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Planifier le déploiement de votre ERP dans le cloud

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

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

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

Pourquoi cette tendance d’un déploiement cloud ? 

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

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

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

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

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

Le modèle tarifaire du SaaS 

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

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

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

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

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

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

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

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

1. ERP sur le cloud public

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

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

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

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

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2. ERP en cloud privé 

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

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

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

3. ERP en cloud hybride 

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

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

4. ERP deux-tiers 

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

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

Que signifie l’expression « faux cloud » ? 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Astuces pour la sélection des processus 

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

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

Synthèse 

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

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

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

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

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

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Source de l’article sur sap.com

CERTFR-2021-ALE-008 : Multiples vulnérabilités dans Exim (05 mai 2021)

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Le 5 mai 2021, Qualys a publié un bulletin de sécurité contenant 21 vulnérabilités affectant le serveur mail Exim. Quatre de ces vulnérabilités permettent une élévation de privilège et trois une exécution de code arbitraire. Ces vulnérabilités affectent toutes les versions de Exim …
Source de l’article sur CERT-FR

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
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Pauline Barriere : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
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Source de l’article sur sap.com

Qu’est-ce qu’un Data Warehouse ?

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

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

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

Schéma qui montre ce qu'est un data warehouse

Avantages de l’entreposage de données

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

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

Capture d'écran de la solution SAP Data Warehouse Cloud

Que peut stocker un data warehouse ?

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

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

Termes clés

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

Data warehouse et base de données

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

Data warehouse et lac de données

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

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

Data warehouse et datamart

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

Diagramme d'un data mart et de son fonctionnement

Quels sont les composants clés d’un data warehouse ?

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

Diagramme montrant les composants d'un data warehouse

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

Architecture de data warehouse 

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

Diagramme de l'architecture d'un data warehouse

Couche de données

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

Couche sémantique

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

Couche analytique

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

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

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

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

 

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The Future of Analytics Has Arrived

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

Les 7 principaux avantages d’un data warehouse Cloud  

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

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

Meilleures pratiques concernant l’entreposage des données

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

Meilleures pratiques métier

Meilleures pratiques informatiques

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En résumé 

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

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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En savoir plus

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

CERTFR-2021-ALE-007 : Vulnérabilité dans Pulse Connect Secure (20 avril 2021)

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Le 20 avril 2021, Pulse Secure a publié un bulletin de sécurité concernant la vulnérabilité CVE-2021-22893 (cf. section Documentation). Celle-ci permet à un attaquant non authentifié d’exécuter du code arbitraire à distance. Aucun correctif n’est pour l’instant disponible.

Le même …
Source de l’article sur CERT-FR

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 ».

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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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SAP.iO Foundry Paris dévoile les 8 startups AgTech de son sixième programme d’accélération

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

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

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

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

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

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

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

8 startups à forte valeur ajoutée orientées AgTech sélectionnées

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

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

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

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

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

À propos de SAP

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

Contacts presse

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Pauline Barriere : 06.13.73.93.11– presse-sap@publicisconsultants.com
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Qu’est-ce que le data management ?

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

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

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

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

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

Pourquoi le data management est-il important ?

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

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

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

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

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

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

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

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

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

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

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

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

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

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

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

Systèmes et composants du data management

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

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

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

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

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

Entrepôts et lacs de données

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

Gestion des données de base (MDM)

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

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

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

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

Intégration des données

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

Gouvernance, sécurité et conformité des données

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

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

Business Intelligence et analyses

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

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

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

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

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

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

Évolution du data management

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

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

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

– Gartner

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

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

Synthèse

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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

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Mener la belle vie avec la conscience tranquille : c’est possible !

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Auparavant, « mener la belle vie » signifiait jouir du confort et du luxe, loin des problèmes financiers et des préoccupations environnementales. Ce n’est plus le cas aujourd’hui.

Selon une récente étude Harris/Ketchum commandée par Sustainable Brands, une communauté mondiale d’innovateurs de marque, la définition d’une belle vie a changé. Plutôt que l’argent, le statut et les réalisations personnelles, aujourd’hui, « la base d’une vie bien vécue repose sur l’équilibre, la simplicité et des liens plus étroits avec la famille, la communauté et l’environnement ».

Selon les sources, la recherche indique qu’environ 65 à 95 % des personnes veulent désormais vivre une vie plus durable et acheter des produits qui soutiennent un avenir plus durable. Cela a un impact considérable sur les sociétés qui souhaitent rester compétitives dans ce nouveau contexte.

Comment les marques évoluent-elles alors pour répondre aux besoins et aux aspirations des consommateurs qui apprécient la simplicité, la transparence, l’authenticité et la durabilité plutôt que les biens personnels et l’apparence ?

Appliquer la théorie

Les objectifs et la vision des marques durables sont clairs. Elles créent des feuilles de route pour développer en permanence des pratiques commerciales plus durables. Elles excellent dans le leadership éclairé, l’innovation et les meilleures pratiques pour façonner une culture où la vie durable constitue la base de la belle vie de demain.

En voici quelques exemples sympathiques.

Procter & Gamble, géant des produits de consommation courante, a augmenté d’un cran ses initiatives en termes d’économie circulaire en fabriquant des bouteilles à partir du plastique ramassé sur les plages et repêché dans les océans. La société s’est également engagée à recycler et à récupérer 5 milliards de litres d’eau par an de ses processus de fabrication. Elle s’attaque même à un problème que personne d’autre ne semble savoir résoudre : la société a inventé une technologie capable de redonner de la valeur aux déchets, comme la cellulose plastique des couches jetables sales.

À Haïti, une des conséquences involontaires des opérations de secours après le séisme dévastateur de 2010 a été l’accumulation de montagnes de bouteilles plastique sur toute l’île. Des bouteilles d’eau vides et les emballages des fournitures expédiées pour aider les Haïtiens se sont retrouvés dans les canaux, sur les plages et dans les rues. Le système de collecte des déchets du pays s’est alors effondré. Aujourd’hui, ces bouteilles trouvent une seconde vie sous la forme de cartouches d’imprimante. À travers un projet de recyclage radical, HP, une société qui voit la circularité comme une approche liée au cycle de vie des produits, collabore avec divers partenaires pour créer de nouveaux emplois, offrir une formation en matière de santé et de sécurité et instruire des centaines d’enfants qui collectaient auparavant des déchets pour venir en aide à leur famille.

Parvenir à la belle vie

En mai 2019, plus de 2 500 représentants de la communauté Sustainable Brands se sont rassemblés à Détroit afin de faire part de leurs efforts et de s’inspirer de ce que font les autres pour agir et avoir la conscience tranquille, tout en fournissant des produits et des services qui répondent aux besoins et aux visions des clients et des consommateurs.

Cette conférence de quatre jours attire des leaders éclairés, des innovateurs, des experts du développement durable et des stratèges de marque du monde entier. L’événement principal est l’exposition Innovation Expo. Les participants peuvent s’inscrire à des ateliers, à des laboratoires d’innovation et à des activités de programmation centrés sur l’amélioration du monde.

L’exposition est divisée en pavillons « Belle vie » dédié aux différents secteurs du marché tels que la chimie, l’énergie et la finance, ainsi qu’à des sujets tels que la circularité et la gestion des ressources. Une section est même consacrée aux revues qui sont capables d’inspirer des changements comportementaux, comme le National Geographic.

En tant que sponsor « Good Life Lounge » pour l’économie circulaire, SAP organise plusieurs dialogues interactifs sur des sujets stratégiques. La question de la pollution plastique des océans est un des sujets de la conférence auquel les dirigeants de SAP sont très attachés.

Notre génération a fait la différence

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Vidéo d’Angela Klose

Une direction qui a du sens

En 2018, Stephen Jamieson, responsable de SAP Leonardo au Royaume-Uni et en Irlande, a participé à la création de « Plastics Cloud », une plateforme pour s’attaquer au problème du plastique à usage unique. L’initiative compile des informations et utilise l’apprentissage automatique pour identifier les matériaux et les tendances prévisionnelles en matière d’achat et de recyclage de matières plastiques, ce qui permet aux services de répondre à la demande. Elle partage également des données avec les consommateurs pour les aider à comprendre l’impact qu’ils ont au sujet des matières plastiques.

Entre-temps, Padmini Ranganathan, vice-présidente globale Produits et innovation chez SAP, a inclus Plastics for Change dans Ariba Network, de façon à intégrer l’économie informelle des collecteurs de déchets dans un système d’offre et de demande de matériaux secondaires plus formalisé.

L’initiative de Stephen Jamieson et le travail de Padmini Ranganathan avec les collecteurs de matières plastiques ont été deux des principaux facteurs qui ont poussé SAP à parrainer le sommet Ocean Plastic Leadership Summit dirigé par Jim Sullivan, responsable de l’Innovation durable chez SAP, et Alexandra van der Ploeg, responsable de la Responsabilité sociale d’entreprise chez SAP.

Comme l’a dit Mohammed Ali « l’impossible est temporaire ». Ce paradigme a été répété à maintes reprises par les 170 producteurs, scientifiques, chercheurs et innovateurs participant au sommet océanique. Bien que la pollution plastique des océans soit un immense défi, Jim Sullivan estime que si les gouvernements, les organisations non gouvernementales (ONG), les consommateurs et les leaders industriels s’associaient, il serait possible de le relever en dix ans. La plupart du plastique est rejeté dans l’océan par cinq cours d’eau en Asie. Les experts estiment qu’en réduisant la quantité des matières plastiques déversées dans les cours d’eau de seulement 20 % au cours des sept prochaines années, les océans reviendraient aux niveaux de pollution plastique des années 1990.

La technologie pour y parvenir existe déjà. C’est l’investissement nécessaire au développement de cette infrastructure essentielle qui fait défaut, et ce manque s’accentue encore plus du fait de l’échec du système d’offre et de demande de matériaux recyclés.

Les entreprises durables jouent un rôle majeur dans la solution. Elles transforment leurs activités avec des modèles circulaires qui permettent aux consommateurs et aux producteurs de refuser, de réduire, de réutiliser et de recycler. Ensemble, ils créent une assise durable pour mener la belle vie, selon la nouvelle définition qu’on lui prête.

Publié en anglais sur news.sap.com. 

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La seule constante est le changement

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Nous entendons souvent des analystes conseiller aux entreprises de repenser, réorganiser ou même complètement transformer leurs business models.

Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement ? Est-ce pertinent pour tous les types de produits, y compris les miens, qui ont toujours été vendus de la même manière aux clients ?

Les exemples de business models transformés et couronnés de succès sont nombreux et connus de tous :

  • Musique en streaming plutôt que sur CD physiques, d’ailleurs, vos enfants ont-ils même déjà entendu parler des CD et des vinyles ?
  • Vidéos en streaming (dans ma propre ville, il n’y a plus aucun magasin de location de films). Et les services de streaming remplacent même peu à peu la télévision traditionnelle. Le choix avant tout !
  • De plus en plus de voitures sont louées ou partagées, en particulier au sein de la jeune génération. La flexibilité compte, comme le fait de pouvoir louer une voiture plus grande le week-end, simplement au moment où on en a vraiment besoin.
  • Souvent, les logiciels ne sont plus vendus, mais proposés via des abonnements, même dans des environnements privés. Vous pouvez ainsi toujours profiter de la version la plus récente, offrant les dernières fonctionnalités, et de l’espace cloud associé pour stocker vos documents en toute sécurité et les partager avec vos amis. Y a-t-il jamais eu une autre façon de consommer les logiciels ?

Et certains de ces « nouveaux business models » ont non seulement remplacé les « business models traditionnels », mais aussi offert une place à de nouveaux acteurs sur le marché. Des startups inconnues ont silencieusement attaqué des marques bien connues, les contraignant à une position défensive.

Et l’histoire récente montre que ces modèles de consommation sont bien acceptés par les clients. Ce n’est plus seulement la qualité des produits qui compte, mais aussi le mode de consommation, le service et la fiabilité associés.

Envisager et tester des changements et des orientations complètement différentes en matière d’offres est vraiment une excellente idée. Il s’agit non seulement d’innover en matière de produits physiques et de fonctionnalités, mais aussi de façonner quelque chose de nouveau : un nouveau produit offrant une perspective étendue et une valeur accrue aux clients, avant que d’autres ne s’en chargent.

Mais il faudra pour cela surmonter un obstacle, lié au fait qu’un business model transformé à ce point changera non seulement la vie des clients, mais aussi votre entreprise, et ce par bien des aspects :

  • Façon d’interagir avec vos clients (directement et de manière bien plus rapprochée)
  • Nombre accru de clients et nécessité d’interagir directement avec eux
  • Processus de facturation (réguliers et non plus ponctuels)
  • Nouveaux modèles de tarification dans votre système (mensuels, basés sur l’utilisation, etc.) et automatisation de leur exécution et traitement
  • Gestion des abonnements et de la satisfaction client
  • Automatisation accrue des processus (facturation, relance, contrôle des factures, etc.)
  • Etc.

Il s’agit vraiment d’un changement complet de business model !

Bonne nouvelle : chez SAP, nous disposons non seulement de l’expertise nécessaire pour vous aider, mais aussi de solutions et de processus standardisés. Nombre de nos clients ont réussi à transformer leur entreprise et à se protéger vis-à-vis de nouveaux acteurs. Ils ont prouvé que c’était possible et sont parvenus à garder une longueur d’avance en matière d’innovation de business model.

Autre bonne nouvelle : les clients qui ont doté leur entreprise traditionnelle d’un business model moderne sont devenus plus forts et plus résilients face aux crises, quelles qu’elles soient. Ce n’est pas la seule raison qui doit vous pousser à penser autrement, et ce dès maintenant, mais il s’agit clairement d’un argument de poids.

Vous souhaitez obtenir les témoignages de nos clients et experts ?

Rejoignez-nous pour notre présentation BRIM (1), proposée dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk, et découvrez les expériences et idées de nos clients et experts à travers leurs témoignages.

Nous sommes impatients de vous retrouver le 16 mars.

(1) BRIM est l’acronyme de Billing Revenue Innovation Management, pour gestion novatrice de la facturation et des revenus

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