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La solution SAP Carbon Footprint permet aux entreprises de se transformer durablement

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WALLDORF, Allemagne – 16 septembre 2021 – SAP SE (NYSE : SAP) annonce la disponibilité de SAP® Product Footprint Management, une solution qui permet aux entreprises de calculer l’empreinte carbone de leurs produits ainsi que l’ensemble de la chaîne de valeur. Cette solution prend en compte l’ensemble du cycle de vie, ce qui aide les entreprises à révéler l’empreinte environnementale de leurs produits aux organismes de réglementation et leur permet de les rendre plus durables.

SAP Product Footprint Management fait partie d’un nouveau portefeuille d’applications de gestion axées sur le développement durable, offrant transparence et capacité de mesure tout au long de la supply chain, ce qui permet ainsi aux entreprises de réduire leurs émissions de carbone et d’adopter des activités plus durables.

« Les clients le souhaitent, le monde en a besoin. Il n’y a pas de temps à perdre pour que les entreprises agissent de manière plus responsable et plus durable. Les objectifs de développement durable sont de plus en plus importants pour la réussite des entreprises, au même titre que les objectifs financiers« , a déclaré Thomas Saueressig, membre du conseil d’administration de SAP SE et Responsable de l’Ingénierie des produits SAP. « Lorsque les entreprises intègrent les données relatives aux émissions dans les processus de gestion sous-jacents, les dirigeants peuvent provoquer un véritable changement. En prenant des décisions conscientes tout au long de la chaîne de valeur, ils sont en mesure d’échelonner la transition vers des voies à faibles émissions. SP est particulièrement bien placé pour favoriser ce changement à travers des réseaux d’entreprises collaboratifs, intelligents et durables. »

En intégrant les datas de toutes les solutions qui régissent les processus de production aux données de base des applications de gestion telles que SAP S/4HANA®, SAP Product Footprint Management peut calculer l’impact environnemental de divers scénarios de production. Par exemple, un fabricant de cookies peut choisir sa source d’approvisionnement en chocolat en fonction du coût de la matière première et de son empreinte carbone.

L’approche data-driven de SAP permet aux entreprises d’intégrer les enjeux de développement durable de manière exhaustive pour obtenir des informations exploitables sur l’ensemble de la chaîne de valeur et ainsi les aider à passer à des processus de gestion à faible émission de carbone. En adoptant une approche différenciée, SAP permet aux entreprises d’identifier de manière proactive l’impact carbone au début du cycle de vie du produit et non plus de manière réactive après la fabrication du produit. En outre, SAP Product Footprint Management permet aux entreprises de réduire les émissions de carbone tout au long de leur chaîne de valeur, mais aussi d’échanger des données avec leurs clients, fournisseurs et partenaires commerciaux, ce qui favorise la transparence des émissions de portée 1, 2 et 3 d’une entreprise.

Alors que les réglementations gouvernementales proposées dans le but de lutter contre les effets néfastes du changement climatique pourraient coûter jusqu’à 120 milliards de dollars aux entreprises, SAP Product Footprint Management, solution cloud-native et basée sur SAP Business Technology Platform, est conçue pour mesurer et signaler l’impact des émissions de gaz à effet de serre. Une solution dans l’ère du temps pour les entreprises, dont une récente enquête d’IDC*  a pu démontrer que l’établissement de liens entre les indications financières et environnementales dans les rapports financiers, ainsi que la réduction des émissions de carbone, sont des sujets prioritaires pour les décideurs informatiques.*

 

L’engagement de SAP pour le développement durable

Depuis plus de dix ans, SAP montre l’exemple en matière de pratiques commerciales durables. En plus d’avoir été nommé leader de l’industrie du logiciel dans le Dow Jones Sustainability Indices (DJSI) pendant 14 années consécutives, l’adhésion de SAP à la Value Balancing Alliance et le SAP Integrated Report illustrent notre engagement à intégrer les performances économiques, environnementales et sociales pour guider les décisions commerciales.

« SAP se concentre depuis longtemps sur ses propres opérations de développement durable. Le lancement de la solution SAP Product Footprint Management, associé au projet Pathfinder du WBCSD, représente une occasion unique de réunir des entreprises pour qu’elles mènent conjointement la décarbonisation à travers les chaînes de valeur et les industries « , a déclaré Marta Muñoz, Directrice de Recherche Senior et Responsable de la Pratique Technologie et Développement durable, IDC EME.

Pour en savoir plus, visitez le SAP News Center et suivez SAP sur Twitter à @SAPNews.

 

*IDC, The Increasing Importance of ESG Principles for Enterprises, Doc # EUR147475621, février 2021.

 

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

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

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

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

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

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

Solutions pour les données clients

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

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

Solutions marketing

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

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

Solutions commerce et e-commerce

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

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

Solutions de vente

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

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

Solution de service

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

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

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

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

Une installation technique centralisée sur un cloud

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

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

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

Un logiciel de relation client accessible par tous et partout

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

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

Une logistique rapide et simplifiée

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

À qui est destinée la solution CRM ?

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

Solution CRM pour le secteur public

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

Solution CRM pour le B2C

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

Solution CRM pour le B2B

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

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

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

Par où commencer votre projet ERP ?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Comment planifier la mise en œuvre de votre ERP

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

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

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

Mise en oeuvre d'un ERP

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

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

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

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

2. Détaillez toutes les tâches du projet

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

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

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

3. Calculez les heures de travail

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

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

4. Créez un calendrier réaliste

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

Voici un exemple de calcul qui illustre les écarts potentiels :

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

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

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

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

5. Menez un projet pilote

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

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

6. Nettoyez vos données

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

7. Tenez tout le monde informé

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

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

Commencez par les processus les plus importants de votre entreprise

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

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

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

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

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

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

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

Voici quelques points clés à suivre :

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

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

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

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

Prêt à passer à l’étape suivante ?

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

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Source de l’article sur sap.com

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Planifier le déploiement de votre ERP dans le cloud

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Votre prochaine grande décision lorsque vous envisagez un nouveau système ERP ? La façon dont il sera déployé. Vous avez le choix entre plusieurs approches, notamment le déploiement traditionnel sur site, le déploiement dans le cloud ou une combinaison hybride des deux. 

Vous voudrez tenir compte des différences financières et examiner les forces et les attraits de chaque stratégie de déploiement ERP, ainsi que les limitations ou les défis uniques. Il est essentiel d’examiner toutes les options et de choisir l’approche de déploiement qui répondra le mieux aux besoins de votre entreprise aujourd’hui – et dans un avenir prévisible. 

Avant de vérifier les options de déploiement de votre ERP, voyez comment – et pourquoi – le cloud est devenu un environnement vital pour la réussite des entreprises dans l’économie numérique. 

Pourquoi cette tendance d’un déploiement cloud ? 

Nous observons tous avec un vif intérêt l’évolution de la technologie informatique à un rythme toujours plus rapide. Les premiers systèmes d’entreprise et les premiers systèmes ERP étaient hébergés sur de gros ordinateurs centraux et de milieu de gamme avec des terminaux pour la saisie des données par les utilisateurs – après avoir remplacé les cartes perforées et la saisie sur disque, bien sûr ! La technologie de pointe suivante était l’architecture client/serveur, dans laquelle les terminaux étaient remplacés par des PC (appelés aujourd’hui clients) qui pouvaient gérer une partie de la charge de travail. Cela a permis de réduire la quantité de données qui devaient faire l’objet d’allers-retours avec l’ordinateur serveur. 

Aux alentours du millénaire, deux évolutions importantes ont changé le monde de l’informatique et de l’ERP : l’Internet et le cloud. Il n’était plus nécessaire d’acheter et de prendre en charge du matériel et des logiciels pour gérer votre entreprise. La totalité ou la majeure partie de la technologie pouvait désormais être « louée » ou externalisée dans le cadre d’une offre groupée comprenant toute la maintenance et une grande partie des opérations techniques. L’omniprésence d’Internet a fourni l’infrastructure de communication nécessaire pour rendre le cloud pratique et disponible partout dans le monde. 

Mais les entreprises n’ont pas immédiatement migré leurs systèmes ERP vers un déploiement dans le cloud. Il a fallu un certain temps pour que la technologie et les applications arrivent à maturité et pour que les entreprises réalisent que l’ordinateur n’a pas besoin d’être sur place pour bénéficier d’un accès fiable et d’une sécurité pour les applications essentielles à l’entreprise. Une partie de cette évolution a impliqué que les développeurs apprennent à : 

  • Tirer pleinement parti du déploiement dans le cloud 
  • écrire ou réécrire des applications de manière appropriée 
  • Reconstruire leur infrastructure (technologie et ressources humaines) pour prendre en charge les systèmes dans le cloud. 

Et, surtout, les systèmes ERP dans le cloud offrent désormais des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour améliorer la productivité et le service, des expériences utilisateur personnalisées pour favoriser l’adoption, ainsi que des fonctionnalités étendues et des analyses intégrées pour fournir une vue complète de l’entreprise, ce qui, au final, favorise l’innovation et la croissance de l’entreprise. 

Le modèle tarifaire du SaaS 

Dans le passé, la plupart des logiciels étaient installés dans les locaux de l’entreprise et la seule option de licence était l’achat d’une licence perpétuelle – l’application étant concédée pour un montant initial plus un contrat de maintenance annuel pour les mises à niveau et les corrections de bogues. Les licences de logiciels sont le plus souvent facturées par utilisateur. La maintenance annuelle est généralement facturée à 18 % ou 20 % du prix courant du logiciel. Cela signifie que la licence du logiciel est essentiellement « rachetée » tous les cinq ou six ans. 

Avec l’ERP sur site, tout le matériel et le logiciel sont achetés ou loués et installés sur le(s) site(s) de l’entreprise. L’entreprise est responsable de la maintenance, de l’assistance et des éventuelles mises à niveau ou extensions du matériel, des systèmes et des logiciels d’application, ainsi que des locaux, de l’assurance, des ressources de basculement et du stockage de sauvegarde hors site. 

Les systèmes ERP basés sur le cloud, en revanche, ne sont généralement pas installés sur site et sont pris en charge par un fournisseur dans le cadre d’une redevance mensuelle ou annuelle. Ils font l’objet d’une licence sur la base de ce que l’on appelle un logiciel en tant que service (SaaS). Les licences SaaS peuvent être facturées par utilisateur, par application ou par ensemble d’applications (tout l’ERP, par exemple), en fonction de la taille de votre entreprise ou d’autres variations. 

Un aspect intéressant des licences de déploiement dans le cloud est leur évolutivité. Si la licence est accordée par « siège » d’utilisateur, vous pouvez ajouter ou réduire le nombre d’utilisateurs et payer un prix plus ou moins élevé en fonction du nombre de nouveaux utilisateurs. Si vos besoins en termes de volume de transactions, de capacité de stockage ou de puissance de calcul changent, le fournisseur est chargé de mettre à niveau ses installations pour tenir compte de ce changement, ce qui signifie que vous n’aurez pas à acheter et à installer plus de serveurs ou plus de stockage sur disque. 

L’analogie la plus proche pourrait être la télévision par câble. Vous payez pour ce dont vous avez besoin, et ce prix comprend l’utilisation et l’exploitation de toutes les installations physiques, le personnel, la maintenance et toutes les autres dépenses liées au service de câble à votre emplacement. Si vous avez besoin de plus de chaînes et que vous en ajoutez, vous payez simplement ce que vous avez demandé et vous ne vous inquiétez pas de savoir comment ils parviennent à fournir les chaînes supplémentaires. 

Cloud public vs. privé vs. hybride cloud vs. deux-tiers 

Il existe quatre façons possibles de mettre en œuvre un véritable système ERP dans le cloud : 

4 façons de mettre en œuvre un système ERP dans le cloud

1. ERP sur le cloud public

Le cloud public est le principal modèle de licence pour les solutions ERP de type « software-as-a-service » (SaaS). Le fournisseur du système dispose de son propre centre de données – ou peut louer un espace sur un nuage public pour héberger ses applications et ses systèmes. Tout le matériel, les systèmes et les services d’assistance sont fournis par le biais du cloud public. La mise en œuvre est ainsi plus rapide et plus facile pour l’entreprise utilisatrice car, avec tous les éléments matériels et logiciels déjà en place, elle peut commencer directement par le transfert des données et la formation des utilisateurs. 

Avec cette option de déploiement de l’ERP dans le cloud, votre fournisseur de logiciels s’occupera également de l’installation, de la maintenance et de l’assistance, y compris de toutes les mises à jour et mises à niveau logicielles telles que l’ajout de puissance de calcul ou de stockage. De plus, les systèmes, les applications et les ressources peuvent être « autoscalés », c’est-à-dire augmentés ou diminués automatiquement pour répondre à des besoins changeants. Il n’est donc plus nécessaire de payer pour des ressources informatiques qui peuvent rester inutilisées la plupart du temps, comme c’est le cas avec les systèmes ERP sur site.

L’ERP SaaS basé sur le cloud public a un coût initial faible ou nul (une « dépense d’investissement ») mais un coût mensuel un peu plus élevé (une « dépense d’exploitation »), par rapport à une installation sur site typique. Si l’on considère la période normale de coût du cycle de vie de cinq à sept ans, le coût total de possession (TCO) est similaire, voire inférieur, à celui d’une installation sur site et offre potentiellement un meilleur service, un meilleur support et une meilleure sécurité.

L’ERP en cloud public offre également le chemin le plus rapide vers l’innovation, ce qui le rend idéal pour les entreprises qui veulent poursuivre agressivement leur stratégie de transformation numérique. Cette option de déploiement permet aux entreprises de réimaginer, d’optimiser et d’adapter facilement leurs processus métier en fonction des besoins, et de tirer parti des meilleures pratiques standardisées que les fournisseurs d’ERP modernes devraient prendre en charge.

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2. ERP en cloud privé 

Bien qu’ils soient similaires à l’option du cloud public, le matériel, les logiciels système et l’assistance du cloud privé peuvent être détenus, gérés et exploités par l’entreprise, un tiers ou une combinaison des deux pour l’usage exclusif d’une seule organisation. Dans le cadre d’un déploiement dans le cloud privé, l’entreprise utilisatrice doit généralement payer la licence du logiciel ERP.   

L’option de propriété tierce est populaire auprès des services informatiques qui souhaitent externaliser le matériel, la base de données et une grande partie des tâches de mise en réseau, ce qui leur permet de bénéficier de certains des avantages d’un cloud public. Cette option de déploiement est également privilégiée par les entreprises qui souhaitent passer au cloud par étapes, que ce soit rapidement ou progressivement, ou comme étape intermédiaire vers le cloud public. Cela est particulièrement vrai pour les grands fabricants mondiaux et les autres entreprises dont les systèmes sont complexes, fragmentés ou hautement personnalisés.  

Le déploiement d’un cloud privé implique généralement un investissement initial plus important (dépenses d’investissement), mais le coût du cycle de vie peut se situer quelque part entre celui du cloud public et celui des systèmes sur site. Certains fournisseurs modifient ce calcul en proposant des packs de mise en œuvre groupés qui réduisent les coûts initiaux et incluent tous les outils et services, l’infrastructure et les exigences du réseau par le biais d’une tarification par abonnement. Les entreprises peuvent profiter d’un coût total de possession plus faible grâce à l’économie du cloud, d’une architecture moderne basée sur le cloud, ainsi que d’une fonctionnalité ERP complète qui inclut les modules complémentaires, les extensions et les améliorations des partenaires.    

3. ERP en cloud hybride 

Les éléments d’un déploiement ERP dans un cloud privé, un cloud public et sur site peuvent être combinés pour créer un cloud hybride, qui offre la flexibilité de choisir le déploiement optimal pour chaque application. L’ERP dans le cloud hybride peut être utilisé comme un tremplin vers le cloud public, ou pour répondre à des questions de réglementation sectorielle et à des exigences de sécurité particulières qui peuvent imposer le recours à des applications sur site dans certaines situations. D’autres restrictions ou préférences peuvent également rendre les applications sur site souhaitables pour certaines applications. La complexité d’une entreprise et de son environnement actuel, ainsi que le désir d’une vitesse de changement plus lente, sont des facteurs déterminants dans la décision de déployer un scénario hybride. 

Une mise en œuvre hybride permet aux applications et aux données de passer d’une option à l’autre en fonction de l’évolution de la charge de travail. Elle offre les avantages du cloud pour la partie du système qui se trouve dans le cloud. Cependant, elle nécessite une plus grande implication de l’informatique locale pour prendre en charge les éléments sur site, ainsi que la coordination entre les deux – ou plus – environnements de système ERP. 

4. ERP deux-tiers 

Véritable variante de l’approche hybride mise en œuvre pour les mêmes raisons, le déploiement d’un ERP à deux niveaux – parfois appelé déploiement en étoile – fait appel à un système central et à des systèmes satellites plus petits qui prennent en charge les installations distantes. Imaginez que l’ERP de l’entreprise est le centre, et que les systèmes ERP individuels des usines, entrepôts ou bureaux des filiales renvoient tous leurs données au centre. Cette idée n’est pas nouvelle ; elle est apparue au cours de la phase de traitement distribué des années 1990, lorsque les entreprises ont choisi de mettre en œuvre des systèmes plus petits, plus simples et moins coûteux sur des sites distants, tout en conservant le système d’entreprise plus grand et plus performant au siège de la société. Tous les systèmes d’un réseau à deux niveaux, ou certains d’entre eux, peuvent être installés sur site ou dans le cloud, achetés ou sous licence SaaS. 

Le coût global d’un déploiement ERP à deux niveaux – avec des systèmes moins coûteux aux nœuds au lieu du même système d’entreprise partout – permettra de réduire le coût de l’achat initial. Toutefois, l’intégration et le support peuvent entraîner un coût global continu plus élevé, car les interfaces doivent être construites et entretenues. Et, année après année, il faudra davantage de soutien informatique pour assurer la coordination avec les multiples fournisseurs, ainsi que pour gérer les calendriers de mise à niveau et les changements d’interface non coordonnés. 

Que signifie l’expression « faux cloud » ? 

Le faux cloud, également connu sous le nom de « cloud washing », fait référence à un système ERP existant porté vers le cloud et peut-être « enveloppé » d’un logiciel supplémentaire pour adapter le système à cet environnement. Mais ces applications ne sont pas écrites pour être déployées dans le cloud et ne peuvent donc pas vraiment bénéficier de ce que le cloud a à offrir. Il s’agit exactement des mêmes applications ERP héritées installées sur du matériel externalisé. Le « wrapper » peut présenter aux utilisateurs des écrans modernes de type Web, mais les informations saisies doivent être traduites en fonction des exigences de saisie du système existant et retransmises aux écrans enveloppés pour affichage – une approche peu efficace. Pour l’utilisateur, cela ressemble au nuage, mais il ne fonctionnera pas comme une application dans le cloud et ne sera pas en mesure de tirer parti de la connectivité dans le cloud, des fonctionnalités avancées ou des performances opérationnelles optimisées. 

Les véritables fournisseurs d’ERP dans le cloud conçoivent leurs solutions de A à Z, spécifiquement pour le cloud. Les applications patrimoniales enveloppées dans le cloud n’ont pas été conçues pour le cloud et des problèmes de performance peuvent donc survenir. Les personnalisations et les intégrations peuvent également poser problème, et ces solutions doivent toujours être mises à jour et entretenues, souvent par les ressources informatiques de l’entreprise utilisatrice. 

Étant donné que les applications patrimoniales portées sur le cloud sont essentiellement les mêmes que les applications sur site, la tarification est rarement basée sur les besoins d’utilisation, d’où un risque de sur-achat. En outre, le modèle SaaS n’est pas couramment appliqué, ce qui signifie que l’entreprise utilisatrice conserve en interne toute la responsabilité du support et des mises à jour. 

Quand choisir un système ERP sur site plutôt que dans le cloud ? 

De plus en plus d’entreprises passent à l’ERP dans le cloud, mais cette solution ne convient pas à toutes les entreprises. La principale raison de conserver une solution ERP sur site est le besoin de conformité, qu’il s’agisse des exigences des clients, du secteur ou des pouvoirs publics en matière de réglementation et de normes. Des exigences plus strictes nécessitent parfois une mise en œuvre sur site dans les secteurs plus réglementés.  

Le manque de fiabilité du service Internet est cité par certaines entreprises comme une raison de ne pas passer au cloud. Pour les applications ERP critiques, il est crucial d’être opérationnel et disponible 99 % du temps. Cependant, avec les réseaux, serveurs et processus modernes, les temps d’arrêt ne sont généralement plus un problème et empêchent rarement le déploiement d’un ERP dans le cloud.  

La gestion des données peut être une autre raison de conserver votre système ERP dans vos locaux. Dans le cas d’un déploiement dans le cloud, vous pouvez ou non être en mesure de déplacer facilement vos données, selon les politiques de votre fournisseur de services. Assurez-vous qu’il prend en charge les services dont vous avez besoin.  

Une autre raison est la perte de contrôle (par exemple, sur la sécurité, les données ou les mises à niveau). Avec un ERP basé sur le cloud, votre entreprise se décharge de nombreuses responsabilités informatiques sur un tiers. Il est donc important de s’assurer que ce tiers est fiable et qu’il a fait ses preuves. Cependant, certaines entreprises choisissent encore de tout garder « en interne ».   

Les déploiements d’ERP sur site présentent certains inconvénients, notamment la nécessité de procéder à des mises à niveau manuelles du système et l’absence de services intégrés d’installation, de maintenance et d’assistance. Heureusement, pour les entreprises qui ont besoin de ce type de mise en œuvre, certains fournisseurs proposent des services qui offrent certains des avantages des logiciels basés sur le cloud. 

Astuces pour la sélection des processus 

Choisissez d’abord le logiciel ERP par le biais d’un processus d’évaluation minutieux, puis examinez les options de déploiement en fonction des capacités de déploiement du logiciel, des besoins de votre entreprise et du retour sur investissement potentiel de l’ERP. Certains logiciels ERP ne sont disponibles qu’en mode cloud ou SaaS, tandis que d’autres fournisseurs proposent des solutions cloud, on-prem et hybrides. Les options de déploiement disponibles peuvent être un critère d’inclusion dans la liste restreinte, mais elles ne doivent pas être le seul déterminant du choix du système. . 

  • Évitez les applications ERP héritées du faux cloud pour les raisons mentionnées ci-dessus.  
  • Les entreprises à croissance rapide et celles qui prévoient des changements prochains dans le nombre d’utilisateurs (à la hausse ou à la baisse) devraient probablement se concentrer sur les vrais systèmes ERP dans le cloud pour leur évolutivité et leur tarification à l’usage.  
  • Assurez-vous que tous les membres de l’équipe de sélection comprennent les caractéristiques et les avantages de l’ERP dans le cloud public, privé ou hybride.  

Synthèse 

Au départ, les entreprises peuvent être attirées par le déploiement d’un ERP dans le cloud pour des raisons financières (peu ou pas de dépenses d’investissement et coût total du cycle de vie réduit), mais elles sont enthousiasmées par les avantages techniques et opérationnels qu’offre le cloud, notamment 

  • Un ERP qui est toujours à jour avec les dernières mises à niveau (sans coût ni effort supplémentaire). 
  • Une évolutivité quasi illimitée 
  • Paiement uniquement pour ce dont vous avez besoin/ce que vous utilisez 
  • une mise en œuvre plus rapide 
  • Une meilleure sécurité et de meilleurs contrôles d’accès, et plus encore 

Le déploiement intégral dans le cloud n’est pas la seule option. Il est parfois plus judicieux de conserver certaines applications sur place et d’utiliser le cloud pour le reste. Heureusement, de nombreux choix de configuration et de déploiement sont disponibles afin que vous puissiez choisir le déploiement qui vous convient le mieux sur le plan financier et opérationnel. 

Le passage à un nouveau système ERP est un changement important pour les utilisateurs du système, le service informatique et l’ensemble de l’entreprise. Il est judicieux d’explorer toutes les options et de choisir la configuration du système qui offre les meilleures performances au meilleur coût. Ensuite, prévoyez comment vos ressources internes et votre structure devront changer pour tirer le meilleur parti de votre investissement, quels que soient la configuration et le déploiement. 

Publié pour la première fois en anglais sur insights.sap.com 

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Source de l’article sur sap.com

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SAP inaugure le plus grand réseau d’entreprises au monde

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Ce réseau profitera de nouvelles solutions imaginées pour SAP pour des performances commerciales plus durables

 

WALLDORF, Allemagne — 2 juin, 2021 — Lors de sa conférence globale SAPPHIRE NOW®, SAP SE (NYSE : SAP) a annoncé une stratégie audacieuse visant à créer de nouvelles communautés d’entreprises capables d’améliorer les résultats commerciaux, de mieux gérer l’évolution des conditions économiques et géopolitiques et de renforcer les contributions au développement durable. SAP a dévoilé la première étape de la création du plus grand réseau d’entreprise au monde avec SAP® Business Network, qui regroupera Ariba® Network, SAP Logistics Business Network et SAP Asset Intelligence Network. Plus de 5,5 millions d’organisations bénéficieront de l’appartenance à cette communauté connectée.

Pour compléter cette annonce centrale, SAP annonce également de nouvelles innovations conçues pour aider les entreprises à moderniser et à numériser leurs processus de gestion pour devenir des entreprises intelligentes. Ainsi, les clients peuvent bénéficier d’un nouveau portefeuille d’applications de gestion spécifiques au développement durable qui offrent une transparence et une capacité unique de mesure  tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

« Au cours de cette année sans précédent, l’importance des communautés dont nous faisons partie n’a jamais été aussi claire« , a déclaré Christian Klein, PDG et membre du conseil exécutif de SAP SE. « Notre nouvelle ambition est de construire la plus grande communauté d’affaires au monde, permettant aux clients de nouer facilement des liens avec des entreprises à travers les chaînes d’approvisionnement et créant des économies en réseau dans tous les secteurs. »

Alors que nous avons tous constaté la puissance des réseaux dans nos vies personnelles, cet écosystème en réseau pour les entreprises qui font des affaires ensemble est un projet sans précédent. Les membres du nouveau SAP Business Network pourront accéder à un portail unique et unifié pour obtenir une vue d’ensemble sur l’écosystème de leur chaîne d’approvisionnement, la logistique et la traçabilité, ainsi que la gestion et la maintenance des équipements. Pour en savoir plus : »SAP présente SAP Business Network« .

Pendant la pandémie, les entreprises les plus résilientes sont celles qui ont fait appel à la technologie pour transformer leurs processus opérationnels. Celles qui se sont contentées de tirer parti de l’infrastructure du cloud et qui n’ont pas réellement numérisé leurs processus de gestion fondamentaux n’ont pas eu la même chance. Pour permettre à chaque entreprise de devenir une entreprise intelligente, SAP a annoncé les packs de transformation RISE with SAP, adaptés pour des secteurs spécifiques. S’appuyant sur l’introduction réussie de l’offre RISE with SAP en janvier, les packages RISE with SAP pour des secteurs spécifiques offrent une transformation de l’entreprise sous forme de service avec cinq solutions de cloud computing sectorielles initiales pour le commerce de détail, les produits de consommation, l’automobile, les services publics et les machines et composants industriels. Pour en savoir plus : »Start Your Digital Transformation Journey : RISE avec SAP pour les industries« .

Malgré une brève baisse des émissions de carbone l’année dernière, cette année est en passe de devenir la deuxième plus forte augmentation des émissions de l’histoire. Le développement durable est aussi important pour la réussite des entreprises que le chiffre d’affaires et les bénéfices. C’est au cours de cette décennie que les entreprises doivent agir. L’objectif déclaré de SAP est de rendre la protection du climat mesurable, la diversité et l’inclusion visibles et les responsabilités éthiques transparentes.

Pour atteindre cet objectif et faire de la durabilité un processus de gestion essentiel, SAP a annoncé un portefeuille de nouveaux produits spécifiques à la durabilité. Il s’agit notamment de la solution SAP Responsible Design and Production, qui permet aux concepteurs de produits de faire des choix durables, de la conception initiale du produit à sa production, de la solution SAP Product Footprint Management, qui permet de suivre le développement durable tout au long du cycle de vie du produit, et de la solution SAP Sustainability Control Tower, qui offre une visibilité de bout en bout. Pour en savoir plus, lisez « Sustainability Management by SAP : Enabling Tomorrow Starts Today« .

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
Mateo Moreau : 06.31.80.86.93 – presse-sap@publicisconsultants.com
SAP News Center. Suivez SAP sur Twitter : @SAPNews.

 

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Source de l’article sur sap.com

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Feuille de route pour une intégration avancée entre SAP et Teamcenter

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

SAP & Siemens jettent les bases d’un partenariat ambitieux

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

La continuité numérique requiert un meilleur niveau d’intégration

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

Combiner l’expertise en intégration de SAP et Siemens

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

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

 

Un modèle de données unique : garant du succès

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

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

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

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

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

Etape 1 : intégration du PLM vers SAP

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En savoir plus

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Qu’est-ce que le data mining ?

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

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

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

Pourquoi utiliser le data mining ?

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

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

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

Historique du data mining

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

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

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

Comment cela fonctionne ?

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

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

Techniques de data mining

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

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

Association

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

Clustering

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

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

Régression

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

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

Exemples de cas d’utilisation

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

Développement de produit

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

Production

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

Industries
des services

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

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

Défis liés au data mining

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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FAQ sur le data mining

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

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

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

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

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

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

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

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

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Qu’est-ce que la modélisation des données ?

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

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

Pourquoi la modélisation des données est-elle importante ?

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

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

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

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

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

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

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

Quels sont les types de modélisation des données ?

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

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

Quels sont les trois niveaux d’abstraction des données ?

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

Modèle de données conceptuel

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

Modèle de données logique

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

Modèle de données physique

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

Processus et techniques de modélisation des données

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

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

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

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

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

Exemples de modélisation des données

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

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

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

Évolution de la modélisation des données

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

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

Quelle est la prochaine étape de la modélisation des données ?

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

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

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

Synthèse

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

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

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Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

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

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

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

Schéma qui montre ce qu'est un data warehouse

Avantages de l’entreposage de données

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

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

Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud

Que peut stocker un data warehouse ?

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

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

Termes clés

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

Data warehouse et base de données

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

Data warehouse et lac de données

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

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

Data warehouse et datamart

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

Diagramme d'un data mart et de son fonctionnement

Quels sont les composants clés d’un data warehouse ?

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

Diagramme montrant les composants d'un data warehouse

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

Architecture de data warehouse 

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

Diagramme de l'architecture d'un data warehouse

Couche de données

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

Couche sémantique

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

Couche analytique

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

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

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

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

 

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The Future of Analytics Has Arrived

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

Les 7 principaux avantages d’un data warehouse Cloud  

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

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

Meilleures pratiques concernant l’entreposage des données

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

Meilleures pratiques métier

Meilleures pratiques informatiques

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En résumé 

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

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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Publié en anglais sur insights.sap.com

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Gestion des risques et de la trésorerie : des organisations qui vont de l’avant

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L’année dernière, alors que le monde traversait une période de disruption majeure, beaucoup d’entreprises ont dû revoir leurs priorités et s’adapter à cette nouvelle réalité. Dans un contexte aussi instable et incertain, il était essentiel pour elles de disposer de processus numériques solides, capables de faire face aux exigences du télétravail, des changements de comportement des consommateurs et d’un environnement macro-économique plus difficile.

On a fait appel aux organisations de gestion de la trésorerie et des risques pour identifier les nouvelles sources de liquidité, apporter des insights clés sur la trésorerie et atténuer les risques financiers. Ces organisations ont elles-mêmes pu obtenir une meilleure visibilité sur l’état de leurs liquidités, prendre de nouvelles mesures pour combler les manques de trésorerie et fixer intelligemment de nouvelles priorités.

Les équipes de gestion de la trésorerie ont vite abandonné leurs opérations de routine pour se consacrer à la gestion de la crise. Si quelques entreprises étaient bien préparées et capables de réagir vite, grâce à leurs investissements dans des systèmes intégrés de gestion de la trésorerie, pour d’autres, la crise a été un signal d’alarme qui les a forcées à accélérer leur transformation pour améliorer leur collaboration et l’automatisation de leurs processus.

Aujourd’hui, alors qu’on espère voir la vague de la crise reculer, les équipes de gestion de la trésorerie doivent prendre le temps de réfléchir aux initiatives prioritaires à lancer afin de continuer à accélérer leur transformation.

Quels outils doivent-elles adopter pour renforcer leur collaboration et mettre en place un processus complet de gestion de l’actif circulant, des créances en cours aux encaissements ? Comment peuvent-elles obtenir une visibilité en temps réel sur la trésorerie, sans continuellement rechercher manuellement les mêmes informations ? Comment peuvent-elles mettre en œuvre un traitement direct au moyen des systèmes et réseaux adéquats ? Comment peuvent-elles mieux automatiser leur processus de gestion des commandes, en exploitant les nouvelles technologies telles que le Machine Learning ? Doivent-elles modifier leur stratégie de risque lié aux opérations de change pour mieux se préparer à la prochaine crise ? Comment peuvent-elles repenser le financement de leur chaîne logistique ?

Gestion des risques et de la trésorerie

Pour vous apporter des insights sur certaines de ces questions, nous avons créé le « Treasury and Risk Show », dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk. Nous présenterons les innovations de SAP pour venir en aide à ses clients en ces temps difficiles.

Des experts SAP en gestion de la trésorerie et des risques vous parleront de la stratégie SAP, du portefeuille de produits et des dernières innovations dans ces domaines.

Vous verrez aussi comment Zalando, leader de la vente en ligne, vient de terminer la mise en œuvre de SAP Treasury and Risk Management, en plus de SAP S/4HANA. Ils nous expliqueront comment, en transformant leur gestion de la trésorerie, ils ont pu se préparer à réagir vite à la crise et à accélérer leur croissance.

Nous avons hâte de vous présenter la proposition de valeur de SAP pour vous aider à réellement faire avancer votre gestion de la trésorerie et des risques.

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