoft ou Dataïku, les entreprises sont prêtes pour une exploitation des données de transport. À condition toutefois que celles-ci remontent ! Les grands opérateurs du monde du transport tardent en effet à ouvrir leurs données.

Comment une entreprise peut évaluer ses émissions globales, si elle ne connaît pas le mode de transport utilisé ? Entre un camion et une camionnette, les nuisances peuvent en effet être multipliées par 40. De plus, 20 % à 30 % des camions tournent à vide et un pourcentage non négligeable de véhicules s’avère trop polluant face aux normes actuelles. Sans ces informations, le producteur, comme le consommateur, avancent à l’aveuglette.

Mais le marché s’est subitement renversé en 2020, avec une offre de transport devenue supérieure à la demande. L’occasion pour les donneurs d’ordres de choisir leurs transporteurs en fonction de leur capacité à faire remonter des données de terrain. « Libérez la data, plaide Philippe Mangeard. Les plates-formes de traitement des données sont en place et la conjoncture fait que les entreprises sont aujourd’hui en position d’exiger la remontée de ces informations de terrain. Lorsque ce sera le cas, tout le monde sera gagnant, prédit le président de TK’Blue. »


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Source de l’article sur sap.com