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Méthodes de sauvegarde et restauration de base de données SQL Server

Les bases de données SQL Server sont essentielles pour les entreprises. Apprenez à sauvegarder et à restaurer ces bases de données en utilisant des méthodes fiables et efficaces.

Dans SQL Server, la création d’une sauvegarde et la réalisation d’une opération de restauration sont essentielles pour assurer l’intégrité des données, la récupération après sinistre et l’entretien de la base de données. Voici un aperçu des procédures de sauvegarde et de restauration :

BACKUP DATABASE [DatabaseName] TO DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH INIT;

2. Differential Database Backup

BACKUP DATABASE [DatabaseName] TO DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH DIFFERENTIAL;

3. Transaction Log Backup

BACKUP LOG [DatabaseName] TO DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH INIT;

Restore SQL Database Using Transact-SQL (T-SQL) Commands

1. Full Database Restore

RESTORE DATABASE [DatabaseName] FROM DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH REPLACE;

2. Differential Database Restore

RESTORE DATABASE [DatabaseName] FROM DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH RECOVERY;

3. Transaction Log Restore

RESTORE LOG [DatabaseName] FROM DISK = 'C:BackupDatabaseName.bak' WITH RECOVERY;

Architecture de sauvegarde et restauration de la base de données SQL Server

Dans SQL Server, créer une sauvegarde et effectuer une opération de restauration est essentiel pour assurer l’intégrité des données, la récupération en cas de sinistre et l’entretien de la base de données. Voici un aperçu des procédures de sauvegarde et de restauration :

Méthode 1. Sauvegarde et restauration de la base de données à l’aide de SQL Server Management Studio (SSMS)

Suivez les étapes SSMS pour sauvegarder la base de données SQL

  • Ouvrez SSMS et connectez-vous à votre instance SQL Server.
  • Faites un clic droit sur la base de données que vous souhaitez sauvegarder.
  • Accédez à « Tâches » > « Sauvegarde ».
  • Choisissez le type de sauvegarde (complète, différentielle, journal des transactions).
  • Définissez les options de sauvegarde, telles que la destination, le nom, la compression, etc.
  • Cliquez sur « OK » pour exécuter la sauvegarde.

Suivez les étapes SSMS pour restaurer la base de données SQL

  • Ouvrez SSMS et connectez-vous à votre instance SQL Server.
  • Faites un clic droit sur « Bases de données » > « Restaurer la base de données ».
  • Choisissez la source (dispositif ou fichier de sauvegarde).
  • Spécifiez les ensembles de sauvegarde à restaurer.
  • Configurez des options telles que les chemins des fichiers, l’état de récupération, etc.
  • Cliquez sur « OK » pour exécuter le processus de restauration.

Méthode 2. Sauvegarde et restauration de la base de données dans SQL Server à l’aide des commandes Transact-SQL (

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Créer une solution d'email de notification d'alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire facilement !

Comment intégrer des messages de journal d’application dans les notifications CloudWatch Alarm

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je vais vous montrer comment intégrer les messages de journal d’application dans le corps de l’e-mail de notification lorsque l’alarme CloudWatch est activée.

Amazon CloudWatch est un service qui permet aux clients de surveiller une valeur de métrique ou une expression mathématique pour la métrique et de déclencher des actions lorsque la valeur dépasse une certaine limite. Ces alarmes peuvent être utilisées pour déclencher des notifications envoyées via Amazon SNS, e-mail, SMS, etc. Il est donc nécessaire que les messages de journal d’application soient inclus dans le message de notification de l’alarme afin que le personnel opérationnel puisse facilement identifier la cause racine de la notification de l’alarme.

Afin de mettre en œuvre cette solution, nous devons disposer des prérequis suivants : un compte AWS, Terraform installé et prêt à l’emploi, Python version 3.9 ou ultérieure, Node.js version 14.x ou ultérieure. Nous allons maintenant examiner l’architecture cible qui sera utilisée pour mettre en œuvre cette solution. L’architecture cible est représentée par le diagramme suivant et montre les composants impliqués dans cette solution ainsi que leurs interactions.

Source de l’article sur DZONE


Abstract

Continuing our exploration of the multi-model capabilities of SingleStore DB, we’ll discuss SingleStore DB’s support for Full-Text Index and Search in this article.

Using the example of medical journal articles from the SingleStore self-paced training course on Full-Text Index and Search, we’ll store the text from journal articles and then perform a variety of queries using the full-text capabilities of SingleStore DB.

Source de l’article sur DZONE

Yesterday’s creativity won’t keep pace with tomorrow’s requirements; businesses need speed and agility without sacrificing creative quality.

“The creativity that was needed in the past is not the creativity that is needed today,” according to Matthew Rayback, a creative director at Adobe. He’s not talking about the function of creativity but rather about the process of creative management in a marketing context. 

What is needed today? Speed and agility without sacrificing quality. 

Why? Because the pace of change has accelerated. As Rex Salisbury, a deal partner for the venture firm a16z noted early in the pandemic, “Businesses of all kinds are experiencing two years’ worth of digitization compressed into months.”

This accelerated digital transformation has put pressure on marketing teams to turn campaigns around faster. In turn, that places pressure on creative teams to generate the requisite creative for those campaigns. Leaders need to sharpen their awareness of the unfolding creative management trends to keep pace. To that end, below are five such trends to watch in 2022. 

1. In-House Creative Teams Continue to Grow

Companies have been building in-house creative teams for the better part of a decade. A 2018 study by Forrester Research and the In-House Agency Forum (IHAF) found the number of in-house teams has grown 22% in the last ten years or so. As The Wall Street Journal reported, more than half of advertisers (64%) have shifted their creative organizations to an in-house team.  

According to a more recent version of that same study, the in-housing movement didn’t stop throughout the pandemic. It revealed, “80% of respondents said they have brought more marketing assignments in-house since the onset of the pandemic, with 50% saying the increase was directly triggered by the events of the past two years.”

Businesses seem well-satisfied with the results because the urge to in-house is poised to grow beyond creative teams. For example, a recent survey by the customer intelligence company Axciom found about 50% of respondents believe the “in-housing is currently a top marketing objective, and 40% expect it will remain a top priority in the coming years.”

2. Outside Agencies Hired for Specialized Skills

Despite the in-housing trend, there is still opportunity for agencies, consultants, and freelancers, particularly those with specialized skills. Even the consumer-packaged goods giant Proctor & Gamble, a leading example of brands bringing marketing and creative teams in-house, still needs outside service providers.

Indeed, while in-house creative teams produce the lion’s share of creative work, the vast majority (86%) also continue to partner with agencies and freelancers; according to our own research, published in our 2021 Creative Management Report, which was facilitated by Lytho (formerly inMotionNow) and based on a survey of 400 creatives and marketers. 

When the survey asked creatives why they hire outside resources, the top reason was access to specialized skills (60%). That was followed in a distant second by a need for increased capacity (44%), help with developing strategy (24%), and, lastly, to get work done faster (20%). 

“It is very unusual for an in-house team to have no outside resources that they lean on,” wrote Alex Blum of Blum Consulting Partners, Inc. in a written assessment of the survey results.

He says there are two primary ways to partner with agencies. “First, for overflow capacity. There is always a need for more creative resources, and agencies can offer that flexibility without the cost of maintaining larger teams,” he wrote. “Second, in-house teams can divide areas of ownership with an agency based on the skill sets they have in-house.”

3. The Creative Process Evolves

Marketing today is dominated by an insatiable thirst for fresh content, produced and polished by creative teams. The demand for that content continues to explode. 

What does this portend for creative teams? Despite adding headcount, creative requests exceed the creative team’s capacity to produce it – even as lead times shrink. Matthew Rayback, the creative director at Adobe, suggested the creative process must evolve. 

He likens creatives to an auto factory, where “creatives used to be the assembly line to make a single car.” However, today, creatives are tasked with creating more cars, each with unique adjustments such as personalization. 

“The assembly line we built can’t accommodate that speed or volume,” he says. So the whole factory – the entire creative process – must be overhauled to adapt. 

4. Quantitative Measurement Drives Creative Priorities

Current methods for measuring the value of creative teams center on outputs. That is to say, the metrics tracked tend to quantify the number of creative projects in progress, the rounds of review, and the number of projects completed over time. 

These metrics are important, but alone they are insufficient. A complementary way to prioritize large volumes of creative requests is focusing on those tasks most likely to move the business needle. The barrier to achieving this is that most creatives aren’t kept informed as to the outcomes of marketing campaigns fueled by their creative efforts. This must change.

With the growing demand for content, the margin of error for applying creative resources to projects that don’t correlate to business results shrinks. Marketing organizations must build a feedback loop that brings quantitative results back to the creative team. In turn, creative teams must learn to use the data to drive their work priorities in collaboration with marketing. 

5. Creative Resource Management Becomes Essential

Resource management is both a leadership concept and technology (or a combination of technologies). It’s a means to plan, track, collaborate and measure creative operations, including people, processes, and budgets.  

Traditionally, planning and tracking of all things creative and marketing occurred in a spreadsheet. It works well when the future is generally predictable – yet cliché as it may be to say it – we are living in a state of uncertainty. 

Like many trends over the last 18-24 months, the global pandemic “forced virtual experiences, disrupted marketing channels and campaigns, and accelerated companies’ transition to digital marketing,” according to Forrester. The research firm calls resource management “essential” because it helps move “planning from static spreadsheets to a dynamic and real-time environment.” 

Final Thoughts

Yogi Berra paraphrased an old Danish proverb when he said, “It’s tough to make predictions, especially about the future.” Even so, the pandemic has accelerated trends that were already underway, and these five trends are good examples. More than just watching them, creative and marketing leaders should take steps now to get ahead of them.

 

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2021 has been both memorable and instantly forgettable. Pop stars were freed from modern-day servitude, some people tried to overthrow democracy, and we all vacationed at home.

Despite the weirdness of the times, the web kept growing, kept changing, and kept on pushing boundaries. We saw a wealth of new sites launch or relaunch with significant updates.

Here are the 50 best sites launched on the web this year. Enjoy!

Crusta C

In April, seafood company Crusta C cleverly used the simple logomark ‘C’ to apply a cutout video effect.

Slow

Slow is a collective of creatives aiming to implement slow movement principles. Its site reflects those aims, creating a sense of calm and deliberation.

hnst

2021 saw tons of brutalist-inspired design. hnst’s take on the style works thanks to the bright red in place of the standard black.

Marram

This site for boutique hotel Marram uses a soft color palette to create an impression of soft golden light and calm.

Levitate

In July, we loved this site for running-blade brand Levitate. The site is clean and light, with a sense of inherent motion in the photography.

Niarra Travel

There’s some beautiful photography on this site for eco-conscious, bespoke travel agency Niarra Travel.

Plunt.co

The core of this site for Plúnt is a combination chooser which feels pleasingly reminiscent of an animal flipbook.

Moth Drinks

Moth makes classic cocktails in a can. The striking black and white graphics and masking effects for its holding page stunned us back in March.

Seed

Selling supplements is hard; people are understandably skeptical. So this site for Seed packs in research and scientific information and avoids the hard-sell.

Wavemaker

Another excellent portfolio site in 2021, this time for creative media agency Wavemaker. The site is uber-confident while still being playful.

Wild Souls

Wild Souls makes nut butters, tahini, and other Greek delicacies. Its site is colorful and warm, and the site typography is soft and appealing.

JUST Egg

JUST Egg produces egg-like food from plant material. The huge photography and bold typography do a great job of making a new concept appealing.

Aalto University

One of the most popular designs of 2021 was Aalto University’s site with its in-depth campus tour. The simple navigation inspired several imitators.

Wisr

Scroll interactions were big in 2021, and Wisr features a Heath Robinson-style machine that ‘runs’ as the user scrolls down the page.

Cevitxef

This site for Cevitxef ceviche restaurant in Bilbao does a great job of making us hungry. Drama is created by oversized text, heavily-styled photography, and lots of movement.

On

The best digital agencies keep their own sites simple, like this site for On digital technology studio that uses black on light blue and adds infinite scrolling.

Acayaba + Rosenberg

We found Acayaba + Rosenberg’s use of architectural photography and subtle scrolling a pleasing browsing experience.

Madre

This site for home linen company Madre uses extraordinary fine-art style still-life photography to enrich a very simple site.

Hyperframe

“Show, don’t tell” is a well-worn mantra. Hyperframe’s site implements it by demonstrating the product’s major selling point on scroll.

Gemini

This exceptional WebGL experiment was built to show what’s possible in the technology. Have a play with the car; it’s a ground-breaking demo.

Felt

In 2021, collaborative mapping tool Felt launched in private beta. Its excellent site does a great job of creating interest while doubling as a recruitment notice.

imNativ

Not every project is exciting, but this excellent site for imNativ uses macro photography to great effect to promote upholstery fabric.

Websmith Studio

Excellently named Websmith Studio uses color to highlight, and the noise effect applied to the background adds subtle interest.

Singita

High-quality photography and a terracotta-based color scheme create an inviting ambiance for Singita, an African eco-tourism and conservation brand.

Fluff

A fullscreen background behind a mobile view for desktop? It sounds like a horrible idea, but this site for cosmetics brand Fluff pulls it off.

Chiwawa

This great site for Chiwawa cantina features wrestling masks, skeletons, and tone-on-tone color to create a lively and distinctly Mexican site.

Nothing

This site for Nothing’s ear(1) earbuds is packed with confidence. Appropriately, it looks even better on mobile.

Chérie Healey

Lots of experts have tried to tell us how to live our lives in the last couple of years, but Chérie Healey’s site manages to stay on the right side of positive without slipping into clichés.

Wayfinder

Wayfinder, a game about our connection to nature using generative code, AI, machine learning, and data mining, could not have been more 2021 if it tried.

Green Angel Syndicate

Not too many investment groups are thought of as ethical, but Green Angel Syndicate specializes in funding companies fighting climate change.

Tether

As the days got darker in the Northern hemisphere, we were wowed by this site for Tether, a cycle safety system using video and illustration to explain its clever approach to bike safety.

Patricia Urquiola

Back in January, we loved the new site for Patricia Urquiola design studio, thanks to its bright, bold colors that we thought inspired confidence.

Headup

Headup’s businesslike approach is created thanks to a pleasing color palette and geometric graphics.

Redwood Empire

For Earth Day on April 22nd, Redwood Empire Whiskey created a microsite promoting a competition styled to match their bottle labels.

GT Super

The one-pager for GT Super has a certain drama in keeping with the font itself and allows you to play around with the size, weight, and style.

Planet of Lana

Due for release in 2022, Planet of Lana is a game from Wishfully Studios, and its teaser page launched back in June has kept us intrigued ever since.

The Longest Road Out

This charming site for The Longest Road Out is a travel map and journal based on the creators’ road trip around Britain, Ireland, and the outlying islands.

Made Thought

Made Thought has a bold aesthetic and approach that explains its outstanding client list.

Miti Navi

Miti Navi makes extraordinary sailing boats. We were attracted to how its site presented a luxury product in an original way.

La Nouvelle

Another powerful digital design agency site was La Nouvelle’s, which used a combination of contrasting and complementary color combinations to catch the eye.

Caleño

Caleño makes non-alcoholic distilled spirits. They relaunched their website in March with bright, joyful colors that reflect the character of the brand.

Capsul’in — Aluminium

This demo site for a coffee pod manufacturer isn’t a site as such, but it demonstrates that even in 2022, there’s room for parallax scrolling.

How Many Plants

Everyone needs a few more houseplants, and How Many Plants is a great guide to how to own and look after them. The illustration style is friendly but efficient.

How & How

One of the most approachable design agency sites of 2021 was How & How’s. It keeps things light and clean, and effective.

The Hiring Chain

Part of a campaign encouraging businesses to employ talented people with Down Syndrome, The Hiring Chain website dispels myths with clearly presented facts.

Virgile Guinard

Back in February, we couldn’t get enough of photographer Virgile Guinard’s portfolio site. Blocks of color pulled from each image hide the image allowing you to focus on one image at a time.

Studio Nanna Lagerman

Studio Nanna Lagermann’s site excels at creating a sense of space and calm. The color palette is soft and neutral. The type is large but clean and sophisticated.

GOOD Meat

Veganism is a growing trend, and one of the sites promoting it with gorgeous colors is this site for lab ‘grown’ meat.

Mama Joyce Peppa Sauce

This one-page site for Mama Joyce Peppa Sauce is big and bold. Click almost anywhere, and two bottles of sauce go into your cart.

Ebb Dunedin

The site bucks the trend for luxury hotel design and instead is styled to complement its interiors. We could have done with time at this boutique hotel in 2021, maybe next year…

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Les entreprises les plus performantes de demain seront celles qui gèrent leurs activités efficacement, optimisent leur rentabilité et renforcent leur résilience, tout en fournissant des services de manière durable. Toutefois, nous ne pouvons nier que nous faisons face actuellement à des changements plus perturbateurs que jamais, en particulier en cette période sans précédent que nous vivons.

Les chaînes logistiques ont dû s’adapter du jour au lendemain ; les entreprises ont dû se mettre à la vente en ligne en l’espace de quelques jours ; et le changement climatique est une réalité toujours plus présente. Partout dans le monde, les dirigeants d’entreprise n’ont d’autres choix que de transformer leurs activités.

Chez SAP, notre réussite sur le marché repose sur des solutions ERP (progiciels de gestion intégrés) qui aident nos clients à mener leurs activités à une échelle adaptée en toute conformité. Nous poursuivons dans cette voie avec notre suite d’applications de gestion nouvelle génération, dont le périmètre s’étend de la finance à la logistique. SAP S/4HANA exploite les fonctionnalités Cloud émergentes pour aider les clients à tenir face à l’évolution des modèles d’affaires influencée par le progrès technologique, la notion de durabilité ou l’évolution du comportement des clients.

Les entreprises les plus performantes sont les entreprises intelligentes. Et en tant que telles, elles utilisent les informations de façon innovante, efficace et durable, en les connectant aux tâches d’exécution et de gestion. Les entreprises intelligentes prennent leurs décisions en se fondant sur une source d’informations unique partagée, et proposent une expérience utilisateur qui correspond aux méthodes de travail des individus. SAP S/4HANA, qui exploite des processus financiers flexibles et élimine la réplication et la redondance des données, est avantageux pour les professionnels de la finance.

New Sega Textile (Nantong) Co Ltd avait besoin d’une solution ERP Cloud de pointe pouvant être déployée efficacement à l’échelle de ses activités internationales, afin de soutenir sa croissance. Client de SAP S/4HANA Cloud, New Sega fait état d’une baisse de 50 % de ses coûts côté budget et prévision grâce à la planification financière, ainsi qu’à un accroissement de 20 % du nombre d’écritures financières automatisées dans la comptabilité clients à l’aide de l’apprentissage automatique.

Innovations dans la reddition parallèle des comptes universelle

Les directeurs financiers des multinationales doivent présenter des données financières cohérentes en vertu des différentes normes comptables et devises en parallèle. Pour ce faire, ils doivent suivre les normes de reddition parallèle des comptes pour les règles générales comptables nationales et de groupe, qui ont une incidence sur l’évaluation des stocks, les en-cours de fabrication, les valeurs des immobilisations, etc.

Des milliers de clients SAP s’appuient déjà sur les fonctionnalités des systèmes SAP ERP pour gérer plusieurs systèmes comptables en parallèle afin de satisfaire avec précision, efficacité et rentabilité à toutes les exigences légales des personnes utilisant les états financiers. SAP HANA fournit désormais une nouvelle base technologique qui a levé les obstacles techniques et ouvert une foule de nouvelles opportunités pour les entreprises. Dans ce même ordre d’idée, SAP S/4HANA a été créée sur un tout nouveau type d’architecture, plaçant le journal universel au centre. Le journal universel constitue notre base bien établie pour les processus comptables. Il enregistre au même endroit toutes les données financières qui auparavant étaient réparties dans plusieurs tables. Ce faisant, il assure un traitement parallèle cohérent entre tous les livres auxiliaires et flux de valeurs.

Grâce aux dernières fonctionnalités incluses dans SAP S/4HANA, nous proposons une approche de solution qui fait passer la reddition parallèle des comptes au niveau supérieur : vers la reddition parallèle des comptes universelle.

Une innovation importante a été dévoilée dans SAP S/4HANA Cloud version 2011 : il s’agit de l’affectation flexible des normes comptables. Cela signifie que les nouveaux clients SAP S/4HANA Cloud bénéficieront également d’une nouvelle option de configuration permettant l’affectation flexible des règles générales comptables locales (par exemple, le code de commerce et les normes comptables (HGB) en vigueur en Allemagne) en tant que norme comptable principale pour le ledger du groupe. Cette innovation est particulièrement bénéfique pour nos clients exploitant des solutions Cloud, car elle leur offre cette flexibilité de haut niveau qui leur manquait auparavant. Une seule activité de configuration est requise pour mettre à jour l’affectation du ledger à la norme comptable dans toutes les applications financières, comme le grand livre, la gestion de trésorerie, la constatation des produits, etc.

La reddition parallèle des comptes universelle au cœur de l’entreprise intelligente : prochaines phases d’innovation

En outre, la valorisation parallèle est la prochaine innovation majeure qui verra le jour dans le domaine de la finance. Prévue pour SAP S/4HANA en cette année 2021, elle garantira la prise en charge cohérente et universelle des normes de reddition parallèle des comptes pour les processus de bout en bout, tels que la fabrication sur stock/commande et la fabrication d’immobilisations. La reddition parallèle des comptes est désormais active pour l’intégralité de ces processus et permet la représentation de différentes normes comptables dans tout le flux de valeurs. Ainsi, la solution sera en mesure d’évaluer en temps réel les processus de gestion en parallèle pour chaque norme comptable requise. Les clients bénéficieront également d’une transparence et d’une disponibilité accrues des données en temps réel, ainsi que d’une réduction des tâches d’implémentation et de configuration.

À l’avenir, nous continuerons d’améliorer la reddition parallèle des comptes en ajoutant d’autres cas d’utilisation s’inspirant des autres thèmes au programme de la feuille de route, afin d’inclure des vues consolidées et des versions d’exercice alternatives. Les vues consolidées serviront aux clients de base optimisée pour encore plus d’efficacité dans la prise de décision et l’orientation globale de l’entreprise, grâce à une transparence et une précision accrues des données. En outre, la prise en charge cohérente des versions d’exercice alternatives permettra de monter d’un cran le niveau de normalisation, tout en abaissant le degré requis de solutions de contournement et de tâches manuelles connexes. La comptabilité des immobilisations est, par exemple, l’une des composantes où le nombre de tâches manuelles sera considérablement réduit avec les versions d’exercice alternatives.

La finance à l’ère du numérique

Les professionnels de la finance endossent graduellement des rôles plus stratégiques au sein de leur entreprise et doivent de toute urgence dépasser les limites imposées par des infrastructures système complexes et redondantes. Ils ont besoin d’un cœur numérique unique qui réponde à toutes leurs exigences, tant pour les processus transactionnels qu’analytiques. Un système ERP doit faire office de source d’informations unique pour les données financières et opérationnelles d’une entreprise. Les réplications de données, rapprochements et redondances doivent être éliminés à travers la simplification des processus et des technologies, tandis que la continuité des activités se doit d’être garantie et les efforts manuels, limités, via des fonctions financières optimisées par les outils d’analyse.

Riches en innovations, SAP S/4HANA est notre solution de finance intelligente à l’ère du numérique, disponible en édition cloud, on-premise ou un mélange de ces deux options de déploiement. S’exécutant sur la plateforme in-memory SAP HANA, notre solution permet une reddition des comptes flexible et facile d’utilisation pour la gestion comptable, la clôture comptable et financière, la gestion de trésorerie et des flux, la comptabilité fournisseurs et clients, la gestion des risques et bien plus encore. Pour en savoir plus sur les avantages que SAP S/4HANA peut procurer à votre entreprise, rendez-vous sur SAP.com.

Jan Gilg est président de SAP S/4HANA
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

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Source de l’article sur sap.com

Le Big Data est le flot d’informations dans lequel nous nous trouvons tous les jours (des zettaoctets de données provenant de nos ordinateurs, des terminaux mobiles et des capteurs). Ces données sont utilisées par les entreprises pour orienter la prise de décisions, améliorer les processus et les stratégies, et créer des produits, des services et des expériences centrés sur le client.

Le Big Data désigne non seulement de gros volumes de données, mais aussi des données de nature variée et complexe. Il dépasse généralement la capacité des bases de données traditionnelles à capturer, gérer et traiter ce type de données. De plus, le Big Data peut provenir de n’importe où et de tout ce que nous sommes en mesure de surveiller numériquement. Les satellites, les appareils IoT (Internet des Objets), les radars et les tendances des réseaux sociaux ne sont que quelques exemples parmi la multitude de sources de données explorées et analysées pour rendre les entreprises plus résilientes et compétitives.


L’importance de l’analyse du Big Data

La véritable valeur du Big Data se mesure d’après votre capacité à l’analyser et à le comprendre. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning et les technologies de base de données modernes permettent de visualiser et d’analyser le Big Data pour fournir des informations exploitables en temps réel. L’analyse du Big Data aide les entreprises à exploiter leurs données en vue de saisir de nouvelles opportunités et de créer de nouveaux modèles de gestion. Comme l’a si bien dit Geoffrey Moore, auteur et analyste de gestion, « sans analyse du Big Data, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant sur le Web comme des cerfs sur une autoroute ».

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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How does Big Data and Analytics work? Simply Explained


L’évolution du Big Data

Aussi inconcevable que cela puisse paraître aujourd’hui, l’Apollo Guidance Computer a emmené l’homme sur la lune avec moins de 80 kilo-octets de mémoire. Depuis, la technologie informatique s’est développée à un rythme exponentiel, de même que la génération de données. La capacité technologique mondiale à stocker des données a doublé tous les trois ans depuis les années 1980. Il y a un peu plus de 50 ans, lors du lancement d’Apollo 11, la quantité de données numériques générées dans le monde aurait pu tenir dans un ordinateur portable. Aujourd’hui, l’IDC estime ce chiffre à 44 zettaoctets (soit 44 000 milliards de gigaoctets) et prévoit qu’il atteindra 163 zettaoctets en 2025.

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

Plus les logiciels et la technologie se développent, moins les systèmes non numériques sont viables. Le traitement des données générées et collectées numériquement requiert des systèmes de data management plus avancés. En outre, la croissance exponentielle des plates-formes de réseaux sociaux, des technologies pour smartphones et des appareils IoT connectés numériquement ont contribué à l’émergence du Big Data.


Types de Big Data : que sont les données structurées et non structurées ?

Les ensembles de données sont généralement catégorisés en trois types, selon leur structure et la complexité de leur indexation.

Illustration des différents types de big data : données structurées, données non-structurées, données semi-structurées.

  1. Données structurées : ce type de données est le plus simple à organiser et à rechercher. Il peut inclure des données financières, des machine logs et des détails démographiques. Une feuille de calcul Microsoft Excel, avec sa mise en forme de colonnes et de lignes prédéfinies, offre un moyen efficace de visualiser les données structurées. Ses composants peuvent facilement être catégorisés, ce qui permet aux concepteurs et administrateurs de bases de données de définir des algorithmes simples pour la recherche et l’analyse. Même lorsque les données structurées sont très volumineuses, elles ne sont pas nécessairement qualifiées de Big Data, car elles sont relativement simples à gérer et ne répondent donc pas aux critères qui définissent le Big Data. Traditionnellement, les bases de données utilisent un langage de programmation appelé SQL (Structured Query Language) pour gérer les données structurées. SQL a été développé par IBM dans les années 1970 pour permettre aux développeurs de créer et gérer des bases de données relationnelles (de type feuille de calcul) qui commençaient à émerger à l’époque.
  2. Données non structurées : cette catégorie de données peut inclure des publications sur les réseaux sociaux, des fichiers audio, des images et des commentaires client ouverts. Ces données ne peuvent pas être facilement capturées dans les bases de données relationnelles standard en lignes et colonnes. Auparavant, les entreprises qui voulaient rechercher, gérer ou analyser de grandes quantités de données non structurées devaient utiliser des processus manuels laborieux. La valeur potentielle liée à l’analyse et à la compréhension de ces données ne faisait aucun doute, mais le coût associé était souvent trop exorbitant pour en valoir la peine. Compte tenu du temps nécessaire, les résultats étaient souvent obsolètes avant même d’être générés. Contrairement aux feuilles de calcul ou aux bases de données relationnelles, les données non structurées sont généralement stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données et des bases de données NoSQL.
  3. Données semi-structurées : comme leur nom l’indique, les données semi-structurées intègrent à la fois des données structurées et non structurées. Les e-mails en sont un bon exemple, car ils incluent des données non structurées dans le corps du message, ainsi que d’autres propriétés organisationnelles telles que l’expéditeur, le destinataire, l’objet et la date. Les dispositifs qui utilisent le marquage géographique, les horodatages ou les balises sémantiques peuvent également fournir des données structurées avec un contenu non structuré. Une image de smartphone non identifiée, par exemple, peut indiquer qu’il s’agit d’un selfie et préciser l’heure et l’endroit où il a été pris. Une base de données moderne exécutant une technologie d’IA peut non seulement identifier instantanément différents types de données, mais aussi générer des algorithmes en temps réel pour gérer et analyser efficacement les ensembles de données disparates.

Les sources du Big Data

Les objets générateurs de données se développent à un rythme spectaculaire, depuis les drones jusqu’aux grille-pains. Toutefois, à des fins de catégorisation, les sources de données sont généralement divisées en trois types :

Illustration des différentes sources du big data : données sociales, données machine, données altérables.

Données sociales

Comme leur nom l’indique, les données sociales sont générées par les réseaux sociaux : commentaires, publications, images et, de plus en plus, vidéos. En outre, compte tenu de l’ubiquité croissante des réseaux 4G et 5G, on estime que le nombre de personnes dans le monde qui regardent régulièrement des contenus vidéo sur leur smartphone atteindra 2,72 milliards en 2023. Bien que les tendances concernant les réseaux sociaux et leur utilisation évoluent rapidement et de manière imprévisible, leur progression en tant que générateurs de données numériques est incontestable.

Données machine

Les machines et appareils IoT sont équipés de capteurs et ont la capacité d’envoyer et de recevoir des données numériques. Les capteurs IoT aident les entreprises à collecter et traiter les données machine provenant des appareils, des véhicules et des équipements. Globalement, le nombre d’objets générateurs de données augmente rapidement, des capteurs météorologiques et de trafic jusqu’à la surveillance de la sécurité. Selon l’IDC, il y aura plus de 40 milliards d’appareils IoT en 2025, générant près de la moitié des données numériques mondiales.

Données altérables

Il s’agit des données parmi les plus évolutives au monde. Par exemple, un détaillant international traite plus d’un million de transactions client par heure. Si l’on ajoute à cela les transactions d’achat et bancaires au niveau mondial, on comprend mieux le volume phénoménal de données générées. En outre, les données altérables contiennent de plus en plus de données semi-structurées, y compris des images et des commentaires, ce qui les rend d’autant plus complexes à gérer et à traiter.


Les cinq V du Big Data

Ce n’est pas parce qu’un ensemble de données est volumineux qu’il s’agit nécessairement de Big Data. Pour être qualifiées en tant que telles, les données doivent posséder au minimum les cinq caractéristiques suivantes :

Illustration des 5 V du Big Data : Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur.

  1. Volume : même si le volume n’est pas le seul composant qui constitue le Big Data, il s’agit d’une de ses caractéristiques principales. Pour gérer et exploiter pleinement le Big Data, des algorithmes avancés et des analyses pilotées par l’IA sont nécessaires. Mais avant tout cela, il doit exister un moyen fiable et sécurisé de stocker, d’organiser et d’extraire les téraoctets de données détenus par les grandes entreprises.
  2. Vitesse : auparavant, les données générées devaient ensuite être saisies dans un système de base de données traditionnel (souvent manuellement) avant de pouvoir être analysées ou extraites. Aujourd’hui, grâce à la technologie du Big Data, les bases de données sont capables de traiter, d’analyser et de configurer les données lorsqu’elles sont générées, parfois en l’espace de quelques millisecondes. Pour les entreprises, cela signifie que les données en temps réel peuvent être exploitées pour saisir des opportunités financières, répondre aux besoins des clients, prévenir la fraude et exécuter toute autre activité pour laquelle la rapidité est un facteur clé.
  3. Variété : les ensembles de données contenant uniquement des données structurées ne relèvent pas nécessairement du Big Data, quel que soit leur volume. Le Big Data comprend généralement des combinaisons de données structurées, non structurées et semi-structurées. Les solutions de gestion des données et les bases de données traditionnelles n’offrent pas la flexibilité et le périmètre nécessaires pour gérer les ensembles de données complexes et disparates qui constituent le Big Data.
  4. Véracité : bien que les bases de données modernes permettent aux entreprises d’accumuler et d’identifier des volumes considérables de Big Data de différents types, elles ne sont utiles que si elles sont précises, pertinentes et opportunes. S’agissant des bases de données traditionnelles alimentées uniquement avec des données structurées, le manque de précision des données était souvent dû à des erreurs syntaxiques et des fautes de frappe. Les données non structurées présentent toute une série de nouvelles difficultés en matière de véracité. Les préjugés humains, le « bruit social » et les problèmes liés à la provenance des données peuvent avoir un impact sur la qualité des données.
  5. Valeur : les résultats de l’analyse du Big Data sont souvent fascinants et inattendus. Mais pour les entreprises, l’analyse du Big Data doit fournir une visibilité qui les aident à gagner en compétitivité et en résilience, et à mieux servir leurs clients. Les technologies modernes du Big Data offrent la possibilité de collecter et d’extraire des données susceptibles de procurer un avantage mesurable à la fois en termes de résultats et de résilience opérationnelle.

Avantages du Big Data

Les solutions modernes de gestion du Big Data permettent aux entreprises de transformer leurs données brutes en informations pertinentes avec une rapidité et une précision sans précédent.

  • Développement de produits et de services :l’analyse du Big Data permet aux développeurs de produits d’analyser les données non structurées, telles que les témoignages clients et les tendances culturelles, et de réagir rapidement.
  • Maintenance prédictive : dans le cadre d’uneenquête internationale, McKinsey a constaté que l’analyse du Big Data émanant des machines IoT pouvait réduire les coûts de maintenance des équipements jusqu’à 40 %.
  • Expérience client :dans le cadre d’une enquête réalisée en 2020 auprès de responsables d’entreprises du monde entier, Gartner a déterminé que « les entreprises en croissance collectent plus activement des données sur l’expérience client que les entreprises à croissance nulle ». L’analyse du Big Data permet aux entreprises d’améliorer et de personnaliser l’expérience de leurs clients avec leur marque.
  • Gestion de la résilience et des risques :la pandémie de COVID-19 a été une véritable prise de conscience pour de nombreux dirigeants d’entreprise qui se sont rendu compte à quel point leur activité était vulnérable. La visibilité offerte par le Big Data peut aider les entreprises à anticiper les risques et à se préparer aux imprévus.
  • Économies et efficacité accrue : lorsque les entreprises effectuent une analyse avancée du Big Data pour tous les processus de l’organisation, elles peuvent non seulement détecter les inefficacités, mais aussi déployer des solutions rapides et efficaces.
  • Amélioration de la compétitivité : les informations obtenues grâce au Big Data peuvent aider les entreprises à réaliser des économies, à satisfaire leurs clients, à concevoir de meilleurs produits et à innover dans les opérations de gestion.

IA et Big Data

La gestion du Big Data repose sur des systèmes capables de traiter et d’analyser efficacement de gros volumes d’informations disparates et complexes. À cet égard, le Big Data et l’IA ont une relation de réciprocité. Sans l’IA pour l’organiser et l’analyser, le Big Data n’aurait pas grande utilité. Et pour que l’IA puisse générer des analyses suffisamment fiables pour être exploitables, le Big Data doit contenir des ensembles de données suffisamment étendus. Comme l’indique Brandon Purcell, analyste chez Forrester Research, « les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

« Les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research


Machine learning et Big Data

Les algorithmes de machine learning définissent les données entrantes et identifient des modèles associés. Ces informations permettent de prendre des décisions avisées et d’automatiser les processus. Le machine learning se nourrit du Big Data, car plus les ensembles de données analysés sont fiables, plus le système est susceptible d’apprendre, de faire évoluer et d’adapter ses processus en continu.


Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

À l’instar de l’architecture du bâtiment, l’architecture du Big Data fournit un modèle pour la structure de base déterminant la manière dont les entreprises gèrent et analysent leurs données. L’architecture du Big Data mappe les processus requis pour gérer le Big Data à travers quatre « couches » de base, des sources de données au stockage des données, puis à l’analyse du Big Data, et enfin via la couche de consommation dans laquelle les résultats analysés sont présentés en tant que Business Intelligence.

‍Analyse du Big Data

Ce processus permet de visualiser les données de manière pertinente grâce à l’utilisation de la modélisation des données et d’algorithmes spécifiques aux caractéristiques du Big Data. Dans le cadre d’une étude approfondie et d’une enquête de la MIT Sloan School of Management, plus de 2 000 dirigeants d’entreprise ont été interrogés sur leur expérience en matière d’analyse du Big Data. Comme on pouvait s’y attendre, ceux qui s’étaient impliqués dans le développement de stratégies de gestion du Big Data ont obtenu les résultats les plus significatifs.

Big Data et Apache Hadoop

Imaginez une grande boîte contenant 10 pièces de 10 centimes et 100 pièces de 5 centimes. Puis imaginez 10 boîtes plus petites, côte à côte, contenant chacune 10 pièces de 5 centimes et une seule pièce de 10 centimes. Dans quel scénario sera-t-il plus facile de repérer les pièces de 10 centimes ? Hadoop fonctionne sur ce principe. Il s’agit d’une structure en open source permettant de gérer le traitement du Big Data distribué sur un réseau constitué de nombreux ordinateurs connectés. Ainsi, au lieu d’utiliser un gros ordinateur pour stocker et traiter toutes les données, Hadoop regroupe plusieurs ordinateurs sur un réseau pouvant évoluer presque à l’infini et analyse les données en parallèle. Ce processus utilise généralement un modèle de programmation appelé MapReduce, qui coordonne le traitement du Big Data en regroupant les ordinateurs distribués.

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

Les bases de données traditionnelles de type feuille de calcul SQL servent à stocker les données structurées. Le Big Data non structuré et semi-structuré nécessite des modèles de stockage et de traitement uniques, car il ne peut pas être indexé et catégorisé. Les lacs de données, les entrepôts de données et les bases de données NoSQL sont des référentiels de données capables de gérer les ensembles de données non traditionnels. Un lac de données est un vaste pool de données brutes qui n’ont pas encore été traitées. Un entrepôt de données est un référentiel de données qui ont déjà été traitées à des fins spécifiques. Les bases de données NoSQL fournissent un schéma flexible qui peut être modifié en fonction de la nature des données à traiter. Ces systèmes présentent chacun des avantages et des inconvénients, c’est pourquoi de nombreuses entreprises utilisent plutôt une combinaison de ces référentiels de données pour répondre au mieux à leurs besoins.

Bases de données in-memory

Les bases de données traditionnelles sur disque ont été conçues pour SQL et les bases de données relationnelles. Bien qu’elles soient capables de traiter de gros volumes de données structurées, elles ne sont pas adaptées au stockage et au traitement des données non structurées. Dans le cas des bases de données in-memory, le traitement et l’analyse se font entièrement dans la RAM, pour ne pas avoir à extraire les données d’un système sur disque. Les bases de données in-memory reposent également sur des architectures distribuées. Cela signifie qu’elles peuvent atteindre des vitesses beaucoup plus élevées en utilisant le traitement parallèle, par rapport aux modèles de base de données sur disque à un seul nœud.


Fonctionnement du Big Data

Le Big Data remplit ses fonctions lorsque son analyse fournit des informations pertinentes et exploitables qui améliorent l’activité de manière significative. Pour se préparer à la transition vers le Big Data, les entreprises doivent s’assurer que leurs systèmes et processus sont en mesure de collecter, de stocker et d’analyser le Big Data.

Illustration du fonctionnement du Big Data : collecter le Big Data, stocker le Big Data, Analyser le Big Data

  1. Collecter le Big Data.Une grande partie du Big Data est constituée d’énormes ensembles de données non structurées qui émanent de sources disparates et incohérentes. Les bases de données traditionnelles sur disque et les mécanismes d’intégration des données ne sont pas suffisamment performants pour les gérer. La gestion du Big Data requiert des solutions de base de données in-memory et des solutions logicielles spécifiques de l’acquisition de ce type de données.
  2. Stocker le Big Data.Comme son nom l’indique, le Big Data est volumineux. De nombreuses entreprises utilisent des solutions de stockage sur site pour leurs données existantes et espèrent réaliser des économies en réutilisant ces référentiels pour traiter le Big Data. Toutefois, le Big Data est plus performant lorsqu’il n’est pas soumis à des contraintes de taille et de mémoire. Les entreprises qui n’intègrent pas dès le départ des solutions de stockage Cloud dans leurs modèles de Big Data le regrettent souvent quelques mois plus tard.
  3. Analyser le Big Data. Il est impossible d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data sans utiliser les technologies d’IA et de machine learning pour l’analyser. L’un des cinq V du Big Data est la « vitesse ». Pour être utiles et exploitables, les informations du Big Data doivent être générées rapidement. Les processus d’analyse doivent s’auto-optimiser et tirer régulièrement profit de l’expérience, un objectif qui ne peut être atteint qu’avec l’IA et les technologies modernes de bases de données.

Applications du Big Data

La visibilité offerte par le Big Data est bénéfique à la plupart des entreprises ou secteurs d’activité. Cependant, ce sont les grandes entreprises aux missions opérationnelles complexes qui en tirent souvent le meilleur parti.

Finance

Dans le Journal of Big Data, une étude de 2020 souligne que le Big Data « joue un rôle important dans l’évolution du secteur des services financiers, en particulier dans le commerce et les investissements, la réforme fiscale, la détection et les enquêtes en matière de fraude, l’analyse des risques et l’automatisation ». Le Big Data a également contribué à transformer le secteur financier en analysant les données et les commentaires des clients pour obtenir les informations nécessaires à l’amélioration de la satisfaction et de l’expérience client. Les ensembles de données altérables figurent parmi les plus importants et les plus évolutifs au monde. L’adoption croissante de solutions avancées de gestion du Big Data permettra aux banques et aux établissements financiers de protéger ces données et de les utiliser d’une manière qui bénéficie à la fois au client et à l’entreprise.

Hygiène et santé
publique

L’analyse du Big Data permet aux professionnels de santé d’établir des diagnostics plus précis, fondés sur des données avérées. De plus, le Big Data aide les administrateurs d’hôpitaux à identifier les tendances, à gérer les risques et à limiter les dépenses inutiles, afin de consacrer le maximum de fonds aux soins des patients et à la recherche. En cette période de pandémie, les chercheurs du monde entier s’efforcent de traiter et de gérer au mieux la COVID-19, et le Big Data joue un rôle fondamental dans ce processus. Un article de juillet 2020 paru dans The Scientist explique comment des équipes médicales ont pu collaborer et analyser le Big Data afin de lutter contre le coronavirus : « Nous pourrions transformer la science clinique en exploitant les outils et les ressources du Big Data et de la science des données d’une manière que nous pensions impossible ».

Transport et logistique

L’« effet Amazon » est un terme qui définit la manière dont Amazon a fait de la livraison en un jour la nouvelle norme, les clients exigeant désormais la même vitesse d’expédition pour tout ce qu’ils commandent en ligne. Le magazine Entrepreneur souligne qu’en raison de l’effet Amazon, « la course logistique au dernier kilomètre ne fera que s’intensifier ». Les entreprises du secteur s’appuient de plus en plus sur l’analyse du Big Data pour optimiser la planification des itinéraires, la consolidation des charges et les mesures d’efficacité énergétique.

Éducation

Depuis l’apparition de la pandémie, les établissements d’enseignement du monde entier ont dû réinventer leurs programmes d’études et leurs méthodes d’enseignement afin de faciliter l’apprentissage à distance. L’un des principaux défis a été de trouver des moyens fiables d’analyser et d’évaluer la performance des étudiants et l’efficacité globale des méthodes d’enseignement en ligne. Un article paru en 2020 au sujet de l’impact du Big Data sur la formation et l’apprentissage en ligne indique, au sujet des enseignants, que « le Big Data les aide à gagner en confiance pour personnaliser l’enseignement, développer l’apprentissage mixte, transformer les systèmes d’évaluation et promouvoir l’apprentissage continu ».

Énergie et services publics

Selon le U.S. Bureau of Labor Statistics, le service public consacre plus de 1,4 milliard de dollars aux relevés de compteurs et s’appuie généralement sur des compteurs analogiques et des lectures manuelles peu fréquentes. Les relevés de compteurs intelligents fournissent des données numériques plusieurs fois par jour et, grâce à l’analyse du Big Data, ces informations permettent d’accroître l’efficacité de la consommation énergétique, ainsi que la précision des prix et des prévisions. En outre, lorsque les agents n’ont plus à se charger des relevés de compteurs, la saisie et l’analyse des données peuvent permettre de les réaffecter plus rapidement là où les réparations et les mises à niveau sont les plus urgentes.

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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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Source de l’article sur sap.com