Articles

Intégrer l’impact social au cœur de l’entreprise

, ,

En s’associant à des entreprises sociales, les grandes firmes peuvent accélérer leur croissance tout en s’assurant que leurs opérations ont un impact positif sur le plan humanitaire et environnemental.

Le monde des affaires n’a jamais été aussi rude. Alors que la planète connaît de multiples crises (pandémie mondiale, injustice sociale, surconsommation des ressources et changement climatique), les grandes firmes doivent repenser leur stratégie de création de valeur. Dans toutes les régions du monde et tous les secteurs d’activité, les entreprises doivent mettre en place de nouvelles initiatives, au-delà de leur mission et de leurs activités de base, pour contribuer à un monde plus prospère, équitable et durable.

Les entreprises qui y parviendront trouveront le juste équilibre. Aujourd’hui plus que jamais, les employés cherchent à s’épanouir dans leur travail et à évoluer dans un environnement orienté vers la diversité et l’intégration. Le développement durable, tourné vers l’avenir et axé sur les solutions, attire les talents et renforce l’engagement. Simultanément, les entreprises cherchent à renforcer leur agilité, leur résilience et leur capacité d’innovation pour créer de la valeur à long terme.

« Les investisseurs évaluent de plus en plus les entreprises à l’aune de leur impact sur la société et l’environnement. »

Chez SAP, nous ne faisons pas de distinction. Notre approche consiste à évoluer de manière globale et à aligner nos objectifs. Notre principe fondateur consiste à placer les objectifs communs et les valeurs partagées au cœur de l’activité, tout en exploitant les technologies numériques. Cette puissante combinaison inspire, implique et attire les talents, en stimulant par là même l’innovation, l’agilité et la résilience.

Les collaborateurs inspirés et les prouesses technologiques ouvrent la voie au changement positif et au développement, comme le partenariat avec les entreprises sociales.

Les entreprises sociales sont des sociétés ordinaires à but lucratif, qui poursuivent une mission humanitaire ou environnementale. Lorsqu’elles réalisent des bénéfices, elles en reversent une part significative au profit de cette mission. Les entreprises sociales représentent une ressource largement sous-exploitée par les grandes firmes, qui doivent répondre aux attentes en constante évolution des consommateurs, des employés et des investisseurs. En établissant un partenariat avec une entreprise sociale ou en achetant ses produits ou services, ces sociétés peuvent en effet transformer une activité de base comme l’acquisition de biens et de services en stratégie de croissance durable, tout en renforçant le sentiment d’appartenance des collaborateurs et la fidélité des clients.

Priorité à l’impact social

Les consommateurs attendent des entreprises qu’elles aient à la fois un impact économique et social. C’est ce qui ressort de l’évolution spectaculaire des comportements d’achat. Selon le NYU Stern Center for Sustainable Business, la hausse des ventes de biens de consommation emballés enregistrée entre 2013 et 2018 est due à 50 % aux produits commercialisés sur le marché durable.

En outre, de plus en plus d’employés attendent de leur entreprise qu’elle promeuve des solutions aux défis mondiaux. Les candidats les plus performants recherchent aujourd’hui des entreprises qui soutiennent des initiatives ayant un impact social et qui leur permettent de mettre leurs compétences non seulement au service du chiffre d’affaires et du résultat net, mais aussi de la « ligne verte » de croissance durable.

Les investisseurs évaluent de plus en plus les entreprises à l’aune de leur impact sur la société et l’environnement, et les répercussions financières sont réelles. Les questions environnementales et sociales sont à l’origine de 25 % de l’argent investi aux États-Unis. À l’échelle mondiale, 23 000 millions de dollars sont aujourd’hui alloués à des fonds engagés dans le cadre d’investissements responsables.

Les entreprises sociales œuvrent depuis des décennies à la mise en place de modèles d’entreprise plus durables et inclusifs. Souvent en sous-effectif, à la poursuite de missions, elles sont fortement affectées par la pandémie mondiale. Ce contexte offre aux grandes firmes une opportunité de taille : soutenir ces entreprises vitales en pleine croissance et protéger ainsi des années d’innovation et de création de valeur.

Le secteur des entreprises sociales est estimé à 12 000 millions de dollars à l’échelle mondiale et pourrait créer 380 millions d’emplois d’ici 2030. Un soutien significatif et un partenariat avec les entreprises sociales permettraient d’intégrer le changement social et des missions humanitaires plus ciblées dans les activités de base.

Plateforme SAP One Billion Lives

L’un des principes de SAP One Billion Lives est de trouver comment les entreprises pourrait mieux se développer. L’ambition de SAP One Billion Lives d’avoir un impact positif sur un milliard d’individus repose en partie sur le soutien aux entrepreneurs sociaux.

En interne, SAP One Billion Lives aide les employés qui conçoivent et développent un portefeuille de projets durables de valeur partagée. Ces projets se proposent de contribuer à la résolution des plus grands défis de notre planète en exploitant ce que SAP a de meilleur à offrir : ses collaborateurs, ses technologies, ses écosystèmes et ses ressources.

« Les entreprises sociales sont des sociétés ordinaires à but lucratif, qui poursuivent une mission humanitaire ou environnementale. »

Guidés par leur cœur et leur expertise, et étayés par les ressources SAP, nos employés ont su créer des activités qui ont contribué à l’établissement de protocoles de traitement contre le cancer plus efficaces en Inde, qui ont amélioré les actions de secours aux sinistrés dans le monde, qui ont rendu possible la création d’une chaîne logistique durable et qui ont permis de lutter contre le travail des enfants dans les mines de cobalt. Face à la pandémie mondiale, SAP One Billion Lives s’est également attaché à relever les défis de la COVID-19, depuis l’apport d’une réponse humanitaire jusqu’à une meilleure gestion des groupes affectés à différents stades sur le lieu de travail.

Exploiter les achats solidaires

SAP One Billion Lives mise sur l’intégration des entreprises sociales dans l’économie mondiale par le biais de nouvelles pratiques d’approvisionnement et d’un soutien aux entrepreneurs sociaux. La mission externe de la plateforme consiste notamment à vanter les bienfaits, réels et inhérents, du soutien aux entreprises sociales.

Les achats solidaires constituent l’un des moyens les plus simples pour une grande firme de renforcer considérablement sa contribution à un monde plus durable et plus équitable. Les éléments fondamentaux d’une entreprise peuvent sembler universels, qu’il s’agisse de services marketing, de café ou de papier. Il existe des entreprises sociales qui peuvent répondre à ces besoins et à bien d’autres encore. La valeur augmente et les dépenses restent les mêmes. SAP a consacré 2,5 % de ses dépenses réductibles au Royaume-Uni pour soutenir les entreprises sociales et nous prévoyons non seulement d’augmenter ce chiffre de manière significative, mais aussi de développer le programme à l’échelle mondiale.

SAP Ariba Network, le plus grand réseau de commerce interentreprises au monde, qui traite plus de 3 000 millions de dollars de transactions par an, a établi un partenariat avec Social Enterprise UK. SAP a intégré les membres de Social Enterprise UK au service d’une mission sur le réseau Ariba, mettant ainsi en contact de nombreuses entreprises sociales avec des grandes firmes du monde entier désireuses de dépenser autrement.

« Les entreprises sociales œuvrent depuis des décennies à la mise en place de modèles d’entreprise plus durables et inclusifs. »

SAP estime que nous avons un rôle essentiel à jouer. Nous pouvons favoriser la création de valeur plus ciblée pour nos clients et nos communautés en les aidant à fonctionner de manière durable, à innover et à nouer des partenariats pour créer un monde plus équitable.

SAP défend les trois thèmes exposés dans le premier article de cette série. Les défis auxquels nous sommes confrontés aujourd’hui ne sont pas indépendants, mais plutôt interdépendants. Nous sommes profondément convaincus que les entreprises les plus performantes de demain rechercheront le bénéfice, la résilience et la durabilité à parts égales. La formule est claire : servir un objectif et renforcer la croissance.

Publié en anglais sur The New Economy

The post Intégrer l’impact social au cœur de l’entreprise appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

SAP conclut avec succès la roadmap finance de SCOR

, ,

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

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

Répondre à de nombreux enjeux business et numérique pour évoluer technologiquement

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A propos de SAP

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

 

Contacts presse :

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

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

Source de l’article sur sap.com

/par

La planification financière en 2021 : trois petits mots

, ,

La plupart de mes conversations et pensées de ces derniers mois ont tourné autour de trois petits mots. Non, ce ne sont pas les trois petits mots auxquels vous pensez peut-être immédiatement, mais plutôt trois mots particulièrement chers au cœur des professionnels de la planification et de l’analyse financières en ce moment : l’agilité, la réactivité et la résilience.

Ce sont presque devenus des mots d’ordre pour le secteur ces neuf derniers mois, à mesure que les professionnels ont pris conscience de la nécessité de fournir à leur entreprise les informations requises pour prendre des décisions immédiates, de planifier et planifier encore, de générer des prévisions et de simuler de multiples résultats potentiels en fonction de variables en constante évolution. Et il apparaît clairement que certains y étaient bien mieux préparés que d’autres.

Notre enquête 2020 consacrée aux professionnels de la planification et de l’analyse financières, effectuée en collaboration avec FP&A Trends, a mis clairement en évidence une différence dans la réussite des pratiques de planification et d’analyse financières entre notre groupe entier d’entreprises interrogées et celles considérées comme ayant les « bonnes pratiques » en matière de planification et d’analyse financières. Parmi les défis cités par les entreprises interrogées, on retrouve le besoin de meilleurs systèmes de budgétisation et de prévision (cité par 30 % des entreprises interrogées), mais, d’un autre côté, de nombreuses entreprises déclarent utiliser des feuilles de calcul (73 %) dans le cadre de leurs processus de planification et de prévision. Bien sûr, même si nous avons tous utilisé et adoré les feuilles de calcul pour leur abondance et leur disponibilité, nous devons aussi reconnaître qu’elles ont certaines limites : elles nécessitent des interventions manuelles, sont propices aux erreurs de données et de calculs, peuvent devenir compliquées et peu pratiques, et ne pas offrir la flexibilité et l’agilité requises pour des recalculs et simulations rapides. Donc, à l’heure où les équipes de planification et d’analyse financières doivent se montrer particulièrement agiles, réactives et résilientes, les jours sont certainement comptés pour les anciens systèmes de planification, budgétisation et prévision basés sur feuilles de calcul. En fait, il est sans doute temps pour les entreprises d’examiner attentivement l’importance stratégique de la planification et de l’analyse financières pour leur activité, en réfléchissant aux défis identifiés en 2020, pour mieux cerner les opportunités d’améliorations pour 2021 et au-delà.

Et si les entreprises pouvaient…

  • Planifier et prévoir avec une facilité, une agilité et une flexibilité accrues.
  • Simuler de multiples scénarios de gestion en temps réel en réponse aux évolutions du marché.
  • Renforcer la résilience des plans stratégiques, mais aussi des processus et systèmes sur lesquels la planification et l’analyse financières reposent.

Comment de telles capacités permettraient-elles de transformer votre approche en matière d’analyse et de planification financières ?

Et, face à l’actuel besoin d’agilité, de réactivité et de résilience accrues dans le domaine de la planification et de l’analyse financières, quel est votre plan ?

Rejoignez mes collègues Pras Chatterjee et Chris Chan pour notre présentation consacrée à la planification et à l’analyse financières, proposée dans le cadre du SAP Finance and Risk Virtual Summit. Ils échangeront avec des invités spéciaux pour approfondir certaines des problématiques induisant des changements dans les pratiques de planification et d’analyse financières, et identifieront pour les professionnels de la finance des opportunités de transformer leur approche en matière de planification et d’analyse financières. Il s’agira de 45 minutes particulièrement riches et intenses, axées sur la planification et l’analyse financières, et la présentation de multiples fonctionnalités incontournables : ne manquez pas cet événement exceptionnel !

Merci de votre attention, nous espérons vous retrouver bientôt !

Publié en anglais sur blogs.sap.com

The post La planification financière en 2021 : trois petits mots appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

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

, ,

Le défi :

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

Les options possibles :

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

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

La phase de découverte :

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Informations complémentaires :

En attendant, voici quelques suggestions :

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

Publié en anglais sur blogs.sap.com

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

Source de l’article sur sap.com

/par

Passer au niveau supérieur avec la reddition parallèle des comptes universelle dans SAP S/4HANA

, ,

Les entreprises les plus performantes de demain seront celles qui gèrent leurs activités efficacement, optimisent leur rentabilité et renforcent leur résilience, tout en fournissant des services de manière durable. Toutefois, nous ne pouvons nier que nous faisons face actuellement à des changements plus perturbateurs que jamais, en particulier en cette période sans précédent que nous vivons.

Les chaînes logistiques ont dû s’adapter du jour au lendemain ; les entreprises ont dû se mettre à la vente en ligne en l’espace de quelques jours ; et le changement climatique est une réalité toujours plus présente. Partout dans le monde, les dirigeants d’entreprise n’ont d’autres choix que de transformer leurs activités.

Chez SAP, notre réussite sur le marché repose sur des solutions ERP (progiciels de gestion intégrés) qui aident nos clients à mener leurs activités à une échelle adaptée en toute conformité. Nous poursuivons dans cette voie avec notre suite d’applications de gestion nouvelle génération, dont le périmètre s’étend de la finance à la logistique. SAP S/4HANA exploite les fonctionnalités Cloud émergentes pour aider les clients à tenir face à l’évolution des modèles d’affaires influencée par le progrès technologique, la notion de durabilité ou l’évolution du comportement des clients.

Les entreprises les plus performantes sont les entreprises intelligentes. Et en tant que telles, elles utilisent les informations de façon innovante, efficace et durable, en les connectant aux tâches d’exécution et de gestion. Les entreprises intelligentes prennent leurs décisions en se fondant sur une source d’informations unique partagée, et proposent une expérience utilisateur qui correspond aux méthodes de travail des individus. SAP S/4HANA, qui exploite des processus financiers flexibles et élimine la réplication et la redondance des données, est avantageux pour les professionnels de la finance.

New Sega Textile (Nantong) Co Ltd avait besoin d’une solution ERP Cloud de pointe pouvant être déployée efficacement à l’échelle de ses activités internationales, afin de soutenir sa croissance. Client de SAP S/4HANA Cloud, New Sega fait état d’une baisse de 50 % de ses coûts côté budget et prévision grâce à la planification financière, ainsi qu’à un accroissement de 20 % du nombre d’écritures financières automatisées dans la comptabilité clients à l’aide de l’apprentissage automatique.

Innovations dans la reddition parallèle des comptes universelle

Les directeurs financiers des multinationales doivent présenter des données financières cohérentes en vertu des différentes normes comptables et devises en parallèle. Pour ce faire, ils doivent suivre les normes de reddition parallèle des comptes pour les règles générales comptables nationales et de groupe, qui ont une incidence sur l’évaluation des stocks, les en-cours de fabrication, les valeurs des immobilisations, etc.

Des milliers de clients SAP s’appuient déjà sur les fonctionnalités des systèmes SAP ERP pour gérer plusieurs systèmes comptables en parallèle afin de satisfaire avec précision, efficacité et rentabilité à toutes les exigences légales des personnes utilisant les états financiers. SAP HANA fournit désormais une nouvelle base technologique qui a levé les obstacles techniques et ouvert une foule de nouvelles opportunités pour les entreprises. Dans ce même ordre d’idée, SAP S/4HANA a été créée sur un tout nouveau type d’architecture, plaçant le journal universel au centre. Le journal universel constitue notre base bien établie pour les processus comptables. Il enregistre au même endroit toutes les données financières qui auparavant étaient réparties dans plusieurs tables. Ce faisant, il assure un traitement parallèle cohérent entre tous les livres auxiliaires et flux de valeurs.

Grâce aux dernières fonctionnalités incluses dans SAP S/4HANA, nous proposons une approche de solution qui fait passer la reddition parallèle des comptes au niveau supérieur : vers la reddition parallèle des comptes universelle.

Une innovation importante a été dévoilée dans SAP S/4HANA Cloud version 2011 : il s’agit de l’affectation flexible des normes comptables. Cela signifie que les nouveaux clients SAP S/4HANA Cloud bénéficieront également d’une nouvelle option de configuration permettant l’affectation flexible des règles générales comptables locales (par exemple, le code de commerce et les normes comptables (HGB) en vigueur en Allemagne) en tant que norme comptable principale pour le ledger du groupe. Cette innovation est particulièrement bénéfique pour nos clients exploitant des solutions Cloud, car elle leur offre cette flexibilité de haut niveau qui leur manquait auparavant. Une seule activité de configuration est requise pour mettre à jour l’affectation du ledger à la norme comptable dans toutes les applications financières, comme le grand livre, la gestion de trésorerie, la constatation des produits, etc.

La reddition parallèle des comptes universelle au cœur de l’entreprise intelligente : prochaines phases d’innovation

En outre, la valorisation parallèle est la prochaine innovation majeure qui verra le jour dans le domaine de la finance. Prévue pour SAP S/4HANA en cette année 2021, elle garantira la prise en charge cohérente et universelle des normes de reddition parallèle des comptes pour les processus de bout en bout, tels que la fabrication sur stock/commande et la fabrication d’immobilisations. La reddition parallèle des comptes est désormais active pour l’intégralité de ces processus et permet la représentation de différentes normes comptables dans tout le flux de valeurs. Ainsi, la solution sera en mesure d’évaluer en temps réel les processus de gestion en parallèle pour chaque norme comptable requise. Les clients bénéficieront également d’une transparence et d’une disponibilité accrues des données en temps réel, ainsi que d’une réduction des tâches d’implémentation et de configuration.

À l’avenir, nous continuerons d’améliorer la reddition parallèle des comptes en ajoutant d’autres cas d’utilisation s’inspirant des autres thèmes au programme de la feuille de route, afin d’inclure des vues consolidées et des versions d’exercice alternatives. Les vues consolidées serviront aux clients de base optimisée pour encore plus d’efficacité dans la prise de décision et l’orientation globale de l’entreprise, grâce à une transparence et une précision accrues des données. En outre, la prise en charge cohérente des versions d’exercice alternatives permettra de monter d’un cran le niveau de normalisation, tout en abaissant le degré requis de solutions de contournement et de tâches manuelles connexes. La comptabilité des immobilisations est, par exemple, l’une des composantes où le nombre de tâches manuelles sera considérablement réduit avec les versions d’exercice alternatives.

La finance à l’ère du numérique

Les professionnels de la finance endossent graduellement des rôles plus stratégiques au sein de leur entreprise et doivent de toute urgence dépasser les limites imposées par des infrastructures système complexes et redondantes. Ils ont besoin d’un cœur numérique unique qui réponde à toutes leurs exigences, tant pour les processus transactionnels qu’analytiques. Un système ERP doit faire office de source d’informations unique pour les données financières et opérationnelles d’une entreprise. Les réplications de données, rapprochements et redondances doivent être éliminés à travers la simplification des processus et des technologies, tandis que la continuité des activités se doit d’être garantie et les efforts manuels, limités, via des fonctions financières optimisées par les outils d’analyse.

Riches en innovations, SAP S/4HANA est notre solution de finance intelligente à l’ère du numérique, disponible en édition cloud, on-premise ou un mélange de ces deux options de déploiement. S’exécutant sur la plateforme in-memory SAP HANA, notre solution permet une reddition des comptes flexible et facile d’utilisation pour la gestion comptable, la clôture comptable et financière, la gestion de trésorerie et des flux, la comptabilité fournisseurs et clients, la gestion des risques et bien plus encore. Pour en savoir plus sur les avantages que SAP S/4HANA peut procurer à votre entreprise, rendez-vous sur SAP.com.

Jan Gilg est président de SAP S/4HANA
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

The post Passer au niveau supérieur avec la reddition parallèle des comptes universelle dans SAP S/4HANA appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

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

, ,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Opérations hautes performances

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

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

2. Plus grande collaboration au sein du réseau de fournisseurs

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

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

3. Optimisation de la main-d’œuvre

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

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

4. Opérations financières maîtrisées

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

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

5. Cohérence et rentabilité du service client et des ventes

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

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

Gagner en force grâce à un bilan optimisé

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

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

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

The post L’ERP Intelligent : la clé pour renforcer la résilience financière aujourd’hui et demain appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

Qu’est-ce que le Big Data ?

, ,

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

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

L’importance de l’analyse du Big Data

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

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

L’évolution du Big Data

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

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

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

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

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

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

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

Les sources du Big Data

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

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

Données sociales

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

Données machine

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

Données altérables

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

Les cinq V du Big Data

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

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

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

Avantages du Big Data

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

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

IA et Big Data

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

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

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research

Machine learning et Big Data

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

Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

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

‍Analyse du Big Data

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

Big Data et Apache Hadoop

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

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

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

Bases de données in-memory

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

Fonctionnement du Big Data

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

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

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

Applications du Big Data

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

Finance

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

Hygiène et santé
publique

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

Transport et logistique

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

Éducation

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

Énergie et services publics

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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

Source de l’article sur sap.com

/par

Qu’est-ce que le data management ?

, ,

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

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

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

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

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

Pourquoi le data management est-il important ?

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

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

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

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

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

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

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

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

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

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

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

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

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

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

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

Systèmes et composants du data management

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

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

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

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

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

Entrepôts et lacs de données

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

Gestion des données de base (MDM)

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

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

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

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

Intégration des données

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

Gouvernance, sécurité et conformité des données

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

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

Business Intelligence et analyses

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

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

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

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

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

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

Évolution du data management

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

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

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

– Gartner

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

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

Synthèse

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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

En savoir plus

Publié en anglais sur insights.sap.com

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

Source de l’article sur sap.com

/par

Empreinte carbone : on ne peut pas gérer ce que l’on ne mesure pas

, ,

De tous les défis auxquels le monde est confronté aujourd’hui, le changement climatique représente la plus grande menace. Des points de basculement que nous ne nous attendions pas à voir franchir avant de nombreuses années ont déjà été atteints. Il reste peu de temps pour arrêter les changements irréversibles et désastreux des systèmes climatiques de la Terre.

L’objectif mondial de zéro émission carbone est un gigantesque challenge. Une transition significative vers les énergies renouvelables ne peut à elle seule résoudre que 55 % des émissions mondiales. Les 45 % restants résultent des transports, de l’utilisation des sols, de la gestion des bâtiments et de la production de biens de consommation et industriels. L’action en faveur du climat nécessite de nombreuses solutions différentes et interdépendantes. Elle doit être un effort conjoint des nations, des sociétés civiles et des entreprises.

L’évolution vers des pratiques commerciales durables est impulsée par les gouvernements, les consommateurs, les investisseurs et même les employés. Si la plupart des entreprises surveillent et mesurent les émissions de CO2 de leurs sites de production, les clients exigent de plus en plus de connaître l’empreinte carbone complète des produits qu’ils achètent.

En conséquence, les entreprises doivent passer du modèle linéaire qui domine encore aujourd’hui le secteur à une économie circulaire – un changement systémique qui renforce la résilience à long terme, génère des opportunités commerciales et économiques et procure des avantages environnementaux et sociétaux.

Dans cette nouvelle équation, le carbone devient de plus en plus un nouveau vecteur de transformation. Il s’agit effectivement d’une « monnaie » mondiale et universelle qui peut être suivie, échangée, gérée et minimisée comme toute autre ressource. Pourtant, pour la plupart des entreprises, la gestion du carbone est considérée soit comme un coût nécessaire à la conduite des affaires, soit comme une taxe qui sert de pénalité. D’une manière ou d’une autre, elle est considérée comme corrosive pour les bénéfices.

Mais que se passerait-il si nous pouvions convertir la gestion du carbone en stratégie d’investissement qui puisse également générer des bénéfices ? Et si nous pouvions rendre la durabilité rentable et la rentabilité durable, sans sacrifier l’une à l’autre ?

Cette idée est tout aussi visionnaire que prometteuse. Prenons l’exemple d’une grande entreprise de biens de consommation. À un horizon de cinq à dix ans, en fonction de l’évolution de la législation, il est possible d’éviter des dépenses de compensation de 1 à 2 % du chiffre d’affaires par an, d’augmenter le chiffre d’affaires de 1 à 3 % par an et de réaliser des économies de 2 à 5 millions d’euros par an grâce à une comptabilisation et une déclaration plus précise et plus efficace des émissions.

Pour ce faire, les entreprises ont besoin de logiciels qui les aident à mesurer, à comptabiliser et à prendre les bonnes actions – et SAP est très bien positionné pour répondre à ce challenge. Nous gérons les chaînes logistiques des plus grandes entreprises du monde, nous pouvons jouer un rôle central en aidant les entreprises à gérer leur Green Line* en minimisant l’empreinte carbone et l’impact environnemental négatif de leurs produits.

Inscrivez-vous dès maintenant au SAP Sustainability Summit pour les détails sur la manière dont nous aidons les entreprises à gérer leur Green Line* de manière responsable.

* en plus du pilotage traditionnel de la « top line » – c’est-à-dire la génération de chiffre d’affaires – et de la « bottom line » – l’optimisation des résultats nets et la profitabilité, les entreprises doivent maintenant piloter la « green line », c’est-à-dire la production responsable et durable.

Article original posté sur Linkedin en anglais

The post Empreinte carbone : on ne peut pas gérer ce que l’on ne mesure pas appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par

SAP reconnu 2ème meilleur employeur au classement Top Employer France

, , , ,

SAP France a été reconnu comme 2nd meilleur employeur de France pour 2021 par le Top Employers Institute. Le leader du logiciel d’entreprise d’origine Européenne progresse cette année de 4 places et se voit certifié pour la 9ème année consécutive au niveau national.

SAP est ravi d’être à nouveau certifié comme employeur de choix, en particulier dans un environnement difficile qui a bouleversé les normes personnelles et professionnelles. En 2021, l’entreprise reste plus que jamais engagées envers ses collaborateurs : continuer à développer des politiques de travail flexibles; aider les employés à maintenir leur bien-être physique et mental; investir dans l’apprentissage et le développement; évoluer vers un lieu de travail encore plus inclusif; et continuer à attirer les meilleurs talents et les plus diversifiés.

« L’expérience collaborateur figure au cœur des priorités de l’entreprise. Notre conviction fondamentale est que les équipes les plus diversifiées fournissent les résultats les plus innovants. Chaque jour, nous nous efforçons de rendre notre lieu de travail plus inclusif et de favoriser un environnement où les collaborateurs  peuvent se développer tout ayant un impact positif sur le monde qui nous entoure », déclare Caroline Garnier, Directrice des Ressources Humaines de SAP France.

Les organisations certifiées Top Employers s’engagent à fournir le meilleur environnement de travail possible à leurs collaborateurs à travers des pratiques RH innovantes qui privilégient l’humain.

SAP également reconnu comme l’un des meilleurs employeurs mondiaux en 2021

SAP a également a été reconnu comme Global Top Employer et se classe parmi les 16 premières entreprises au monde pour ses politiques et pratiques exceptionnelles en matière de ressources humaines. C’est la quatrième année consécutive que l’entreprise reçoit ce prix.

De plus, l’Amérique du Nord et l’Europe ont obtenu le statut de Top Employer régional. Avec des bureaux dans 130 pays, SAP est une entreprise mondiale et se réjouit que ses pratiques en matière de ressources humaines aient été reconnues dans les pays suivants : Belgique, Brésil, Canada, Chine, République tchèque, France, Allemagne, Grèce, Inde, Israël, Italie , Mexique, Pologne, Portugal, Russie, Afrique du Sud, Espagne, Turquie, Royaume-Uni et États-Unis.

Selon Sabine Bendiek , directrice des ressources humaines et membre de la direction de SAP SE, «La transformation numérique commence avec les gens. Je suis fier que l’équipe RH de SAP se soit adaptée aux vents contraires de 2020 avec agilité, résilience et empathie. En augmentant nos effectifs dans les périodes difficiles, en garantissant les niveaux d’engagement les plus élevés et en accordant la priorité à la santé de nos employés, l’équipe des ressources humaines s’est avérée être un véritable catalyseur de la réussite de l’entreprise. »

Être reconnu comme l’un des meilleurs employeurs mondiaux 2021 témoigne de la culture et des opportunités uniques qui font de SAP un lieu de travail formidable.

Le programme Top Employers Institute certifie les entreprises en fonction de leur participation et de leurs résultats à l’enquête « HR Best Practices Survey ». Cette enquête couvre 6 grands domaines RH, répartis en 20 thématiques telles que la stratégie de gestion des talents, l’environnement de travail, le Talent Acquisition, la formation et le développement des compétences, le bien-être au travail, ou encore la diversité et l’inclusion.

Pour en savoir plus sur la reconnaissance que SAP a obtenue en tant que lieu de travail de premier plan, en matière de diversité et d’inclusion, pour l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, et plus encore, visitez la section Prix des employeurs de sap.com.

Suivez # LifeAtSAP sur Instagram , Facebook , Twitter et YouTube pour recevoir régulièrement des nouvelles et des mises à jour sur les carrières chez SAP.

 

À propos du Top Employers Institute

Le Top Employers Institute est l’autorité internationale qui certifie l’excellence des pratiques RH. Nous contribuons à accélérer l’impact de ces pratiques pour améliorer le monde du travail. Le programme de certification du Top Employers Institute permet aux organisations participantes d’être validées, certifiées et reconnues comme des employeurs de référence. Créé il y a 30 ans, le Top Employers Institute a certifié plus de 1 600 organisations dans 120 pays/régions. Ces Top Employers certifiés ont un impact positif sur les vies de plus de 7 millions de collaborateurs à travers le monde.

Top Employers Institute. For a better world of work.

The post SAP reconnu 2ème meilleur employeur au classement Top Employer France appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

/par