Articles

Top Blogging Platforms Worth Considering in 2021

,

Want to know which of the top blogging platforms you should consider using this year?

Blogging is still one of the best ways to draw attention to your brand, generate thought leadership, and build your credibility. Research suggests that US internet users spend 3x more of their browsing time on blogs than on email. Additionally, people view about 20 billion blog pages on average each month. 

So, how do you join the blogging revolution? You’ll need the right platform. 

Essentially, a blogging platform is a CMS (Content Management System) which supports blog creation. Many come with additional tools like SEO support and integrations with email marketing too. There are tons of great blogging platforms out there, which means knowing where to start searching can be tough. To help you, we’ve put together this list of the leading blogging platforms.

What to Look for in a Blogging Platform

Before we sort through our list of the leading blogging platforms, let’s start with a quick overview of what the best blogging solutions typically include. Notably, depending on what you’re going to be using your blog for, you may have other features to prioritize besides those listed here. These features will act as a starting point for your comparisons:

Ease of Use

Uploading, publishing, and sharing your blog shouldn’t be a headache. 

There are many website builders out there that seem to have blogging tacked on as an “extra” rather than having it built into the foundations of the software. This often leads to a clunky backend experience when you’re building your site. 

If you’re a new blogger or don’t want to spend time messing around with HTML and coding, make sure that your blogging environment is easy to use. The simpler it is to distribute your content, the more likely you’ll stick to your blogging strategy. 

Cost and Revenue Opportunities

Many of the top blogging platforms come with a fee to think about. Even if you use an open-source platform for blogging, you still need to consider domain names, hosting, and security costs. Finding the right balance between spend and return on investment is crucial. 

Remember, just because a blogging platform is cheap doesn’t mean it’s good value. Similarly, expensive software may not be the best for your business. Ideally, you want something that’s going to deliver a good blogging experience, combined with plenty of opportunities to grow your readership for the lowest possible price. 

If you want to get the best return on investment, focus on the kind of monetization options you can access with each platform. Medium, for instance, has a partner program that allows you to earn money on the posts that customers read. Platforms like Wix, WordPress, and Squarespace can all offer earning opportunities too. You can use them to place certain content behind a paywall, create subscriptions, and sell products or services. 

Marketing and Growth Tools

Most blogging platforms will come with at least some tools to help you build your online presence. Wix and WordPress integrate with Google marketing, so you can purchase PPC campaigns and track your organic content through an SEO dashboard. 

The majority of CMS tools equipped with blogging capabilities also come with integrations for your email marketing service. This ensures you can create automated campaigns that inform your audience whenever a new blog post goes live. 

One of the best things about WordPress is how many plugins you can access to boost your readership levels. Access to extra tools like SEO solutions, landing form creators, and pop-ups can all boost your chances of converting and capturing leads. 

Custom Branding

If you’re keen to save money on your blogging platform, you might be tempted to start with a free version of a popular service. This is fine when you’re just testing the waters. However, you will need to spend extra if you want to remove the ads that other website builders put on your site. For instance, Wix’s free version will place ads on your pages and show the Wix identity in your footer. 

To build your own brand identity, you’re going to need to replace that CMS branding with your own. Look for a blogging service where you can buy your own domain name, customize your themes, and add your own colors, images, and logos into the mix. 

While tools like Medium won’t run ads on your campaigns, they also don’t allow you to customize your site to showcase your brand personality. It’s much easier to build a memorable identity when you can control what your site looks like. 

Upkeep and Maintenance

This ties in a little with the “ease of use” factor above. Before you invest in any blogging platform, think about how much work it’s going to require. A hosted blogging platform is pretty easy to manage because you don’t have to worry about security and uptime yourself.

Products like Wix and Squarespace will give you access to SSL certificates, patch security issues on your behalf, and handle other complicated site maintenance issues. WordPress and other open-source solutions require you to take more of a hands-on approach. You’ll need to manage your own web hosting and check the security of your site regularly. 

Flexibility

This feature is often overlooked in some guides to the best blogging platforms, but it’s also growing increasingly more important in today’s digital age. If you want your website to work for years to come, you need to make sure it’s flexible. This could mean that you look for something that allows you to upload different kinds of content, like written blogs and connecting podcasts. 

It could also mean investing in a service that has a lot of integrations and add-on options available. Plugins are fantastic for extending the functionality of your blog without having to move your entire site to another location. 

The right plugins can even allow you to transform your blog into a store if you decide to start selling your services or products later. 

The Best Blogging Platforms for 2021

Now we’ve covered what to look for in a blogging platform, we can begin to explore some of the top platforms on the market today. We’ve chosen these platforms for their ease of use, flexibility, performance, customization options, and value. 

WordPress

The best-known and most popular blogging platform in the world, WordPress is the go-to choice for most bloggers and website creators. Currently, there are around 64 million websites actively using WordPress as their chosen CMS. Usage stats also show that around 400 million people visit WordPress websites every month. 

WordPress powers most of the internet as one of the most flexible and easy-to-use platforms around. The biggest decision most users need to make is between WordPress.com and WordPress.org. 

You can create a blog for free at WordPress.com, and the company will host your site for you. However, you have to use a subdomain (rather than your own domain) with the free version. You’ll also lose control of your ads with the free package until you upgrade to a premium plan. 

A personal plan on WordPress.com starts at about $4 per month, and it removes all ads from your site. The more functionality you need, the more you’ll need to upgrade. WordPress.com is very easy to use and requires minimal initial setup, but it’s not very scalable. There are no custom themes, and you don’t technically “own” your blog this way. 

WordPress.org is a different story. With WordPress.org, you’re accessing an open-source blogging platform that allows you to build your site from scratch. You do need to purchase your own domain name and hosting with this service, but the software is free to use. 

WordPress.org is a lot more appealing to most bloggers because it’s so customizable. Features include:

  • Free and premium themes that you can customize to suit your brand;
  • Thousands of plugins to help with security, SEO, subscriptions, and more;
  • Gutenberg block editors to make creating and publishing blogs easy;
  • Tons of SEO friendly solutions to help you stand out online;
  • Access to a huge community of experts;
  • Infinite control over your design options;
  • Advanced user permissions and roles.

Pricing: WordPress.org is different from most blogging platforms because the foundation technology is free. You just pay for the a-la-carte options, like plugins, hosting, and domain name subscriptions. This means you can choose how expensive your site is going to be.

Pros:

  • Extremely easy to use with lots of community support available;
  • Free platform (though you do need to pay for the domain and hosting);
  • Lots of customization and plugin options to expand site functionality;
  • Search engine friendly as-standard, to help you grow;
  • Plenty of ways to make your brand stand out.

Cons:

  • It can be difficult to control your own website at first;
  • You have to manage your own backup and security;
  • Extra costs can quickly build up.

Squarespace

Squarespace is one of the more popular website design and blogging tools for people with a creative streak. Unlike WordPress.org, Squarespace gives you everything you need to build your own website straight out of the box. This includes hosting, the option to purchase your own domain name, and access to a range of beautiful templates. 

Squarespace stands out for its focus on small business owners. You can choose from a range of stunning designs and customize them however you choose with a convenient drag-and-drop builder. There’s also a fantastic customer service experience available from Squarespace, with a team that’s ready to help you with anything you need. 

Like many other hosted blogging platforms, you start on Squarespace by choosing the templates you like and customizing from there. There are some limitations in what you can do here, particularly if you have a lot of coding knowledge, making Squarespace less appealing to growing companies or larger brands. On the plus side, you do get features like:

  • Dedicated blogging templates to get you started;
  • Categories, tags, and featured post options;
  • Built-in scheduling for your blog posts;
  • Contributor roles and permissions;
  • Analytics to track your readers’ favorite posts;
  • Email marketing tools;
  • Social media and SEO solutions built-in;
  • Mobile app access.

Pricing: Compared to some of the other leading blogging solutions on the market, Squarespace is also quite affordable. The personal package at $12 per month will power a website with a stunning blog. You can also upgrade to the Business version for $18 per month, or if you decide to start selling your own products through your blog, you can transition to “Basic Commerce” at $26 per month.

Pros:

  • Squarespace is easy to use for beginners;
  • Fantastic range of stunning templates included;
  • SEO, email marketing, and social media marketing included;
  • SSL and HTTPS support;
  • Access to eCommerce features on some plans;
  • Useful analytics tools.

Cons:

  • Not very scalable for bigger brands;
  • Limited in terms of integrations and customization.

Medium

Medium is a different kind of blogging platform to many of the options mentioned here. This isn’t a tool you can use to build your own websites, like Wix or Squarespace. Instead, it’s a community you join with a monthly membership fee. 

Medium comes with a built-in audience, so you can immediately start speaking to customers and generating results from your content. As mentioned above, there’s also a Partner Program, which is free to join. The Partner Program allows you to earn money if people are reading your blogs regularly. 

For companies or individuals who just want to generate brand awareness but don’t want to invest in an entire blog-ready website yet, Medium can be a powerful choice. You can easily share posts and view what other people are posting. The biggest downside is that you can’t build an entire community and earn a fortune through your website with Medium. 

Medium is more like a social networking site, where you can begin to develop thought leadership than a true space to carve out your piece of the online world. But it does feature things like:

  • An easy-to-use environment for publishing content;
  • Analytics and insights into your campaigns;
  • Some design customization for your blog layout;
  • Access to a pre-existing audience of readers;
  • Support for monetization in the Partner program;
  • Access to picture uploading options;
  • Mobile-responsive blog posts.

Pricing: You don’t have to be a paid member of Medium to sign up for the partner program and start publishing blogs. This does make it a pretty good way to enhance your existing blogging strategy if you’re trying to generate more attention online. 

Pros:

  • Free to use for Partners and creators;
  • Excellent for appealing to already-engaged customers;
  • Easy to use, with no coding required;
  • No requirement to create a website or pay for hosting;
  • Communicate with a team of like-minded people.

Cons:

  • Limited customization options;
  • No ownership over your audience or readership;
  • Limitations to how you can make money (no ads).

LinkedIn

LinkedIn is among the most popular platforms for professionals in the world. It’s the go-to place for people in search of reliable ways to develop their professional network. Currently, there are around 756 million members on LinkedIn. When they’re not searching for connections with their peers or chatting about work opportunities, they’re checking out the content on the platform. 

If you’re keen to develop your position as a thought leader but prefer social media accounts to full websites, LinkedIn is the perfect choice. The more you publish on LinkedIn, the more you’ll attract new people who might want to work with you, invest in your company, or just work as part of your team. 

LinkedIn is a great place to generate attention if you’re in the B2B marketplace because most professionals already have their own account. You can also earn social proof by getting people to “endorse” your work. Some of the features of LinkedIn for bloggers include:

  • Private messaging for interactions with connections;
  • Notifications to help you keep track of valuable content;
  • A full profile posting section where you can publish your blogs;
  • A convenient network of active B2B professionals;
  • Endorsements for social proof;
  • A resume and blogging platform in one (you can list your skills);
  • Job searching and employee searching features.

Pricing: It’s free to access a basic membership with LinkedIn, but you will be limited on some of the features you can unlock. For instance, you can only send messages to people already in your network, and you’ll have limited analytics. LinkedIn Premium gives you slightly more functionality, with Business accounts starting at around $29.95 per month. 

Pros: 

  • Tons of people ready to read your blogs;
  • Great for building your professional network;
  • Good environment for thought leadership;
  • Access to extra tools like job listings;
  • Notifications to keep you on top of relevant posts;
  • Engagement options like private messaging;
  • Reports and insights.

Cons: 

  • No access to full website branding;
  • Limits to how you can monetize your content;
  • You don’t own the site or your traffic.

Wix

Easily one of the most popular website building solutions for beginners, Wix can help you build both a blog and a fully-featured website. You can even design your own store with Wix and start selling products whenever you choose. 

Wix is a straightforward site builder which you can use to build a site in a matter of minutes. There are hundreds of website themes to choose from, and you can also add as many customizations as you choose with the convenient drag-and-drop editor. The blog manager section of the CMS is also simple and intuitive, with SEO and analytics built in already. 

Wix aims to make jumping into blogging as quick and painless as possible. Elements like comments, social tools, hashtags, and subscriber forms are already available, and you can add further plugins if you choose. There’s also the option to include sharing buttons for social media accounts like Twitter, Facebook, and more. Features of Wix include:

  • An extensive range of blog templates;
  • Drag-and-drop customization (no coding required);
  • Subscriber forms, comments, likes, and categories;
  • Social media connections;
  • Extra features like store access;
  • Analytics and insights;
  • Quick and easy blogging interface.

Pricing: 

The most basic features of the Wix website builder are free to use. With a free Wix account, you’ll get a subdomain where you can’t choose the name of your own website, unfortunately. However, you can add a custom domain for only $4.50 per month. If you want a full premium plan with Wix, costs start at $8.50 per month and extend to $24.50 per month.

Pros:

  • Lots of pre-built blogging themes;
  • Easy customization options with no coding skills required;
  • Quick and easy to load and publish blogs;
  • Connections with social media platforms;
  • Access to various third-party apps and integrations;
  • Free option for beginners.

Cons:

  • Some limitations to the free account;
  • Ecommerce features are limited to paid plans;
  • Not as scalable for bigger companies.

Ghost

Lesser known than some of the options we’ve discussed so far but still brimming with value, Ghost is a minimalist blogging platform that’s all about content creation. Ghost promises a range of ways for you to turn your blogging into a business, with access to customizable templates, newsletter integrations, premium subscriptions, and more. 

The dashboard for Ghost is clean and intuitive, with access to simple sections where you can add tags to your posts, create drafts, track published content, and access valuable insights. You’ll have an easy view of important metrics like email open rates and numbers of paid members at a glance. You can also find integrations to make your Ghost experience even better. 

Ghost works alongside things like Buffer, Stripe, Twitter, Slack, MailChimp, and many other tools so you can take your blog to the next level. There’s no need for any coding knowledge, and because everything is written in JavaScript, it’s ultra-fast too. Features include:

  • Easy-to-use and intuitive interface;
  • Blogging and writing focused;
  • Clean and clutter-free design;
  • Integrations with various powerful tools;
  • Super-fast JavaScript coding;
  • Lots of templates and customizations;
  • Comment, mobile apps, A/B testing, and more;
  • Analytics and reporting.

Pricing: There’s a 14-day free trial to get you started with Ghost, then subscriptions start at $9 per month when billed annually for up to 1,000 members, 1 staff user, 2k views per month, and an SSL and CDN. The same plan is $15 per month billed monthly. Prices go all the way up to $199 per month billed annually, or $249 per month for 1 million views per month, 35,000 members, 15 staff users, and a 99.99% uptime SLA. 

Pros: 

  • Focus on writing and blogging;
  • Clutter-free and clean backend environment;
  • Easy to use and speedy performance;
  • Lots of packages to choose from;
  • Great integration options.

Cons:

  • Some limitations in scalability;
  • Complicated setup when installed;
  • Not a huge number of themes.

Choosing Your Blogging Platform

Whether you’re blogging because you want to build your personal brand or you’re looking for a way to strengthen sales opportunities for your company, you’re going to need the right blogging platform. The options above are just some of the best blogging solutions available right now. 

Remember, do your research and explore the free versions available whenever possible, so you can confidently invest in the software that’s best for you.

 

Featured image via Unsplash.

Source

The post Top Blogging Platforms Worth Considering in 2021 first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

/par

What is ETL?

,

These days, companies have access to more data sources and formats than ever before: databases, websites, SaaS (software as a service) applications, and analytics tools, to name a few. Unfortunately, the ways businesses often store this data make it challenging to extract the valuable insights hidden within — especially when you need it for smarter data-driven business decision-making.

Standard reporting solutions such as Google Analytics and Mixpanel can help, but there comes a time when your data analysis needs to outgrow capacity. At this point, you might consider building a custom business intelligence (BI) solution, which will have the data integration layer as its foundation.

Source de l’article sur DZONE

/par

SAP conclut avec succès la roadmap finance de SCOR

, ,

Après avoir mis SAP HANA au cœur du SI financier de SCOR, SAP annonce que son client a finalisé avec succès sa roadmap finance. Annoncée en 2015, cette dernière permet aux différents métiers de la finance de SCOR de répondre sereinement aux objectifs des années à venir. La raison d’être du projet : être au service des métiers pour soutenir l’excellence opérationnelle du domaine finance.

Quatrième réassureur mondial, SCOR offre à ses clients une gamme innovante et diversifiée de solutions et de services pour le contrôle et la gestion des risques via une assise financière solide. Fidèle à sa devise « l’Art et la Science du Risque », le Groupe met son expertise reconnue au sein du secteur et ses solutions financières de pointe au service du bien-être et de la résilience des populations.

Répondre à de nombreux enjeux business et numérique pour évoluer technologiquement

SCOR concrétise sa roadmap 2015-2020 avec la conversion vers S/4HANA opérée en Juillet 2020, point d’orgue d’une ambition métier supportée par SAP HANA visant à mettre en place une plateforme financière unique et intégrée pour l’ensemble des besoins de la Finance.

Ce plan sur 5 ans a permis la mise en place des axes suivants :

  • Le passage des portfolio Analytics (SAP BW) et EPM (SAP BFC) sur une instance SAP HANA unique
  • La migration du General Ledger (ECC) sur S/4HANA;
  • La création et le développement de la Reporting Factory, s’appuyant sur un catalogue analytique en temps réel et réconcilié « by design » par une consolidation très précise grâce à 3 outils SAP intégrés :
    • Analysis For Office (AO) pour l’analyse et la manipulation des données
    • SAP Analysis Cloud (SAC) pour le dashborading
    • Disclosure Management (DM) pour le reporting statique
  • La digitalisation et la robotisation des processus Finance au sein du Groupe

Un déploiement prenant en considération tous les paramètres, coûts, délais et qualité grâce à l’expertise consolidée métier, projets et systèmes du SAP Competency Center de SCOR dirigé par François Bossard, qui s’est vu être complétée par le déploiement sur une instance unique de la gestion de la trésorerie (SAP TRM), de la communication bancaire (SAP BCM), de la gestion budgétaire (SAP eBPC) et de la sécurisation du cycle de développement (Solution Manager).

SCOR est désormais doté d’un avantage concurrentiel indéniable pour les 3 prochaines années dans le domaine de la Finance en termes d’innovations technologiques. Sa plateforme est complètement intégrée et dotée d’interfaces répondant en temps réel voire en streaming, un niveau d’intégration que de nombreux acteurs commencent tout juste à entrevoir. Ces avancées sont dues à un concept fonctionnel clé : la réconciliation « by design » de l’ensemble des domaines de la finance au sein d’une plateforme unifiée.

« SCOR posait il y a 10 ans les bases d’une vision rationnalisée de son système d’information financier en migrant l’ensemble de ses comptabilités dans SAP. Ces cinq dernières années, il nous paraissait naturel de faire fructifier cet acquis via une roadmap de développement ambitieuse, associant enrichissements fonctionnels et innovations technologiques pour en tirer tous les bénéfices, optimisant nos processus financiers et nos capacités analytiques. Grâce à ces acquis et à une migration fluide vers S/4HANA réalisée en quelques mois, nous pouvons compter sur une plateforme financière performante qui est en mesure d’encaisser les impacts des prochaines échéances d’évolution règlementaire IFRS9 et IFSR17 », précise Marc Philippe, Directeur des Systèmes d’Information du Groupe SCOR.

Une implémentation réussie pour aller plus loin dans l’excellence opérationnelle

Déployée en juillet 2020, SAP S/4HANA, montre déjà de nombreux bénéfices : des économies sur de nombreux projets, des gains de temps pour mieux redéployer les ressources, la mise en place de process plus intégrés, plus automatisés, plus simples et plus informés pour permettre aux équipes de se concentrer sur leur valeur ajoutée et ainsi libérer du temps aux collaborateurs pour se concentrer sur l’opérationnel. Cette nouvelle étape répond à une logique stratégique sur le moyen long-terme. En effet, elle permet de se rapprocher tactiquement de la roadmap SAP, d’avoir toujours un œil sur l’innovation, d’aller encore plus loin dans l’excellence opérationnelle ou encore de se rapprocher davantage de la réalité comptable tout en abordant de manière plus sereine les challenges normatifs de l’industrie pour les 3 prochaines années.

A l’initiative et à la direction de cette roadmap, y compris la conversion vers S/4HANA venant la conclure, Marc Henry, Head of Finance Projects, Systems, Processes and Controls du Groupe SCOR, précise que « S/4HANA nous permet de construire et développer IFRS9 et IFRS17 sur la nouvelle plateforme sans avoir à faire de migration par la suite. La solution nous permet aussi de développer de nouvelles fonctionnalités clés comme l’ajout de devises, de ledger, de GAAPs et d’aller encore plus loin dans l’intégration du domaine de la finance ».

La solution SAP Analytics Cloud permet de déployer un ensemble de best practices, de capitaliser sur l’ensemble des efforts consentis sur HANA et de s’inscrire comme early-adopter de la roadmap de SAP pour assurer une co-innovation et un partage constant avec toutes les parties prenantes. La solution fournit également au top management des données en temps réel leur permettant d’avoir un avis fiable et factuel sur plusieurs process comme la santé financière de leur division dans le cadre d’un projet ou encore sur le pilotage de KPIs plus globaux. Enfin, SAC permet de rendre les utilisateurs de la solution plus indépendants afin d’être davantage sur l’accompagnement et la certification de la donnée plutôt que sur sa production par les équipes métier.

SAP Business Planning and Consolidation (eBPC) a offert à SCOR la possibilité d’adapter ses plans de planification, de budgétisation, de prévision pour améliorer l’ensemble du processus budgétaire du Groupe. La solution a également permis d’entrevoir des gains additionnels au regard de la roadmap SAP et de son intégration avec d’autres outils déjà existants comme SAP Analytics Cloud Planning. L’objectif : accélérer les cycles budgétaires et de clôture financière, et renforcer l’expérience utilisateur.

« Après le succès de la première implémentation avec SAP, nous souhaitions poursuivre la collaboration. Nous avons pu mettre en place une plate-forme mondiale intégrée, dotée d’une base de données unique disponible en temps réel. SCOR a pu capitaliser sur tout le travail effectué précédemment, avoir un seul point d’accès pour la donnée Finance et rendre certains modules plus flexibles. Nous sommes très fiers d’être une vitrine pour SAP qui nous offre de réels bénéfices opérationnels à court terme », ajoute Marc Henry.

A propos de SAP

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

 

Contacts presse :

Daniel MARGATO, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline BARRIERE : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
SAP Press Room; press@sap.com

The post SAP conclut avec succès la roadmap finance de SCOR appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

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

, ,

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

The post Rail Logistics Europe (groupe SNCF) rationalise son SI avec SAP S/4HANA Public Cloud et VISEO appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

Poll: Is Basecamp Right To Shutdown Politics At Work?

,

This week, in a move like something from a particularly eventful episode of The Office, popular project management app company Basecamp banned political and societal discussion in the company’s internal communications.

In a post that has been revised for “clarification,” the company’s co-founder Jason Fried listed six rules for employees: No societal or political discussions at work; No more ‘paternalistic’ benefits; No more committees; No more lingering on past decisions; No more 360 reviews; No forgetting what we do here.

A follow-up post from Heinemeier Hansson notes that Basecamp will still permit discussion of issues deemed central to its business like anti-trust and privacy; certain civil liberties are to be championed, while others, like racism and climate change, are not.

On the surface, it seems reasonable, Fried and co-founder David Heinemeier Hansson would like you to believe that it is. After all, people are paid to work, not soapbox, right?

So why, if they’re the ones being protected, are Basecamp’s employees angry about the move?

It turns out, multiple sources from inside Basecamp are reporting that the ‘political’ and ‘societal’ issues referred to in Fried’s public memo were, in fact, frank and open conversations about Basecamp itself.

As reported by The Verge, way back in 2009, a list of ‘funny’ customer names began circulating at the company — hardly respectful, potentially racist, and certainly inappropriate. The misalignment between co-founders and staff occurred when staff members attempted to hold discrete conversations about this and numerous other diversity and inclusivity failings at the company. Fried’s move appears to be a direct attempt to halt criticism of the status quo at Basecamp.

Basecamp itself is a highly political organization: The co-founders have written several books advocating certain societal change; they even provided a campaign headquarters and substantial donation for a candidate for Chicago mayor. Both co-founders are highly active on social media, using their business positions to elevate their personal views.

The truth is that the solo entrepreneur is an almost mythical beast. Successful startups require contributions from a range of skills and experience beyond any one individual. Jason Fried may be the frontman, strutting up and down the stage in spandex pants, with David Heinemeier Hansson playing lead guitar with his teeth, but behind them, there’s a drummer keeping time, and behind them all, there’s a crew of roadies without whom none of the equipment will arrive, let alone sound good.

Basecamp’s founders argue that the company has a mission, and that mission is to create apps that streamline the workplace. But how can you develop a product that is inclusive if staff cannot discuss what inclusive means? The answer is, you can’t.

Discussing racial bias in advertising or the impact of company wastage, climate change, or gender pay gaps in HR meetings are all political and societal and lead to a healthier, more united company.

As designers, we often say that you cannot not communicate; every decision is a design decision; there is no such thing as “adesign.” Likewise, choosing to be apolitical is itself a political choice. The only way it is feasible to run a company like this is to treat employees like robots (in the word’s original sense).

If employees feel the need to discuss exclusionary policies in the workplace, do the company founders, who benefit from those policies (or they would not be in place), have a moral or legal right to restrict those discussions?

Although it is the first point in Fried’s list that has drawn most ire, it is the fourth item on the list that is most telling: “No more lingering or dwelling on past decisions.” Like a parent answering, “Because I said so,” Fried’s attitude to his staff is laid bare in one statement.

It turns out two wealthy white men would rather their employees not try to change the world or even their workplace.

When Coinbase announced a similar move last year, it lost 5% of its staff. If Basecamp suffered the same loss, it would amount to three people. Hardly a disaster. The question for the founders — who, judging by the number of follow-ups and clarifications they’ve published, are aware the ice they’re on is perilously thin — is whether this kind of controversy creates irreparable reputational damage.

 

Featured image via Pexels.

Source

The post Poll: Is Basecamp Right To Shutdown Politics At Work? first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

/par

No-Code:  »It’s a Trap! »

,
Gartner predicts that by 2023, over 50% of medium to large enterprises will have adopted a Low-code/No-code application as part of their platform development.
The proliferation of Low-code/No-code tooling can be partially attributed to the COVID-19 pandemic, which has put pressure on businesses around the world to rapidly implement digital solutions. However, adoption of these tools — while indeed accelerated by the pandemic — would have occurred either way.
Even before the pandemic, the largest, richest companies had already formed an oligopsony around the best tech talent and most advanced development tools. Low-Code/No-code, therefore, is an attractive solution for small and mid-sized organizations to level the playing field, and it does so by giving these smaller players the power to do more with their existing resources.
While these benefits are often realized in the short term, the long-term effect of these tools is often shockingly different. The promise of faster and cheaper delivery is the catch — or lure — inside this organizational mousetrap, whereas backlogs, vendor contracts, technical debts, and constant updates are the hammer.
So, what exactly is the No-Code trap, and how can we avoid it?

What is a No-Code Tool?

First, let’s make sure we clear up any confusion regarding naming. So far I have referred Low-Code and No-Code as if they were one term. It’s certainly easy to confuse them — even large analyst firms seem to have a hard time differentiating between the two — and in the broader context of this article, both can lead to the same set of development pitfalls.
Under the magnifying glass, however, there are lots of small details and capabilities that differentiate Low-code and No-code solutions. Most of them aren’t apparent at the UI level, leading to much of the confusion between where the two come from.
In this section, I will spend a little bit of time exploring the important differences between those two, but only to show that when it comes to the central premise of this article they are virtually equivalent.

Low-Code vs. No-Code Tools

The goal behind Low-Code is to minimize the amount of coding necessary for complex tasks through a visual interface (such as Drag ‘N’ Drop) that integrates existing blocks of code into a workflow.
Skilled professionals have the potential to work smarter and faster with Low-Code tools because repetitive coding or duplicating work is streamlined. Through this, they can spend less time on the 80% of work that builds the foundation and focuses more on optimizing the 20% that makes it different. It, therefore, takes on the role of an entry-level employee doing the grunt work for more senior developers/engineers.
No-Code has a very similar look and feel to Low-Code, but is different in one very important dimension. Where Low-Code is meant to optimize the productivity of developers or engineers that already know how to code (even if just a little), No-Code is built for business and product managers that may not know any actual programming languages. It is meant to equip non-technical workers with the tools they need to create applications without formal development training.
No-Code applications need to be self-contained and everything the No-Code vendor thinks the user may need is already built into the tool.
As a result, No-Code applications create a lot of restrictions for the long-term in exchange for quick results in the short-term. This is a great example of a ‘deliberate-prudent’ scenario in the context of the Technical Debt Quadrant, but more on this later.

Advantages of No-Code Solutions

The appeal of both Low-Code and No-Code is pretty obvious. By removing code organizations can remove those that write it — developers — because they are expensive, in short supply, and fundamentally don’t produce things quickly.
The benefits of these two forms of applications in their best forms can be pretty substantial:
  • Resources: Human Capital is becoming increasingly scarce — and therefore expensive. This can stop a lot of ambitious projects dead in their tracks. Low-Code and No-Code tools minimize the amount of specialized technical skills needed to get an application of the ground, which means things can get done more quickly and at a lower cost.
  • Low Risk/High ROI: Security processes, data integrations, and cross-platform support are all built into Low-Code and No-Code tools, meaning less risk and more time to focus on your business goals.
  • Moving to Production: Similarly, for both types of tools a single click is all it takes to send or deploy a model or application you built to production.
Looking at these advantages, it is no wonder that both Low-Code and No-Code have been taking industries by storm recently. While being distinctly different in terms of users, they serve the same goal — that is to say, faster, safer and cheaper deployment. Given these similarities, both terms will be grouped together under the ‘No-Code’ term for the rest of this article unless otherwise specified.

List of No-Code Data Tools

So far, we have covered the applications of No-Code in a very general way, but for the rest of this article, I would like to focus on data modeling. No-Code tools are prevalent in software development, but have also, in particular, started to take hold in this space, and some applications even claim to be an alternative to SQL and other querying languages (crazy, right?!). My reasons for focusing on this are two-fold: 
Firstly, there is a lot of existing analysis around this problem for software development and very little for data modeling. Secondly, this is also the area in which I have the most expertise.
Now let’s take a look at some of the vendors that provide No-Code solutions in this space. These in no way constitute a complete list and are, for the most part, not exclusively built for data modeling. 

1. No-Code Data Modeling in Power BI

Power BI was created by Microsoft and aims to provide interactive visualizations and business intelligence capabilities to all types of business users. Their simple interface is meant to allow end-users to create their own reports and dashboards through a number of features, including data mapping, transformation, and visualization through dashboards. Power BI does support some R coding capabilities for visualization, but when it comes to data modeling, it is a true No-Code tool.

2. Alteryx as a Low-Code Alternative

Alteryx is meant to make advanced analytics accessible to any data worker. To achieve this, it offers several data analytics solutions. Alteryx specializes in self-service analytics with an intuitive UI. Their offerings can be used as Extract, Transform, Load (ETL) Tools within their own framework. Alteryx allows data workers to organize their data pipelines through their custom features and SQL code blocks. As such, they are easily identified as a Low-Code solution.

3. Is Tableau a No-Code Data Modeling Solution?

Tableau is a visual analytics platform and a direct competitor to Power BI. They were recently acquired by Salesforce which is now hoping to ‘transform the way we use data to solve problems—empowering people and organizations to make the most of their data.’ It is also a pretty obvious No-Code platform that is supposed to appeal to all types of end-users. As of now, it offers fewer tools for data modeling than Power BI, but that is likely to change in the future.

4. Looker is a No-Code Alternative to SQL

Looker is a business intelligence software and big data analytics platform that promises to help you explore, analyze, and share real-time business analytics easily. Very much in line with Tableau and Power BI, it aims to make non-technical end-users proficient in a variety of data tasks such as transformation, modeling, and visualization.

You might be wondering why I am including so many BI/Visualization platforms when talking about potential alternatives to SQL. After all, these tools are only set up to address an organization’s reporting needs, which constitute only one of the use cases for data queries and SQL. This is certainly a valid point, so allow me to clarify my reasoning a bit more.

While it is true that reporting is only one of many potential uses for SQL, it is nevertheless an extremely important one. There is a good reason why there are so many No-Code BI tools in the market—to address heightening demand from enterprises around the world — and therefore, it is worth taking a closer look at their almost inevitable shortcomings.

Source de l’article sur DZONE

/par

Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

, ,

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

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

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

Schéma qui montre ce qu'est un data warehouse

Avantages de l’entreposage de données

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

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

Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud

Que peut stocker un data warehouse ?

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

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

Termes clés

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

Data warehouse et base de données

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

Data warehouse et lac de données

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

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

Data warehouse et datamart

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

Diagramme d'un data mart et de son fonctionnement

Quels sont les composants clés d’un data warehouse ?

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

Diagramme montrant les composants d'un data warehouse

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

Architecture de data warehouse 

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

Diagramme de l'architecture d'un data warehouse

Couche de données

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

Couche sémantique

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

Couche analytique

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

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

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

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

 

The Future of Analytics Has Arrived

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

The Future of Analytics Has Arrived

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

Les 7 principaux avantages d’un data warehouse Cloud  

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

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

Meilleures pratiques concernant l’entreposage des données

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

Meilleures pratiques métier

Meilleures pratiques informatiques

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En résumé 

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

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Découvrez la solution SAP Data Warehouse Cloud

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

En savoir plus

Publié en anglais sur insights.sap.com

The post Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ? appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

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

, ,

Le défi :

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

Les options possibles :

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

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

La phase de découverte :

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Informations complémentaires :

En attendant, voici quelques suggestions :

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

Publié en anglais sur blogs.sap.com

The post Gagnez en résilience en optimisant la gestion des risques et de la conformité appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

Fonctionnalités clés d’un ERP moderne : quelques exemples remarquables

, ,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The post Fonctionnalités clés d’un ERP moderne : quelques exemples remarquables appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

Qu’est-ce que le data management ?

, ,

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

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

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

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

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

Pourquoi le data management est-il important ?

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

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

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

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

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

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

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

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

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

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

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

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

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

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

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

Systèmes et composants du data management

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

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

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

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

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

Entrepôts et lacs de données

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

Gestion des données de base (MDM)

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

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

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

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

Intégration des données

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

Gouvernance, sécurité et conformité des données

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

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

Business Intelligence et analyses

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

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

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

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

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

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

Évolution du data management

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

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

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

– Gartner

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

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

Synthèse

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

Découvrez comment SAP peut vous aider à gérer, administrer et intégrer vos données d’entreprise pour disposer d’analyses fiables et prendre des décisions avisées.

En savoir plus

Publié en anglais sur insights.sap.com

The post Qu’est-ce que le data management ? appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par