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

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


Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

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

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

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

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

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

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

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


Quels sont les types de modélisation des données ?

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

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

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

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

Modèle de données conceptuel

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

Modèle de données logique

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

Modèle de données physique

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

Processus et techniques de modélisation des données

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

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

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

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

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


Exemples de modélisation des données

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

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

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


Évolution de la modélisation des données

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

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


Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

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

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

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


Synthèse

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

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


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Intermarché, enseigne alimentaire du Groupement Les Mousquetaires s’appuie sur les solutions de procurement Ariba de SAP pour assurer la fluidité et l’efficacité de sa chaine d’approvisionnement et de distribution, afin de répondre au mieux aux enjeux contemporains et aux attentes toujours grandissantes des consommateurs. Grâce à un outil intégré, les différents corps de métiers peuvent collaborer via une seule interface et selon des processus communs, ce qui permet une vision globale sur l’ensemble des flux et un suivi de tous les indicateurs de performance, favorisant la prise de décision et une réponse rapide et fiable aux besoins de l’entreprise et de ses clients.

Le contexte de crise sanitaire et les différentes formes de restrictions de mobilité qui ont traversé le territoire cette dernière année ont montré combien il était important pour une entreprise d’assurer la solidité et la fiabilité de sa chaîne d’approvisionnement.

L’épidémie de la Covid-19 a également accéléré les évolutions des comportements des consommateurs, et il tient à cœur à Intermarché de répondre présent face à ces nouveaux enjeux, c’est pourquoi le groupe a opéré sa transformation. La digitalisation de la vie professionnelle s’accompagne aussi de la digitalisation des modes de consommation, avec un recours plus fréquent au e-commerce. Les enjeux sociétaux et environnementaux font désormais partie intégrante de l’équation lors des choix de consommation des clients. L’hygiène et les impératifs sanitaires ont été exacerbés par la crise. Suite à la crise économique qui résulte de l’épidémie, les consommateurs sont plus que jamais à la recherche de prix très attractifs.

Une solution pour assurer la bonne traçabilité des produits marques de distributeurs et répondre mieux aux attentes des consommateurs.

La stratégie d’Intermarché repose sur six piliers. Le relai « Producteurs & Commerçants », qui est l’ADN d’Intermarché, implique de disposer d’un outil industriel efficient et réactif. Le retravail constant et l’optimisation des recettes, afin de répondre aux attentes des consommateurs désireux de manger mieux. Communiquer sur les avantages des produits Intermarché pour les consommateurs, et leur apporter toutes les informations qu’ils recherchent. Des activations promotionnelles pour répondre aux attentes des clients sur les prix des produits. Des prix bas toute l’année et une forte compétitivité prix, surtout au regard de la crise économique que nous traversons. Une transformation pour plus d’agilité, afin de s’adapter au monde en constante évolution.

La qualité de l’alimentation est plus que jamais au cœur des préoccupations des consommateurs, notamment via les gammes de produits bio. Les solutions Procurement SAP Ariba permettent à Intermarché d’assurer la bonne traçabilité de ses produits, et de répondre aux attentes des clients désireux d’en savoir plus sur la qualité et l’origine des produits qu’ils consomment. Pour assurer cette traçabilité, Intermarché peut s’appuyer sur la méthode et l’efficacité de l’outil Ariba. Celui-ci permet de suivre et analyser les données, afin de piloter et optimiser la chaine d’approvisionnement en fonction des demandes des consommateurs. Enfin, la fluidité des informations entre les collaborateurs et les fournisseurs de production est assurée par l’intégration à cet outil unique.

Une transformation engagée grâce à un outil unique adapté à l’ensemble des profils et corps de métier.

Pour faire face à la croissance du nombre d’appels d’offre et du nombre de fournisseurs, la complexité grandissante des références et l’impératif de toujours réduire le time to market pour répondre aux attentes des consommateurs, il était crucial pour Intermarché de pouvoir s’appuyer sur un outil intégré de pilotage, c’est pourquoi le groupe a choisi les solutions Achats SAP Ariba.

Le programme de transformation d’Intermarché se base sur cinq objectifs :

  1. Améliorer la qualité et l’échange de l’information entre les services et avec le fournisseur.
  2. Disposer de l’agilité nécessaire pour anticiper les événements et problématiques, tels que les renouvellements d’appels d’offres etc.
  3. Homogénéiser les processus d’approvisionnement.
  4. Piloter tous les services et processus, et mettre en place des KPIs.
  5. Améliorer le time to market; les distributeurs producteurs se doivent d’être rapides pour répondre immédiatement aux demandes des consommateurs.

Proposant une vaste variété de produits en marques de distributeurs (frais, épicerie, alimentaire hors import), les 59 usines intégrées au Groupement Les Mousquetaires et les 600 fournisseurs d’Intermarché collaborent au travers d’un outil unique, pour gérer les achats, identifier et anticiper les besoins, suivre l’historique, simplifier les appels d’offre, piloter l’entreprise via des processus homogènes et des indicateurs de performance communs.

Aujourd’hui, les collaborateurs Intermarché se sont approprié l’outil, et l’implantation d’Ariba est une réussite. La collaboration est facilitée par l’intégration sur un outil unique des différents profils et corps de métier qui interviennent tout au long de la chaine de valeurs. Le time to market a été multiplié par 2,25, avec un time to market moyen passé de 18 mois à 8 mois pour les marques de distributeurs. Le groupe ne cache pas ses ambitions de l’abaisser à 6 voire 3 mois en profitant pleinement des capacités proposées par les solutions SAP Ariba.

« La réussite de notre programme de transformation repose sur trois facteurs majeurs. D’abord, mettre les équipes au cœur du projet, les questionner sur les besoins et défis, pour les intégrer à la mise en place de la solution. Ensuite, rester simples et pragmatiques, et ne pas perdre de vue les objectifs de départ. Enfin, anticiper et accompagner le changement, en parallèle de l’élaboration de l’outil, est une clé de réussite. Les collaborateurs et les fournisseurs ont pris en main cet outil, ce qui est un très bon indicateur du succès du projet. Il y a énormément de positif dans ce qui est en train de se passer. » témoignent Matthieu Bidan, chef d’entreprise Intermarché à Gratentour (31) et  Guillaume Delpech, en charge de la direction des Achats Marques Propres Intermarché – Netto.

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NEW YORK et WALLDORF – Accenture (NYSE : ACN) et SAP SE (NYSE : SAP) étendent leur partenariat de plusieurs décennies pour aider les entreprises à intégrer le développement durable à l’ensemble de leurs activités, de la stratégie à l’exécution, afin de dégager une nouvelle valeur au sein de leurs entreprises et de leurs chaînes de valeur et d’approvisionnement.

En associant la technologie SAP aux services de développement durable d’Accenture et à leur vaste connaissance du secteur, les partenaires élargissent leur alliance afin de créer conjointement de nouvelles solutions qui permettront aux entreprises d’accélérer la dé-carbonisation complète de leurs chaînes d’approvisionnement et d’obtenir leur part des 4 500 milliards de dollars de croissance économique que l’économie circulaire pourrait générer*.

Grâce à ce partenariat étendu, Accenture et SAP prévoient de co-innover et de co-développer la nouvelle solution de SAP pour la production et la conception responsables, qui comprend des fonctionnalités aidant les entreprises à intégrer des mesures de durabilité dans leurs chaînes de valeur et d’approvisionnement, en mettant l’accent sur la conception et la fabrication des produits. Grâce à des données intégrées provenant de l’ensemble des opérations, les entreprises peuvent mieux concevoir et fabriquer des produits produisant moins de déchets, plus recyclables et contenant davantage de matières recyclées. Cela contribuera également à réduire le coût croissant de la conformité induit par les nouvelles réglementations en matière d’emballage et de responsabilité élargie des producteurs (REP).

« Notre collaboration permettra aux clients de SAP, qui comprennent 92% des Forbes Global 2000, d’utiliser leurs systèmes centraux pour les aider à mener leur programme de développement durable, à optimiser leurs performances ESG et à atteindre leurs objectifs », a déclaré Julie Sweet, chief executive officer d’Accenture. « Cette collaboration élargie s’appuie sur notre longue histoire avec SAP – notamment notre partenariat conjoint avec le Pacte mondial des Nations unies et 3M – et sur notre engagement commun à favoriser la réalisation des objectifs de développement durable. »

Accenture soutient également l’initiative Climate 21 de SAP, qui permet aux entreprises de tout secteur d’activité d’utiliser des outils d’analyse pour mesurer et minimiser les émissions de dioxyde de carbone (CO2) et réduire l’empreinte carbone tout au long du cycle de vie des produits. Par exemple, les recherches montrent que les émissions des fournisseurs en amont sont en moyenne plus de cinq fois supérieures à celles des opérations directes**. Grâce à l’ajout de mesures de durabilité dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout, les entreprises disposent d’une vision intégrée des économies environnementales et de l’impact des coûts et peuvent plus facilement optimiser leurs opérations.

« Pour réussir à lutter contre la plus grande menace qui pèse sur notre monde aujourd’hui, nous devons collaborer à tous les niveaux de l’entreprise et de la société « , a déclaré Christian Klein, chief executive officer de SAP. « En s’appuyant sur notre partenariat de longue date et de confiance, SAP et Accenture unissent leurs forces pour aider nos clients à réaliser une croissance à long terme de manière durable. Nous apportons une visibilité sur l’impact environnemental de l’ensemble de la chaîne de valeur, en fournissant aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour prendre les bonnes mesures et accélérer leur transition vers l’économie circulaire. »

Le mois dernier, SAP et Accenture ont donné le coup d’envoi d’un programme d’accélération mondial axé sur le développement durable au sein de SAP.iO Foundries. Le programme Sustainable Future, la plus grande cohorte de SAP.iO à ce jour, vise à aider les startups B2B en phase de démarrage à favoriser la transformation numérique et l’innovation dans quatre domaines cibles : le suivi et le commerce du carbone, l’efficacité des ressources, le suivi et l’atténuation des risques climatiques et l’économie circulaire. Treize startups ont été sélectionnées pour travailler avec SAP.iO Foundries Berlin et Munich, en tandem avec des experts d’Accenture et des entreprises leaders dans divers secteurs.

« La mise en œuvre de la gestion durable de la chaîne d’approvisionnement et des principes de l’économie circulaire est une tâche incroyablement difficile pour les entreprises, compte tenu de la diversité des questions ESG et des multiples parties prenantes concernées », a déclaré Bjoern Stengel,  senior research analyst, Worldwide Business Consulting and ESG Business Services chez IDC. « Selon les recherches d’IDC, les questions relatives au processus de création de valeur des entreprises (conception et gestion du cycle de vie des produits, approvisionnement en matières premières, etc.) sont les sujets d’ESG qui généreront le plus de demande à court terme. Cette nouvelle offre d’Accenture et de SAP permet aux clients de générer des informations critiques, fondées sur des données, de bout en bout, qui prennent en compte les paramètres non financiers nécessaires pour construire des chaînes d’approvisionnement durables et aider les entreprises à créer une valeur partagée. »

Cette collaboration est la dernière d’une série d’initiatives d’Accenture et de SAP qui aident les entreprises à tirer de la valeur du développement durable. Le Pacte mondial des Nations unies, avec le soutien d’Accenture et de SAP SE, en faveur des objectifs de développement durable (ODD), a lancé SDG Ambition en janvier 2020 et a publié les guides SDG Ambition et Integration en septembre 2020. Ensemble, grâce au SDG Ambition Accelerator qui a débuté en février 2021, plus de 600 entreprises dans 65 pays sont en train de monter en compétences pour appliquer ces outils à leurs activités.

À propos d’Accenture

Accenture est un des leaders mondiaux des services aux entreprises et administrations, avec une expertise de pointe dans les domaines du numérique, du cloud et de la sécurité. Combinant une expérience unique et une expertise spécialisée dans plus de 40 secteurs d’activité, Accenture s’appuie sur le plus grand réseau international de centres de technologie avancée et d’opérations intelligentes pour offrir à ses clients des services Strategy & Consulting, Interactive, Technology et Operations. Avec 537 000 employés, Accenture s’engage chaque jour auprès de ses clients dans plus de 120 pays, à réaliser la promesse de la technologie alliée à l’ingéniosité humaine. Accenture s’appuie sur le changement pour générer de la valeur et créer une réussite partagée avec ses clients, ses collaborateurs, ses actionnaires, ses partenaires et ses communautés.
Site Internet : www.accenture.com/fr

À propos de SAP

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

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com .

Contacts presse SAP
Daniel Margato, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline Barriere : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
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Source de l’article sur sap.com

Le changement climatique, l’utilisation des matériaux, la pollution de l’air, les déchets solides et la disponibilité des ressources sont les principaux freins au développement durable que les dirigeants d’entreprise ont identifiés comme nécessitant des investissements, selon une nouvelle étude mondiale parrainée par SAP SE (NYSE : SAP). En effet, la mise en œuvre et l’élargissement des plans d’action sur ces sujets restent des obstacles rencontrés par beaucoup d’entre eux.

« Préserver l’environnement à l’échelle planétaire : Une enquête sur les moteurs et les actions des entreprises » explore les mesures prises par les entreprises pour protéger l’environnement et les défis auxquels elles sont confrontées. L’étude sera commentée lors du SAP Sustainability Summit, les 28 et 29 avril prochain. Le sommet se concentrera sur la manière dont les entreprises réduisent leur empreinte environnementale et gèrent de manière productive des ressources limitées, tout en pilotant et en rendant compte de leurs activités de manière holistique.

L’enquête, qui s’appuie sur les commentaires de plus de 7 400 dirigeants d’entreprise, répartis dans 19 pays et 16 secteurs d’activité, a également révélé les points suivants :

  • Selon la plus grande tranche de répondants (29%), les réglementations sectorielles constituent une raison sous-jacente à l’investissement dans les enjeux environnementaux. Cependant, 27% ont cité le renforcement attendu par les publics quant aux efforts des entreprises pour le développement durable comme une forte raison sous-jacente, tandis que 26% ont cité les risques pour la réputation de l’entreprise.
  • L’engagement du PDG et du conseil d’administration, ainsi que les réglementations gouvernementales, arrivent en tête des motivations. La croissance du chiffre d’affaires et des bénéfices arrive juste derrière, ce qui démontre que les actions environnementales sont influencées par des pressions internes et externes.
  • L’incertitude quant à la manière d’intégrer la durabilité dans les processus commerciaux et les systèmes informatiques est considérée comme le principal obstacle à la mise en œuvre des plans d’action (35 %). L’alignement des actions proposées dans la stratégie globale de l’entreprise (34%) arrive en deuxième position, suivi de la difficulté à prouver le retour sur investissement de ces investissements (33%).
  • Seuls 21% des personnes interrogées se disent entièrement satisfaites de la qualité des données relatives aux problèmes environnementaux, la raison principale étant le manque de confiance dans le fait que les données sont complètes et couvrent le champ d’application requis.

« Les résultats de cette étude montrent que 83 % des entreprises ne pensent pas que les impacts environnementaux sont importants pour leur activité à l’heure actuelle », a déclaré Daniel Schmid, Chief Sustainability Officer, SAP. « Les entreprises doivent reconnaître que les questions environnementales sont désormais importantes. Avec un pourcentage croissant de consommateurs qui portent attention aux valeurs et à l’éthique des entreprises auprès desquelles ils achètent, nous avons la lourde responsabilité d’aider les organisations à mieux comprendre les impacts commerciaux de la crise climatique, à surmonter les obstacles identifiés dans ce rapport et à accélérer leur progression vers l’action en faveur du climat. »

Inscrivez-vous à l’événement virtuel en direct ici. Pour être informé de la publication des résultats finaux de l’enquête, veuillez consulter et vous abonner à SAP Insights.

À propos de SAP

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

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Il existe des centaines de systèmes ERP parmi lesquels choisir, avec un large panel de fonctionnalités, de points forts, de points faibles, d’applicabilité et de tarifs. Si cela peut sembler intimidant, un processus méthodique de comparaison des ERP peut guider votre équipe vers la bonne décision dans un délai raisonnable.

La méthodologie décrite ici, éprouvée, peut vous aider à trouver la solution qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise. Elle peut sembler basique mais les entreprises qui se mettent en quête d’un fournisseur ERP sans suivre ces étapes logiques sont souvent confrontées à des retards, coûts supplémentaires et à une personnalisation inutile. Au contraire, les entreprises qui appliquent les meilleures pratiques gagnent généralement en fluidité dans le processus de sélection et dans les implémentations subséquentes. Elles peuvent ainsi profiter plus rapidement des avantages d’un système ERP moderne et être plus compétitives à l’ère du numérique.


Une méthodologie en 5 étapes pour évaluer les systèmes ERP

Une fois la décision prise de remplacer un ancien système ERP, la première étape consiste à monter une équipe pour piloter le processus de comparaison, de sélection et d’implémentation du logiciel ERP. L’équipe commence son travail par l’élaboration d’un plan initial, qui est plutôt à ce stade une stratégie générale.

Le processus de sélection d’un fournisseur ERP se déroule en cinq étapes :

  1. Définition des besoins en matière d’ERP
  2. Appel d’offres
  3. Evaluation de pré-sélection
  4. Comparaison des ERP et évaluation détaillée
  5. Décision finale et contrat

Diagramme illustrant les 5 principales étapes du processus d'évaluation d'un ERP


1.      Définition des besoins en matière d’ERP

Vous devrez transmettre des informations concernant votre entreprise et ses besoins à vos fournisseurs ERP potentiels afin qu’ils puissent configurer, packager et tarifer correctement la solution appropriée. Commencez par identifier les principales ressources en ligne, telles que les démonstrations de produits et les blogs, qui racontent l’histoire de votre entreprise.

Décrivez votre entreprise et ses processus de manière générale plutôt que de créer de longues listes de besoins et processus spécifiques. Informez les fournisseurs de la taille de votre entreprise, de son volume d’activité et de transactions, de la complexité des différents processus et de toute caractéristique ou facteur spécifique. Concentrez-vous sur les critères et processus qui donnent à votre entreprise son avantage concurrentiel. Ce sont ces éléments qui différencieront les systèmes et qui vous permettront d’examiner de près la façon dont chacun peut être configuré pour les prendre en charge.

Indiquez les éléments que vous aimez dans votre système actuel. En effet, vous voudrez que votre nouveau système les gère au moins aussi bien. De même, indiquez les choses que votre système actuel ne fait pas (ou mal). Signalez les applications, fonctions ou modifications personnalisées qui doivent être prises en charge par des fonctionnalités standard ou une personnalisation simple du nouveau système (et non une modification). En d’autres termes, concentrez-vous sur les éléments qui sont uniques à votre entreprise et partez du principe que les éléments de base se feront d’eux-mêmes (vous vérifierez cette hypothèse lors des démonstrations et des évaluations finales).

« Concentrez-vous sur les éléments qui sont uniques à votre entreprise et partez du principe que les éléments de base se feront d’eux-mêmes. »

Principaux points à retenir et conseils

Ne vous fiez pas aux listes de contrôle / vérification des ERP. Ces check-lists, une vieille pratique courante dans le secteur, ne permettent pas de départager les solutions et ne vous aident pas vraiment à faire un bon choix. La majorité des éléments figurant sur ces listes sont des fonctions et caractéristiques proposées par tous les systèmes, au moins dans une certaine mesure. Et les fournisseurs en compétition sont susceptibles de cocher « oui » dans l’interprétation la plus large de la fonctionnalité.

Choisissez les bonnes personnes pour votre équipe projet. La spécification des besoins est une tâche difficile. Elle nécessite des collaborateurs engagés, qui connaissent bien l’entreprise et qui ont du temps à consacrer au projet. Refreinez la tentation de constituer une équipe de personnes enthousiastes mais inexpérimentées.

Assurez-vous que votre appel d’offres contient les informations suivantes :

  • Présentation de votre entreprise et de ses processus
  • Ce que votre système actuel fait bien
  • Ce qu’il ne fait pas aussi bien que vous le souhaiteriez
  • Ce que vous voulez que le nouveau système fasse d’autre (classé par ordre d’importance)

2. Appel d’offres ERP

L’étape suivante consiste à envoyer un appel d’offres à un groupe sélectionné de fournisseurs. Leur nombre peut varier, mais n’oubliez pas que vous devrez procéder à un examen détaillé pour chaque réponse. L’expérience a montré que plus le nombre de fournisseurs est réduit, plus les informations fournies sont détaillées et meilleures sont les réponses. Il est donc préférable d’identifier une douzaine (ou moins) des meilleurs candidats pour votre short list.

« L’expérience a montré que plus le nombre de fournisseurs est réduit, plus les informations fournies sont détaillées et meilleures sont les réponses. »

En réponse, les fournisseurs d’ERP doivent proposer un système qui offre les fonctionnalités et les caractéristiques requises pour répondre aux besoins que vous avez identifiés. Les propositions contiendront également des informations sur leurs sociétés, leurs produits, leur expérience dans le domaine, les ressources qu’ils consacreront à l’implémentation, ainsi que d’autres informations destinées à gagner votre confiance.

Alors comment identifier la douzaine (ou moins) de candidats sur lesquels concentrer vos efforts de sélection ? Comment réduire la liste des centaines de fournisseurs d’ERP pour n’en retenir que quelques-uns ? Commencez par consulter les publications spécialisées qui présentent des « success stories ERP  » (gardez à l’esprit que ces publications ne vous parleront probablement pas des difficultés rencontrées ou des échecs, mettez donc ces informations en perspective). Utilisez vos contacts – par exemple associations et groupes d’entreprises – pour identifier d’autres professionnels qui ont pu avoir une expérience récente de la sélection et de l’implémentation d’un ERP.

Il existe également de nombreux annuaires en ligne, outils de sélection et services de sélection de systèmes qui peuvent vous aider à identifier les logiciels qui possèdent les fonctionnalités dont vous avez besoin et/ou les fournisseurs qui ont de l’expérience dans votre secteur.

Pour obtenir des conseils personnalisés, vous pouvez passer un contrat avec la branche conseil de votre cabinet comptable ou trouver une ressource conseil indépendante dans votre région et/ou dans votre secteur d’activité. Veillez à vérifier leurs antécédents et leurs affiliations pour vous assurer qu’ils sont réellement indépendants et pas associés à un ou plusieurs fournisseurs de systèmes ERP.

Vous pouvez choisir d’inclure certains fournisseurs de systèmes ERP qui présentent un intérêt pour d’autres raisons. Peut-être qu’un ou plusieurs de vos clients les plus importants utilisent un système ERP et vous ont encouragé à utiliser le même système. Ou peut-être que votre société fait partie d’une grande entreprise ou d’un groupe qui a opté pour une plateforme ERP donnée. Demandez une proposition au fournisseur recommandé puis évaluez toutes les propositions de manière équitable et impartiale avant de prendre votre décision.

Principaux points à retenir et conseils

Veillez à ce que toutes les parties prenantes définissent leurs besoins. Votre appel d’offres doit inclure les contributions de toutes les parties prenantes. Dans le cas contraire, vous risquez de choisir un système ERP qui ne sert que certaines fonctions de votre entreprise, obligeant les autres départements à investir dans des systèmes autonomes. Évaluez les systèmes qui fonctionnent pour l’ensemble de l’entreprise et utilisez le calendrier de déploiement pour livrer les modules prioritaires en premier.

Faites attention au classement des besoins. Souvent, l’appel d’offres est divisé en domaines fonctionnels avec des sections à remplir par chaque service. Chaque département – qu’il s’agisse des RH ou des opérations – fait généralement un excellent travail de classement des fonctionnalités pour son unité opérationnelle, mais ses priorités peuvent ne pas correspondre aux objectifs globaux de l’entreprise. C’est à votre équipe projet d’ajuster les priorités dans une perspective plus large. Quelles sont les fonctionnalités vitales, importantes ou simplement souhaitables ?

Vérifiez la disponibilité effective des fonctionnalités. Les sociétés de logiciels ont d’excellents départements marketing ; certaines vendent des produits qui n’ont pas été entièrement développés et testés. Faites des recherches sur les fonctionnalités « à venir dans une prochaine version » par rapport à celles qui sont utilisées dans les références actuelles. Il est tout à fait envisageable de prendre en compte les fonctionnalités en cours de développement – mais ne pariez pas tout votre projet sur des fonctionnalités à venir si elles sont essentielles.

Évaluez vos processus. Les processus intégrés dans les ERP packagés sont considérés comme étant conformes aux « meilleures pratiques ». Les consultants et les experts de l’implémentation d’ERP vous diront qu’il est presque toujours préférable de modifier la procédure pour l’adapter au logiciel (en tenant compte de la dimension « meilleure pratique ») que de modifier le logiciel pour l’adapter à la procédure existante. Toutefois, c’est à vous de prendre cette décision. Mais n’oubliez pas que les nouveaux processus peuvent être à l’origine des progrès et des avantages que vous tirez d’un nouveau système. N’oubliez pas non plus que tous les logiciels ERP modernes sont personnalisables. Vous disposez donc d’une grande souplesse pour modifier l’affichage, les procédures, les caractéristiques des données et leur traitement, et bien d’autres choses encore – sans modifier le code.

Tenez compte du retour sur investissement de votre ERP. La plupart des entreprises exigent une analyse du retour sur investissement (ROI) comme condition préalable à l’autorisation et au financement de tout projet majeur. Comme son nom l’indique, il s’agit de la somme des coûts liés à l’achat et au déploiement du nouveau système, plus la différence des coûts d’exploitation par rapport à ceux du système existant. Le ROI tient également compte des avantages qui s’ajoutent aux économies directes, notamment l’amélioration du rendement, du service à la clientèle et de la productivité au travail.


3.      Evaluation de pré-sélection

L’évaluation se déroule en deux phases. Au cours de la première phase, toutes les propositions sont évaluées pour voir dans quelle mesure elles correspondent à votre environnement et aux exigences décrites dans votre appel d’offres (cette phase ne comprend pas la comparaison des fournisseurs, qui relève de la deuxième phase d’évaluation).

L’objectif à ce stade est d’écarter les offres qui ne remplissent pas vos critères et de classer celles qui semblent convenir. Il en résulte une short list des meilleures propositions. Celles-ci, et seulement celles-ci, seront soumises à une évaluation détaillée jusqu’à la sélection finale.

Si vous devez examiner de nombreuses réponses, les détails auront tendance à se brouiller et il vous sera difficile de vous souvenir des réponses particulièrement solides (ou celles insuffisantes) et dans quels domaines. Une échelle de notation numérique peut vous aider à ne pas perdre le fil et à documenter votre processus de décision. Voici quelques conseils supplémentaires pour vous aider lors de cette étape de documentation :

  • Mettez en place un formulaire ou une feuille de calcul agencée de manière à ce que les évaluateurs puissent noter chaque proposition en fonction des principaux critères que vous avez spécifiés. Demandez à chaque examinateur d’attribuer une note à chaque critère d’évaluation (l’échelle peut être de un à dix, de un à cinq, de un à trois, ou tout autre niveau de granularité que vous jugez approprié). Vous pouvez avoir autant ou aussi peu d’examinateurs que vous le souhaitez.
  • Laissez de la place pour des notes et des questions, pour le suivi. Vous pouvez demander des éclaircissements à ce stade ou attendre l’évaluation détaillée des propositions présélectionnées. Attribuez un coefficient à chaque critère en fonction de l’importance de la fonction ou du processus pour votre entreprise.
  • Multipliez la note donnée par chaque évaluateur par le coefficient de chaque critère et calculez une note globale pour chaque fournisseur. Le plus souvent, plusieurs d’entre eux se classeront en haut de l’échelle, plusieurs autres un peu plus loin dans le classement, et quelques-uns ne seront pas retenus. Vous devriez maintenant avoir votre short list de finalistes – idéalement trois à cinq candidats – pour l’évaluation finale.
  • Il y a de bonnes chances que vous puissiez identifier les meilleurs candidats, mais si ce n’est pas aussi clair, revenez aux évaluations individuelles et discutez-en avec l’équipe.

Principaux points à retenir et conseils

Traitez chaque fournisseur potentiel de la même manière. N’acceptez pas de démonstrations en direct, de réunions spéciales en présentiel ou de visites sur place, à moins que vous ne soyez prêt à offrir la même possibilité à tous les fournisseurs. Il est important de maintenir des règles du jeu équitables. Une technique courante consiste à organiser une « conférence des candidats » dans vos locaux pour faire visiter les lieux à tous les fournisseurs potentiels et répondre à leurs questions (devant tout le monde).

N’oubliez pas qu’une proposition est un document de vente. Les réponses contiendront les informations que vous avez demandées et bien plus. Partez du principe que toutes les affirmations sont véridiques ; vous pourrez vérifier la plupart, sinon toutes, au cours du processus d’évaluation. Mais sachez que les auteurs de la proposition répondront à vos questions de manière à présenter leurs produits sous le jour le plus favorable.

Recherchez les valeurs aberrantes. Accordez une attention particulière aux critères pour lesquels les notes varient considérablement. Si un évaluateur donne une note très élevée à une proposition pour un critère et qu’un autre évaluateur lui donne une note très basse, cela vaut la peine d’en discuter. Interrogez les deux évaluateurs de manière constructive pour savoir ce que chacun pensait. Il est probable que l’un ou l’autre ait remarqué quelque chose que les autres n’ont pas vu ou n’ont pas considéré comme important. À la suite de ces discussions, vous souhaiterez peut-être ajuster les notes pour un critère spécifique, ce qui pourrait modifier le classement général.


4. Comparaison des ERP et évaluation détaillée

Une fois que vous avez identifié trois à cinq finalistes, il est temps de vous mettre au travail pour vérifier leurs affirmations et valider leurs références.

Comment commencer votre évaluation

  • Prenez contact avec chacun des fournisseurs potentiels et annoncez-leur la bonne nouvelle : ils ont été retenus dans la short list ! (Il n’y a pas de mal à leur dire combien il y a d’autres finalistes et même à leur faire savoir avec quelles entreprises ils sont en concurrence, si vous êtes à l’aise pour le faire).
  • Dans certains cas, vous pouvez également leur demander d’affiner leurs propositions.
  • Discutez avec les utilisateurs actuels du système (ou rendez-leur visite), de préférence ceux de votre industrie (ou d’un marché comparable) et de la taille de votre entreprise.
  • Obtenez des références si les éditeurs ne les ont pas déjà fournies (les fournisseurs peuvent hésiter à fournir des références pour des raisons de concurrence. Mais vous devez insister. Rassurez-les sur le fait que vous signerez et respecterez les accords de non-divulgation).

Comment gérer les démonstrations

C’est également le moment d’inviter les candidats présélectionnés à effectuer des démonstrations détaillées de leurs systèmes – mais vous devez contrôler ces démonstrations.

  • Fournissez à chaque candidat un script ou une liste des fonctionnalités que vous souhaitez voir bien avant la démonstration prévue. Tous les fournisseurs potentiels devraient recevoir la même liste.
  • Permettez-leur de montrer les fonctions spéciales qu’ils souhaitent mettre en avant uniquement après vous avoir montré les fonctions et les processus décrits dans l’appel d’offres.
  • Assurez-vous que votre script ou votre liste inclut les exigences spécifiques identifiées à l’étape 1. Les systèmes ERP traitent les processus courants de la même manière ; ce sont les exceptions qui posent problème (par exemple, la possibilité d’entrer des commandes pour des articles qui ne sont pas en stock, de vendre des articles dans des packages, des kits ou des ensembles, ou encore la prise en charge d’un processus spécifique de rapprochement des factures).
  • Pendant la démonstration, vous voudrez voir comment le logiciel peut être configuré et adapté pour prendre en charge vos processus et procédures uniques. Cela dit, restez ouvert d’esprit dans la mesure où vous pourriez découvrir certaines meilleures pratiques dans ces fonctions standard qui amélioreraient les opérations et les résultats de votre entreprise.
  • Dans l’idéal, le démonstrateur sera en mesure de montrer le fonctionnement du système en utilisant vos propres données. Ce n’est pas toujours possible, mais lorsque c’est le cas, cela vous donnera une bien meilleure idée de la façon dont le système fonctionnerait dans votre environnement.

Principaux points à retenir et conseils

Ne vous laissez pas éblouir par les démonstrations. Les professionnels qui font la démonstration des logiciels sont généralement très expérimentés et ont une forte personnalité. Leur objectif est de vous convaincre et de vendre leur logiciel. Ne vous laissez pas distraire par la personne ou le discours de vente, aussi captivant soit-il. Concentrez-vous sur le fond.

Tirez le meilleur parti des visites de référence. Sélectionnez avec soin les visites que vous souhaitez faire. Passez un bref appel à votre interlocuteur pour vous assurer qu’il a bien déployé le logiciel et qu’il a obtenu les avantages promis. Convenez de ce qu’il vous montrera et des personnes que vous rencontrerez au cours de la visite. Une fois sur place, jugez soigneusement si leur succès est reproductible dans votre environnement. Posez également les questions difficiles : « Quelles ont été vos plus grandes surprises ? » et « Si c’était à refaire, que feriez-vous différemment ? ».

Continuez à poser des questions. Encouragez votre équipe à poser des questions, ne serait-ce que pour clarifier les réponses. Faites-le lors de l’examen de l’appel d’offres et pendant les démonstrations ; cela réduira considérablement les risques de mauvaises surprises. C’est le moment de découvrir les réponses qui ne vous plaisent pas – avant que les négociations ne commencent. N’oubliez pas non plus que vous obtenez vos réponses gratuitement à ce stade, alors apprenez-en le plus possible. Lorsque vous commencerez à implémenter le produit, il se peut que vous deviez attendre une assistance ou même payer des frais.


5. Décision finale et contrat

Une fois les évaluations détaillées terminées, vous constaterez probablement que deux ou trois fournisseurs répondent à vos critères. Sélectionnez celui qui, selon vous, répond le mieux à vos besoins actuels et futurs, mais n’écartez pas les autres. Faites-leur plutôt savoir qu’ils vous conviennent mais qu’ils ne sont pas votre premier choix ; cela laisse la porte ouverte au cas où vos négociations avec le meilleur candidat ne se déroulent pas comme prévu.

Vous pouvez maintenant commencer à négocier les détails du contrat avec le meilleur candidat. La plupart des entreprises savent comment cette étape est « censée fonctionner ». Mais comme pour toutes les autres étapes du processus d’évaluation et de sélection d’un ERP, vous risquez d’avoir des surprises.

Le pouvoir est de votre côté dans les négociations. Cependant, il est préférable de considérer le fournisseur comme un futur partenaire, et non comme un adversaire dans les négociations. Visez un accord équitable qui incite les deux parties à déployer le système de manière efficace et à en assurer le bon fonctionnement.

Chaque aspect de l’implémentation du système et du maintien de l’assistance doit être discuté et documenté – en détaillant le prix, la personne responsable et, dans certains cas, le temps nécessaire. Le contrat comporte de nombreux aspects, dont notamment (mais pas exclusivement) :

  • L’achat initial, la location ou la licence du matériel et des logiciels.
  • L’implémentation du matériel et des logiciels (en précisant ce qu’englobe le mot ‘ »implémentation »).
  • Coût et calendrier de la simulation d’implémentation (avant ou après le paiement du logiciel).
  • Coûts de formation initiale et continue
  • Maintenance continue du matériel et des logiciels (et à quel niveau).
  • Conversion des données et intégration à d’autres systèmes
  • Mise en réseau et sécurité
  • Personnalisations (initiales et avec les versions futures)

Principaux points à retenir et conseils

N’annoncez pas votre sélection finale avant les négociations. À la fin de la phase d’évaluation détaillée, l’équipe peut vouloir déclarer un « gagnant ». Cependant, informer le candidat principal qu’il est « l’élu » n’est pas dans l’intérêt de votre entreprise. Il n’est pas rare d’avoir des surprises au cours du processus de négociation et vous devrez peut-être revoir votre choix.

Planifiez à long terme. Lors du démarrage, veillez à examiner attentivement les coûts à long terme afin que vos estimations soient correctes et que vous ne faussiez pas les chiffres du retour sur investissement de l’ERP. Certains fournisseurs offrent davantage de services gratuits pendant une période plus longue et d’autres peuvent confier leur assistance à long terme à une entreprise qui facture à l’appel. Certains fournisseurs fixent un plafond pour l’augmentation des tarifs annuels de maintenance ou d’abonnement, mais beaucoup ne le font pas. D’autres vendent un abonnement SaaS (Software-as-a-Service) à bas prix, qu’ils augmentent considérablement après quelques années. Certains fournisseurs proposent une mise à jour annuelle, mais ne fournissent aucune assistance réelle lors du processus de mise à jour. Posez des questions et obtenez des réponses écrites pour être sûr de bien appréhender vos coûts à long terme.


L’importance de l’équipe projet

Le facteur le plus important pour le succès du processus d’évaluation du système ERP est l’équipe projet. Cette équipe doit être constituée très tôt et doit être le moteur de l’élaboration, de la diffusion et de l’évaluation de l’appel d’offres et de la sélection du nouveau système ERP.

D’après notre expérience, lorsque les équipes sont au milieu d’une investigation et d’une évaluation détaillées, elles prennent souvent des raccourcis. Mais si votre équipe projet suit ces cinq étapes et prête attention aux enseignements tirés, elle sera en mesure de trouver la solution optimale pour répondre aux exigences de votre entreprise, maintenant et pour l’avenir.


Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Opérations hautes performances

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

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

2. Plus grande collaboration au sein du réseau de fournisseurs

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

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

3. Optimisation de la main-d’œuvre

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

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

4. Opérations financières maîtrisées

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

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

5. Cohérence et rentabilité du service client et des ventes

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

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

Gagner en force grâce à un bilan optimisé

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

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


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

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Source de l’article sur sap.com

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

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


L’importance de l’analyse du Big Data

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

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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How does Big Data and Analytics work? Simply Explained


L’évolution du Big Data

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

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

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


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

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

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

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

Les sources du Big Data

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

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

Données sociales

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

Données machine

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

Données altérables

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


Les cinq V du Big Data

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

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

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

Avantages du Big Data

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

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

IA et Big Data

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

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

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research


Machine learning et Big Data

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


Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

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

‍Analyse du Big Data

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

Big Data et Apache Hadoop

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

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

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

Bases de données in-memory

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


Fonctionnement du Big Data

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

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

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

Applications du Big Data

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

Finance

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

Hygiène et santé
publique

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

Transport et logistique

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

Éducation

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

Énergie et services publics

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

8 startups françaises et internationales, spécialisées dans l’innovation autour de l’agriculture et de l’agroalimentaire, rejoignent cette sixième édition. Leur but ? Aider ces deux secteurs à se transformer, via des nouvelles technologies, pour avoir un impact positif et durable.

SAP.iO Foundry Paris annonce aujourd’hui le lancement de son nouveau programme d’accélération autour de l’Agribusiness. Suite à son appel à candidature en janvier dernier, le jury de SAP.iO composé de collaborateurs SAP, de partenaires (Deloitte, Accenture), et de fonds d’investissements (CapAgro et Astanor Venture) et de nombreux clients a retenu 8 startups spécialisées en procurement, supply chain, en plateformes de suivi de production et en outils d’aide à la décision. Pendant 10 semaines, SAP.iO va accompagner ces jeunes pousses dans leur croissance autant sur l’aspect business que technologique.

SAP.iO Foundry Paris ouvre ses portes à des startups du monde entier

Cette sixième promotion dépasse les frontières habituelles de SAP.iO Foundry Paris avec 3 startups françaises, 2 américaines 1 israélienne, 1 allemande et 1 canadienne.

Partant du constat que la France est l’une des plus grandes puissances agricoles, SAP.iO Foundry Paris lance le 1er programme d’accélération startups de SAP entièrement dédié à cette industrie. Les 8 jeunes pousses ont été retenues pour leurs technologies et leurs approches innovantes en matière de transition écologique. Grâce à l’expertise de SAP sur le sujet, notamment en Europe et aux Etats-Unis, l’accélérateur de startups offre à ces jeunes pousses l’opportunité de se positionner sur l’ensemble du globe.

Ce nouveau programme d’accélération sera articulé autour de 3 problématiques :

  • Digital Farming & Data-Driven Agriculture : comment intégrer dans l’Agribusiness de la donnée, de l’intelligence artificielle, de l’analytique, de la plateforme d’aide à la décision ?
  • Next-gen Agricultural Origination Processes : comment combiner conformité et traçabilité dans l’ensemble du processus de production et de transformation ?
  • Sustainable AgriBusiness Supply Chains : comment faire de l’agriculture plus responsable et respectueuse de l’environnement tout au long de la chaine de valeur ?

8 startups à forte valeur ajoutée orientées AgTech sélectionnées

  • Agrora permet aux transformateurs et aux négociants de produits agricoles de gagner du temps sur les processus d’approvisionnement et de distribution en offrant un logiciel d’approvisionnement pour les produits agricoles.
  • Clarifruit est une startup israélienne spécialisée dans le contrôle qualité des produits frais et notamment des fruits, qui grâce à l’intelligence artificielle et à des caméras, permet d’identifier si les fruits sont de bonne qualité et propres à la consommation.
  • Connecting Food est la première plateforme collaborative française utilisant la technologie blockchain et des modules intelligents pour apporter de la transparence, une traçabilité de bout en bout et un audit numérique complet des produits alimentaires avant de les mettre dans les mains des consommateurs.
  • Grain Chain Inc, startup américaine, a développé une plateforme révolutionnaire qui uniformise les règles du jeu pour les producteurs, les acheteurs, les opérateurs de stockage, les prêteurs et tous les autres participants de la chaîne d’approvisionnement agricole mondiale. Sa solution combine la blockchain et la technologie axée sur l’IoT pour vérifier et exécuter automatiquement les contrats intelligents, créant ainsi des flux de travail entièrement automatisés et numérisés à chaque étape.
  • Heavy Connect est une plateforme mobile américaine spécialisée dans le respect de réglementations, répondant aux difficultés que peuvent rencontrer les agriculteurs, souvent confrontés à de nombreux contrôles sanitaires et réglementaires.
  • Milk Moovement est une startup canadienne déjà bien établie et qui se développe sur toute la chaîne d’approvisionnement du lait, de la récolte à la livraison. Milk Moovement agit comme un outil de communication entre toutes les entreprises impliquées dans la chaîne d’approvisionnement des produits laitiers.
  • Procsea France SASEn dotant l’industrie des produits de la mer des dernières technologies, en structurant et en standardisant les données, et en améliorant la traçabilité et la durabilité de la filière, ProcSea, startup française basée à Rennes, apporte de la valeur à chacun de ces acteurs et transforme également le commerce des produits de la mer dans son ensemble.
  • Sencrop est une plateforme française d’aide à la décision avec la particularité de pouvoir gérer et animer une communauté autour de sa plateforme pouvant connecter ensemble des capteurs IoT et différentes sources d’informations qui vont permettre d’aider l’agriculteur à prendre la bonne décision.

« L’industrie agroalimentaire est un secteur d’activité majeur pour la France. Au niveau européen, elle se situe au deuxième rang derrière l’Allemagne et on compte aujourd’hui beaucoup de grands groupes français d’envergure internationale. L’innovation est un facteur clé de la compétitivité du secteur, c’est également un moyen de réduire les inégalités et problématiques alimentaires mondiales. C’est dans ce contexte que nous avons décidé d’accompagner des startups dans le domaine Agtech. C’est avec beaucoup d’enthousiasme, que nous lançons notre 1er programme d’accélération startups de SAP entièrement dédié à l’agriculture et à l’agroalimentaire. D’envergure internationale, cette nouvelle promotion vise à apporter au secteur de l’agribusiness différents axes d’améliorations : plus d’efficacité, de transparence et de sécurité. C’est dans ce sens que nous avons sélectionné ces huit jeunes pousses françaises et étrangères dont la mission est de créer des solutions innovantes et complémentaires à celles de SAP pour apporter ensemble plus de valeur à nos clients », explique Sébastien Gibier, directeur de l’accélérateur SAP.iO Foundry Paris.

Avec ce programme et celui de ses autres accélérateurs dans le monde, SAP.iO confirme son ambition d’aller plus loin en 2021 et de vouloir devenir le One Stop Shop de SAP pour les startups à l’échelle mondiale grâce à ses différents programmes complémentaires.

Retrouvez tous les programmes startups proposés par SAP.iO sur leur site internet

Plus d’informations sur SAP.iO Foundry Paris, Agribusiness Industry Accelerator

À propos de SAP

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

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Etes-vous satisfait de votre système ERP ? Est-il temps de le mettre à niveau ? Vous avez peut-être écouté les témoignages de vos pairs quant à leur passage à des ERP modernes. Ou peut-être ressentez-vous le besoin de mettre en place de nouveaux processus pour rester compétitif et répondre aux attentes de vos clients, nouveaux processus que votre système actuel ne peut proposer. Quoi qu’il en soit, il est toujours bon d’évaluer en continu les performances du système, d’identifier les axes d’amélioration et d’anticiper les problèmes qui pourraient subvenir.

Le système ERP parfait existe-t-il ?

La réponse courte est « non ». Et même si le système parfait existait pour vos besoins spécifiques à un moment donné, ces besoins évoluent en permanence. Il faut donc garder le contrôle, évaluer dans quelle mesure votre ERP répond à vos besoins actuels et identifier les tendances qui pourraient entraîner des problèmes.

Il est en vogue de qualifier les systèmes installés de « legacy ERP ». Ce qui suggère une ancienne technologie et des systèmes obsolètes. C’est injuste car de nombreux systèmes installés sont régulièrement entretenus, mis à niveau et pleinement capables d’évoluer, de s’adapter, aux nouveaux besoins.

Cela dit, les mises à niveau des ERP sont facultatives, bien que fortement encouragées par les fournisseurs. Il est important de se tenir au courant des corrections et des améliorations disponibles. En cas de problèmes ou tendances défavorables, assurez-vous que votre système dispose de toutes les mises à jour et de la dernière version. Regardez ensuite si votre fournisseur propose des modules complémentaires ou des améliorations qui pourraient remédier aux lacunes constatées. Déterminez ce qu’il faudrait pour mettre en œuvre ces correctifs, en termes d’argent et d’efforts, et utilisez ces informations pour évaluer le coût du maintien de votre solution actuelle.

Votre logiciel ERP vous laisse-t-il tomber ?

En résumé, gardez votre système ERP à jour. Surveillez aussi de près ses performances. Les besoins, les vôtres comme ceux de vos clients, vont évoluer. Vous devez donc vous assurer que votre système ERP peut y répondre.

L’auto-évaluation mentionnée ci-dessus peut vous aider à identifier les défaillances et les sujets de préoccupation, par exemple :

  • Votre système est incapable de répondre aux nouveaux besoins ou limite les nouvelles initiatives.
  • Il ne prend pas en charge les nouvelles technologies et normes, ou seulement avec difficulté, à coût élevé et avec des retards. Le fournisseur est lent à intégrer de nouveaux éléments et nouvelles fonctionnalités.
  • Les fonctions sont difficiles à maîtriser et à utiliser, et nuisent à l’efficacité au lieu de la favoriser.
  • Le temps de réponse est excessivement lent. Le stockage et la récupération de l’information sont inadéquats, lourds ou ne répondent tout simplement pas aux besoins actuels en constante expansion.
  • Le système est coûteux et difficile à maintenir et à gérer, et ne bénéficie pas d’un soutien adéquat de la part de votre fournisseur.
  • Si votre système est vraiment un ancien ERP dont l’assistance du fournisseur s’amenuise, ou dont l’assistance technique se réduit, les programmeurs et analystes compétents deviendront plus chers et plus difficiles à trouver à mesure que le système deviendra plus obsolète et moins fiable.

C’est le genre de problèmes qui peuvent évoluer lentement et passer inaperçus pendant longtemps. Puis, soudain, il devient évident que les lacunes du système causent de graves problèmes ​- et qu’il faut faire quelque chose.

Combien dépensez-vous pour votre ERP ?

De nombreuses entreprises sont surprises lorsqu’elles font l’analyse et découvrent ce qu’il en coûte réellement pour maintenir leur système ERP existant en place et opérationnel. Cela peut sembler curieux pour les ETI, qui surveillent généralement de très près leurs dépenses. Mais il n’est pas toujours facile de distinguer les coûts directs et indirects associés à l’ERP.

Outre les frais mensuels et annuels versés au(x) fournisseur(s) de logiciels et au(x) fournisseur(s) de matériel, il y a des dépenses courantes pour le service et l’assistance de vos différents fournisseurs de services (par exemple service matériel, conseil ou réseau). N’oubliez pas d’inclure les coûts de mise à jour si vous avez détecté (ou pensez) que des mises à jour ou des améliorations sont nécessaires pour résoudre des problèmes existants ou anticipés, comme indiqué ci-dessus.

Considérez également les coûts internes directs du département informatique, y compris les salaires et les avantages, les locaux, les commodités et les fournitures. Essayez de distinguer ceux qui soutiennent directement votre ERP. N’oubliez pas qu’au moins certains de ces coûts subsisteront après la mise à niveau et le déploiement d’un nouveau système, surtout si vous remplacez un système traditionnel sur site par un autre système sur site. La structure des coûts pour les logiciels SaaS (Software-as-a-Service) basés sur le cloud est différente, mais vous aurez toujours besoin d’un point de comparaison pour prendre une décision défendable. Que cette décision soit de garder votre système actuel, de commencer une mise à niveau ERP ou de poursuivre un remplacement.

Quel serait le coût d’un nouveau système ?

Le coût potentiel du passage à un nouveau système ERP vous inquiète ? C’est compréhensible. Un nouveau système ERP est probablement l’une des plus grosses dépenses en équipement non productif qu’une entreprise fera au cours d’une année donnée. Néanmoins, par rapport aux avantages offerts et au montant dépensé pour le maintien du système actuel, la plupart des entreprises estiment que le coût est tout à fait raisonnable et justifiable. N’oubliez pas de penser en termes de coûts du cycle de vie – le coût total sur une période donnée, par exemple cinq à sept ans.

Lorsque vous examinez le coût d’acquisition et de déploiement d’un système de remplacement, sachez que les coûts du matériel et des licences logicielles ne sont qu’une partie de l’équation. Vous devez également inclure les éléments suivants dans votre évaluation :

  • La mise en réseau et les périphériques tels que les scanners de codes-barres, les appareils mobiles et les logiciels clients, ainsi que l’assistance.
  • La conversion et la saisie des données dans le nouveau système, ainsi que les dispositions pour l’archivage et l’accès aux enregistrements historiques.
  • La préparation aux sinistres, y compris les systèmes de sauvegarde ou de basculement, les ressources de récupération des données, la connectivité redondante et les communications.
  • La formation de l’équipe de déploiement de l’ERP et de tous les futurs utilisateurs (ce point est d’une importance capitale, ne le négligez pas).
  • Le développement et la documentation de nouveaux flux de travail.
  • L’assistance à l’implémentation. Il est probable qu’un certain niveau d’assistance sera inclus dans l’offre du fournisseur principal du système. Mais vous voudrez peut-être faire appel à une assistance supplémentaire du ou des fournisseurs, à des consultants externes, à votre cabinet comptable ou à d’autres personnes pour certains ou tous les éléments énumérés ci-dessus.
  • La charge supplémentaire pour vos employés pendant le déploiement sous forme d’heures supplémentaires, d’embauche d’intérimaires pour les aider dans leurs tâches habituelles afin qu’ils aient le temps de travailler sur le déploiement, ou de primes et autres incitations pour maintenir la motivation des salariés.

Sachez que la structure des coûts des systèmes SaaS basés sur le cloud est très différente de l’approche traditionnelle d’achat et d’implémentation sur site. Avec le SaaS, il y a peu ou pas de frais initiaux pour le matériel, car il s’agit essentiellement d’un abonnement. Un contrat SaaS inclut généralement une grande partie des coûts de maintenance et d’assistance. De sorte que vos coûts informatiques internes courants seront considérablement réduits. La plupart des entreprises estiment que le coût total sur cinq à sept ans avec un contrat SaaS sera probablement inférieur au coût total de l’achat et de la gestion en interne.

Au moment de prendre la décision de conserver votre système actuel ou d’envisager un remplacement, pensez aux bénéfices que vous pouvez en tirer. Avec une nouvelle solution ERP, vous bénéficierez d’une interface utilisateur moderne, de capacités et de fonctions supplémentaires, et vous améliorerez votre avantage concurrentiel. Tandis que si vous conservez votre ancien système, vous limitez votre capacité à rester agile, productif et compétitif. Bien que vous ne cherchiez pas en premier lieu à réaliser des économies, les exemples de réussite avec des ERP modernes démontrent que les bénéfices du passage à un nouveau système sont souvent moins coûteux et compensent les frais de mise à niveau.

Comment justifier financièrement un nouveau système ERP ?

Lorsqu’elles prennent une décision de cette importance, la plupart des entreprises exigent une analyse coûts-avantages sous la forme d’un retour sur investissement (ROI) attendu. Le côté coûts est facile : additionnez les coûts prévus comme indiqué ci-dessus. Du côté des avantages, il peut y avoir des économies directes sur les coûts informatiques, mais pour énumérer les principaux avantages, l’entreprise doit prévoir comment le système changera l’environnement de travail et permettra d’améliorer les performances, la productivité et le service à la clientèle.

  • Amélioration des performances : De nombreux projets ERP se justifient par les améliorations attendues en termes d’efficacité (réduction de la main-d’œuvre directe) et de réduction des coûts (y compris, mais sans s’y limiter, la réduction des stocks). Sachez toutefois que le système ne crée pas ces avantages par sa simple implémentation. Le système organise, analyse et présente les données de manière à ce que les responsables puissent mieux utiliser les ressources humaines et prendre de meilleures décisions, et c’est cela qui apporte les plus grands bénéfices. Gardez cela à l’esprit lorsque vous établissez un budget pour la formation des utilisateurs et pour la mise en œuvre de procédures améliorées.
  • Un meilleur service à la clientèle : Ces avantages sont moins directs, mais encore plus importants. En améliorant le service à la clientèle, vous pouvez théoriquement augmenter les ventes et les bénéfices, accroître votre part de marché et peut-être même augmenter vos marges, car un bon service à la clientèle apporte une valeur ajoutée au client sans ajouter de coût au produit lui-même. Dans certains cas, les améliorations du service à la clientèle deviennent une condition de survie. Car lorsqu’un nouveau ou un gros client attend des fonctionnalités telles que la transmission électronique des commandes ou l’amélioration des rapports informatisés, votre système ERP doit être à la hauteur.
  • Changements de l’environnement de travail : les systèmes d’aujourd’hui sont conçus pour être faciles à utiliser (l’UX, l’expérience utilisateur, est le mot actuellement à la mode) pour un accès rapide et facile à l’information. Le travail et le flux de travail de chaque utilisateur étant uniques, les systèmes actuels sont hautement personnalisés pour offrir à chacun les écrans et les processus de travail les plus efficaces et confortables. Cette efficacité accrue permettra aux salariés d’en faire plus et de gérer un plus grand volume d’affaires sans avoir besoin d’embaucher. Notez qu’il est déconseillé de justifier le système par une réduction des effectifs. Cela ne se produira probablement pas et la perspective de suppressions d’emplois ne motivera pas les salariés à adopter le système et à contribuer à son succès.

La sélection d’un ERP n’est qu’un début

Tout en suivant les conseils pour évaluer les systèmes ERP, gardez à l’esprit que le remplacement des systèmes existants n’est pas un processus simple ou rapide, mais qu’il vaut la peine car il peut apporter des avantages considérables lorsque l’ERP est correctement sélectionné et déployé.

La question que la plupart des entreprises se posent à ce stade est la suivante : « Combien de temps faut-il pour choisir et remplacer un système existant ? » Il n’y a pas de réponse unique. Cela dépend de la taille et de la complexité de l’organisation, du fait que l’un ou l’autre ou les deux systèmes (ancien et nouveau) soient basés sur le cloud, de la dynamique de l’entreprise et de l’équipe de déploiement, du niveau d’engagement de la direction dans le projet, et du degré de coopération ou de résistance au sein de la communauté des utilisateurs… pour ne citer que quelques-unes des variables. Certains déploiements peuvent être réalisés en quelques mois, d’autres prennent un an ou plus. Un partenaire expérimenté peut vous aider à établir un calendrier réaliste lorsque vous définissez votre plan de projet.

Nous n’avons pas besoin de vous répéter que le remplacement de votre système ERP sera forcément perturbant. S’il n’est pas possible de totalement les éviter, les perturbations peuvent cependant être minimisées grâce à un déploiement bien planifié et géré.

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