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Qu’est-ce que le data mining ?

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

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

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

Pourquoi utiliser le data mining ?

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

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

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

Historique du data mining

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

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

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

Comment cela fonctionne ?

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

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

Techniques de data mining

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

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

Association

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

Clustering

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

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

Régression

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

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

Exemples de cas d’utilisation

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

Développement de produit

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

Production

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

Industries
des services

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

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

Défis liés au data mining

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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FAQ sur le data mining

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

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

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

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

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

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

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

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

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Source de l’article sur sap.com

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Accenture et SAP vont aider les entreprises à accélérer leur transformation en matière de développement durable, à créer de nouvelles sources de valeur et à se positionner comme leader en matière d’économie circulaire

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

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

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

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

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

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

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

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

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

À propos d’Accenture

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

À propos de SAP

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

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

Contacts presse SAP
Daniel Margato, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline Barriere : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
SAP News Center. Suivez SAP sur Twitter : @SAPNews.

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Les actions en faveur du développement durable restent difficiles à mettre en œuvre, selon une nouvelle étude de SAP

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gestion des risques et de la trésorerie

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

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

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

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

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Conseils pour bien choisir votre (nouveau) système ERP

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

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

Une méthodologie en 5 étapes pour évaluer les systèmes ERP

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

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

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

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

1.      Définition des besoins en matière d’ERP

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

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

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

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

Principaux points à retenir et conseils

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

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

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

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

2. Appel d’offres ERP

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

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

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

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

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

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

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

Principaux points à retenir et conseils

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

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

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

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

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

3.      Evaluation de pré-sélection

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

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

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

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

Principaux points à retenir et conseils

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

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

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

4. Comparaison des ERP et évaluation détaillée

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

Comment commencer votre évaluation

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

Comment gérer les démonstrations

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

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

Principaux points à retenir et conseils

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

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

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

5. Décision finale et contrat

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

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

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

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

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

Principaux points à retenir et conseils

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

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

L’importance de l’équipe projet

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

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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

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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

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

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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.

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Source de l’article sur sap.com

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Qu’est-ce que le Big Data ?

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

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

L’importance de l’analyse du Big Data

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

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

L’évolution du Big Data

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

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

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

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

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

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

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

Les sources du Big Data

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

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

Données sociales

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

Données machine

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

Données altérables

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

Les cinq V du Big Data

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

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

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

Avantages du Big Data

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

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

IA et Big Data

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

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

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research

Machine learning et Big Data

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

Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

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

‍Analyse du Big Data

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

Big Data et Apache Hadoop

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

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

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

Bases de données in-memory

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

Fonctionnement du Big Data

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

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

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

Applications du Big Data

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

Finance

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

Hygiène et santé
publique

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

Transport et logistique

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

Éducation

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

Énergie et services publics

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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Fonctionnalités clés d’un ERP moderne : quelques exemples remarquables

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Source de l’article sur sap.com

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Réinventez votre clôture financière au niveau entité et groupe

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Clôture provisoire, clôture définitive, clôture légale, clôture de gestion ou clôture de groupe : pour répondre aux multiples attentes en matière de clôture comptable, dans le respect des délais, les services financiers du monde entier utilisent des outils logiciels. Afin d’optimiser la clôture financière, il faut une stratégie cohérente et bien menée pour la gestion des systèmes, individus et processus : des processus de comptabilité transactionnelle à la clôture d’entité, en passant par le reporting d’entreprise, financier et de gestion, ou encore les déclarations. Cela requiert une gouvernance robuste, de la centralisation des processus et contrôles de conformité jusqu’à la gestion des données de base. Et tout cela se fait maintenant à distance.

La transformation de la clôture financière ne se résume pas à un projet ponctuel : il s’agit d’un parcours continu et incrémental, et les gains perçus dès les premières étapes de ce processus d’amélioration peuvent être considérables. Cela se traduit par une réduction de la durée du cycle de clôture, des risques et des frais d’audit, mais aussi par un moindre recours aux ressources financières et comptables internes pour les activités de clôture.

En limitant les heures supplémentaires, l’amplitude des journées et le travail répétitif liés aux activités de clôture, les entreprises aux opérations de clôture financière optimisées seront mieux positionnées pour retenir et attirer des talents comptables hautement performants ou à fort potentiel, et ce dans un environnement où le service financier est amené à jouer un rôle de plus en plus stratégique.

Le processus de clôture financière comporte de nombreuses étapes et les domaines à améliorer ne manquent pas. Rejoignez-nous le 16 février pour le sommet virtuel Finance and Risk pour obtenir plus d’insights de la part de pairs et d’experts SAP.

Max Koebler, SAP, concernant l’amélioration du processus de clôture d’entité

Pour réaliser rapidement une clôture financière, il faut exécuter de multiples étapes de processus correctement, dans les délais et dans le bon ordre. Des lacunes en matière de communication peuvent entraîner des retards qui compromettent le respect des délais de clôture.

De nombreuses entreprises gèrent le processus à l’aide d’une liste de contrôle, généralement dans Excel. Chaque entité de l’entreprise doit clôturer ses comptes et cela implique de nombreuses étapes et souvent différentes personnes. Souvent, différentes parties de l’entreprise gèrent différents sous-ensembles de la clôture (partage par division ou par localisation géographique par exemple). Ainsi, de nombreuses listes de contrôle Excel sont utilisées pour gérer le processus. Comme pour la plupart des étapes du processus de clôture financière, ces activités manuelles sont propices aux erreurs et particulièrement chronophages. La gestion du processus de clôture d’entité peut clairement bénéficier d’une standardisation, d’une centralisation et d’une automatisation accrues.

Philip Aliband, SAP, concernant la rationalisation du reporting de groupe et du processus de consolidation

Les entreprises doivent effectuer une consolidation d’entreprise et un reporting de groupe précis et dans les temps. La consolidation financière au niveau groupe constitue une tâche critique, hautement complexe et risquée. Avec les multiples entités d’entreprise, systèmes ERP, réglementations comptables, devises et personnes impliqués, la consolidation peut constituer un véritable défi. De nombreuses entreprises travaillent dans un monde fait de silos de données, sources d’inefficacités, de temps perdu et de frustration. Par exemple, des systèmes isolés conduisent souvent à des enregistrements comptables incomplets, à des processus de rapprochement particulièrement longs et même à différentes versions de la réalité.

Une consolidation unifiée offre une solution efficace pour relever ces défis. Cette nouvelle approche combine clôture locale et clôture de groupe, pour offrir bien plus de rapidité, de précision et de transparence à l’échelle du groupe. L’accès direct aux données financières des entités du groupe élimine le besoin de recourir à différents outils de clôture indépendants. Les données de clôture locale et les ajustements requis se reflètent immédiatement dans les résultats du reporting de groupe, sans avoir à les transférer manuellement. Ainsi, le processus de clôture est considérablement accéléré, libérant par conséquent les membres des équipes comptables et financières, qui pourront mener des activités à plus forte valeur ajoutée et devenir de véritables conseillers de confiance dans l’entreprise.

Krzysztof Noster, de Stanley Black & Decker, concernant la centralisation du processus de clôture et l’automatisation des rapprochements de comptes

Stanley Black & Decker renforce l’efficacité et l’automatisation de ses processus de comptabilité, de conformité, de reporting et de traitement des transactions grâce à SAP S/4HANA pour une gestion financière centralisée. Non seulement l’entreprise gagne du temps pour des activités à plus forte valeur, mais elle réduit aussi le nombre d’erreurs. Elle centralise non seulement son reporting, mais aussi ses processus comptables. Avec SAP Account Substantiation and Automation par BlackLine, Stanley Black & Decker a pu standardiser et rationaliser ses processus de clôture, complétant et étendant ainsi les solutions financières SAP. Cette application cloud optimise les étapes essentielles tout au long du parcours et soutient des pratiques de comptabilité continue afin d’améliorer l’efficacité, la productivité et l’intégrité des données.

Pour toutes ces raisons, je vous encourage pleinement à participer au sommet virtuel SAP Finance and Risk 2021 !

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Source de l’article sur sap.com

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