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Feuille de route pour une intégration avancée entre SAP et Teamcenter

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SAP & Siemens jettent les bases d’un partenariat ambitieux : ouvrir la voie à de nouvelles opportunités, supprimer les silos et accélérer la transformation.

SAP & Siemens jettent les bases d’un partenariat ambitieux

Depuis l’annonce du partenariat signé entre SAP et Siemens le 14 juillet 2020, nous avons été ravis de voir à quel point les utilisateurs, partenaires et analystes adhéraient à cette initiative audacieuse et à notre ambition commune d’ouvrir la voie à de nouvelles opportunités, de supprimer les silos et d’accélérer la transformation. Tenir la promesse d’un retour sur investissement plus rapide, de processus de développement durables et de nouvelles opportunités métiers nécessite un nouveau niveau d’intégration. Et c’est ce dans quoi SAP et Siemens ont investi massivement – jusqu’à maintenant dans les coulisses.

La continuité numérique requiert un meilleur niveau d’intégration

Nous savons que nos clients sont aujourd’hui mis au défi d’améliorer leur vitesse de mise sur le marché tout en créant des produits toujours plus complexes et de meilleure qualité. Bien que nos solutions offrent des capacités de pointe dans leurs domaines fonctionnels respectifs, le véritable bénéfice ne peut venir que d’une communication en boucle fermée native et transparente entre le développement produits et la gestion d’entreprise. C’est le cap que nous suivons conjointement :

Combiner l’expertise en intégration de SAP et Siemens

L’intégration entre les systèmes d’ingénierie et d’entreprise n’est pas un phénomène nouveau. Mais il reste complexe. Pourquoi ? Parce que se mettre d’accord sur un langage commun, des processus communs et les solutions et architectures techniques associées à travers tous les secteurs d’activité, les organisations et les réseaux est une tâche difficile. Sans compter les exigences propres à l’ingénierie, aux métiers, à l’informatique et à l’industrie.

Un partenariat stratégique tel celui que nous avons mis en place avec Siemens est une excellente occasion de résoudre certains de ces problèmes fondamentaux. Nous nous appuyons sur l’idée que nos systèmes d’ingénierie et d’entreprise seront égaux et adopteront le niveau d’interopérabilité et de visibilité nécessaire pour concrétiser l’idée de continuité numérique.

 

Un modèle de données unique : garant du succès

Un modèle de données aligné entre SAP et Siemens est à la base de l’intégration en tant que couche intermédiaire. Cet alignement est rendu possible grâce à un niveau d’abstraction des données qui seront échangées entre Siemens Teamcenter et l’ERP SAP S/4HANA.  Ce modèle de données doit être compréhensible des deux côtés et dotée d’une sémantique claire, adaptée à toutes les implémentations.

Ce modèle de données aligné continuera à évoluer afin de permettre le  développement de nouveaux scénarios d’intégration.

Aperçu de la feuille de route 2021-2022 : une innovation continue s’appuyant sur des fondations solides

Depuis l’annonce du partenariat, les équipes de développement de Siemens et SAP se sont réunies pour mettre en œuvre les principes évoqués ci-dessus. Elles ont commencé parse concentrer sur le développement d’un ’échange transparent des données produits, afin de permettre une intégration bidirectionnelle des processus. Puis ont mis l’accent sur une couverture de bout en bout de processus métiers spécifiques : en commençant par la fabrication sur stock (MTS), la configuration à la commande (CTO) et l’ingénierie à la commande (ETO).

Le résultat est une feuille de route définie conjointement, qui commence avec une première version programmée au quatrième trimestre 2021.

Etape 1 : intégration du PLM vers SAP

La première release s’appuiera sur notre modèle commun et les processus de bout en bout sous-jacents afin d’établir les fondations de  permettant une traçabilité,  une fédération des données et des liensinter systèmes. Elle se concentrera sur les processus et le transfert de données depuis le  Teamcenter vers SAP, tels que :

  • Création des fiches article dans SAP basés sur les sémantiques métiers
  • Transfert des données de classification pour permettre un flux d’informations cohérent vers SAP
  • Création des fiches info document dans SAP
  • Transfert de la nomenclature vers SAP
  • Capacité pour Teamcenter de déclencher des modifications en provenance de l’ingénierie

Etape 2 : élargir le scope et fermer la boucle entre le développement produit et SAP

Début 2022, la prochaine vague d’innovations se focalisera sur la « fermeture de la boucle » entre SAP et le développement produit. Nous nous concentrerons sur les fondations des processus métier avancés, y compris les scénarios de configuration à la commande (CTO), d’ingénierie à la commande (ETO), etc. Voici quelques fonctionnalités clés de cette version :

  • Création de fiches articles et de nomenclatures spécifiques
  • Capacité pour SAP de déclencher des changements d’ingénierie et de fabrication
  • Transfert de la définition de la configuration des produits à variantes
  • Fourniture de données pertinentes pour la fabrication tout au long du processus métier
  • Transfert des gammes SAP
  • Mise à disposition d’une solution cross système pour la gestion du portefeuille produits et projets (PPM)

Etape 3 : interopérabilité bidirectionnelle des systèmes et scénarios d’intégration avancés

Nous avons également prévu une seconde version en 2022, qui ne se concentrera pas seulement sur l’amélioration continue des processus avancés de configuration (CTO) et d’ingénierie (ETO), mais également sur une intégration bidirectionnelle favorisant transparence et interopérabilité. Les fonctionnalités proposées comprendront :

  • Gestion des nomenclatures spécifiques à la commande dans SAP
  • Échange de modèles produit pour la configuration de variantes et règles de contraintes d’ingénierie
  • Mise à disposition de scénarios Engineering to Order (ETO) sans couture
  • Échange d’informations sur les fournisseurs basés sur les informations fournisseurs
  • Activation de la traçabilité inter systèmes pour les workflows
  • Activation de l’analyse d’impact inter systèmes

Si vous souhaitez en savoir davantage sur notre feuille de route, rendez-vous dans les prochaines semaines sur le SAP Roadmap Explorer.

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Source de l’article sur sap.com

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Qu’est-ce que la modélisation des données ?

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La modélisation des données correspond au processus de création de diagrammes de flux de données. Lors de la création d’une structure de base de données, qu’elle soit nouvelle ou non, le concepteur commence par élaborer un diagramme illustrant la façon dont les données entreront et sortiront de la base de données. Ce diagramme est utilisé pour définir les caractéristiques des formats et structures de données, ainsi que des fonctions de gestion de base de données, afin de répondre efficacement aux exigences des flux de données. Une fois la base de données créée et déployée, le modèle de données servira de documentation expliquant les motifs de création de la base de données ainsi que la manière dont les flux de données ont été conçus.

Le modèle de données résultant de ce processus établit une structure de relations entre les éléments de données dans une base de données et sert de guide d’utilisation des données. Les modèles de données sont un élément fondamental du développement et de l’analyse de logiciels. Ils fournissent une méthode standardisée pour définir et mettre en forme les contenus de base de données de manière cohérente dans les systèmes, ce qui permet à diverses applications de partager les mêmes données.

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

Un modèle de données complet et optimisé permet de créer une base de données logique et simplifiée qui élimine la redondance, réduit les besoins en stockage et permet une récupération efficace. Elle dote également tous les systèmes de ce que l’on appelle une « source unique de la vérité », ce qui est essentiel pour assurer des opérations efficaces et garantir une conformité vérifiable aux réglementations et exigences réglementaires. La modélisation des données est une étape clé dans deux fonctions vitales d’une entreprise numérique.

Projets de développement logiciel (nouveaux ou personnalisations) mis en place par le service informatique

Avant de concevoir et de créer un projet logiciel, il doit exister une vision documentée de ce à quoi ressemblera le produit final et de son comportement. Une grande partie de cette vision concerne l’ensemble de règles de gestion qui régissent les fonctionnalités souhaitées. L’autre partie est la description des données : les flux de données (ou le modèle de données) et la conception de la base de données qui les prendra en charge.

La modélisation des données est une trace de cette vision et fournit une feuille de route pour les concepteurs de logiciels. Grâce à la définition et à la documentation complètes des flux de données et de la base de données, ainsi qu’au développement des systèmes conformément à ces spécifications, les systèmes devraient être en mesure de fournir les fonctionnalités attendues requises pour garantir l’exactitude des données (en supposant que les procédures ont été correctement suivies).

Analyses et visualisation (ou Business Intelligence) : un outil de prise de décision clé pour les utilisateurs

Avec l’augmentation des volumes de données et le nombre croissant d’utilisateurs, les entreprises ont besoin de transformer les données brutes en informations exploitables pour prendre des décisions. Sans surprise, la demande en analyse des données a augmenté de façon spectaculaire. La visualisation des données rend les données encore plus accessibles aux utilisateurs en les présentant sous forme graphique.

Les modèles de données actuels transforment les données brutes en informations utiles qui peuvent être transposées dans des visualisations dynamiques. La modélisation des données prépare les données pour l’analyse : nettoyage des données, définition des mesures et des dimensions, amélioration des données par l’établissement de hiérarchies, la définition d’unités et de devises et l’ajout de formules.

Quels sont les types de modélisation des données ?

Les trois types de modèles de données clés sont le modèle relationnel, le modèle dimensionnel et le modèle entité-association. Il en existe d’autres qui ne sont pas communément utilisés, notamment les types hiérarchique, réseau, orienté objet et à plusieurs valeurs. Le type de modèle définit la structure logique, à savoir comment les données sont stockées, organisées et extraites.

  1. Type relationnel : bien qu’« ancien » dans son approche, le modèle de base de données le plus couramment utilisé aujourd’hui est le relationnel, qui stocke les données dans des enregistrements au format fixe et organise les données dans des tables avec des lignes et des colonnes. Le type de modèle de données le plus basique comporte deux éléments : des mesures et des dimensions. Les mesures sont des valeurs numériques, telles que les quantités et le chiffre d’affaires, utilisées dans les calculs mathématiques comme la somme ou la moyenne. Les dimensions peuvent correspondre à des valeurs numériques ou textuelles. Elles ne sont pas utilisées dans les calculs et incluent des descriptions ou des emplacements. Les données brutes sont définies comme une mesure ou une dimension. Autres termes utilisés dans la conception de base de données relationnelle : « relations » (la table comportant des lignes et des colonnes), « attributs » (colonnes), « nuplets » (lignes) et « domaine » (ensemble de valeurs autorisées dans une colonne). Bien qu’il existe d’autres termes et exigences structurelles qui définissent une base de données relationnelle, le facteur essentiel concerne les relations définies dans cette structure. Les éléments de données communs (ou clés) relient les tables et les ensembles de données. Les tables peuvent également être explicitement liées, comme une relation parent/enfant, y compris les relations dites un-à-un (one-to-one), un-à-plusieurs (one-to-many) ou plusieurs-à-plusieurs (many-to-many).
  2. Type dimensionnel : moins rigide et structurée, l’approche dimensionnelle privilégie une structure de données contextuelle davantage liée à l’utilisation professionnelle ou au contexte. Cette structure de base de données est optimisée pour les requêtes en ligne et les outils d’entreposage de données. Les éléments de données critiques, comme une quantité de transaction par exemple, sont appelés « faits » et sont accompagnés d’informations de référence appelées « dimensions », telles que l’ID de produit, le prix unitaire ou la date de la transaction. Une table de faits est une table primaire dans un modèle dimensionnel. La récupération peut être rapide et efficace (avec des données pour un type d’activité spécifique stockées ensemble), mais l’absence de relations peut compliquer l’extraction analytique et l’utilisation des données. Étant donné que la structure des données est liée à la fonction qui produit et utilise les données, la combinaison de données produites par divers systèmes (dans un entrepôt de données, par exemple) peut poser des problèmes.
  3. Modèle entité-association (modèle E-R) : un modèle E-R représente une structure de données métier sous forme graphique contenant d’une part des boîtes de différentes formes pour représenter des activités, des fonctions ou des « entités », et d’autre part des lignes qui représentent des dépendances, des relations ou des « associations ». Le modèle E-R est ensuite utilisé pour créer une base de données relationnelle dans laquelle chaque ligne représente une entité et comporte des zones qui contiennent des attributs. Comme dans toutes les bases de données relationnelles, les éléments de données « clés » sont utilisés pour relier les tables entre elles.

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

Il existe de nombreux types de modèles de données, avec différents types de mises en forme possibles. La communauté du traitement des données identifie trois types de modélisation permettant de représenter les niveaux de pensée au fur et à mesure que les modèles sont développés.

Modèle de données conceptuel

Ce modèle constitue une « vue d’ensemble » et représente la structure globale et le contenu, mais pas le détail du plan de données. Il s’agit du point de départ standard de la modélisation des données qui permet d’identifier les différents ensembles de données et flux de données dans l’organisation. Le modèle conceptuel dessine les grandes lignes pour le développement des modèles logiques et physiques, et constitue une part importante de la documentation relative à l’architecture des données.

Modèle de données logique

Le deuxième niveau de détail est le modèle de données logique. Il est étroitement lié à la définition générale du « modèle de données » en ce sens qu’il décrit le flux de données et le contenu de la base de données. Le modèle logique ajoute des détails à la structure globale du modèle conceptuel, mais n’inclut pas de spécifications pour la base de données en elle-même, car le modèle peut être appliqué à diverses technologies et divers produits de base de données. (Notez qu’il peut ne pas exister de modèle conceptuel si le projet est lié à une application unique ou à un autre système limité).

Modèle de données physique

Le modèle de base de données physique décrit comment le modèle logique sera réalisé. Il doit contenir suffisamment de détails pour permettre aux techniciens de créer la structure de base de données dans les matériels et les logiciels pour prendre en charge les applications qui l’utiliseront. Il va sans dire que le modèle physique est spécifique à un système logiciel de base de données en particulier. Il peut exister plusieurs modèles physiques dérivés d’un seul et même modèle logique si plusieurs systèmes de base de données seront utilisés.

Processus et techniques de modélisation des données

La modélisation des données est par essence un processus descendant qui débute par l’élaboration du modèle conceptuel pour établir la vision globale, puis se poursuit avec le modèle logique pour s’achever par la conception détaillée contenue dans le modèle physique.

L’élaboration du modèle conceptuel consiste principalement à mettre des idées sous la forme d’un graphique qui ressemble au diagramme des flux de données conçu par un développeur.

Les outils de modélisation des données modernes peuvent vous aider à définir et à créer vos modèles de données logiques et physiques et vos bases de données. Voici quelques techniques et étapes classiques de modélisation des données :

  • Déterminez les entités et créez un diagramme entité-association. Les entités sont considérées comme des « éléments de données qui intéressent votre entreprise ». Par exemple, « client » serait une entité. « Vente » en serait une autre. Dans un diagramme entité-association, vous documentez la manière dont ces différentes entités sont liées les unes aux autres dans votre entreprise, et les connexions qui existent entre elles.
  • Définissez vos faits, mesures et dimensions. Un fait est la partie de vos données qui indique une occurrence ou une transaction spécifique, comme la vente d’un produit. Vos mesures sont quantitatives, comme la quantité, le chiffre d’affaires, les coûts, etc. Vos dimensions sont des mesures qualitatives, telles que les descriptions, les lieux et les dates.
  • Créez un lien de vue de données à l’aide d’un outil graphique ou via des requêtes SQL. Si vous ne maîtrisez pas SQL, l’option la plus intuitive sera l’outil graphique : il vous permet de faire glisser des éléments dans votre modèle et de créer visuellement vos connexions. Lors de la création d’une vue, vous avez la possibilité de combiner des tables et d’autres vues dans une sortie unique. Lorsque vous sélectionnez une source dans la vue graphique et que vous la faites glisser dans une source déjà associée à la sortie, vous pouvez soit la joindre, soit créer une union de ces tables.

Les solutions analytiques modernes peuvent également vous aider à sélectionner, filtrer et connecter des sources de données à l’aide d’un affichage graphique de type glisser-déposer. Des outils avancés sont disponibles pour les experts en données qui travaillent généralement au sein des équipes informatiques. Toutefois, les utilisateurs peuvent également créer leurs propres présentations en créant visuellement un modèle de données et en organisant des tables, des graphiques, des cartes et d’autres objets pour élaborer une présentation basée sur des analyses de données.

Exemples de modélisation des données

Pour toute application, qu’elle soit professionnelle, de divertissement, personnelle ou autre, la modélisation des données est une étape préalable nécessaire à la conception du système et à la définition de l’infrastructure nécessaire à sa mise en œuvre. Cela concerne tout type de système transactionnel, de suite d’applications de traitement des données, ou tout autre système qui collecte, crée ou utilise des données.

La modélisation des données est essentielle pour l’entreposage de données car un entrepôt de données est un référentiel de données provenant de plusieurs sources, qui contiennent probablement des données similaires ou liées, mais disponibles sous des formats différents. Il est nécessaire de mapper en premier lieu les formats et la structure de l’entrepôt afin de déterminer comment manipuler chaque ensemble de données entrant pour répondre aux besoins de la conception de l’entrepôt, afin que les données soient utiles pour l’analyse et l’exploration de données. Le modèle de données est alors un catalyseur important pour les outils analytiques, les systèmes d’information pour dirigeants (tableaux de bord), l’exploration de données et l’intégration à tous les systèmes et applications de données.

Dans les premières étapes de conception de n’importe quel système, la modélisation des données est une condition préalable essentielle dont dépendent toutes les autres étapes pour établir la base sur laquelle reposent tous les programmes, fonctions et outils. Le modèle de données est comparable à un langage commun permettant aux systèmes de communiquer selon leur compréhension et leur acceptation des données, comme décrit dans le modèle. Dans le monde actuel de Big Data, d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle, de connectivité Cloud, d’IdO et de systèmes distribués, dont l’informatique en périphérie, la modélisation des données s’avère plus importante que jamais.

Évolution de la modélisation des données

De façon très concrète, la modélisation des données est apparue en même temps que le traitement des données, le stockage de données et la programmation informatique, bien que le terme lui-même n’ait probablement été utilisé qu’au moment où les systèmes de gestion de base de données ont commencé à évoluer dans les années 1960. Il n’y a rien de nouveau ou d’innovant dans le concept de planification et d’architecture d’une nouvelle structure. La modélisation des données elle-même est devenue plus structurée et formalisée au fur et à mesure que davantage de données, de bases de données et de variétés de données sont apparues.

Aujourd’hui, la modélisation des données est plus essentielle que jamais, étant donné que les techniciens se retrouvent face à de nouvelles sources de données (capteurs IdO, appareils de localisation, flux de clics, réseaux sociaux) et à une montée des données non structurées (texte, audio, vidéo, sorties de capteurs brutes), à des volumes et à une vitesse qui dépassent les capacités des systèmes traditionnels. Il existe désormais une demande constante de nouveaux systèmes, de nouvelles structures et techniques innovantes de bases de données, et de nouveaux modèles de données pour rassembler ces nouveaux efforts de développement.

Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

La connectivité des informations et les grandes quantités de données provenant de nombreuses sources disparates (capteurs, voix, vidéo, emails, etc.) étendent le champ d’application des projets de modélisation pour les professionnels de l’informatique. Internet est, bien sûr, l’un des moteurs de cette évolution. Le Cloud est en grand partie la solution car il s’agit de la seule infrastructure informatique suffisamment grande, évolutive et agile pour répondre aux exigences actuelles et futures dans un monde hyperconnecté.

Les options de conception de base de données évoluent également. Il y a dix ans, la structure dominante de la base de données était relationnelle, orientée lignes et utilisait la technologie traditionnelle de l’espace disque. Les données du grand livre ou de la gestion des stocks d’un système ERP standard étaient stockées dans des dizaines de tables différentes qui doivent être mises à jour et modélisées. Aujourd’hui, les solutions ERP modernes stockent des données actives dans la mémoire à l’aide d’une conception en colonnes, ce qui réduit considérablement le nombre de tables et accroît la vitesse et l’efficacité.

Pour les professionnels du secteur, les nouveaux outils en libre-service disponibles aujourd’hui continueront à s’améliorer. De nouveaux outils seront également introduits pour rendre la modélisation et la visualisation des données encore plus simples et plus collaboratives.

Synthèse

Un modèle de données bien pensé et complet est la clé du développement d’une base de données véritablement fonctionnelle, utile, sécurisée et exacte. Commencez par le modèle conceptuel pour présenter tous les composants et fonctions du modèle de données. Affinez ensuite ces plans dans un modèle de données logique qui décrit les flux de données et définit clairement les données nécessaires et la manière dont elles seront acquises, traitées, stockées et distribuées. Le modèle de données logique donne lieu au modèle de données physique spécifique à un produit de base de données et constitue le document de conception détaillé qui guide la création de la base de données et du logiciel d’application.

Une bonne modélisation des données et une bonne conception de base de données sont essentielles au développement de bases de données et de systèmes d’application fonctionnels, fiables et sécurisés, qui fonctionnent bien avec les entrepôts de données et les outils analytiques, et facilitent l’échange de données entre les partenaires et entre les suites d’application. Des modèles de données bien pensés aident à garantir l’intégrité des données, ce qui rend les données de votre entreprise encore plus précieuses et fiables.

Découvrez les outils modernes de modélisation des données de SAP Data Warehouse Cloud

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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
SAP News Center. Suivez SAP sur Twitter : @SAPNews.

 

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Source de l’article sur sap.com

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Adoptez une stratégie gagnante face aux cybermenaces et aux risques liés à la confidentialité et à la sécurité

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Les risques croissants liés aux cybermenaces, à la protection des données et aux nouvelles lois sur la confidentialité poussent les entreprises leaders à identifier et mettre en place des mesures efficaces de limitation des risques.

Alors que votre entreprise s’engage dans la transformation numérique et transfère toujours plus d’applications vers le cloud, vous avez besoin d’une sécurité plus intelligente, automatisée et intégrée. SAP vous aide à atteindre ces objectifs avec les solutions SAP pour la cybersécurité et la protection des données. Ces solutions uniques considèrent en parallèle les transactions métier et les risques liés à la sécurité, et contribuent à la sécurité des données, propice à une confiance numérique durable.

Nos solutions vous aideront à :

  • Détecter et traiter les activités suspectes dans les environnements logiciels SAP®.
  • Analyser le langage de programmation ABAP® et le code source non-ABAP pour identifier les risques.
  • Effectuer une surveillance des systèmes et applications à gros volumes, avec alertes et outils analytiques, mais aussi intégration à d’autres outils de gestion des événements et des informations de sécurité (SIEM).
  • Assurer le contrôle de vos données et une transparence optimale dans les environnements de type Hyperscale (clouds publics).
  • Gérer et faciliter la sécurisation des données personnelles, en toute conformité, avec notamment des capacités liées au masquage et à la journalisation.

Invitation spéciale :

Rejoignez-moi, ainsi que mes collègues Evelyne Salie, Anne Marie Colombo et Wasif Gilani, pour obtenir des informations de SAP, mais aussi de notre invité spécial, Kevin Heckel de Deloitte, le 23 mars 2021, pour notre présentation intitulée « Cybermenaces, confidentialité et sécurité », proposée dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk.

Nous évoquerons ces sujets et la façon dont les technologies SAP peuvent aider les professionnels de la sécurité, de la protection des données et de la confidentialité à transformer votre approche en matière d’automatisation et de conformité.

Wasif Gilani nous parlera d’une nouvelle solution incontournable : SAP Data Custodian.

Nous évoquerons également deux autres solutions : SAP Enterprise Threat Detection et notre tableau de bord de cybersécurité SAP Analytics Cloud (Arndt Lingscheid et Gabriele Fiata).

En somme, nous vous proposons 45 minutes particulièrement riches et intenses, axées sur la cybersécurité et la protection des données, et la présentation de multiples fonctionnalités absolument incontournables.

Nous sommes impatients de vous retrouver à l’occasion de cet événement virtuel unique !  Rendez-vous à 11 h (UTC-4) ou bien à la demande, une fois l’événement terminé.

Et en attendant, voici quelques suggestions :

Consultez ce document de deux pages consacré à la manière dont Deloitte a utilisé SAP Enterprise Threat Detection pour optimiser la surveillance des menaces de sécurité pour nombre de ses applications.

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.

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Une méthodologie claire pour une migration réussie – Laboratoire Renaudin adopte l’ERP SAP S/4HANA avec STMS

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2020 aura été une année clé pour le SI de Laboratoire Renaudin. L’industriel basque a en effet basculé vers l’ERP intelligent SAP S/4HANA, avec son partenaire STMS, en s’appuyant sur la méthodologie Move to SAP S/4HANA.

PME familiale indépendante, Laboratoire Renaudin est devenu au fil des décennies un véritable industriel de la pharmacie, avec son site de production de 20 000 m², situé à Itxassou, au cœur du Pays Basque. Sa spécialité ? Les injectables de petit volume (ampoules, flacons et poches). En 2019, l’entreprise a ainsi écoulé 87 millions d’ampoules, essentiellement auprès d’hôpitaux et de cliniques, en France comme à l’étranger.

Laboratoire Renaudin utilise des solutions SAP depuis 2012, avec un ERP très intégré, présent tout au long de la chaîne de production. Une solution qui gère la plupart des processus et est utilisée par 120 des 220 salariés de l’entreprise. La tierce maintenance applicative de cette offre est assurée par l’intégrateur STMS, spécialiste depuis plus de 10 ans des solutions SAP.

Le SI de l’entreprise était arrivé à un tournant. Les conditions étaient favorables à la migration d’ECC vers SAP S/4HANA et l’entreprise craignait de devoir faire face par la suite à un embouteillage de migrations réalisées sur le tard. Certains développements programmés en interne avaient également intérêt à être réalisés pour l’ERP intelligent SAP S/4HANA et non pour ECC, afin de ne pas rajouter de dette technologique supplémentaire.

Cette mission de migration a été tout naturellement confiée à STMS, qui a appliqué la méthodologie Move to SAP S/4HANA en prélude au projet. « Nous avons souscrit à l’offre Move, dans des conditions tout à fait transparentes, explique André Mateescu, directeur commercial de Laboratoire Renaudin et sponsor du projet. Nous n’avons eu aucune mauvaise surprise, dans la mesure où tout a été bien cadré et les budgets tenus. »

Une méthodologie claire pour une migration réussie

Première étape, comprendre quelle valeur attendre de SAP S/4HANA et quelle approche adopter pour répondre aux besoins métiers et à la stratégie générale de l’entreprise. Cette phase permet aux utilisateurs et à la direction de se projeter dans le futur ERP. Seconde étape, analyser la solution existante afin d’en détecter les points faibles, de recenser les spécifiques et d’identifier les opportunités de simplification du SI et d’adoption de nouvelles technologies.

L’utilisation de SAP Readiness Check 2.0 permet de disposer d’une vue d’ensemble des applications et modules recommandés. L’ABAP Test Cockpit offre pour sa part de tester les spécifiques existants sous SAP S/4HANA. Enfin, les processus de l’entreprise sont comparés aux standards du marché et les outils obsolètes décommissionnés.

Fort des enseignements tirés de ce travail préparatoire, STMS a pu proposer plusieurs trajectoires de migration vers SAP S/4HANA, appuyées chacune par un budget et un planning. Laboratoire Renaudin a opté pour une migration à périmètre constant, permettant de limiter la durée du projet au strict nécessaire. Mais avec une réduction des pain points, la recherche de quick wins, des optimisations autour de la base de données et une modernisation des cockpits, au travers de Fiori.

Un projet mené à bien en 10 mois

Le projet s’est composé d’une phase de migration technique effectuée entre mars et mai 2020. Puis d’une recette métier menée avant et après les congés d’été, suivie d’une bascule à blanc réalisée en octobre. La première phase de la recette a permis de tester les différents flux et de faire remonter les écarts. Pendant l’été, l’équipe technique a pu se pencher sur ces problèmes, avant une seconde phase de recette dédiée à la qualification opérationnelle de la nouvelle solution. La phase de bascule à blanc s’est révélée essentielle pour mesurer avec précision la durée du basculement entre l’ancienne et la nouvelle solution.

La crise sanitaire a eu un effet inattendu sur le projet en reculant son déploiement du 11 novembre 2020 à mi-décembre. Un déploiement qui devrait se dérouler sur trois jours. « Nous fournissons nos produits à des services de réanimation et d’urgence. Nous ne pouvions donc pas nous permettre d’arrêter notre activité en pleine montée de la seconde vague de la Covid, constate André Mateescu. Mais je reste serein quant à la mise en production de la solution. »

Des gains importants sur la base de données

Les premiers bénéfices des technologies SAP HANA se font d’ores et déjà sentir. À commencer par d’importants gains sur la taille de la base de données, qui est passée de 345 Go à 170 Go. Un bénéfice direct de la méthodologie Move to SAP S/4HANA, qui offre l’occasion de réorganiser les données. L’analyse préparatoire a permis également de décommissionner 23 % de spécifiques qui n’étaient plus utilisés.

Laboratoire Renaudin travaille dans un secteur particulier, nécessitant de nombreux développements sur mesure. « Nous avions un peu peur de changer de système de base de données du fait de nos spécifiques, en particulier sur la production, témoigne Amaia Sedes, responsable qualification de l’entreprise. Si cette partie a nécessité beaucoup de travail, elle n’a finalement pas eu d’impact majeur sur la phase de recette. »

C’est là encore un des bénéfices de l’approche Move, qui permet de bien cadrer, planifier, puis traiter les différents thèmes d’une migration vers l’ERP intelligent SAP S/4HANA.

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SAP va acquérir Signavio, société de Business Process Intelligence

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WALLDORF et BERLIN – SAP SE (NYSE: SAP) et Signavio GmbH annoncent avoir conclu un accord portant sur l’acquisition par SAP, de Signavio, un leader dans le domaine de l’intelligence des processus métiers et de la gestion des processus.

L’association de Signavio avec l’unité Business Process Intelligence de SAP renforcera la capacité de SAP à aider les entreprises à comprendre, améliorer, transformer et gérer rapidement leurs processus métier à grande échelle. La transaction devrait être conclue au premier trimestre 2021, après approbation réglementaire.

« Dans le monde mouvant d’aujourd’hui, les entreprises de toutes tailles ont besoin de pouvoir adapter rapidement leurs processus métier aux conditions du marché en évolution rapide », a déclaré Luka Mucic, chief financial officer et member of the Executive Board de SAP SE. « Je ne saurais trop insister sur l’importance pour les entreprises de pouvoir concevoir, comparer, améliorer et transformer les processus métiers au sein de toute l’organisation pour développer de nouveaux potentiels et business models. La combinaison de l’intelligence des processus métier de SAP et de Signavio crée une suite de transformation de processus métier de bout en bout et de premier plan pour soutenir nos clients dans les exigences requises pour acquérir un avantage concurrentiel. SAP et Signavio partagent la même culture et les mêmes valeurs, et nous sommes ravis de nous associer à eux pour mettre en œuvre notre stratégie Entreprise Intelligente. »

La Business Process Intelligence est un élément clé de la nouvelle offre RISE with SAP . L’offre aide les entreprises à effectuer une transformation globale de leur business, pour les rendre résilientes, agiles et intelligentes. Cela inclut l’accompagnement au déplacement des processus ERP sur site vers le Cloud.

Cloud native et intégrée, la suite de gestion des processus de Signavio complète parfaitement la solution existante de Business Process Intelligence de SAP. Avec Signavio, SAP peut désormais fournir une suite holistique et flexible de solutions de transformation de processus permettant aux clients de transformer leurs processus métier de bout en bout. Cela comprend la conception des processus métier, l’analyse comparative, l’analyse des écarts, l’amélioration et la gestion des changements de processus. La suite permettra également aux clients de surveiller le succès à long terme de ces changements de processus.

Accéder à l’intégralité du communiqué de presse

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SAP lance une offre majeure pour révolutionner la transformation de business des entreprises

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WALLDORF, Allemagne – 27 janvier 2021 – SAP SE (NYSE: SAP) annonce « RISE with SAP », une offre phare visant à soutenir la transformation business des entreprises. RISE with SAP offre aux entreprises une toute nouvelle façon de repenser leurs processus métier pour soutenir leurs performances, et ce à toutes les étapes de leur transformation numérique. Avec son écosystème de partenaires solide, SAP offrira un retour sur investissement rapide et une grande flexibilité, le tout sans investissements initiaux élevés. Cette offre de Business Transformation-as-a-Service a été annoncée lors de l’événement « RISE with SAP: The Introduction » où SAP a également dévoilé son intention de faire une acquisition stratégique dans le domaine de l’intelligence des processus métier. Revivez le live avec Christian Klein et ses invités, dont Microsoft, Siemens et LiveKindly ici.

« Les tensions géopolitiques, les défis environnementaux et la pandémie en cours obligent les entreprises à faire face au changement plus rapidement que jamais », a déclaré Christian Klein, CEO de SAP. « Les entreprises capables d’adapter rapidement leurs processus métier prospéreront – et SAP peut les y aider. C’est la raison d’être de RISE with SAP : aider les entreprises à trouver en permanence de nouvelles façons de gérer leurs activités dans le cloud pour garder une longueur d’avance sur leur secteur. »

RISE with SAP est une offre unique pour chaque client, qui les accompagne vers l’Entreprise Intelligente. Proposée sous forme d’abonnement, l’offre comprend un accord de niveau de service, opérations et support.

L’approche holistique va aider les entreprises à véritablement transformer leur activité en allant au-delà d’une migration technique vers le cloud pour permettre une transformation continue. Avec son écosystème de partenaires solide, SAP va accompagner les entreprises dans leur transformation grâce à: 

  • La refonte des processus métier :
    • Business Process Intelligence repose sur le modèle de gestion et l’expertise de SAP en matière de processus acquise grâce à la collaboration avec ses 400 000 clients dans 25 secteurs. Les clients pourront continuellement analyser les performances de leurs processus de gestion, les comparer aux normes de l’industrie et les adapter facilement aux nouvelles exigences et demandes de l’entreprise. L’intelligence peut être intégrée aux processus métier grâce à une connexion directe au workflow SAP, à l’automatisation robotisée des processus (RPA) et à d’autres services d’intelligence artificielle (IA).
  • La gestion de la migration technique :
    • Les outils et services SAP prennent en charge l’ensemble du parcours technique avec un retour sur investissement rapide, auxquels s’ajoutent les offres de l’écosystème de SAP. Cela inclut des services automatisés pour faciliter le passage à des environnements de solutions modulaires et standard pour bénéficier plus rapidement de l’innovation dans le cloud, ainsi que le support d’architectes techniques pour faciliter la migration et une adoption plus forte.
    • L’infrastructure cloud choisie par le client se trouve dans un Data Center SAP ou celui d’un hyperscaler pour bénéficier des capacités de l’Infrastructure as-a-service sans limitation du système et des données.
  • La construction de nouveaux business models:
    • La Business Technology Platform fournit une couche sémantique ce qui permet de préserver le cœur du système propre ;
      • L’Enrichissement, l’extension et l’intégration des solutions SAP, partenaires ou tierces sont facilités en utilisant le même modèle de données et la même plateforme de services que les applications SAP.
      • Plus de 2 200 API permettent l’intégration des systèmes On-Premise, cloud et non SAP.
      • Pilotage et planification de l’organisation en temps réel , avec des données de qualité pour permettre le développement de scénarios Analytics, IA, et de planification, grâce à une couche de données sémantique
      • Des capacités low-code ou no code supplémentaires permettant d’étendre les solutions SAP, de l’intelligent RPA pour l’automatisation des processus, et un service de workflow pour modifier les processus à la volée.
  • SAP S/4HANA Cloud inclut de IA, de la RPA, des analyses avancées et des options de déploiement flexibles, selon la complexité du client.
  • Un accès unifié à l’un des plus grands réseaux d’entreprises au monde, comprenant les réseaux intelligents de fournisseurs et de logistique SAP, permettant aux entreprises de gérer l’entièreté de leur chaîne d’approvisionnement pour réagir plus rapidement aux évolutions du marché.

Pour plus d’informations sur RISE with SAP, lisez les blogs de Christian Klein, Juergen Mueller Thomas Saueressig, Uwe Griegoleit, et Jan Gilg.

Lisez ce que les partenaires SAP ont à dire ici.

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Pourquoi choisir une stratégie hybride pour passer au cloud

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Les solutions de données basées sur le cloud présentent clairement des avantages, notamment une meilleure flexibilité, une collaboration plus efficace, des coûts réduits et la possibilité de changer d’échelle. Mais ce n’est pas parce que vous voulez passer au cloud afin d’en tirer tous les avantages que vous devez faire une croix sur vos investissements sur site existants.

Une stratégie hybride permet de combiner « le meilleur des deux mondes ». Avec cette approche, vous pouvez évoluer vers le cloud tout en protégeant vos investissements sur site existants. C’est là qu’interviennent SAP Data Warehouse Cloud et SAP HANA Cloud. Ces deux solutions ouvertes se connecteront en toute transparence à votre environnement sur site actuel pour l’étendre au cloud.

Voyons les avantages que présente une stratégie hybride avec SAP Data Warehouse Cloud et SAP HANA Cloud.

Pourquoi choisir SAP HANA Cloud  ?

Gérez des volumes croissants de données tout en réduisant vos coûts de stockage

Le lac de données intégré de SAP HANA Cloud réduit les coûts de stockage et d’analyse des données. Aussi, faites des économies en y conservant vos données. Vous pourrez par la suite y accéder à distance quand vous le souhaitez. Peu importe le volume de vos données, le lac de données est conçu pour le prendre en charge.

Connectez-vous facilement à toutes les sources de données

SAP HANA Cloud est une solution de gestion multi-cloud qui simplifie l’accès aux données quelles qu’elles soient et quelle qu’en soit la source au moyen d’une passerelle unique. SAP HANA Cloud est directement utilisable avec ses agents de mise à disposition des données qui permettent de se connecter à plusieurs sources cloud et magasins d’objets. Quant à la fonctionnalité Smart Data Access (SDA), elle vous offre un accès aux données en temps réel pour tous vos systèmes sur site et cloud à l’aide de tables virtuelles, tout en vous permettant de maîtriser vos coûts.

Stockage In-Memory économique

Le lac de données de SAP HANA Cloud est une simple méthode pour réduire les coûts de stockage. Pour optimiser votre stockage In-Memory actuel sur site, vous pouvez transférer des charges de travail vers SAP HANA Cloud aux fins de traitement et virtualiser l’accès à vos données, tout en gardant vos données sur site.

Faites évoluer votre puissance de calcul ou votre stockage

Lorsque votre entreprise connaît une croissance rapide, vous devez faire changer l’échelle de votre stockage de données et de votre puissance de calcul en conséquence. Étendez rapidement votre productivité sur site sans avoir à investir dans du matériel supplémentaire. Avec SAP HANA Cloud, boostez vos capacités de stockage et améliorez votre puissance de calcul dès que vous en avez besoin. C’est aussi simple que ça !

Pourquoi Geberit a lancé une nouvelle stratégie hybride avec SAP HANA Cloud

À l’instar de nombreuses multinationales performantes, les données sont essentielles pour Geberit. Pour exploiter plus facilement ses données, le leader européen des produits sanitaires a placé SAP HANA Cloud au cœur de sa nouvelle stratégie hybride en matière de données. Grâce à cette solution, l’entreprise a pu rationaliser son environnement informatique et supprimer le besoin en middleware. Aujourd’hui, elle peut accéder à ses données en temps réel de manière centralisée pour prendre des décisions éclairées en temps voulu.

«SAP HANA Cloud sera le point central pour le reporting au sein notre environnement de données. C’est la version unique de vérité qui réunit toutes nos sources de données et qui nous fournit la visibilité dont nous avons besoin.»
– Marius Reck, directeur des applications de support informatique

Pourquoi choisir SAP Data Warehouse Cloud pour étendre votre environnement

Responsabilisez vos utilisateurs et donnez plus d’impact à votre travail

Responsabilisez vos utilisateurs afin qu’ils puissent connecter, modéliser et visualiser les données par eux-mêmes avec SAP Data Warehouse Cloud. Dotée d’une interface utilisateur intuitive et d’une couche métier, cette solution facilite la modélisation des données avec SQL ou un outil graphique par glisser-déposer. Les espaces, quant à eux, fournissent un environnement isolé dans lequel les utilisateurs peuvent modéliser et combiner des ensembles de données mondiaux avec des données locales, par exemple des fichiers CSV.

Grâce à la centralisation et à la virtualisation de SAP Data Warehouse Cloud, les utilisateurs peuvent accéder aux données dont ils ont besoin sans que l’équipe informatique ait à les répliquer et à les exporter. Vous avez besoin d’améliorer un modèle en vue de sa réutilisation dans l’entreprise ? Rien de plus simple. Votre équipe informatique peut y accéder à tout moment pour le mettre à jour, sans avoir à le reconstruire dans un environnement différent.

Répondez plus rapidement aux utilisateurs

Trouvez le bon équilibre entre gouvernance centrale sécurisée, demandes de changement à la volée et responsabilisation des utilisateurs grâce aux espaces de SAP Data Warehouse Cloud. Les espaces sont des environnements isolés dans lesquels les utilisateurs peuvent explorer les données. Dans la fonction de gestion des espaces, l’équipe informatique peut configurer et ajuster très facilement les connexions aux données, l’accès utilisateur et les quotas de calcul/stockage de chaque espace. Étant donné que chaque espace est isolé, les données restent gérées de manière centralisée et connectées en temps réel aux données sous-jacentes de l’entreprise. Dans leur espace, les utilisateurs ont la possibilité d’établir des connexions à de nouvelles sources de données, charger des fichiers locaux et modéliser des données avant de partager en temps réel les informations mises au jour avec d’autres utilisateurs sans affecter l’intégrité des données sous-jacentes.

Un point d’accès unique à toutes vos données

Sans entrepôt de données, il est difficile de garantir la qualité des données. Qui plus est, face à l’augmentation du volume et du nombre de sources de données, votre environnement se complexifie, ce qui peut nuire aux performances et aux analyses. Avec SAP Data Warehouse Cloud, l’équipe informatique peut consolider les données et tirer profit de services ETL/ELT, comme la mise en place de pipelines ou la transformation des données, pour créer une couche de données robuste et très performante.

L’équipe informatique ou les utilisateurs peuvent ensuite définir l’accès aux données en créant et en gérant des modèles de données complexes. En parallèle, la couche métier de SAP Data Warehouse Cloud mappe les concepts métier aux données sous-jacentes, afin qu’un plus grand nombre d’utilisateurs puissent comprendre et modéliser les données par eux-mêmes.

Atténuez la menace du Shadow IT

SAP Data Warehouse Cloud est une solution de bout en bout qui répond à tous les besoins de vos collaborateurs, depuis l’intégration jusqu’à la modélisation en passant par l’analyse, ce, afin de limiter le recours à des solutions ad hoc. Elle est également ouverte, ce qui permet d’y connecter les outils tiers dont vos collaborateurs se servent et de les gérer de manière centralisée. Peu importe la fonction ou le service de vos collaborateurs, SAP Data Warehouse Cloud vous permet de définir des autorisations claires et d’attribuer des rôles aux utilisateurs. Grâce aux espaces, l’équipe informatique dispose d’une visibilité à l’échelle de l’entreprise et peut gérer les différentes sources de données et connexions de manière centralisée.

Porsche étend SAP BW/4HANA vers le cloud avec SAP Data Warehouse Cloud

Porsche souhaitait entamer la transformation numérique d’un plus grand nombre de ses collaborateurs. Le groupe automobile avait déjà plusieurs systèmes en place, notamment des systèmes SAP (tels que SAP BW/4HANA et SAP ERP) et des systèmes tiers. Il ne souhaitait donc pas rajouter d’énièmes systèmes à cette organisation. Ce dont Porsche avait besoin, c’était d’une couche virtuelle unique pour connecter l’ensemble de ces systèmes et optimiser le flux des données. Le tout, dans un environnement géré pour éviter les éventuelles erreurs.

C’est ce qu’a permis l’extension de SAP BW/4HANA vers le cloud avec SAP Data Warehouse Cloud, entre autres choses.

«Nous avions besoin d’une solution qui réunirait l’ensemble de nos systèmes existants et qui ferait en sorte que chaque utilisateur final ait accès aux données dont il a besoin, et uniquement à ces données. SAP Data Warehouse Cloud était la solution idéale pour transformer notre architecture de données sans avoir à dépenser un montant colossal.»
– Markus Hartmann, directeur de la gestion des projets informatiques chez Porsche

Commencez petit et voyez grand

Chaque entreprise a une transition vers le cloud différente. Que l’objectif soit de responsabiliser les utilisateurs ou de créer une version unique de la réalité, SAP HANA Cloud et SAP Data Warehouse Cloud offrent la flexibilité dont vous avez besoin.

SAP HANA Cloud et SAP Data Warehouse Cloud ne nécessitent aucun investissement préalable, et c’est SAP qui s’occupe de la gestion et de la maintenance. Vous souhaitez évaluer vos besoins ? Pas de problème. Lancez plusieurs projets pilotes et voyez ce qu’il vous faut. C’est là l’atout de ces deux solutions : grâce à leur approche flexible, vous pouvez commencer petit et évoluer au fil du temps. Par la suite, vous pouvez mettre en place une solution hybride à long terme pour tirer tous les avantages du cloud et des systèmes sur site, ou passer intégralement au cloud. À vous de voir !

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RPA : la MAIF automatise ses processus, pour se concentrer sur l’humain

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L’éthique est au cœur de la démarche IT de la MAIF. Robotiser les processus, oui, à condition que cela soit bénéfique aux sociétaires, aux collaborateurs, ainsi qu’aux performances et aux engagements sociaux de l’entreprise. À ce jour, une quinzaine de robots ont été déployés avec succès.

La MAIF est un assureur à part. Capitalisant sur ses valeurs mutualistes et sociales, la MAIF est financièrement solide, a décroché 16 fois le Podium de la relation client pour le secteur de l’assurance, tout en restant le seul assureur à faire partie des 50 entreprises les plus admirées des Français (IFOP – JDD – Nov 2019). Un impressionnant palmarès, mais qui ne doit pas faire oublier les questions d’efficacité opérationnelle. Un élément clé de satisfaction des sociétaires.

C’est en 2017 que la MAIF s’est penchée sur les technologies de RPA (Robotic Process Automation). Après une première expérimentation, l’assureur a compris tout l’intérêt qu’il pouvait tirer de cette technologie. Suite à appel d’offre, la solution de SAP a été choisie et déployée en 2018.

« Nous répondons aux sollicitations des métiers, qui expriment leurs besoins et décrivent une solution d’automatisation. Après étude du projet, le RPA est souvent préconisé pour répondre à ces demandes, car il est souple, facile à mettre en œuvre, avec un budget restreint » explique Jocelyn Paris, Chargé d’étude des systèmes d’information à la MAIF.

Avec le RPA, il n’est pas nécessaire de développer de nouvelles applications dans l’environnement MAIF : le robot va tout simplement reproduire des actions utilisateur. Ce qui est à la fois rapide et peu coûteux. Une quinzaine de robots sont aujourd’hui en production.

Une aide précieuse pour le service contrats

Les assureurs ont une responsabilité d’évaluation du niveau de risque de chaque assuré. Plusieurs fois par an, la MAIF fait ainsi ressortir les situations en alerte. Toutefois, un tiers de ces alertes peuvent être écartées selon des règles spécifiques et sans qu’il soit nécessaire de se mettre en relation avec l’assuré. Ce travail fastidieux peut être confié à un robot, libérant ainsi du temps pour les collaborateurs. Mis en place en un peu plus d’un mois, ce robot est un succès et se charge de sortir les fiches pouvant l’être de façon automatique.

Lors du batch d’avril 2020, les collaborateurs n’ont pas pu avoir un accès direct aux fiches papier. Le robot a donc été modifié pour reporter l’ensemble des fiches au prochain batch de septembre. Les services en charge d’imprimer et de traiter ces fiches ont été soulagés d’une tâche difficile à mettre en œuvre en télétravail. Les processus de RPA ont ainsi montré leur capacité à s’adapter rapidement à une nouvelle situation.

« Nous avons démarré avec un premier robot chargé de faciliter la régularisation des situations comptables de certains de nos assurés. Sur 15.000 cas recensés par an, 8000 à 9000 sont maintenant traités par ce robot, soit 1500 heures gagnées, témoigne Magalie Vincent, Responsable d’équipe au service contrats. Un nouveau robot, déployé en janvier 2020, aide à traiter les fiches d’observation de la sinistralité. Sur 8000 fiches, le robot a pu en écarter 2600. Cela simplifie notre travail en nous soulageant d’une tâche chronophage, qui mobilisait jusqu’à 15 collaborateurs. Nous pouvons ainsi nous pencher sur les cas les plus intéressants et nous recentrer sur notre rôle d’analyse du risque. »

Notez qu’une phase d’ajustement des critères d’action de ce nouveau robot devrait lui permettre de prendre en charge un plus grand nombre de dossiers.

Une accélération des rapprochements bancaires

Il est parfois difficile d’effectuer des rapprochements entre les paiements reçus et les contrats des assurés. Chaque jour, des centaines de règlements ne sont pas rattachés automatiquement au compte d’un sociétaire. La MAIF dispose d’un outil pour faire ressortir les virements non identifiés et d’un autre pour rechercher des coordonnées bancaires dans les bases de la société. L’affectation au bon sociétaire des fonds reçus sans référence reste toutefois un travail fastidieux.

Le rapprochement entre ces différentes bases de données est une tâche qui peut être en grande partie automatisée. Le robot se charge de prendre la référence d’un paiement dans le premier outil et de rechercher à qui il pourrait correspondre dans le second. Le service de la gestion économique dispose ainsi de plus de temps pour se pencher sur des dossiers complexes.

« Le robot nous aide dans ce travail fastidieux, long et très répétitif, confirme Sylvie Carasco, Chargée de gestion comptable, service comptabilité assurance et réassurance. Il est capable de rechercher simultanément dans plusieurs bases de données suivant des critères comme le nom ou l’IBAN, et de trouver un ou plusieurs sociétaires pouvant correspondre. Le travail de recherche est ainsi défriché, ce qui permet d’accélérer la clôture de chaque dossier. Ce robot est d’une aide précieuse, en particulier lors des périodes d’échéances annuelles, où 500 à 600 recherches doivent être effectuées chaque jour, occupant de 7 à 8 personnes à temps plein. »

Là encore, ce robot s’est montré particulièrement utile pendant la crise du Covid-19. Avec un taux de réussite de 80 %, il remplit ses objectifs. L’amélioration continue des critères d’action du robot devrait encore augmenter son efficacité.

Et des dizaines d’autres projets en préparation…

Le service qui gère les conventions automobiles en est déjà à trois robots déployés et un quatrième en cours de développement. Très intéressé par le RPA, le service conventions réfléchit à d’autres processus que cette technologie pourrait contribuer à automatiser.

« C’est un travail que nous avons mené sur plusieurs années, explique Céline Beunet, Responsable du service conventions. Les robots du service convention adressent des tâches précises : prise en charge d’un évènement non déclaré via l’ouverture d’un dossier et l’envoi d’un courrier au sociétaire ; automatisation du changement d’assureur lorsque le recours a été initialement présenté à la mauvaise partie ; suivi du remboursement du forfait, lorsqu’un recours présenté par une compagnie adverse a été contesté et refusé. Dans ce dernier cas de figure, le robot vérifie dans les échanges informatisés que nous avons bien été remboursés, puis classe le dossier. Ce que j’aime, c’est la possibilité de fixer les conditions d’action du robot et non de lui confier 100 % des processus. Ainsi, dès qu’un cas est litigieux, le gestionnaire reprend automatiquement la main. »

Le premier ROI du RPA est le temps qu’il fait gagner aux équipes. Économique et facile à mettre en œuvre, c’est un outil sans concurrence pour automatiser les processus. « Par rapport au coût d’automatisation d’une chaine logicielle, le RPA revient quasiment 10 fois moins cher, confirme Jocelyn Paris. Mais attention, le ROI est évalué selon quatre axes : la satisfaction des sociétaires ; la satisfaction des collaborateurs ; la performance de l’entreprise ; et l’aspect RSE. On ne veut surtout pas d’un robot qui remplace l’humain, mais d’une technologie qui aide l’humain. »

Maintenant que la plate-forme est en place et accessible largement, les demandes affluent et devraient sans nul doute s’intensifier. « La société française va vers plus de réglementation et d’administratif. Le RPA peut contribuer à atténuer ce phénomène. Si un robot peut s’occuper d’un traitement administratif, c’est aussi bien, car nous préférons que nos collaborateurs se focalisent sur leur cœur de métier : la relation humaine. » L’assureur militant s’engage ainsi au service de la performance comme du bien-être de ses collaborateurs.

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Logistique : quelles leçons tirer de la crise ?

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La crise sanitaire a appris aux entreprises combien il est essentiel de savoir s’adapter rapidement. Que ce soit en termes de production, de sourcing ou encore de distribution. En adoptant un modèle plus durable, il est possible de garantir la continuité de l’activité, même en cas de changement inattendu et massif de la demande.

L’économie d’expérience s’est imposée comme la thématique clé de l’année 2019. Ce concept a toutefois été éclipsé en 2020 par un invité inattendu, la résilience. Les PRA et autres plans de préparation aux risques ont en effet été confrontés à une réalité de terrain : une crise sanitaire et économique, doublée de schémas de consommation et de distribution profondément perturbés.

Défi 1 : éviter la rupture d’activité

Les moins chanceuses des entreprises sont celles pour lesquelles le confinement a enlevé toute possibilité d’activité. Au plus dur de la crise sanitaire, certaines ont dû ainsi purement et simplement fermer leurs portes. Mais d’autres ont su également rebondir, au travers de la distribution multicanale, de l’innovation métier, ou de la saisie de nouvelles opportunités de marché.

Les industriels qui ont su rediriger rapidement leur production vers de nouveaux produits (masques, respirateurs, gel hydroalcoolique, repas à emporter…) ont pu tirer leur épingle du jeu. Avec les crises économiques, sanitaires et climatiques qui s’annoncent, il faut s’attendre à une multiplication de ces défis de flexibilité, et s’y préparer.

Défi 2 : le télétravail

Dans l’absolu, beaucoup d’entreprises pourraient poursuivre leur activité avec une majorité de leurs salariés en télétravail. Mais peu étaient prête à travailler de la sorte, du fait d’un back-office inaccessible hors des murs de l’organisation et manquant de flexibilité opérationnelle. Des solutions cloud, comme Teams ou Zoom, ont pu compenser en partie ce manque. Mais ce n’est pas suffisant.

Il faut maintenant mettre en place des systèmes plus agiles et intelligents, capable de mieux analyser et prévoir, mais aussi de mieux s’adapter à une forte volatilité de la demande. Ceci doit d’accompagner d’infrastructures ouvertes vers l’extérieur et sécurisées, mettant en œuvre des technologies comme des équipements informatiques mobiles, des solutions informatiques en mode cloud, des systèmes de communication unifiée, de la blockchain, etc.

Défi 3 : se rapprocher du consommateur

Qui dit télétravailleur dit consommation à distance. Les entreprises se doivent donc d’aller vers le consommateur, en privilégiant le B2C, par exemple au travers de l’e-commerce. Mais aussi en transformant le B2B en B2B2C ou encore le Direct Selling en Social Selling.

Cela induit des changements profonds dans la structure logistique, avec une nécessité d’optimiser à la fois la production et la chaîne de distribution, afin de desservir un maximum de clients en un minimum de fret. Nous retrouvons ici une problématique que nous avions déjà rencontrée avec la montée de l’économie d’expérience. Celle-ci se traduit en effet par une hyper-personnalisation des produits, qui doivent être directement livrés au client, sans délai.

La solution est donc peut-être de combiner ces deux problématiques, afin de les transformer en opportunité : savoir combiner l’impératif de résilience imposé par la situation économique et sanitaire à la volonté d’expérience portée par les consommateurs et partenaires.

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