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Maîtriser Git

Apprenez à maîtriser Git et découvrez comment gérer vos projets de manière efficace et collaborative !

Git est un système de contrôle de révision distribué

The first area is the Working Directory. This is the area where you create and edit files. The Working Directory is the area where you do your day-to-day work.  

The second area is the Staging Area. This is the area where you add files to the repository. You can add files to the repository by using the git add command. The Staging Area is also known as the Index.  

The third area is the Git Repository. This is the area where Git stores all objects, such as commits, blobs, trees, and tags. The Git Repository is stored in the .git folder.  

The fourth area is the Remote Repository. This is the area where you store your project’s files in a remote location, such as GitHub or Bitbucket. You can push your changes to the Remote Repository by using the git push command.  

Les quatre domaines

Git stocke des objets dans quatre domaines illustrés ci-dessous. Ces quatre domaines représentent le flux des modifications dans un workflow Git typique.  

Le premier domaine est le Working Directory. C’est l’espace où vous créez et modifiez des fichiers. Le Working Directory est l’espace où vous faites votre travail quotidien.  

Le deuxième domaine est la Staging Area. C’est l’espace où vous ajoutez des fichiers au référentiel. Vous pouvez ajouter des fichiers au référentiel en utilisant la commande git add. La Staging Area est également connue sous le nom d’Index.  

Le troisième domaine est le Git Repository. C’est l’espace où Git stocke tous les objets, tels que les commits, les blobs, les arbres et les étiquettes. Le Git Repository est stocké dans le dossier .git.  

Le quatrième domaine est le Remote Repository. C’est l’espace où vous stockez les fichiers de votre projet à un emplacement distant, tel que GitHub ou Bitbucket. Vous pouvez envoyer vos modifications vers le Remote Repository en utilisant la commande git push.  

Base de données Git

Git utilise une base de données pour stocker des objets tels que les commits, les blobs, les arbres et les étiquettes. La base de données Git est basée sur un système de fichiers qui stocke des informations sur chaque objet dans le référentiel. Chaque objet est stocké sous forme de fichier et contient des informations sur l’objet, telles que son type et sa taille. Les fichiers sont stockés dans des répertoires qui sont organisés en arborescence.

Git utilise également une base de données pour stocker des informations sur les branches et les tags. Les branches sont des références qui pointent vers un commit spécifique et qui peuvent être utilisées pour suivre le développement d’un projet. Les tags sont des références qui pointent vers un commit spécifique et qui peuvent être utilisés pour marquer des versions spécifiques d’un projet.

Git utilise é

Source de l’article sur DZONE

Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry

Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry est une tâche essentielle pour les applications modernes. Découvrez comment le faire facilement!

Si vous êtes familier avec Apache Kafka®, vous avez peut-être rencontré un registre de schémas compatible avec Kafka – un composant distinct que vous déployez en dehors de votre cluster Kafka, car Kafka n’en a pas intégré. 

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées, et donc un registre de schémas fournit un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux de manière transparente. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que vous évoluez, car les schémas de données peuvent changer et évoluer au fil du temps (pouvant potentiellement tout casser plus tard). 

## Utilisation d’un registre de schémas compatible avec Apache Kafka®

L’architecture Apache Kafka® est bien connue et il est possible de rencontrer un registre de schémas compatible avec Kafka, qui est un composant distinct que l’on déploie en dehors du cluster Kafka, car celui-ci n’en comporte pas.

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées et un registre de schémas fournit donc un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux sans heurts. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que l’on se développe, car les schémas de données peuvent changer et évoluer dans le temps (pouvant potentiellement provoquer des dysfonctionnements plus tard).

Un registre de schémas est donc une solution très pratique pour gérer ce type d’architecture. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, le registre de schémas permet de conserver l’historique des versions des schémas, ce qui peut être très utile pour le débogage et le développement.

Enfin, le registre de schémas peut également être utilisé pour aider à la validation des données. Les producteurs peuvent envoyer des données à un registre de schémas avant de les envoyer à Kafka, ce qui permet de s’assurer que les données sont conformes aux schémas attendus. De même, les consommateurs peuvent également valider les données reçues avant de les traiter, ce qui permet d’assurer la qualité des données et d’améliorer l’efficacité des processus.

En somme, le registre de schémas est un outil très pratique pour gérer les architectures orientées événements. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, il permet également d’aider à la validation des données, ce qui permet d’améliorer la qualité et l’efficacité des processus.

Source de l’article sur DZONE

Paris, le 7 mars 2022 – Afin de répondre aux préoccupations des dirigeants et collaborateurs face à l’augmentation de cyberattaques protéiformes et de plus en plus sophistiquées, SAP SE (NYSE : SAP), Trustpair et Accenture ont mené une étude portant sur la lutte contre les risques de fraude au virement. Cette enquête souligne une importante prise de maturité des entreprises face à la fraude, ainsi qu’une évolution positive de la perception des dispositifs visant lutter contre celle-ci.

Tandis que 95% des entreprises ont fait l’objet d’une tentative de fraude en 2021, dont les trois quarts de ces tentatives ont entraîné une perte financière, 2022 se place sous le signe d’une mise en marche des entreprises, avec une volonté forte de se professionnaliser dans la gestion de la lutte contre la fraude au virement. Les entreprises multiplient ainsi les projets d’envergure et mieux intégrés à leurs systèmes d’information.

Quelques chiffres clés permettent de dresser un diagnostic des risques de fraude auxquels font face les entreprises, mais également les enjeux de sécurisation inhérents :

  • Pour 85% des répondants, la vulnérabilité des entreprises face à la fraude s’explique par la forte augmentation des cyberattaques.
  • Parmi les entreprises victimes de fraude, la fraude au RIB arrive largement en tête (64%), suivie par la fraude au faux fournisseur (43%) et le phishing (40%).
  • Alors que 87% des répondants savent qu’il existe des solutions anti-fraude, 58% des entreprises n’auraient aucune solution technologique dédiée à la fraude au virement. Toutefois, il s’agit d’un enjeu prioritaire, car 67% d’entre elles ont entrepris un projet de lutte contre la fraude au virement en 2021.
  • On apprend également que près d’un quart des répondants souhaitent que les ERP occupent un rôle de conseiller sur la sécurisation de leurs virements. En effet, le rôle d’un ERP est fondamental, car des modules spécifiques dédiés à la lutte contre la fraude sont de plus en plus présents, ainsi que des solutions spécialisées directement intégrées dans l’environnement technique des entreprises.

« L’étude montre une chose : une sensibilité toujours plus grande au besoin de s’équiper d’une solution digitale contre la fraude au virement », déclare Baptiste Collot, Président et co-fondateur de Trustpair. « Ce constat va de pair avec l’évolution des tentatives de fraude, puisqu’il y a quelques années, les corporates avaient essentiellement pour réponses de continuer à mettre en place des processus manuels pour se protéger de ces risques-là. »

« Cette étude met en lumière l’enjeu croissant autour des ERP et de l’automatisation des processus dans la lutte contre les tentatives de fraude. Notre expertise combinée à celle de notre partenaire Trustpair dans la sécurisation des coordonnées bancaires est reconnue (avec une note de confiance à 8,6/10), et il semble, aujourd’hui plus que jamais, indispensable de répondre à la demande d’accompagnement de nos clients, en leur fournissant tous les conseils et ressources nécessaires pour mieux se défendre contre ce type de cyberattaques », selon François Bourgeois, Sales Director Finance & Risk – SAP France.

L’étude a été menée du 1er décembre 2021 au 25 janvier 2022 auprès de 134 Directeurs Financiers et Directeurs Trésorerie d’ETI et de grands groupes français, via un questionnaire par internet et par téléphone.

Pour télécharger l’étude dans son intégralité : lien.

 

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.

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

À propos de Trustpair

Trustpair est la plateforme de gestion de risque de tiers spécialisée dans la lutte contre la fraude au virement.

Créé en 2017, Trustpair accompagne les Directions financières des grandes entreprises et ETI dans la sécurisation de leurs paiements en vérifiant automatiquement les coordonnées bancaires de leurs tiers. Avec Trustpair, plus de de 150 Directions financières sont déjà dotées d’une solution digitale pour déjouer les fraudes via :

  • Le contrôle automatique des RIB fournisseurs
  • L’audit continu et en temps réel du référentiel tiers
  • La sécurisation de l’ensemble de leurs campagnes de paiements

 

Site web : www.trustpair.fr

Réseaux sociaux : LinkedIn | Twitter | YouTube

 

Contacts presse :

Chloé Jalaguier : chloe.jalaguier@publicisconsultants.com

Robin Legros : robin.legros@publicisconsultants.com

Léonore Brin : lbrin@trustpair.fr

+33 (0)6 88 47 33 95

 

Veuillez tenir compte de notre politique de confidentialité. Si vous avez reçu cette alerte de presse dans votre courriel et que vous souhaitez vous désabonner de notre liste d’envoi, veuillez communiquer avec presse-sap@publicisconsultants.com et écrire Désabonnement dans la ligne Objet.

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Source de l’article sur sap.com

Dans notre précédent article intitulé « Et si l’avenir de la fiscalité passait par le système d’information ? », nous mettions en avant les besoins grandissants en termes de contrôles autour des fonctions fiscales. En effet, les entreprises sont soumises à de nombreuses réglementations ainsi qu’à une complexification de leur système d’information. Il devient donc nécessaire pour beaucoup d’entre elles de mettre en place des outils de « Tax Compliance ». Ils permettent de supporter les équipes fiscales et d’assurer le respect des obligations. Dans ce second article, nous illustrerons au travers des fonctionnalités offertes par un des outils du marché, SAP Tax Compliance, la valeur apportée par cette démarche d’outillée.

Que peut-on attendre d’un outil de Tax Compliance ?

De nombreux outils de Tax Compliance sont aujourd’hui présents sur le marché français et mondial. Ceux-ci diffèrent en fonction de la cible visée, de la PME nationale à la multinationale implantée dans de nombreux pays. Ils offrent des fonctionnalités plus ou moins avancées ainsi qu’une complexité de mise en œuvre plus ou moins lourde.

Néanmoins, nous pouvons regrouper les fonctionnalités offertes en deux grandes catégories :

  • L’aide à la conformité des déclarations (a priori) :
    • l’optimisation de l’élaboration de la liasse fiscale (élaboration, vérification et dématérialisation),
    • la détermination de taux,
    • la conformité de la facturation électronique,
    • La déclaration de TVA (soumission, reporting et contrôles).
  • La mise en place de contrôles afin de s’assurer de la conformité (a posteriori) :
    • l’analyse du FEC,
    • les contrôles sur les référentiels (fournisseurs, articles, etc.),
    • les contrôles sur les transactions effectuées.

En complément, nous devons également prendre en compte le fait que les gouvernements exigent de plus en plus de données en temps réel, la qualité des données devient un prérequis clé pour la gestion des processus fiscaux et cela peut être amélioré en mettant en œuvre des contrôles fiscaux et en abordant les problèmes à la source, comme nous allons le voir avec l’outil SAP Tax Compliance.

Quels critères prendre en compte dans le choix de son outil de Tax Compliance

 

Le choix d’une solution doit être fondé sur les critères tant fonctionnels que techniques, pour répondre aux besoins suivants :

  • Facilité d’installation et d’exploitation de la solution: évaluer le degré d’autonomie sur l’installation et le paramétrage du logiciel, ainsi que le degré d’intégration dans le paysage SI existant. Il est en effet important que les utilisateurs métiers aient un degré d’autonomie suffisant sur l’exploitation de l’outil pour ne pas avoir de besoin de solliciter les équipes IT pour la moindre opération dans l’outil
  • Réponse aux besoins métier au travers de la couverture et richesse fonctionnelle: il est nécessaire d’évaluer la couverture d’un maximum de fonctionnalités et de contrôles standards, ainsi que la couverture géographique au travers d’une gestion multi-pays. Assurance de la facilité de prise en main par l’utilisateur final ou l’auditeur externe au travers d’une ergonomie conviviale et intuitive
  • Exploitation des résultats simple et accessible : évaluer la facilité de compréhension et d’interprétation des résultats de contrôles, la facilité d’export sur des outils bureautiques, ainsi que la capacité de génération des rapports d’anomalie sous format.doc ou .pdf avec explication des résultats, annotations utilisateurs, etc.,
  • L’intégration dans le paysage applicatif de l’entreprise est également primordiale dans le cas très fréquent où plusieurs ERP ou systèmes comptables cohabitent. Devoir multiplier les outils de Tax Compliance pour adresser les différents systèmes serait en effet contre-productif.

Présentation d’un outil : SAP TAX Compliance

SAP Tax Compliance propose une approche centralisée des contrôles de conformité, couvrant tout l’ensemble du processus, de la détection à la correction, en passant par le reporting et l’audit. À l’aide de l’apprentissage automatique à l’échelle de l’entreprise et de contrôles automatisés, l’application permet aux utilisateurs de détecter systématiquement les problèmes de conformité. Mais aussi d’améliorer la qualité des données fiscales, de rationaliser les corrections et d’atténuer rapidement le risque de non-conformité.

L’automatisation des processus de contrôle fiscal en temps quasi réel permet aux organisations de passer à des modèles de travail en continu. Elle permet aussi de résoudre les problèmes dès le début des processus ce qui est essentiel pour éviter de lourdes charges de travail à la fin de la période. Mais également de se conformer aux mandats les plus exigeants que les gouvernements introduisent dans le monde entier. En fait, avec l’introduction de la conformité numérique, la qualité des données fiscales est plus importante que jamais.

SAP Tax Compliance est une solution agnostique qui peut être intégré à SAP S/4HANA ou facilement déployé côte à côte. Elle peut aussi intégrer des données issues d’autres systèmes ERP (SAP ECC ou non SAP) ou spécialisés métiers (MDM, facturation, site de vente en ligne…). Cela offre ainsi la possibilité de capturer simultanément de gros volumes de données à partir de plusieurs systèmes. La solution offre également un apprentissage automatique natif et une intégration avec le workflow SAP. L’intérêt est de permettre l’automatisation et l’orchestration transparente des tâches de correction.

 

SAP Tax Compliance en un coup d'œil
SAP Tax Compliance en un coup d’œil

SAP Tax Compliance est fourni avec des règles de contrôles préconfigurées pour vous aider à démarrer et à améliorer immédiatement la qualité des données fiscales.

Par exemple, cela vous permet d’identifier et de corriger facilement les immatriculations de TVA manquantes sur les transactions intracommunautaires de l’UE ou les factures enregistrées sans code TVA. Vous pouvez également utiliser le moteur de détection pour faciliter l’examen des factures avec un montant de TVA très élevé. Ceci, permet de générer une réserve de travail pour examiner efficacement les exceptions sans avoir à identifier manuellement les éléments sur l’ensemble des transactions commerciales.

Il est également très flexible et permet d’enrichir facilement l’ensemble des règles de contrôles de la TVA aux droits de douane et autres taxes. Il permet également de relever constamment la barre en matière de conformité en développant vous-même des règles de contrôles fiscaux supplémentaires. Ou bien encore en intégrant le contenu prêt à l’emploi de notre partenaire Mazars.

Ces règles peuvent être facilement créées en définissant de nouvelles vues sur les données. Une fois celles-ci en place, le reste de la configuration peut être facilement complété via une assistance numérique fourni en tant qu’application Fiori qui guide l’utilisateur dans ses choix. Il s’agit de limiter l’implication du service informatique au développement réel des vues. Mais aussi de permettre aux utilisateurs métier d’adapter les contrôles, de réorganiser les listes de travail, de configurer le Machine Learning lorsque les données historiques sont suffisamment significatives. Ainsi que d’adapter les plannings en fonction des besoins de l’entreprise. Les utilisateurs métiers peuvent également gérer les tâches et les groupes d’utilisateurs correspondants responsables de l’achèvement. L’objectif est de garantir que la configuration en cours peut être facilement adaptée à mesure que l’entreprise évolue sans avoir recours à des experts informatiques qui sont toujours très demandés.

La solution permet également des simulations de paramétrages des règles de contrôle fiscal pour optimiser les contrôles et réduire les faux positifs.

SAP Tax Compliance fournit un tableau de bord centralisé pour obtenir des informations en temps réel sur l’état de conformité dans le monde entier. Il devient également un référentiel central de problèmes et de solutions qui peuvent être exploités pour conduire des améliorations en continu des processus. De plus, il permet d’empêcher les problèmes de se produire en premier lieu.

SAP Tax Compliance intègre des mécanismes d’apprentissage automatique

SAP Tax Compliance automatise au-delà de la détection, rationalisant l’ensemble du processus de correction. Il intègre des mécanismes d’apprentissage automatique prêt à l’emploi pour augmenter l’efficacité. De plus, il propose des modèles de workflow natifs pour orchestrer efficacement les tâches entre la myriade d’équipes qui doivent être impliquées dans le processus de correction.

Ces fonctionnalités d’apprentissage automatique peuvent être activées et maintenues par les utilisateurs métiers. Le but étant de libérer la puissance des données sans avoir besoin du support du département IT.

Comment réussir son projet de mise en place ?

Bien qu’il s’agisse d’un projet de mise en place d’outil, celui-ci ne doit pas être considéré comme un projet purement technique mais bien un projet global impliquant les acteurs métiers dès les premières phases. Il s’agit d’être sûr de ne pas se tromper d’objectif. Mais également de réellement apporter la valeur attendue pour toutes les parties prenantes.

C’est pour cela que nous préconisons la mise en place d’une équipe projet pluridisciplinaire. Une équipe qui regroupe les compétences financières, fiscales, juridiques, comptables et IT. Celle-ci est capable de cerner les besoins de la façon la plus exhaustive possible. Mais aussi de mettre en place une cartographie des risques et d’identifier les contrôles afférents.

Au-delà du module Tax compliance il peut être intéressant de disposer d’une solution complète pour la gestion fiscale de bout en bout qui couvre :

  • Contrôles fiscaux pour améliorer la qualité des données fiscales et éviter les interruptions d’activité.
  • Rapports électroniques en temps réel avec rapprochement complet pour une mise en conformité efficace.

SAP Tax Compliance offre une intégration transparente avec la nouvelle solution SAP Document and Reporting Compliance. Cette solution regroupe les anciennes solutions SAP pour la facturation numérique en temps réel (SAP Document Compliance) et la gestion des déclarations périodiques (SAP Advance Compliance Reporting ACR). Elle garantit que les problèmes identifiés soient rapidement suivis, que l’origine de ces déficiences soient analysées et résolues afin d’empêcher les interruptions d’activité.

Ces solutions SAP pour la facturation numérique en temps réel et la gestion des déclarations périodiques proposent déjà plus de 300 modèles pré-configurés de déclaration pour plus de 50 pays.

En synthèse, l’automatisation des contrôles et de la fonction fiscale devient de plus en plus nécessaire. L’obligation de bien s’outiller devient incontournable.

Vincent DOUX – SAP +33 6 03 43 72 95 v.doux@sap.com
Jérôme HUBER – Mazars +33 6 67 51 13 38 jerome.huber@mazars.fr
Vincent THEOT – Mazars +33 6 60 47 46 64 vincent.theot@mazars.fr
Heyfa LIMAM – Mazars +33 6 66 90 10 81 heyfa.limam@mazars.fr
Nicolas RICHARD – Mazars +33 6 66 61 91 35 nicolas.richard@mazars.fr

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Source de l’article sur sap.com

Rail Logistics Europe et VISEO ont mis en œuvre la méthodologie SAP Activate et l’approche Fit-to-Standard afin de créer un core model qui a servi de socle pour déployer SAP S/4HANA Public Cloud sur plus de 50 filiales. Le tout en seulement deux ans et demi.

Au sein du Groupe SNCF, Rail Logistics Europe élabore des solutions de transport de marchandises multimodales et sur-mesure, à travers toute l’Europe.

Rail Logistics Europe, c’est l’expertise de 60 filiales en Europe : commissionnaires de transport, transporteurs ferroviaires, opérateurs de transport combiné et d’autoroutes ferroviaires. Au total, 3 500 personnes pour un chiffre d’affaires de plus de 952 millions d’euros en 2019, dont plus de la moitié est réalisée à l’étranger.

Une volonté d’avoir son propre SI

Afin d’accélérer l’intégration de ces différentes entités au sein du groupe, Rail Logistics Europe a d’abord opté pour différents SI financiers mis à disposition par Geodis. Des outils efficaces, mais vieillissants et imparfaitement alignés avec ses besoins. Certaines filiales de Rail Logistics Europe disposaient par ailleurs de leurs propres SI financiers. À cette hétérogénéité des SI, il fallait également compter avec une hétérogénéité des règles de gestion.

Rail Logistics Europe souhaitait pouvoir disposer de son propre SI. Une solution fiable, performante et harmonisée, qui s’appuierait sur un référentiel commun de règles de gestion. « Pour créer de la valeur et apporter les gains de productivité attendus, Il nous est apparu nécessaire d’apporter une dose d’uniformisation et de rationalisation dans notre paysage applicatif… et d’aller vite », explique Nicolas Bismuth, Responsable MOA Finance chez Rail Logistics Europe. L’entreprise souhaitait en effet déployer le nouvel ERP sur l’ensemble de ses filiales, sur les domaines Finance, Achats et Ventes, dans un délai de seulement deux années et demie.

Après une phase de cadrage, consistant à recueillir les besoins de chaque filiale, Rail Logistics Europe a lancé le projet Opera et interrogé les principaux éditeurs d’ERP en mode SaaS. C’est le binôme SAP / VISEO qui a été retenu, avec la solution SAP S/4HANA Public Cloud. Cette dernière répondant en effet aux critères de périmètre fonctionnel et d’ergonomie exprimés, tout en libérant Rail Logistics Europe de la gestion d’une infrastructure via son approche SaaS. Mais plus que cela, c’est la méthodologie SAP Activate qui a été l’une des raisons clés de ce choix. « Au travers de la méthodologie SAP Activate, nous avions la promesse d’atteindre notre objectif de déploiement rapide de la solution sur le périmètre géographique et fonctionnel fixé », explique Nicolas Bismuth.

Pour sa mise en place sur leurs différents sites, Rail Logistics Europe s’est tourné vers VISEO, et ce pour plusieurs raisons :

  • Sa connaissance de la solution SAP S/4HANA Public Cloud et de la méthodologie SAP Activate
  • L’engagement de ses équipes pour atteindre les objectifs ambitieux de déploiement
  • Ses équipes orientées Cloud incitant à adopter les meilleures pratiques de la solution
  • Sa relation avec l’éditeur SAP, indispensable pour ce type de projet

Coller au plus près des standards

Pour assurer la réussite du projet Opera, Rail Logistics Europe et VISEO ont dû appliquer plusieurs principes clés :

  • Travailler en équipe : avec 50 filiales très indépendantes et autonomes, il est essentiel de réunir consultants, décideurs et utilisateurs clés au sein d’une même équipe. Le tout en faisant preuve de flexibilité, afin de s’adapter aux différentes spécificités de ces filiales.
  • Travailler en collaboration avec SAP : avec le cloud, il faut savoir interagir avec l’éditeur, qui met à la disposition les environnements de développement et de production. Mais aussi un CSM (Customer Success Manager), chargé de suivre le bon déroulement du projet.
  • Respecter la méthodologie Activate : pour réussir le projet, il est indispensable de respecter la méthode fournie, qui permet d’apporter des garanties en termes de rapidité de déploiement, de qualité des délivrables et de revue des différents jalons par le CSM.
  • Coller aux standards : en mode cloud, il est important de s’appuyer sur les bonnes pratiques et d’adhérer aux standards. Pour chaque processus, Rail Logistics Europe s’est appuyé sur le scope item SAP S/4HANA Public Cloud le plus adapté.

Un core model déployé tambour battant

L’enjeu principal de Rail Logistics Europe et de VISEO a été de définir le core model du projet Opera. Entre juin et septembre 2018, une trentaine d’ateliers ont été menés, afin de définir des règles de gestion communes sur le périmètre fonctionnel comptabilité, contrôle de gestion, achats et facturation client.

En seulement six mois, avec l’aide de la méthodologie SAP Activate et de l’approche Fit-to-Standard, ce core model est devenu réalité et a été déployé sur le site pilote de Captrain France. « Cela a été vraiment un acte fondateur du projet, explique Nicolas Bismuth. Nous avons démontré notre capacité à construire un core model et à le déployer au sein d’une filiale sur l’ensemble du périmètre fonctionnel cible en seulement 6 mois. »

Une fois le core model validé, le déploiement de SAP S/4HANA Public Cloud a été lancé site par site. Aujourd’hui, 58 entités légales sont déployées sur Opera et de nouveaux déploiements au sein des filiales Captrain Polska et Fret SNCF sont prévus en 2021. A fin 2021, environ 580 collaborateurs utiliseront l’outil Opera.

« La promesse initiale, qui était d’être capable de déployer rapidement, s’est révélée juste. Le planning que nous suivons aujourd’hui est celui qui avait été validé avec le binôme SAP / VISEO au moment du cahier des charges, » confirme Nicolas Bismuth.

Le début d’une longue aventure

Le programme est encore récent, mais le ressenti global des utilisateurs est d’ores et déjà plutôt positif. Reste que Rail Logistics Europe a dû apprendre à s’adapter au monde du cloud. Ne plus recourir systématiquement à des développements spécifiques pour coller aux standards nécessite de revoir chaque processus, mais également d’assurer l’accompagnement au changement des équipes métiers.

Les montées de version trimestrielles de SAP S/4HANA Public Cloud requièrent également des adaptations. Il lui faut en effet évaluer les nouvelles fonctionnalités apportées par chaque nouvelle version et effectuer des tests avant déploiement, afin de repérer d’éventuelles régressions.

Ces mises à jour trimestrielles se traduisent toutefois par toujours plus de valeur apportée aux utilisateurs. Rail Logistics Europe s’est ainsi déjà penché sur les tableaux de bord et le reporting, au travers de l’utilisation de SAP Analytics Cloud Embedded. L’entreprise envisage maintenant d’augmenter le périmètre fonctionnel de son ERP, notamment en évaluant l’utilisation des innovations mises à disposition. Elle s’est même lancée dans l’adoption d’autres solutions SAP en mode Cloud comme Success Factors

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Source de l’article sur sap.com

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 Datad’apprentissage automatiqued’intelligence artificiellede connectivité Cloudd’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.


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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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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.

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Source de l’article sur sap.com

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

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

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

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

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

Pourquoi le data management est-il important ?

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

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

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

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

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

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

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

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

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

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

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

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

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

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

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


Systèmes et composants du data management

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

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

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

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

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

Entrepôts et lacs de données

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

Gestion des données de base (MDM)

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

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

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

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

Intégration des données

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

Gouvernance, sécurité et conformité des données

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

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

Business Intelligence et analyses

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

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


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

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

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

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


Évolution du data management

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

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

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

Gartner

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

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


Synthèse

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


Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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La DSI d’un Grand Groupe industriel devait se réapproprier ses objectifs, renouveler ses compétences, revaloriser son image, récupérer une crédibilité et la confiance des métiers (les Clients internes et Fournisseurs externes).
Dans le cadre de cette démarche, je suis intervenue auprès de son équipe pour définir et mettre place une méthodologie en pilotage de projet et conduite du changement, puis en fournir les outils métiers.

Il s’agissait d’outiller les Chefs de projets de façon professionnelle (« best practice ») et complète.

J’ai mené une première phase d’observation de l’équipe de Chefs de projets, de ses modes de fonctionnement, de sa charge de travail, des périmètres de ses projets, du type de sujets traités par ses projets.

Ensuite, je me suis attachée à collecter et étudier l’éventuel existant, au vu de quelques échos reçus par certains Chefs de projets.
En effet, un grand Cabinet de la place avait fourni une base de 130 documents ; documents et guide diffusés en masse sur l’intranet de l’entreprise.
Ce référentiel non personnalisé, pensé sur une base « standard », sans accompagnement, n’a donc pas obtenu d’adhésion.
Contenant et contenu donnaient lieu à une certaine répulsion des équipes dans leur exploitation opérationnelle.

un régime administratif du framework méthodologique serait judicieux

Framework méthodologique

 

En troisième lieu, je me suis appuyée sur mes propres livrables, éprouvés par les pilotages de projets antérieurs. Cela représente une approche de type knowledge management.

Après une analyse réalisée sur ces trois phases, j’ai fait le choix de sélectionner certains de mes livrables en propre, car ils trouvaient leur place ainsi. Puis, j’ai amélioré d’autres documents de mon référentiel ou ceux issus de la livraison initiale du Cabinet.
L’ensemble fut adapté aux observations et attentes notées en première étape, puis mis à disposition accompagné d’un bref guide d’utilisation (1 slide). Les modèles de livrables ont été marqués de signalétiques ludiques, pour permettre une appropriation rapide et simple.

Le bénéfice tiré… les métiers ont pu exprimer leur besoin en systèmes d’informations corporate ou dédiés métier, d’une façon assez professionnelle pour permettre à la DSI de traiter correctement les demandes des Clients internes.
Les Chefs de projets ont rapidement pris possession des modèles pour les exploiter.

Lean Office et rendu assez pragmatique, qui a réduit le référentiel projet de 130 à 30 modèles de livrables.

L’optimisation de la démarche est apparue sous la forme de :

  • une préconisation d’axes d’améliorations, transmis à la DSI centrale sur les documents qu’elle détenait en termes de pilotage d’un projet et d’une conduite du changement.
  • un coaching des Chefs de projets, au comportement à adopter en cas de difficultés et dérives. Cette sensibilisation a fait l’objet d’un support sous la formalisation d’un guide, reprenant une approche Lean Office adaptée, et une liste de livrables structurée selon les étapes et phases d’un projet, suivie d’un Glossaire des signalétiques utilisées.

A retenir…

Dans le monde technique des « système d’information », il est recommandé de respecter les « standards » pour des raisons principalement de coûts et de maintenabilité.
Lorsqu’on aborde les processus et les modes de fonctionnement, il est nécessaire de répondre de façon personnalisée et pragmatique avec une touche de créativité.
Ainsi,

  • l’adhésion est plus facilement obtenue ;
  • il est plus aisé d’emmener tout le monde vers l’objectif ;
  • les gains sont réels ;
  • l’existant est optimisé.

Pour ce faire, le diagnostic « terrain » (en rappel au « Gemba » – méthode TPS) et préalable couvre une étape importante.

Copier-coller l’intégralité d’un framework méthodologique n’est pas gage d’efficacité.
Ecoute, adaptation et personnalisation : les composants d’une mission de conseil réussie…

 

Sandrine
Consultante Ankaa Engineering®
Professionnelle de 20 ans en Management de la fonction Achat et en Conseil organisationnel et de transformation, Sandrine a travaillé au sein d’environnements multiculturels, aux côtés d’équipes pluridisciplinaires.
Elle a exercé aussi bien auprès de grands Groupes que de PME-PMI, lui permettant ainsi d’approcher des problématiques différentes, des modes de fonctionnement hétérogènes, des circuits de décisions variés, des priorités et enjeux originaux.
Le parcours à dominante industrielle de Sandrine, lui a donné la possibilité de développer certaines compétences dont quelques-unes la distinguent ; telles qu’une double compétence métier, une bonne capacité d’adaptation, un fort sens du résultat et du service, une grande pratique de méthodes et outils métiers.
Ses domaines de prédilection :

  • Strategies achats – Optimisation de processus – Organisation – Methode
  • Sourcing, negociation, contractualisation
  • Pilotage de projets et changements – Evaluation sous KPI
  • Perimetres internationaux, Gestion simultanee, Management transverse

Le recrutement est un processus essentiel dans le business model et l’organisation Ankaa Engineering®.

Identifier les qualités tant techniques, que méthodologiques ou humaines.
Evaluer l’autonomie et les capacités d’adaptation de chaque profil.
Positionner le curseur a sa juste place entre profil de consultant et celui d’exécutant.

Autant de paramètres fondamentaux pour Ankaa Engineering® afin de placer les bonnes personnes au bon endroit.

Engrenage

En fin d’année 2014, Ankaa Engineering® dispose d’une base de l’ordre de 5000 cartes de visites avec des compétences identifiées dans des domaines comme le BPM et le Lean, l’AMOA, les études, la production, le support, la formation, etc.
Une transversalité de compétences et d’expertise avec une disparité extraordinaire de profils, tous différents…
Actuellement, et pour répondre aux sollicitations de nos clients, de l’ordre de 10 entretiens hebdomadaires sont menés pour évaluer les candidats.
A ce jour 127 consultants sont accrédités par le groupe.

Dans une logique d’amélioration continue, la direction générale Ankaa Engineering® à initié une évaluation des processus de recrutement en place en vue de les renforcer et les consolider.

Ainsi Ankaa Engineering® bénéficie d’un accompagnement du cabinet BPI group, leader mondial multi-spécialiste du conseil RH.

La démarche s’appuie sur les phases habituelles
– audit des processus de recrutement existants,
– évaluation des besoins et prise en compte des objectifs attendus,
– conseil en organisation et méthodes visent à formaliser un processus de recrutement enrichi.
Le livrable de cette mission sera aussitôt mis en production.

En fin d’année 2015, l’analyse des indicateurs de gestion (KGI et KPI) permettra de mesurer l’efficacité des plans d’action et de définir les besoins d’adaptation.

Dans le domaine des ressources humaines, la roue de Deming à toute sa justification.

Ankaa Engineering® remercie  l’OPCA Fafiec (Organisme Paritaire Collecteur Agréé) pour le soutien financier accordé à l’occasion de cette mise en oeuvre.