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Gestion financière : quel ERP choisir pour gérer votre PME/ETI ?

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La gestion financière de l’entreprise déborde de beaucoup le pré carré qu’on lui attribue habituellement. Sa fonction première est de tenir les cordons de la bourse. Mais elle joue aussi un rôle essentiel dans le développement stratégique de l’entreprise. Des ressources humaines à l’expérience client, en passant par la logistique ou le marketing, la fonction finance doit pouvoir collaborer étroitement avec tous les acteurs de l’organisation. D’où l’importance de déployer un outil de gestion financière tenant compte de l’entreprise dans toute sa complexité. Un domaine dans lequel l’ERP a su démontrer son talent, aussi bien en matière de gestion financière, de gestion de comptabilité que d’analyse prospective.

Qu’est-ce qu’un ERP ?

Un ERP (Enterprise Resource Planning) ou PGI (Progiciel de Gestion Intégrée) permet aux entreprises de centraliser tout leur système d’information au sein d’un seul outil de gestion.

Le modèle de l’ERP a beaucoup évolué au fil des décennies. Grâce aux progrès de la numérisation et du cloud computing, il offre désormais une solution globale qui facilite la gestion de toutes les fonctions de l’entreprise, à commencer par la gestion financière.

Le choix d’un ERP passe souvent par la définition précise des besoins et des objectifs des entreprises. Ces derniers varient non seulement en fonction du cœur de métier et de l’environnement concurrentiel, mais aussi de la structure même de l’entreprise. C’est pourquoi il est fréquent de sélectionner son ERP de gestion financière en fonction de la taille de son organisation : TPE, PME/PMI, ETI ou grande entreprise.

ERP ou logiciel de comptabilité ?

Durant de nombreuses années, la notion d’ERP a été associée au logiciel de comptabilité utilisé par les services comptables au sein de la plupart des entreprises. Encore aujourd’hui, l’apparition du terme ERP comptable démontre que les fonctionnalités de l’outil sont souvent résumées à la gestion de la comptabilité.

Il existe toutefois des ERP comptables qui représentent une évolution certaine dans le domaine du logiciel de comptabilité. Ils regroupent :

La gestion de la comptabilité générale ;

  • L’analyse des écritures comptables ;
  • Le Fichier des Ecritures Comptables, ou FEC, un document qu’il est obligatoire de transmettre à l’administration fiscale depuis 2014 ;
  • Le rapprochement des écritures bancaires ;
  • Les déclarations de TVA ;
  • La comptabilisation des décaissements et encaissements ;
  • La comptabilité des comptes clients et fournisseurs.

Toutes ces fonctionnalités sont incluses au sein d’un logiciel qui propose de nombreux autres outils : gestion des ressources humaines, logistique, suivi de la relation client, analyse des performances de vente, etc.

L’ERP finance, ou le FRP

Le terme FRP (ou Financial Resource Planning) est apparu dans les années 2000 pour désigner un nouveau type de logiciel de gestion financière. Il s’agit en premier lieu d’un produit orienté PME et grandes entreprises. Il leur permet de piloter leur gestion financière avec un outil de type ERP. Depuis, d’autres solutions logicielles ont été développées en reprenant le principe de l’ERP appliqué à la gestion financière de l’entreprise.

Aujourd’hui, les ERP proposent des fonctions utiles aux entreprises de toute taille, y compris dans la gestion de leurs finances. En effet, ils coordonnent gestion de comptabilité et gestion financière. De plus, ils apportent de nombreux autres bénéfices en termes de productivité, de rentabilité, de gestion des risques ou encore de stratégie marketing.

Quel ERP choisir pour votre gestion financière ?

L’utilité de l’ERP finance a été solidement démontrée pour les PME, les ETI et les entreprises de plus grande taille. Cependant, nombre d’entre elles hésitent encore sur le choix de leur progiciel de gestion intégrée. Deux cas de figure :

  • Il s’agit d’une PME/ETI en cours de création ou n’ayant jamais fonctionné avec un ERP pour leur gestion financière ;
  • Une  première intégration a déjà eu lieu avec un ERP Finance. Mais, l’entreprise souhaite évoluer vers une nouvelle solution plus adaptée à ses besoins actuels. Un changement d’ERP peut s’imposer lorsque le logiciel actuel ne couvre plus tous les besoins de l’entreprise, ou bien lorsqu’il a atteint ses limites fonctionnelles.

Dans les 2 cas, PME ou entreprises de taille intermédiaire sont confrontées à une gamme de plus en plus étendue de progiciels, aux fonctionnalités toujours plus séduisantes. La première étape consiste donc à définir précisément les attentes de chaque entreprise pour sa fonction finance. Or, les besoins de cette dernière sont beaucoup plus importants qu’il n’y paraît. L’étude menée conjointement par Oxford Economics et SAP le démontre.

Un ERP finance pour soutenir la coopération stratégique entre vos services

Le rôle du service financier ne se réduit pas aux fonctions comptables et budgétaires de l’entreprise. C’est un acteur stratégique de son développement. En collaborant avec les autres services de l’entreprise, il apporte une visibilité essentielle à leur stratégie, grâce au soutien financier qu’il apporte.

Sur un panel de 255 cadres financiers interrogés dans le cadre de l’étude menée par SAP et Oxford Economics :

  • 28 % déplorent le manque de coopération entre les différents services de l’entreprise ;
  • 25 % estiment que leur entreprise connaît des difficultés à élaborer une analyse de rentabilité ou une orientation stratégique.

Les outils financiers de l’ERP doivent donc être adaptés à ce besoin de la fonction finance de participer à une stratégie de développement globale. Leur objectif permet de briser l’organisation « en silo » qui dresse une barrière hermétique entre les différents services.

Un outil de gestion financière pour faire face aux risques

En cette période marquée par l’apparition de la Covid-19 et ses conséquences majeures sur l’économie mondiale, la fonction finance est plus que jamais un acteur incontournable de la gestion du risque.

Une gestion financière harmonisée permet par conséquent de mieux anticiper les évolutions de l’entreprise :

  • En fonction des changements de réglementation ;
  • Sous la pression d’événements extérieurs : crises sanitaires, économiques, financières, etc.

Expérience client et expérience collaborateur

L’étude SAP/Oxford Economics soulève également la question de l’amélioration de l’expérience client et de l’expérience collaborateur. Un domaine de première importance, fréquemment souligné par les entreprises les plus performantes du marché.

Le rôle du directeur financier consiste dans ce cadre à coordonner les efforts des différents services : département commercial, gestion de la relation client, communication, etc. L’ERP Finance fait une fois encore office de ciment entre ces fonctions.

L’amélioration de l’expérience collaborateur est tout aussi essentielle. C’est même une problématique majeure pour le chef d’entreprise : fidélisation des employés, transmission de la culture d’entreprise, coopération, montée en compétences… Autant de questions essentielles à la santé et au développement de l’organisation.

Là aussi, la gestion du financement des formations professionnelles internes, la fluidité des relations entre RH et employés, l’optimisation des outils de paie, etc. font partie intégrante des responsabilités de l’équipe financière.

SAP : 3 ERP pour optimiser la gestion financière des PME et des ETI

Concepteur expert de solutions de gestion financière pour les entreprises de toutes tailles, SAP a mis au point différents ERP spécialement calibrés selon les besoins de votre PME ou de votre ETI. 3 ERP finance à découvrir dès aujourd’hui : SAP S/4HANA, SAP Business One et SAP Business ByDesign.

SAP S/4HANA

SAP S/4HANA est une solution ERP développée par SAP pour la base de données SAP HANA. Il est deployable sur cloud privé ou public, en interne ou sous une forme hybride. Ce progiciel intègre toutes les dernières évolutions numériques :

  • Cloud Computing : facilitez l’accès aux données de l’entreprise à tous ses acteurs, sur un support 100 % sécurisé. Libérez de l’espace données avec la base In-Memory en colonnes ;
  • UX optimisée : SAP S/4HANA mise sur une interface intuitive, accessible à tous les collaborateurs quelle que soit leur connaissance des nouvelles technologies ;
  • Gestion financière facilitée : Grâce à l’IA intégrée et les fonctions d’analyse améliorées, les analyses et insights sont plus rapides. Votre service financier détient un outil conçu pour l’amélioration des performances de l’entreprise ;
  • Réduction des coûts : optimisation de l’infrastructure informatique, rationalisation des flux, amélioration de la fonction logistique… L’usage d’un ERP Finance adapté fait partie des leviers budgétaires à actionner pour augmenter la rentabilité de l’entreprise.

SAP Business One

Cet ERP spécifiquement conçu pour les TPE et les PME prend le relais de votre logiciel de comptabilité pour vous permettre une gestion rationalisée de tous les processus métiers indispensables au fonctionnement de votre entreprise.

L’ERP est deployable sur Cloud ou in situ par le biais de la plateforme SAP HANA. Business One intègre la gestion de la comptabilité, la gestion des finances et toutes les fonctions stratégiques de l’entreprise au cœur d’un seul et même outil.

L’entreprise gagne en efficacité. Par conséquent, l’analyse de ses performances lui offre plus de visibilité, grâce à une interface accessible et adaptée aux besoins de vos collaborateurs. SAP Business One vous permet ainsi de passer à une nouvelle phase de votre développement. Son déploiement rapide et sa facilité d’exécution facilitent votre prise de décision dans tous les domaines.

SAP Business ByDesign

SAP Business ByDesign est une suite ERP complète pour accompagner la croissance des PME et des ETI :

  • Un outil de Cloud Computing clé en main, prêt à l’emploi ;
  • Des processus rationalisés de bout en bout grâce à une application intelligente ;
  • Une analyse en temps réel de toutes vos performances et indicateurs clés.

Cet ERP intègre gestion financière, logiciel de comptabilité, mais aussi outils d’analyse évolués pour exploiter tout le potentiel de votre entreprise et prendre les bonnes décisions quant à son développement. Il est particulièrement adapté aux organisations connaissant une forte croissance et désirant atteindre des objectifs plus ambitieux.

Conclusion : l’ERP Finance SAP au service de toutes les PME et ETI

Au-delà du simple outil de gestion comptabilité, l’ERP est un système d’information et d’analyse perfectionné, en évolution constante. SAP a tiré profit de sa longue expérience auprès des petites et moyennes entreprises pour concevoir les progiciels les plus pertinents. Ce sont désormais des partenaires incontournables de l’entreprise, accessibles à tous ses collaborateurs.

Vous hésitez encore sur le choix de votre ERP de gestion financière ? Les conseillers SAP sont à votre disposition pour vous présenter les produits les plus adaptés à votre cœur de métier.

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Source de l’article sur sap.com

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Meilleures pratiques de mise en œuvre d’un ERP pour réduire les risques et les coûts

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La mise en oeuvre d’un nouveau système ERP offre une occasion majeure de transformer numériquement votre entreprise. Non seulement vous pouvez dépasser les fonctionnalités limitées ou la technologie obsolète de votre ancien système, mais vous pouvez également tirer parti des capacités du système ERP moderne pour vous aider à saisir de nouvelles opportunités commerciales.

Cependant, toutes les mises en place ne se déroulent pas sans heurts. Alors comment préparer votre entreprise à une mise en oeuvre réussie de l’ERP ? Comment éviter les coûts et les risques inutiles ? Ces meilleures pratiques de mise en œuvre d’un ERP peuvent vous aider à éviter les pièges les plus courants et à profiter plus rapidement des avantages de votre nouveau système ERP.

Par où commencer votre projet ERP ?

Lorsque les gens pensent à la mise en oeuvre d’un système, ils commencent souvent par envisager les fonctionnalités souhaitées. Mais les nouvelles fonctionnalités ou technologies ne sont pas le cœur du problème ; ce dont une entreprise a besoin pour se développer, ce sont des processus de gestion modernes. Ce n’est qu’avec des processus efficaces qui vous permettent d’être agile et réactif que vous pourrez stimuler votre compétitivité et mieux servir vos clients internationaux.

Souvent, les processus existants sont rigides et ne répondent pas aux besoins de l’entreprise. Même lorsque des processus éprouvés et rentables sont en place, ils doivent souvent être mis à jour pour répondre à l’évolution des besoins ou être enrichis de nouvelles fonctionnalités, comme l’accès mobile, les alertes et la veille économique. Il est donc important de toujours garder ces processus au cœur de votre plan de mise en œuvre.

Quel est le plus grand facteur de réussite ? Votre équipe de projet.

Toutes les études de cas sur la mise en oeuvre d’un ERP se rejoignent
: le facteur déterminant est l’équipe de mise en œuvre.

Un excellent logiciel n’est excellent que s’il est mis en œuvre par une équipe solide. Si les membres de l’équipe n’ont pas le temps, le soutien ou les compétences nécessaires pour effectuer le travail efficacement, ils ne réussiront pas – et le projet souffrira probablement de retards, de coûts supplémentaires et/ou d’un logiciel qui ne répond pas aux besoins de l’entreprise.

Les entreprises qui ont connu des revers ou des échecs en matière d’ERP ont souvent affecté des employés qui « avaient le temps » de travailler sur le projet. Mais pour réussir, vous devez recruter les personnes dont « vous ne pouvez pas vous passer ». Il s’agit des personnes bien occupées qui connaissent les processus opérationnels, travaillent bien avec les autres membres de l’organisation et ont le respect de la direction. Dédiez ces personnes au projet à plein temps (40 heures de disponibilité), ou autant d’heures que possible par semaine.

N’ajoutez à l’équipe de projet clé aucune personne qui ne peut pas consacrer au moins 25 % de son temps (minimum 10 heures) au projet chaque semaine. Les membres de l’équipe consacrant moins d’un quart de leur temps pourront rattraper les activités du projet mais n’y apporteront aucune valeur ajoutée.

Le soutien de la direction à votre équipe est essentiel. Dans toute mise en œuvre importante, des décisions doivent être prises concernant les priorités et les compromis en matière de ressources. Sans un soutien et un engagement fort, même les équipes qualifiées peuvent échouer.

La mise en oeuvre rapide d’un système ERP moderne est l’une des choses les plus importantes qu’une entreprise puisse réaliser. Cela vaut la peine d’y consacrer vos meilleurs éléments et de poser les bases du succès dès le départ.

Comment planifier la mise en œuvre de votre ERP

Planifiez la séquence de mise en place de façon réaliste. Tenez compte de la disponibilité de votre équipe de direction, des managers et des experts internes qui contribuent à l’effort.

Classez vos besoins par ordre de priorité afin de pouvoir vous concentrer sur les gains importants tout en constituant une base logicielle et technologique de base qui pourra évoluer en fonction des besoins de votre entreprise.

Votre plan détaillé et vos indicateurs clés de performance seront adaptés à vos besoins spécifiques. Toutefois, les activités clés suivantes sont des étapes communes à toutes les mises en place réussies :

Mise en oeuvre d'un ERP

1. Sélectionnez un partenaire intégrateur pour vous aider à la mise en œuvre

Votre équipe de projet n’est probablement pas très expérimentée dans la mise en œuvre d’un logiciel ERP ; elle aura besoin d’aide. Cherchez et sélectionnez un ou plusieurs consultants qualifiés pour la mise en oeuvre de l’ERP, ayant une connaissance approfondie et une expérience de l’application ERP que vous allez installer. Confirmez qu’ils comprennent comment la nouvelle solution logicielle soutient vos processus d’affaires actuels et à venir. Interrogez leurs références pour le vérifier.

Vos partenaires intégrateurs doivent disposer d’un personnel formé à votre secteur d’activité et disponible sur vos sites. Si vous avez des clients et des fournisseurs internationaux, vos partenaires doivent avoir les compétences nécessaires en matière de commerce international, de langues et de devises pour rationaliser votre mise en œuvre.

Enfin, examinez le logiciel de gestion de projet que l’entreprise utilise pour vous assurer qu’il est compatible avec votre système interne de planification, d’ordonnancement et de suivi.

2. Détaillez toutes les tâches du projet

Votre partenaire de mise en place vous aidera à dresser une liste détaillée de toutes les tâches à accomplir. Cette liste sera longue. La formation seule, par exemple, comprend de nombreuses tâches :

  • Formation de l’équipe de projet : Votre équipe doit se familiariser avec le logiciel afin de pouvoir décider comment adapter vos processus d’entreprise.
  • Formation de l’équipe informatique : L’équipe informatique doit être formée afin de comprendre comment installer et maintenir le système de manière optimale.
  • Formation des utilisateurs métiers : Toutes les personnes appelées à utiliser le logiciel doivent apprendre comment il fonctionne.
  • Formation continue : Les nouveaux utilisateurs auront besoin d’être formés au fur et à mesure qu’ils rejoignent votre entreprise, vous devrez donc mettre en place un plan à plus long terme.

La liste des tâches doit être divisée en phases. Il faut prévoir du temps pour le pilote en salle de conférence, la personnalisation de l’application, l’intégration à d’autres applications et sources de données, la mise en œuvre de l’infrastructure, le nettoyage des données, l’acceptation par les utilisateurs, etc.

3. Calculez les heures de travail

Estimez soigneusement le temps nécessaire à chacune des tâches. Pour ce faire, comprenez la tâche et le travail qu’elle implique, puis déterminez le nombre d’ « heures de travail » nécessaires. Il peut s’agir d’une fourchette d’heures, mais elle doit être précise. Additionnez les heures de travail pour chaque phase du projet et désignez la personne chargée de les réaliser.

C’est pourquoi il est important de faire appel à un partenaire intégrateur qui connaît bien la solution logicielle. Si vous effectuez cette étape correctement, vous serez en mesure de calculer avec précision votre calendrier, de déterminer si vous avez besoin d’aide en dehors de votre équipe actuelle et de limiter les dérapages.

4. Créez un calendrier réaliste

Maintenant que vous avez calculé les heures de travail disponibles et nécessaires, vous pouvez créer un calendrier réaliste. Dans de nombreux cas, le premier passage révèle un problème de capacité par rapport au calendrier de mise en œuvre qui avait été présenté à l’origine aux dirigeants.

Voici un exemple de calcul qui illustre les écarts potentiels :

  • Délai de mise en service prévu = 12 mois ou 1 an
  • Nombre total d’heures de travail disponibles sur une période de 12 mois = 540/semaine ou 28 080 heures/an
  • Nombre total d’heures de travail nécessaires à la mise en place = 42 000 heures au total
  • Heures requises divisées par les heures disponibles par an = 1,496 années

Le résultat ? La date de mise en service est manquée avant le début du projet. Voici quelques solutions possibles :

  • Réduire le scope – même si l’équipe a convenu que ces tâches sont essentielles.
  • Repousser la date à une date réaliste
  • Ajouter plus de ressources internes et externes (heures de travail disponibles)
  • Décomposer le projet en phases

C’est ici que l’équipe de direction devra prendre la décision. Ce n’est qu’un exemple des raisons pour lesquelles ils doivent être impliqués dans le processus de sélection et de mise en œuvre du logiciel.

5. Menez un projet pilote

Une fois le projet lancé et avant la mise en service, effectuez un test ou un pilote (dans une salle de conférence) avant le déploiement complet. Ce pilote interne vous permettra de vous assurer que vous avez mis en place les processus opérationnels appropriés pour les besoins actuels et futurs de l’entreprise. Lorsque vous concevez vos nouveaux processus, il est important de comprendre l’éventail des options disponibles dans votre système ERP – et de valider vos processus avec l’équipe de projet et les parties prenantes de la communauté des utilisateurs.

Au cours de cette phase de plusieurs semaines, votre partenaire de mise en place installera un logiciel pilote qui vous permettra de tester tous vos processus et de vous assurer qu’ils fonctionnent comme prévu, sans surprise. Souvent, vous pouvez appliquer les meilleures pratiques pour gagner du temps, en particulier si vous disposez des outils de configuration pour effectuer des ajustements rentables à mesure que vous affinez vos opérations.

6. Nettoyez vos données

Cela semble simple, mais le nettoyage des données est une activité chronophage. Il est préférable de commencer à évaluer l’exactitude de vos données dès que possible, car il faut beaucoup d’efforts pour réaliser cette étape correctement. Au cours du projet, des changements de processus métiers se produiront – soyez donc prêt pour des étapes supplémentaires de gestion des données pendant la mise en œuvre.

7. Tenez tout le monde informé

Chaque semaine, un membre du personnel doit contacter toutes les parties prenantes clés afin qu’elles soient informées des points positifs et moins positifs de l’avancement du projet de mise en œuvre. Le pire scénario est celui où les gens ne sont pas tenus au courant et sont pris par surprise.

La plupart des bons systèmes de gestion de projet comportent des représentations visuelles de l’avancement du projet.

Commencez par les processus les plus importants de votre entreprise

Toutes les entreprises n’ont pas les mêmes problèmes. Il est donc préférable de passer en revue vos processus opérationnels et de classer par ordre de priorité ceux qui doivent être abordés en premier. Voici une liste de domaines à haute valeur ajoutée à prendre en compte :  

  • La veille stratégique, y compris les alertes de gestion et les tableaux de bord : Votre équipe a besoin de mises à jour rapides sur les problèmes de l’entreprise, ainsi que de la possibilité d’approfondir facilement les détails pour résoudre rapidement les problèmes – au bureau, à la maison ou sur la route. Vous avez besoin d’une intelligence d’affaires intégrée et de données qui se trouvent dans une base de données unique.
  • Gestion de la relation client (CRM) : Aujourd’hui, les processus CRM touchent généralement toutes les parties d’une entreprise. Les ventes directes, les distributeurs, les showrooms, le commerce électronique, le service client et les commerciaux partagent tous des informations sur les clients avec la gestion des commandes, les opérations, les achats, l’ingénierie, les comptes clients et l’expédition.
  • Finance et comptabilité : Des transactions financières précises et en temps réel, des indicateurs clés de performance et des analyses sont essentiels à toute entreprise, et ils doivent couvrir tous les sites et départements. Outre la comptabilité, elles doivent être intégrées à l’évaluation des coûts, à la budgétisation, aux prévisions, aux projets, à la gestion des actifs, à la conformité et à la gestion de la trésorerie.
  • Gestion de la chaîne logistique (DSC) et fabrication : Les délais serrés, les faibles marges et les perturbations de la chaîne d’approvisionnement constituent un défi pour toutes les entreprises. Leur gestion nécessite un travail d’équipe – collaboration avec les fournisseurs, les transporteurs, les sociétés d’import/export, les banques et d’autres partenaires – souvent sur des appareils mobiles répartis sur plusieurs sites.
  • Ressources humaines (RH) : La gestion d’une main-d’œuvre diversifiée est plus difficile aujourd’hui que jamais, et votre équipe a besoin d’un accès immédiat et sécurisé aux informations sur les employés pour la paie, les avantages sociaux, la budgétisation, la programmation et les besoins de conformité. De plus, le recrutement, le développement et la fidélisation des employés constituent une part importante de l’évaluation des plans d’affaires actuels et proposés.
  • Langues, devises et sites multinationaux : À mesure que vous développez votre entreprise, en particulier si vous vous implantez dans de nouvelles régions ou de nouveaux pays, vous devez être en mesure d’ouvrir et de développer de nouvelles opérations de manière cohérente et rapide. Cela nécessite des capacités logicielles étendues et avancées, ainsi que des services cohérents de la part de votre fournisseur de logiciels sur chaque site.
  • La mobilité : La capacité d’accéder à l’information et de travailler à distance est désormais vitale – comme l’a démontré la pandémie de COVID-19. Les entreprises qui disposent des outils nécessaires pour s’adapter rapidement peuvent prendre l’avantage en période de perturbation.

Conseils pour atténuer les risques liés à la mise en œuvre d’un ERP

Tous les projets comportent un élément de risque. Vous trouverez ci-dessous cinq conseils précieux pour améliorer vos chances de mener à bien votre projet dans les délais et les budgets impartis.

  1. Choisissez des partenaires expérimentés en matière de logiciels, de processus opérationnels et de mise en oeuvre qui possèdent un savoir-faire sectoriel et local. Interrogez toujours des références dans des entreprises comme la vôtre.
  2. Ne poussez pas une technologie dépassée au-delà de ses limites. Éliminez les anciens systèmes autonomes dépassés et, dans la mesure du possible, consolidez vos données dans une base de données unique (version unique de la vérité) avec une veille économique intégrée pour des performances multinationales.
  3. Dans l’économie numérique, les entreprises doivent souvent intégrer des systèmes entre les unités commerciales ainsi qu’avec les clients et les fournisseurs. Confirmez que vous disposez de capacités d’intégration dans le cloud et d’une expertise en matière de réseaux de fournisseurs.
  4. Évitez les dérives du projet. Il est fréquent de découvrir des besoins et des opportunités au cours de la mise en œuvre d’un ERP. Il est donc important de gérer les ordres de modification pour éviter les retards et les dépassements de coûts.
  5. Confirmez que vous disposez d’une expertise cohérente sur tous vos sites. Vous avez besoin d’une formation, d’une mise en place et d’une assistance, souvent fournies par la direction locale, les distributeurs de logiciels, les sociétés de conseil et votre partenaire logiciel.

Conseils pour éviter les coûts supplémentaires liés à la mise en œuvre d’un ERP

L’investissement dans un nouveau système ERP comprend l’engagement en temps de votre entreprise, le conseil en processus métier et en mise en œuvre, les logiciels et les services cloud, ainsi que l’équipement en ordinateurs, tablettes et téléphones – il est donc important de contrôler le projet et les coûts.

Voici quelques points clés à suivre :

  • Restez concentré sur le coût total de possession (TCO). Gérez vos coûts totaux – et les avantages au fil du temps pour minimiser les dépenses et maximiser le rendement. N’oubliez pas que la mise en œuvre d’un système ERP aura un impact important sur votre entreprise.
  • Respectez l’orientation de l’entreprise et n’imposez pas de changements de processus inutiles. Dans de nombreux cas, les entreprises sont contraintes de modifier leur mode de fonctionnement pour s’adapter à leur logiciel, ce qui augmente les coûts de mise en œuvre et d’exploitation.
  • Concentrez-vous sur les processus de routine qui apportent une valeur significative à l’entreprise.  La gestion des commandes des clients, la mise à jour des prix, l’ajout de nouveaux produits et services, la modification des détails de fabrication et l’intégration des nouveaux employés sont des exemples de ces processus de routine.
  • Évitez les personnalisations et tirez parti d’une interface utilisateur configurable, des tableaux de bord, des alertes, des flux de travail, de la veille économique et des fonctionnalités mobiles. Grâce à ces fonctionnalités, vous pouvez rationaliser le travail de tous vos services ainsi que procéder à des ajustements rapides et rentables si nécessaire.
  • Les piratages de systèmes et les violations de données coûtent cher. Lorsque vous utilisez Internet, utilisez une solution ERP en nuage sécurisée si nécessaire – confirmez que vos fournisseurs de logiciels et de services prennent en charge une gamme d’options de déploiement de logiciels sécurisés.

Quand votre mise en oeuvre ERP sera-t-elle terminée ?

Une fois votre mise en oeuvre initiale terminée, vous aurez toujours besoin de la flexibilité nécessaire pour ajouter des fonctionnalités supplémentaires à votre entreprise. De nombreux changements peuvent être à l’origine de ces opportunités, comme de nouveaux sites, de nouvelles gammes de produits et de services, et des acquisitions.

La transformation numérique offre également des possibilités supplémentaires de faire équipe avec les clients et les fournisseurs pour redéfinir la manière dont les affaires sont menées dans votre secteur. Souvent, ces projets incluent de nouvelles technologies, comme l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA), ainsi que l’intégration avec des équipements et des véhicules utilisant l’Internet des objets (IoT) pour améliorer la vitesse et l’efficacité.

Prêt à passer à l’étape suivante ?

Dans tout projet ERP, il y aura des problèmes inattendus – alors attendez-vous à en rencontrer dans le vôtre. Mais, en suivant les meilleures pratiques pour une mise en oeuvre réussie de l’ERP, vous pouvez les identifier et les traiter dès qu’ils se présentent afin de gérer efficacement vos risques et vos coûts.

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Source de l’article sur sap.com

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Qu’est-ce que le data mining ?

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

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

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

Pourquoi utiliser le data mining ?

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

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

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

Historique du data mining

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

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

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

Comment cela fonctionne ?

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

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

Techniques de data mining

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

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

Association

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

Clustering

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

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

Régression

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

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

Exemples de cas d’utilisation

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

Développement de produit

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

Production

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

Industries
des services

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

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

Défis liés au data mining

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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FAQ sur le data mining

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

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

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

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

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

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

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

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

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Source de l’article sur sap.com

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Intermarché choisit les solutions SAP Ariba pour optimiser sa chaîne de valeur et répondre aux attentes des consommateurs

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Intermarché, enseigne alimentaire du Groupement Les Mousquetaires s’appuie sur les solutions de procurement Ariba de SAP pour assurer la fluidité et l’efficacité de sa chaine d’approvisionnement et de distribution, afin de répondre au mieux aux enjeux contemporains et aux attentes toujours grandissantes des consommateurs. Grâce à un outil intégré, les différents corps de métiers peuvent collaborer via une seule interface et selon des processus communs, ce qui permet une vision globale sur l’ensemble des flux et un suivi de tous les indicateurs de performance, favorisant la prise de décision et une réponse rapide et fiable aux besoins de l’entreprise et de ses clients.

Le contexte de crise sanitaire et les différentes formes de restrictions de mobilité qui ont traversé le territoire cette dernière année ont montré combien il était important pour une entreprise d’assurer la solidité et la fiabilité de sa chaîne d’approvisionnement.

L’épidémie de la Covid-19 a également accéléré les évolutions des comportements des consommateurs, et il tient à cœur à Intermarché de répondre présent face à ces nouveaux enjeux, c’est pourquoi le groupe a opéré sa transformation. La digitalisation de la vie professionnelle s’accompagne aussi de la digitalisation des modes de consommation, avec un recours plus fréquent au e-commerce. Les enjeux sociétaux et environnementaux font désormais partie intégrante de l’équation lors des choix de consommation des clients. L’hygiène et les impératifs sanitaires ont été exacerbés par la crise. Suite à la crise économique qui résulte de l’épidémie, les consommateurs sont plus que jamais à la recherche de prix très attractifs.

Une solution pour assurer la bonne traçabilité des produits marques de distributeurs et répondre mieux aux attentes des consommateurs.

La stratégie d’Intermarché repose sur six piliers. Le relai « Producteurs & Commerçants », qui est l’ADN d’Intermarché, implique de disposer d’un outil industriel efficient et réactif. Le retravail constant et l’optimisation des recettes, afin de répondre aux attentes des consommateurs désireux de manger mieux. Communiquer sur les avantages des produits Intermarché pour les consommateurs, et leur apporter toutes les informations qu’ils recherchent. Des activations promotionnelles pour répondre aux attentes des clients sur les prix des produits. Des prix bas toute l’année et une forte compétitivité prix, surtout au regard de la crise économique que nous traversons. Une transformation pour plus d’agilité, afin de s’adapter au monde en constante évolution.

La qualité de l’alimentation est plus que jamais au cœur des préoccupations des consommateurs, notamment via les gammes de produits bio. Les solutions Procurement SAP Ariba permettent à Intermarché d’assurer la bonne traçabilité de ses produits, et de répondre aux attentes des clients désireux d’en savoir plus sur la qualité et l’origine des produits qu’ils consomment. Pour assurer cette traçabilité, Intermarché peut s’appuyer sur la méthode et l’efficacité de l’outil Ariba. Celui-ci permet de suivre et analyser les données, afin de piloter et optimiser la chaine d’approvisionnement en fonction des demandes des consommateurs. Enfin, la fluidité des informations entre les collaborateurs et les fournisseurs de production est assurée par l’intégration à cet outil unique.

Une transformation engagée grâce à un outil unique adapté à l’ensemble des profils et corps de métier.

Pour faire face à la croissance du nombre d’appels d’offre et du nombre de fournisseurs, la complexité grandissante des références et l’impératif de toujours réduire le time to market pour répondre aux attentes des consommateurs, il était crucial pour Intermarché de pouvoir s’appuyer sur un outil intégré de pilotage, c’est pourquoi le groupe a choisi les solutions Achats SAP Ariba.

Le programme de transformation d’Intermarché se base sur cinq objectifs :

  1. Améliorer la qualité et l’échange de l’information entre les services et avec le fournisseur.
  2. Disposer de l’agilité nécessaire pour anticiper les événements et problématiques, tels que les renouvellements d’appels d’offres etc.
  3. Homogénéiser les processus d’approvisionnement.
  4. Piloter tous les services et processus, et mettre en place des KPIs.
  5. Améliorer le time to market; les distributeurs producteurs se doivent d’être rapides pour répondre immédiatement aux demandes des consommateurs.

Proposant une vaste variété de produits en marques de distributeurs (frais, épicerie, alimentaire hors import), les 59 usines intégrées au Groupement Les Mousquetaires et les 600 fournisseurs d’Intermarché collaborent au travers d’un outil unique, pour gérer les achats, identifier et anticiper les besoins, suivre l’historique, simplifier les appels d’offre, piloter l’entreprise via des processus homogènes et des indicateurs de performance communs.

Aujourd’hui, les collaborateurs Intermarché se sont approprié l’outil, et l’implantation d’Ariba est une réussite. La collaboration est facilitée par l’intégration sur un outil unique des différents profils et corps de métier qui interviennent tout au long de la chaine de valeurs. Le time to market a été multiplié par 2,25, avec un time to market moyen passé de 18 mois à 8 mois pour les marques de distributeurs. Le groupe ne cache pas ses ambitions de l’abaisser à 6 voire 3 mois en profitant pleinement des capacités proposées par les solutions SAP Ariba.

« La réussite de notre programme de transformation repose sur trois facteurs majeurs. D’abord, mettre les équipes au cœur du projet, les questionner sur les besoins et défis, pour les intégrer à la mise en place de la solution. Ensuite, rester simples et pragmatiques, et ne pas perdre de vue les objectifs de départ. Enfin, anticiper et accompagner le changement, en parallèle de l’élaboration de l’outil, est une clé de réussite. Les collaborateurs et les fournisseurs ont pris en main cet outil, ce qui est un très bon indicateur du succès du projet. Il y a énormément de positif dans ce qui est en train de se passer. » témoignent Matthieu Bidan, chef d’entreprise Intermarché à Gratentour (31) et  Guillaume Delpech, en charge de la direction des Achats Marques Propres Intermarché – Netto.

À propos de SAP

La stratégie de SAP vise à aider chaque organisation à fonctionner en “entreprise intelligente”. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 77 % des transactions commerciales mondiales entrent en contact avec un système SAP®. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analytique avancées aident nos clients à transformer leurs activités en “entreprises intelligentes”. SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration afin qu’elles puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent – sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Avec son réseau mondial de clients, partenaires, employés et leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com .

Contacts presse SAP
Daniel Margato, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline Barriere : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
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Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

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

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

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

Schéma qui montre ce qu'est un data warehouse

Avantages de l’entreposage de données

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

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

Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud

Que peut stocker un data warehouse ?

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

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

Termes clés

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

Data warehouse et base de données

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

Data warehouse et lac de données

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

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

Data warehouse et datamart

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

Diagramme d'un data mart et de son fonctionnement

Quels sont les composants clés d’un data warehouse ?

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

Diagramme montrant les composants d'un data warehouse

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

Architecture de data warehouse 

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

Diagramme de l'architecture d'un data warehouse

Couche de données

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

Couche sémantique

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

Couche analytique

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

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

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

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

 

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The Future of Analytics Has Arrived

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

Les 7 principaux avantages d’un data warehouse Cloud  

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

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

Meilleures pratiques concernant l’entreposage des données

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

Meilleures pratiques métier

Meilleures pratiques informatiques

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En résumé 

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

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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Unifiez vos données et analyses pour prendre des décisions avisées et obtenir la flexibilité nécessaire pour un contrôle efficace des coûts, notamment grâce à un paiement selon l’utilisation.

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Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

L’air pur comme point de départ

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

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

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

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

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

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

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

Améliorer la vie urbaine

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

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

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

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

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

Publié en anglais sur Forbes.com

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Gagnez en résilience en optimisant la gestion des risques et de la conformité

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Le défi :

En ces temps de risques particulièrement évolutifs, les entreprises ne peuvent plus fermer les yeux sur des approches manuelles, cloisonnées et désagrégées en matière de gestion des risques. Elles doivent transformer leurs processus GRC et leurs systèmes SAP clés pour rester résilientes.

Les options possibles :

Avec les solutions SAP® GRC, vous pouvez intégrer des contrôles à un processus de gestion et bénéficier de meilleurs insights sur les anomalies et les potentiels événements à risque. Vous pouvez exploiter le Big Data directement à partir de vos applications SAP pour la surveillance des exceptions et l’obtention de meilleurs insights.

Comme nos solutions partagent une même plateforme technologique, la capacité d’obtenir ces insights en temps réel, via la surveillance automatisée des contrôles et des indicateurs de risques clés (partageables entre nos solutions), vous permet de véritablement transformer vos processus GRC. À partir de nos solutions SAP GRC, vous pouvez procéder à des agrégations et communiquer les principaux risques et statuts de conformité aux décideurs via SAP Digital Boardroom ou via des solutions orientées partenaires, telles que Risk Navigator d’EY.

La phase de découverte :

Nous savons également qu’en matière de transformation numérique la compréhension des fonctionnalités proposées et de leur valeur ajoutée, tout comme la réalisation d’une analyse de rentabilité, sont essentielles. Si vous avez besoin d’aide pour cette analyse, n’hésitez pas à recourir à l’un de ces calculateurs de valeur (pas d’inscription nécessaire).

Voici les calculateurs disponibles, accompagnés d’une brève description :

SAP Access Control (s’applique aussi à SAP Cloud Identity Access Governance) : découvrez les avantages de l’automatisation de l’analyse et de l’atténuation des risques, mais aussi de la gestion des rôles et des privilèges, de la mise en service et des certifications d’accès dans vos environnements hybrides.

SAP Process Control : explorez les améliorations possibles dans des domaines tels que la gestion des risques, les contrôles, le mappage des réglementations et politiques, les tests (notamment la surveillance continue des contrôles), les évaluations, etc.

SAP Risk Management : quantifiez les avantages potentiels d’une approche d’entreprise en matière de gestion des risques dans des domaines tels que la planification, la gestion des réactions ou encore l’identification, l’analyse et le reporting des principaux domaines à risques.

SAP Audit Management : découvrez comment rationaliser les audits internes et améliorer leur qualité en facilitant la documentation des preuves, l’organisation des tâches administratives et la création de rapports, sur site et à distance.

SAP Business Integrity Screening : identifiez les opportunités d’économies potentielles en réduisant les pertes liées à la fraude, via le contrôle de gros volumes de transactions, mais aussi de partenaires, afin de détecter toute anomalie.

Invitation spéciale : en savoir plus à l’occasion de notre prochain événement virtuel !

Rejoignez-moi, ainsi que mes collègues Neil Patrick, Thomas Frenehard et Vishal Verma, pour obtenir des insights de la part de SAP, mais aussi de nos invités spéciaux, Marsha Reppy d’EY et Michael Rasmussen de GRC 20/20, pour notre présentation intitulée « Risk and Compliance », proposée dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk.

Nous évoquerons l’environnement actuel et la façon dont les technologies SAP peuvent aider les professionnels de la gestion des risques, des audits, des contrôles et de la conformité à transformer votre approche en matière d’automatisation et de conformité. Nous évoquerons également nos principales solutions GRC (Thomas Frenehard), ainsi que notre solution SAP Cloud Identity Access Governance (Swetta Singh).

En somme, nous vous proposons 45 minutes particulièrement riches et intenses, axées sur les risques et la conformité, et la présentation de multiples fonctionnalités absolument incontournables.

Informations complémentaires :

En attendant, voici quelques suggestions :

  • Regardez cet entretien de 10 minutes avec le directeur des audits internes d’OYAK Mining Metallurgy Group, Dilek ÇETİN, qui explique comment son entreprise a transformé ses processus d’audit et GRC via un modèle basé sur « trois lignes », pour plus d’automatisation, d’assurance et de visibilité, grâce aux solutions SAP GRC.
  • Accédez à notre dizaine de sessions à la demande pour bénéficier de présentations de produits approfondies et pour découvrir les nombreux cas dans lesquels SAP utilise ses propres solutions pour gérer les risques, automatiser des centaines de contrôles et effectuer ses propres programmes d’audit interne à travers l’entreprise. Inscrivez-vous pour regarder la session de votre choix et approfondir les domaines de la GRC (gouvernance, gestion des risques et conformité), de la gouvernance des accès, de la confidentialité et de la cybersécurité.
  • Découvrez l’approche de KraftHeinz avec les solutions SAP GRC et son parcours avec Risk Navigator d’EY.

Publié en anglais sur blogs.sap.com

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Fonctionnalités clés d’un ERP moderne : quelques exemples remarquables

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Les nouvelles technologies peuvent changer la donne dans le milieu des logiciels d’entreprise. Pourtant, c’est à l’amélioration de l’expérience utilisateur que l’on attribue une véritable valeur. De la même façon, quand on parle de conversion au numérique, il ne s’agit pas de continuer à faire les mêmes choses avec de nouvelles technologies, mais de transformer les méthodes de gestion des entreprises. Les technologies innovantes fournissent de nouvelles fonctionnalités rimant avec nouvelles opportunités pour les entreprises et les particuliers.

SAP HANA est l’une de ces technologies qui changent la donne pour les logiciels d’entreprise. Bien plus qu’une simple base de données, il s’agit de la base sur laquelle repose SAP S/4HANA. Grâce à SAP HANA, les données sont utilisées autrement, c’est-à-dire d’une manière plus intelligente et prédictive.

SAP S/4HANA s’accompagne de cas d’apprentissage automatique intégrés (par exemple, automatisation intelligente pour la conformité fiscale, réapprovisionnement piloté par la demande, prévision des livraisons fournisseurs, affectation intelligente du personnel et des ressources, et prévision des performances de vente), grâce au socle d’Intelligence Artificielle (IA) qui sous-tend SAP HANA.

Tels sont les ingrédients qui forment une nouvelle expérience utilisateur caractérisé par le passage « de l’information à l’action », car les utilisateurs peuvent obtenir des informations pertinentes qui facilitent la prise de décision. Cette fonctionnalité est l’une des clés d’un progiciel de gestion intégré (ERP) moderne, optimisé par SAP HANA. Cette visibilité sur les informations permet d’obtenir une vue d’ensemble complète et en temps réel sur une entreprise, notamment sur les informations concernant les liquidités, les statistiques de commandes, les actifs et la satisfaction des clients. Même si les systèmes ERP hérités offraient également cette possibilité dans une certaine mesure, les informations étaient issues d’instantanés de données statiques et obsolètes, basés sur des agrégats précalculés dans les bases de données. Ces limites technologiques étaient source d’incertitudes et nous empêchaient de prendre des décisions parfaitement éclairées, notamment en raison de notre incapacité à réagir en temps réel à des événements imprévus.

Le modèle de données unifié dans SAP S/4HANA permet aux entreprises de s’appuyer sur une source d’informations unique, une autre fonctionnalité clé d’un ERP moderne. Le modèle de données unifié calcule des indicateurs de performance clés (KPI) à la volée, en s’appuyant sur des postes individuels réels au lieu d’agrégats sans horodatage, ce qui permet de refléter la réalité à l’instant t. Les clients peuvent voir leur stock en temps réel. Cependant, le modèle de données lui-même n’est que la base d’un nouveau niveau de visibilité. Afin que ces informations soient exploitées concrètement, des fonctionnalités d’analyse intégrées préviennent les utilisateurs des événements de gestion dès qu’ils se produisent. Par ailleurs, elles guident les utilisateurs pour les aider à éviter les problèmes et les exceptions.

Il en va de même pour la finance, où le journal universel rassemble des tables et des livres auxiliaires qui auparavant étaient séparés. Cette fonctionnalité permet une clôture en douceur et une consolidation à la demande qui donne aux dirigeants une vue complète sur toutes les données pertinentes, ce qui les aide à prendre des décisions avisées et rend l’entreprise plus agile. Elle enregistre également toutes les données financières au même endroit et permet ainsi un traitement parallèle cohérent entre tous les livres auxiliaires et les flux de valeurs. De plus, le journal universel s’intègre parfaitement à SAP HANA de par sa structure simple, sans agrégat ni hiérarchie. Grâce à la technologie in-memory, il est facile et rapide d’établir des rapports à partir des données du journal universel. Les ledgers représentent un volet essentiel dans le journal universel. En extrayant les données d’une table à une autre, ils permettent un reporting prompt et efficace des données financières en vertu des différentes normes comptables et attributs.

En ce qui concerne l’agilité, selon une étude réalisée par l’Economist Intelligence Unit Ltd. auprès de 800 directeurs et dirigeants financiers, la gestion des changements inattendus par rapport aux prévisions financières et l’adaptation des processus financiers à la rapide évolution des modèles d’affaires font partie des principaux défis que les dirigeants financiers doivent relever dans l’exécution de leurs activités quotidiennes. En outre, 90 % des dirigeants financiers pensent que le service financier doit simplifier la planification d’entreprise collaborative pour veiller à ce que les plans opérationnels soient alignés sur les plans financiers et stratégiques.

La possibilité d’exécuter la planification, l’analyse du compte de résultat et le reporting du groupe en se basant sur le même ensemble de données bouleversera la finance à jamais. Cela étant, nous nous dirigeons vers une vision plus tournée vers l’avenir. Pour parvenir à cette fin, il convient de combiner intelligemment les données en temps réel (de même que les données de planification, de prévision et de simulation), afin de détecter les risques et les opportunités pour y réagir sans tarder. Cela rend les processus encore plus efficaces et intelligents, tout en offrant de nouvelles opportunités pour la finance à l’avenir. Lors de périodes de pandémie comme celle que nous connaissons aujourd’hui, cela a donné à nombre de nos clients la force de traverser la tourmente et l’agilité nécessaire pour évoluer dans des environnements en constante évolution.

Mais la visibilité seule ne suffit pas pour combler le fossé entre les systèmes analytiques et transactionnels, fossé qui s’observe chez les systèmes ECC hérités. L’automatisation, l’aide à la décision et l’IA ne peuvent pas être pleinement exploités en raison de cette fracture technologique. C’est là que la partie « action » entre en jeu : les utilisateurs professionnels reçoivent alors les conseils dont ils ont besoin pour prendre des décisions et réaliser des opérations dans les workflows et les processus intelligents hautement automatisés.

Il existe de nombreux exemples d’utilisations innovantes de SAP S/4HANA sur SAP HANA dans divers domaines : MRP (planification des besoins en composants) Live, MRP piloté par la demande, gestion des stocks, finance, disponibilité à la vente, traitement des reliquats et nouvelle configuration des produits à variantes.

Prenons, à titre d’illustration, MRP Live, l’Application MRP et les fonctions prédictives de MRP. Avec MRP Live, les clients peuvent planifier et évaluer de très gros volumes de données en temps réel. Par rapport aux anciens cycles MRP et évaluations, MRP Live et l’Application MRP peuvent être exécutés plus fréquemment ; aussi, le gestionnaire peut améliorer de manière significative les KPI tels que les niveaux de stock et les accords sur le niveau de service proposés aux clients. En outre, avec les fonctions prédictives de MRP, il est possible d’exécuter des simulations de l’usine. Cette approche MRP nouvelle génération dans SAP S/4HANA convertit automatiquement les exceptions en propositions de solution.

Nos clients qui utilisent MRP Live sont des entreprises de toutes tailles, qui opèrent dans toutes les régions et tous les secteurs (notamment, machines et composants industriels ou encore biens de consommation). Thermo Cables, une entreprise de taille moyenne basée en Inde, utilise SAP S/4HANA et ce faisant, elle a fait croître son chiffre d’affaires grâce à une visibilité accrue, couplée à des processus de gestion clés (cycles MRP exécutés sur des données en temps réel, par exemple) et un accès instantané aux rapports couvrant toutes les fonctions de l’entreprise. Nous pouvons également citer ANTA, un fabricant de vêtements de sport, qui a pu améliorer le mécanisme de calcul MRP et réduire de 80 % le temps nécessaire pour modifier les nomenclatures grâce à la modification des données par lots. Avec SAP S/4HANA, ANTA a également réussi à rehausser l’efficacité en matière de consommation des stocks de 90 % grâce aux mises à jour automatiques reçues pour un grand nombre de commandes.

Le MRP piloté par la demande, une composante de SAP S/4HANA, vérifie régulièrement la situation de la demande et du réapprovisionnement, puis propose des niveaux optimaux de marge et de stock dont la mise en œuvre est à portée de clic. La demande et le réapprovisionnement peuvent désormais être ajustés plus souvent et plus régulièrement, ce qui se traduit par un pilotage plus efficace des processus adjacents. Auparavant, les entreprises menaient une fois par an un projet d’optimisation des stocks dans une feuille Excel. À présent, cette tâche est remplacée par un processus de routine automatisé qui assure la meilleure capacité de livraison, tout en optimisant les actifs et les liquidités de l’entreprise en question.

La pandémie de COVID-19 nous a montré à quel point les chaînes logistiques mondiales sont fragiles et peuvent être perturbées rapidement. Mais les logiciels d’entreprise ont aidé les organisations à rester agiles pour réduire les incertitudes et l’impact financier sur leurs activités.

Comme je l’ai décrit au début, quand on parle de conversion au numérique, il ne s’agit pas d’exécuter les mêmes activités en exploitant les nouvelles technologies, mais de transformer les méthodes de gestion des entreprises. C’est ce à quoi les entreprises doivent se préparer si elles veulent surmonter les défis d’aujourd’hui.

Thomas Saueressig est membre du Conseil de direction Ingénierie de produits de SAP SE
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

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SAP Labs France obtient la note de 93/100 à l’Index de l’égalité femmes-hommes

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L’égalité professionnelle entre les femmes et les hommes passe par une mobilisation de tous. L’index de l’égalité femmes-hommes mesure les écarts de salaire entre ces derniers pour lutter contre les irrégularités, cause nationale du quinquennat du Président de la République.

 

SAP Labs France a placé la mixité et la parité au cœur de sa stratégie d’entreprise depuis plusieurs années. Cette stratégie engagée permet aujourd’hui à SAP Labs France d’afficher un Index de 93/100.

 

Cet index propose une note globale de 100 points, sur la base de cinq critères :

  • L’écart de rémunération femmes-hommes sur 40 points
  • L’écart de répartition des augmentations individuelles sur 20 points
  • L’écart de répartition des promotions sur 15 points
  • Le nombre de salariées augmentées à leur retour de congé de maternité sur 15 points
  • La mixité des dix plus hauts salaires de l’entreprise sur 10 points

 

L’index met en lumière l’avance de SAP Labs France sur 4 des 5 indicateurs, avec une amélioration sur l’aspect mixité des dix plus hauts salaires et un maintien des notes maximales sur les aspects d’augmentation salariale et de promotion, mais également sur les augmentations salariales pour les femmes au retour de congé maternité. Celles-ci sont systématiques chez SAP Labs France et ancrées dans ses pratiques.

 

Parce que mixité et égalité sont des valeurs fondamentales nécessaires au développement personnel et professionnel de ses équipes, SAP Labs France réaffirme son engagement à atteindre une équité à tous les niveaux et dans tous les métiers.

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Index de l’égalité femmes-hommes en 2021 au titre de l’année 2020

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SAP France affiche un Index de 76/100 en 2021 au titre de l’année 2020.

Cet Index a été calculé sur la base de 5 indicateurs :

  • Les écarts de rémunération femmes-hommes sur 40 points
  • Les écarts de répartition des augmentations individuelles sur 20 points
  • Les écarts de répartition des promotions sur 15 points
  • Le pourcentage de salariées augmentées à leur retour de congé de maternité sur 15 points
  • Mixité des dix plus hauts salaires sur 10 points

L’index SAP France publié en 2021 met en lumière une amélioration sur l’aspect écarts de rémunération femmes-hommes et un maintien de la note maximale sur l’aspect promotions avec, cette année, un écart en faveur des femmes. La note maximale est également obtenue sur l’aspect des augmentations salariales pour les femmes au retour de congé maternité.

La répartition des augmentations individuelles ne tient pas compte des collaborateurs ayant bénéficié d’une promotion durant la période de référence qui ne sont pas intégrés dans le calcul de cet indicateur et à ce titre impacte négativement le score de cet indicateur.

La parité et la mixité est une priorité pour SAP France, qui est engagé dans une politique à long terme dans ces domaines. SAP France entend poursuivre ses efforts et ses engagements dans le domaine de l’égalité professionnelle.

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