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

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

Qu’est-ce qu’un ERP ?

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

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

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

ERP ou logiciel de comptabilité ?

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

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

La gestion de la comptabilité générale ;

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

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

L’ERP finance, ou le FRP

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

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

Quel ERP choisir pour votre gestion financière ?

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

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

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

Un ERP finance pour soutenir la coopération stratégique entre vos services

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

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

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

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

Un outil de gestion financière pour faire face aux risques

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

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

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

Expérience client et expérience collaborateur

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

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

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

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

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

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

SAP S/4HANA

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

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

SAP Business One

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

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

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

SAP Business ByDesign

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

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

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

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

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

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

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Source de l’article sur sap.com

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Gestion de la relation client : une solution CRM pour PME/ETI

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Vous souhaitez vous concentrer sur votre cœur de métier ? Vous ne voulez plus perdre des heures en analyse de tableaux, de comptes-rendus et autres données concernant vos clients ? Optimisez votre temps et celui de vos salariés. Investissez dans un logiciel de gestion client, autrement appelé logiciel CRM pour Customer Relationship Management. Pour une PME/ETI, cette solution CRM de gestion de la relation client vous permet de synthétiser en un seul lieu, via Internet sur le cloud, toutes les données de vos clients et leur parcours dans votre entonnoir de vente.

Qu’est-ce qu’une solution CRM au sein d’une PME/ETI  ?

Le CRM, ou Customer Relationship Management, est une solution globale permettant de gérer la relation client au sein d’une entreprise, et ce, quel que soit son domaine d’activité. Elle est particulièrement adaptée aux petites et moyennes entreprises ainsi qu’aux entreprises de taille intermédiaire. La solution CRM regroupe trois notions :

  1. Une stratégie de gestion des clients choisie par la PME ou l’ETI, en fonction de ses valeurs et de sa vision du marketing.
  2. Un processus permettant de mettre en œuvre cette stratégie.
  3. Une solution technique : le logiciel CRM, hébergé sur le cloud où chacun enregistre ses données clients, qui sont ainsi mutualisées. Celles-ci sont alors accessibles aux différentes équipes de l’entreprise pour pouvoir être analysées et utilisées à des fins marketing.

Quelles sont les différentes fonctions d’un logiciel de gestion relation client ?

Un progiciel CRM est constitué de modules afin de l’adapter à chaque type d’entreprise en fonction de ses besoins et de son domaine d’activité. Vous bénéficiez ainsi d’un portefeuille de solutions sur mesure pour l’expérience client et votre stratégie CRM.

Voici les principales fonctionnalités d’un logiciel de gestion relation client.

Solutions pour les données clients

Côté entreprise, vous centralisez les informations concernant vos clients en un seul lieu, grâce à votre logiciel de gestion de base de données clients. Outre les coordonnées (adresse mail, adresse physique, numéro de téléphone, etc.), vous pouvez y répertorier leurs données socio-professionnelles (âge, sexe, composition familiale, niveau d’études, emploi, etc.). Vous avez également un aperçu personnalisé du parcours ayant conduit à la mise au panier et l’acte d’achat ainsi que le type de produits achetés ou consultés par chacun de vos clients et prospects.

Côté utilisateur, chaque client se voit proposer des produits susceptibles de l’intéresser, grâce à des suggestions ciblées en fonction des informations qu’il a lui-même fournies. D’ailleurs, pour qu’il accepte de vous transmettre ses données personnelles, il doit pouvoir le faire en toute confiance. Ainsi, vous devez le rassurer quant à la sécurité de ses données et au respect des informations confiées. Votre logiciel CRM doit donc répondre au RGPD et, en général, à la réglementation en vigueur en matière de confidentialité des données.

Solutions marketing

En étudiant le profil et le comportement de vos clients, vous pouvez mieux définir votre persona et affiner votre stratégie marketing. Il vous est également possible de la modifier afin d’élargir votre cible. En effet, un prospect à qui on propose exactement ce dont il a besoin est plus enclin à vous faire confiance et à faire appel à vos services ou produits.

Pour effectuer cette étude précise et poussée, quelques clics sur le tableau de bord de votre outil CRM marketing suffisent. Vous avez accès à de multiples statistiques en fonction du critère sélectionné (région, sexe, âge, catégorie socio-économique, nombre d’enfants, propriétaires d’animaux, etc.). Fort de ces informations, vous avez toutes les clés pour augmenter votre chiffre d’affaires par des campagnes marketing ciblées.

Solutions commerce et e-commerce

Afin d’optimiser l’expérience client, vous observez le comportement des personnes au moment de leur visite sur votre espace de vente, qu’il soit physique ou virtuel, puis après, à l’aide de sondages. Vous récoltez ces précieuses informations sur votre logiciel de gestion e-commerce. Leur analyse vous permet alors d’ajuster la configuration des points de ventes ou l’ergonomie de votre site et application.

Autant il peut être matériellement compliqué de modifier un lieu de vente physique, bien que la logistique en soit facilitée grâce à votre CRM, autant, toujours grâce à celui-ci, vous pouvez tester toutes les possibilités de boutique virtuelle en temps réel. Adaptez votre site marchand à chaque prospect afin de le convertir plus facilement en client, le fidéliser et ainsi maximiser vos profits.

Solutions de vente

En étudiant la satisfaction client avec vos solutions CRM, vous facilitez le travail de vos commerciaux et de vos équipes marketing. Suivez le tunnel de vente emprunté par vos prospects afin de supprimer des canaux d’appel inutiles et d’améliorer les plus efficaces dans votre entonnoir de vente.

Ainsi, vous optimisez votre budget publicitaire et de prospection. Votre système CRM vous indique en effet quelles actions marketing apportent des clients. Est-ce plutôt la distribution de flyers, une campagne emailing ou un contenu sponsorisé sur les réseaux sociaux ?  

Solution de service

En amont d’une vente, votre logiciel de relation client génère très facilement devis et contrats. Cette automatisation personnalisable accélère le processus de vente. Or, un client rapidement servi est un client satisfait. Il sera alors susceptible de faire de nouveau appel à vos services et à vous recommander auprès de son entourage.

En aval, il peut cependant s’avérer qu’un client ne soit pas entièrement satisfait du produit ou de la prestation. Il contacte alors le service après-vente. Grâce au logiciel CRM, tout l’historique des conversations écrites et orales entre le client et le SAV est enregistré et est accessible à n’importe quel opérateur du service clientèle. Ainsi, le suivi client en est grandement facilité. C’est la fidélisation assurée.

Quels sont les avantages d’une solution CRM pour les PME/ETI

Avant l’ère des solutions CRM, gérer l’ensemble des relations clients relevait parfois d’un exercice d’équilibriste. À partir du moment où plusieurs personnes sont concernées par la gestion client dans une entreprise, informer chacun de la moindre modification ou évolution des dossiers devient vite chronophage en logistique ou réunions. L’installation d’une solution CRM dans une PME/ETI est donc un gain de temps et d’argent. Voyons tous ces avantages en détail.

Une installation technique centralisée sur un cloud

Souvenez-vous quand il était nécessaire d’installer un nouveau logiciel sur tous les ordinateurs de votre entreprise. Vous deviez faire appel à une entreprise de techniciens spécialisés qui : soit travaillaient de nuit, soit devaient immobiliser les services de votre société pendant plusieurs jours. Il en était de même à chaque opération de maintenance qui se faisait laborieusement poste par poste.

Dorénavant, vous achetez une solution CRM auprès d’un opérateur qui vous en donne l’accès en ligne. La seule manipulation à effectuer est de télécharger via Internet l’application sur chaque terminal (PC, tablette, smartphone…). Chacun de vos collaborateurs et salariés peut même le faire lui-même.

Toutes vos données sont alors sauvegardées sur un cloud sécurisé, et mises à jour en temps réel. Ainsi, tous vos employés ont accès aux dernières informations clients et peuvent ainsi agir en conséquence. Quant aux mises à jour de la solution CRM en elle-même, elles sont réalisées par votre fournisseur, en ligne et en général la nuit, et sont installées automatiquement à l’ouverture de l’application par vos équipes en charge de la relation client.

Un logiciel de relation client accessible par tous et partout

En tant que PME ou ETI, vos équipes et collaborateurs sont répartis partout sur le territoire. Certains se déplacent et restent longtemps éloignés de votre siège. D’autres ont choisi le télétravail depuis leur domicile. Grâce à votre solution CRM pour PME/ETI, la gestion de la relation client s’effectue aussi facilement, voire même mieux, que si tout le monde était sur place.

En effet, chaque commercial sur le terrain, chaque vendeur en magasin, chaque opérateur du SAV, chaque analyste… entre les nouvelles données clients depuis le terminal pro qu’il possède, à partir du moment où il a accès à Internet. Cette condition est en général possible de quasiment n’importe où, grâce à la 4G ou la 5G, une borne wifi ou une connexion filaire (par câble ou fibre optique).

Une logistique rapide et simplifiée

Fort de toutes ces informations, vous voyez tous les avantages en termes de simplification et de rapidité que vous pouvez tirer d’une telle solution CRM au sein de votre PME/ETI. Vous ajustez en temps réel vos campagnes marketing. Vous adaptez vos pipelines de vente à chaque client. Votre service après-vente devient réactif et efficace. Ainsi, vous captez les bons prospects et vous fidélisez vos clients.

À qui est destinée la solution CRM ?

En faisant le choix des solutions SAP Customer Experience, vous avez la certitude de bénéficier d’un outil parfaitement adapté à votre secteur d’activité. En effet, la solution CRM que ce prestataire propose est entièrement modulable et personnalisable. Services publics ou secteur privé, vente de produits ou prestations en B2B ou B2C, magasin physique ou e-commerce… exigez le portefeuille de solutions de gestion de relation client qui vous convient parfaitement.  

Solution CRM pour le secteur public

Vous travaillez dans le secteur de l’eau, de l’énergie ou des télécommunications ? Vous êtes prestataire de services pour les administrations publiques ? Vos clients sont contraints de faire appel à vous, non par choix, mais par nécessité. En général, leur budget est calculé au plus juste, et la plupart cherche même à faire des économies. Grâce à votre solution CRM sur mesure, vous répondez à leurs demandes, et ce, à moindre coût.

Solution CRM pour le B2C

Vous êtes dans le secteur de la mode, des biens de consommation, de l’assurance, de l’automobile, des voyages, etc. et vous vous adressez aux particuliers ? Vos clients aiment vos produits, les valeurs véhiculées par votre entreprise, votre univers. Ils achètent chez vous par choix et par envie. En magasin ou sur votre site e-commerce, offrez-leur la meilleure expérience client possible. Répondez exactement à leurs attentes et leurs désirs de consommateur. Pour cela, utilisez toutes les fonctionnalités de votre logiciel CRM.

Solution CRM pour le B2B

Hautes technologies, équipements industriels, bâtiment… vos clients sont avant tout des professionnels comme vous. Vous parlez d’égal à égal, avec le même langage. Ils sont exigeants avec vous, comme vous l’êtes avec eux. Devis, contrats, gestion de la marketplace, factures, tout cela doit être fluide, intuitif, rapide, connecté et surtout performant.  Votre solution CRM intègre tous ces critères afin de fournir à vos clients ce dont ils ont besoin. Ainsi, ils ont une vision rassurante sur l’avenir et continuent à vous faire confiance. 

PME/ETI, augmentez vos performances, l’image que vous renvoyez à vos clients et donc votre chiffre d’affaires en choisissant les solutions CRM entièrement personnalisables de SAP Customer Experience.

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

Par où commencer votre projet ERP ?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Comment planifier la mise en œuvre de votre ERP

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

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

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

Mise en oeuvre d'un ERP

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

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

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

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

2. Détaillez toutes les tâches du projet

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

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

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

3. Calculez les heures de travail

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

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

4. Créez un calendrier réaliste

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

Voici un exemple de calcul qui illustre les écarts potentiels :

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

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

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

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

5. Menez un projet pilote

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

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

6. Nettoyez vos données

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

7. Tenez tout le monde informé

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

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

Commencez par les processus les plus importants de votre entreprise

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

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

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

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

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

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

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

Voici quelques points clés à suivre :

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

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

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

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

Prêt à passer à l’étape suivante ?

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

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Leonhart mise sur le cloud pour son nouvel ERP SAP S/4HANA

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Les Sablières J. Leonhart ont refondu totalement leur Système d’Information en optant pour SAP S/4HANA Cloud Essentials, appuyé d’un spécifique déployé sur la SAP Business Transformation Platform (ex SAP Cloud Platform). Objectif : disposer d’un ERP standardisé et homogène, mais aussi fiable et évolutif.

Le Groupe Leonhart est un acteur historiquement spécialisé dans l’extraction et la valorisation de sable et de granulats. Il commercialise entre autres des agrégats, des pierres naturelles, du béton prêt à l’emploi et divers produits en béton pour la préfabrication lourde et légère. L’industriel alsacien dispose également de ses propres services de transport et de location d’engins de chantiers. Il a soufflé ses 100 bougies en 2020.

Le groupe réalise un chiffre d’affaires annuel de 120 millions d’euros, pour 600 salariés répartis sur une quinzaine de sites sur le territoire français. Il a connu une forte croissance sur les 20 dernières années. « Au fil de cette croissance, nous nous sommes retrouvés avec un SI très hétérogène, comprenant de nombreux outils spécifiques à chaque activité, plus ou moins bien connectés entre eux », explique Nicolas Battesti, Directeur Administratif et Financier.

La société a souhaité mettre en place un SI standardisé et structurant, couvrant l’ensemble de ses processus métiers et permettant un accès rapide aux données. « Nous avions besoin d’une plate-forme commune à toutes les sociétés du groupe, poursuit Nicolas Battesti. Notre responsable SI a défini un cahier des charges précis et détaillé de notre future solution, puis nous avons démarché les intégrateurs. »

Un ERP SAP, en mode SaaS

L’appel d’offres a été lancé fin 2020, avec comme objectif une étude exhaustive des solutions disponibles sur le marché et des modes de déploiement proposés. Le Groupe Leonhart a rapidement compris les avantages et inconvénients d’un déploiement sur site ou dans le cloud. C’est donc bien informé qu’il a opté pour du SaaS.

« Ce qui nous a plu dans le SaaS, c’est la maîtrise des coûts, explique Nicolas Battesti. Mais également la facilité à monter en version. Auparavant, on travaillait avec des outils qui n’étaient plus adaptés, faute d’avoir su évoluer. Disposer de solutions qui progressent au fil du temps était donc important pour nous. Nous voulions miser sur une offre pérenne. »

Au vu du cahier des charges de l’industriel, Nagarro ES a proposé l’ERP SAP S/4HANA Cloud Essentials, qui couvre les besoins métiers exprimés, avec la possibilité de se connecter au reste du SI de l’entreprise via la SAP Business Transformation Platform (anciennement SAP Cloud Platform). La seule partie non couverte nativement par l’ERP est la pesée des camions entrant et sortant des sablières. Nagarro ES s’est appuyé sur son laboratoire d’innovation pour proposer un développement spécifique reposant sur la SAP Business Transformation Platform et des technologies novatrices, comme la reconnaissance visuelle et l’Internet des Objets. Le résultat est un pont bascule connecté à SAP, avec une technologie qui permet la reconnaissance des plaques d’immatriculation internationales, la pesée du camion, et la génération automatisée du reçu.

Repartir de zéro

Le Groupe Leonhart a été séduit par la richesse fonctionnelle de la solution, mais aussi par la méthodologie SAP Activate, l’approche Fit-to-Standard et la capacité de Nagaro ES à répondre à des besoins métiers spécifiques. « Ce partenaire nous semble solide, en termes de taille, de santé financière et d’expertise des équipes, témoigne Nicolas Battesti. Nous avons jusqu’à maintenant toujours eu à faire à des consultants disponibles et expérimentés, avec la sensation que nos besoins étaient bien compris. »

L’industriel a souhaité repartir d’une page blanche pour son nouvel ERP, avec un périmètre fonctionnel assez large, allant du contrôle de gestion à la finance en passant par la production, la relation client et la logistique. Mais aussi l’analytique : « la BI intégrée nous a beaucoup plu, car elle reste facile d’utilisation, quoique puissante. »

Les ateliers ont commencé début mars 2021. La volonté du Groupe Leonhart de coller au plus près des standards et la trajectoire du projet clairement définie en amont augurent de travaux qui devraient se dérouler dans d’excellentes conditions. La mise en production de l’ERP SAP S/4HANA Cloud Essentials est programmée pour janvier 2022.

 

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Rail Logistics Europe (groupe SNCF) rationalise son SI avec SAP S/4HANA Public Cloud et VISEO

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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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Qu’est-ce que le data mining ?

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

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

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

Pourquoi utiliser le data mining ?

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

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

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

Historique du data mining

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

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

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

Comment cela fonctionne ?

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

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

Techniques de data mining

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

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

Association

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

Clustering

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

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

Régression

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

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

Exemples de cas d’utilisation

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

Développement de produit

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

Production

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

Industries
des services

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

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

Défis liés au data mining

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

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FAQ sur le data mining

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

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

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

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

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

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

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

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

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Qu’est-ce que la modélisation des données ?

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

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

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

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

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

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

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

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

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

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

Quels sont les types de modélisation des données ?

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

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

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

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

Modèle de données conceptuel

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

Modèle de données logique

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

Modèle de données physique

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

Processus et techniques de modélisation des données

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

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

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

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

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

Exemples de modélisation des données

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

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

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

Évolution de la modélisation des données

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

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

Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

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

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

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

Synthèse

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

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

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L’ERP Intelligent : la clé pour renforcer la résilience financière aujourd’hui et demain

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L’argent est roi, certes mais pas que. C’est également l’un des éléments clés pour assurer la résilience et la continuité de l’activité sur le long terme. Il joue un rôle dans les challenges qui touchent l’entreprise, comme par exemple l’expérience collaborateur et client, le partenariat avec les fournisseurs ou mêmes les résultats financiers. Avec SAP S/4HANA, les entreprises peuvent répondre à tous ces enjeux en optimisant leur bilan.

Selon les partenaires de McKinsey, Kevin Laczkowski et Mihir Mysore, il est essentiel de combiner les compétences centrales avec des leviers financiers (tels que l’optimisation du bilan) pour renforcer la résilience, en prévision d’une récession ou d’une reprise.

Pour obtenir un tel avantage concurrentiel, il faut disposer d’informations intelligentes issues d’une infrastructure technologique axée sur l’intégration. En intégrant étroitement les systèmes et les données communes, les entreprises peuvent tirer parti de la rapidité et de l’agilité des outils in-memory pour dégager des modèles et perspectives cachés. Ce faisant, les entreprises peuvent consolider leurs opérations, maintenir des relations étroites avec leurs clients, développer l’agilité des chaînes logistiques dynamiques et gérer les ressources de manière plus synchronisée.

Une résilience optimisée grâce à des données ERP en temps réel et une connectivité intelligente

Bien que les systèmes hérités puissent automatiser différentes parties des opérations de gestion, ils ne peuvent pas fournir les informations en temps réel nécessaires pour régler le problème des surstocks ou offrir un service client à l’instant t. Trop souvent, les décisions sont basées sur des modèles transactionnels historiques peu centrés sur le client et trop rigides pour laisser place aux idées novatrices qui nécessiteraient d’être distribuées et adaptées dans toute l’entreprise.

Dès que l’entreprise passe à un progiciel de gestion intégré (ERP) intelligent, c’est une plateforme pour la reprise, la croissance et la résilience qui prend vie. Et en cette ère criblée d’incertitudes, il est grand temps de prendre conscience de cette force. Mais les dirigeants doivent d’abord sélectionner et implémenter une solution ERP qui offre des avantages quantifiables à l’échelle de l’entreprise : depuis le service client, les ventes et les stocks, jusqu’à la gestion du fonds de roulement, du coût des articles, de la main-d’œuvre et des frais généraux.

Envisagez de passer à SAP S/4HANA. Ses retombées n’ont pas tant affaire avec la taille de l’entreprise et le secteur d’activité. Il s’agit surtout de mettre en place un système informatique complet et unifié que tous les employés peuvent adopter et comprendre de façon intuitive. La solution relie directement les processus externes et tiers aux processus internes et aux structures de données, de manière suffisamment cohérente et flexible pour rendre des informations intelligentes rapidement accessibles, visibles et exploitables. 

Grâce à une visibilité accrue, des outils de prévision précis et des données pertinentes générées en temps réel sur les partenaires internes et externes, les entreprises peuvent, par exemple, abaisser considérablement leurs coûts de stock et améliorer leur taux de rotation de plus de 20 %. Nous ne parlons pas ici d’une réduction ponctuelle des dépenses, mais d’une vaste baisse continue des frais généraux dans les domaines du transport, de l’entreposage et de la manutention, avec en outre moins d’obsolescence, de frais d’assurance, de taxes, de dommages et de pertes au niveau des stocks. Même en ces temps où les taux d’intérêt diminuent, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de stockage.

Voici les autres avantages à tirer de l’utilisation de SAP S/4HANA pour optimiser votre bilan :

1. Opérations hautes performances

Avec les fonctionnalités des solutions ERP intelligentes, les entreprises peuvent fabriquer et acheter les produits ou services dont elles ont besoin, et les livrer en temps voulu et à l’endroit convenu. Et tout s’opère avec l’agilité nécessaire pour ajuster les plans opérationnels et les pratiques, afin de répondre aux attentes des clients.

Les fonctionnalités prédictives de SAP S/4HANA permettent de revoir rapidement la planification des besoins en composants en tenant compte des données en temps réel. Elles permettent d’éliminer les décisions hypothétiques lors de la gestion des opérations internes, et de minimiser les en-cours de fabrication et les stocks de produits finis de manière optimale et précise.

2. Plus grande collaboration au sein du réseau de fournisseurs

L’amélioration des pratiques d’approvisionnement donne souvent lieu à des négociations plus poussées avec les fournisseurs, ce qui se traduit par des réductions de coûts et une hausse de 30 %d’efficacité dans les achats de matières premières (intrants). L’intégration et la collaboration étroites entre les fournisseurs renforcent la capacité de l’entreprise à planifier les changements, à négocier et à fournir une meilleure assurance qualité, avec plus de répercussions positives sur l’expérience finale du client.

SAP S/4HANA peut aider les entreprises à identifier et à éliminer les goulots d’étranglement dans les processus des chaînes logistiques, ainsi qu’à répondre à l’évolution de la demande. Les responsables opérationnels utilisent ces informations pour ajuster les quantités de produits et les délais de livraison. Leurs fournisseurs qui bénéficient d’une visibilité sur les besoins des consommateurs peuvent alors mieux remplir leurs obligations et répercuter les économies qui en résultent sur le prix de vente.

3. Optimisation de la main-d’œuvre

Avec des possibilités de prévision et d’organisation plus étendues, les cas de ruptures de stock et d’interruptions sont moins fréquents. Ces bons résultats offrent d’autres avantages : la gestion plus avisée des ressources, une meilleure qualité et une formation revalorisée ; moins de temps consacré aux commandes urgentes et reprises précipitées et moins d’heures supplémentaires effectuées par les collaborateurs ; et une contraction des travaux effectués dans des conditions stressantes et ne répondant pas aux attentes.

Avec SAP S/4HANA, les entreprises bénéficient d’une visibilité accrue sur l’évolution des priorités. Elles peuvent automatiser la communication avec les clients et fournisseurs, et fixer des dates de livraison judicieuses, ce qui est essentiel pour fidéliser les clients.

4. Opérations financières maîtrisées

Grâce à une expérience de livraison et de réception plus automatisée ainsi qu’à des contrats clients et fournisseurs bien négociés, les organisations peuvent optimiser leur solidité financière de manière à augmenter leur fonds de roulement.

SAP S/4HANA sert de base pour automatiser la gestion du recouvrement et des liquidités grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle (IA). Cela peut conduire, en retour, à une baisse du nombre de jours de retard des créances et à des délais de facturation réduits de plus de 50 %, tout en limitant la fraude et en augmentant les liquidités disponibles. De plus, le processus de vérification automatisée passant par la mise en correspondance de trois facteurs favorise les remises fournisseurs, la planification de la trésorerie et les prévisions financières afin d’optimiser le capital à portée de main.

5. Cohérence et rentabilité du service client et des ventes

À l’aide des données expérientielles et opérationnelles qu’elles exploitent pour comprendre leurs clients, les entreprises peuvent exécuter des modèles de gestion ciblés et différenciés. Par exemple, les modèles de tarification qui répondent de manière créative aux besoins des clients peuvent prendre en charge le stock géré par le fournisseur, la facturation basée sur l’utilisation, les configurations de produits uniques et d’autres stratégies d’intégration à long terme.

En connectant étroitement les besoins des clients aux services de ventes et production, SAP S/4HANA donne aux entreprises les moyens d’offrir un service client plus prévisible et différencié, contribuant au chiffre d’affaires et à la fidélité des clients. Les améliorations apportées dans la gestion de la relation client donnent lieu à des livraisons dans les délais, avec moins de retours et de reprises, quelle que soit l’unicité du produit.

Gagner en force grâce à un bilan optimisé

Dans la dimension économique, nous arrivons à un point où les priorités des directeurs financiers dépassent le cadre de la finance. En plus de gérer les flux de trésorerie, les délais de recouvrement des créances ainsi que la comptabilité clients et fournisseurs en vue d’optimiser les flux de trésorerie, ceux-ci guident les tâches organisationnelles pour améliorer les processus de gestion et l’intelligence à l’échelle de l’entreprise. Plus important encore, après examen de leurs bilans et comptes de résultat, ils élaborent de nouvelles stratégies pour faire face aux incertitudes du marché actuel.

Avec une telle approche de la direction financière, les entreprises sont plus à même de se différencier et de pénétrer le marché de façon organique, tout en réduisant les créances et les stocks, en optimisant le nombre d’articles gérés en stock et la main-d’œuvre, et en accroissant le volume des ventes. Et plus les entreprises font preuve de résilience grâce à SAP S/4HANA, plus leur situation financière s’améliore : les cours des actions affichent une tendance à la hausse, les bénéfices augmentent et le chiffre d’affaires est plus prévisible.

Découvrez comment SAP S/4HANA peut vous aider à obtenir un bilan consolidant la résilience de votre entreprise, pour surmonter les difficultés d’aujourd’hui et se préparer au monde de demain. Consultez l’article « What Companies Should Do to Prepare for a Recession » (Ce que les entreprises doivent faire pour se préparer à la récession) de la Harvard Business Review et découvrez l’ERP intelligent d’aujourd’hui, SAP S/4HANA.

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Qu’est-ce que le Big Data ?

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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.

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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SAP France accompagne la nouvelle promotion d’entrepreneurs sociaux de makesense avec l’aide de ses collaborateurs

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SAP France accompagne, aux côtés de l’incubateur makesense, des startups à vocation sociale et environnementale depuis 2014. Les collaborateurs SAP sont toujours plus nombreux à s’engager dans la démarche et à soutenir ces startups qui souhaitent changer le monde. Cette année, l’équipe de mentors SAP compte Frédéric Chauviré, Directeur Général de SAP France, qui va apporter son soutien et ses connaissances à cette cinquième promotion.

Les collaborateurs SAP accompagnent chaque startup sur un volet technologique pour les aider à tirer le meilleur de leur phase de prototypage et à consolider leur business model. SAP France s’inscrit dans ce partenariat d’une part pour contribuer à changer le monde et d’autre part pour dérouler un programme de mécénat de compétences qui participe au bien-être de ses collaborateurs.

La particularité de cette année se trouve dans les différents niveaux de maturité des startups avec des projets jeunes qui ont besoin de soutien pour se positionner sur leurs marchés. Ainsi, les mentors SAP les accompagnent, les challengent et affinent leurs projets afin de les rendre pérennes.

Ce partenariat permet à SAP France d’avoir un impact externe auprès de l’écosystème startup en stimulant et en développant les équipes internes et d’avoir un impact interne en créant une expérience collaborateur unique. Ainsi, l’initiative fournit aux collaborateurs SAP des opportunités de développement et en même temps libère leurs potentiels.

Cette cinquième promotion, composée de 8 startups, sélectionnée par makesense et SAP, sont suivies par 4 à 5 collaborateurs SAP, pendant 4 mois, à raison d’un rendez-vous par mois.

  • Silo accompagne les industriels dans leur lutte contre le gaspillage via la création de circuits de valorisation de leurs surplus, invendus et invendables
  • JokaJobs propose une application qui rend la recherche d’emploi ludique et efficace pour des jeunes qui présentent des freins à la mobilité
  • Tirelires d’Avenir propose une aide financière pour les jeunes en rupture familiale et sans ressources financée par du don direct.
  • Metishima œuvre pour une approche inclusive d’intégration par l’emploi des personnes issues des migrations, à travers la valorisation des compétences et expériences acquises dans leur pays d’origine.
  • Freepry accompagne les acteurs de la mode dans l’implantation de corners seconde main, à l’aide de son logiciel.
  • Want To Help est une plateforme de mise en relation entre bénévoles et associations pour les jeunes et par les jeunes.
  • Oïkos est un projet de média-marketplace éco-responsable visant à éduquer et conseiller le consommateur et proposer de la mode et de la beauté clean.
  • New Age valorise le commerce de proximité zéro déchet en beauté et hygiène, l’entraide entre entrepreneures et des ateliers pour tous.

L’accompagnement proposé ravi les entrepreneurs mentorés. En effet, 1 entrepreneur mentoré sur 2 estime que l’apport de SAP était déterminant dans son prototypage ou dans l’identification des besoins de compétences pour sa startup. 30% d’entre eux estiment avoir progressé en communication ou marketing grâce à l’accompagnement des collaborateurs SAP et 25% estiment que le mentoring leur a permis d’obtenir un partenariat commercial ou stratégique.

La collaboration SAP et makesense s’est déjà illustrée de manière positive et notamment avec la startup Colette. Cette dernière aide les étudiants et jeunes actifs à se loger en cohabitant avec des hôtes qui ont une chambre à louer, favorisant ainsi la cohabitation entre générations. Ce sont 500 hôtes et plus de 1 000 jeunes qui sont déjà membres de Colette et notamment SAP qui propose cette offre, depuis un an, à ses jeunes collaborateurs mais aussi à ceux qui partent en retraite.

« Que nos entrepreneurs soient en phase de prototypage de leur solution ou plus avancés avec des enjeux de commercialisation, les mentors SAP s’adaptent pour leur être le plus utile possible. Ils partagent leurs compétences et mobilisent leur réseau, c’est vraiment incroyable d’avoir des collaborateurs qui se donnent autant pour les projets qu’ils accompagnement ! » explique Karell Hertzog, startup program manager makesense.

« Nous sommes très fiers de ce programme d’accompagnement. Notre rôle d’acteur engagé doit générer  un impact plus large sur la société. Je suis très enthousiaste  de démarrer le mentoring des entrepreneurs sociaux sélectionnés par makesense. Les projets ont tous un intérêt social, environnemental et solidaire qui contribue réellement à changer le monde. Je remercie également tous les collaborateurs SAP, toujours plus nombreux, à s’engager dans des causes qui ont du sens », explique Frédéric Chauviré, Directeur Général SAP France.

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Source de l’article sur sap.com

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