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article imageIn our previous article from this series shared a look at the logical common architectural elements found in a headless e-commerce solution for retail stores.

The process was laid out how we’ve approached the use case and how portfolio solutions are the base for researching a generic architectural blueprint. It continued by laying out the process of how we’ve approached the use case by researching successful customer portfolio solutions as the basis for a generic architectural blueprint.

Source de l’article sur DZONE

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Opérations hautes performances

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

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

2. Plus grande collaboration au sein du réseau de fournisseurs

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

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

3. Optimisation de la main-d’œuvre

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

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

4. Opérations financières maîtrisées

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

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

5. Cohérence et rentabilité du service client et des ventes

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

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

Gagner en force grâce à un bilan optimisé

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

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


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

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Source de l’article sur sap.com

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

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


L’importance de l’analyse du Big Data

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

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

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How does Big Data and Analytics work? Simply Explained


L’évolution du Big Data

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

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

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


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

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

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

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

Les sources du Big Data

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

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

Données sociales

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

Données machine

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

Données altérables

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


Les cinq V du Big Data

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

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

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

Avantages du Big Data

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

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

IA et Big Data

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

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

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research


Machine learning et Big Data

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


Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

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

‍Analyse du Big Data

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

Big Data et Apache Hadoop

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

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

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

Bases de données in-memory

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


Fonctionnement du Big Data

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

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

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

Applications du Big Data

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

Finance

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

Hygiène et santé
publique

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

Transport et logistique

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

Éducation

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

Énergie et services publics

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

Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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Source de l’article sur DZONE

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

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

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

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

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

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

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

8 startups à forte valeur ajoutée orientées AgTech sélectionnées

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

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

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

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

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

À propos de SAP

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

Contacts presse

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

 

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Source de l’article sur sap.com

SAP annonce ce jour que l’équipementier automobile Faurecia a choisi SAP et SuccessFactors pour l’accompagner dans la digitalisation de ses processus RH afin de valoriser le potentiel de ses employés tout en leur permettant d’évoluer dans leur carrière de manière proactive.

Avec ses 266 sites industriels, 39 centres de R&D et ses 114 000 employés présents dans 35 pays, Faurecia est l’un des dix premiers équipementiers automobiles mondiaux proposant des solutions pour la Mobilité Durable et le Cockpit du Futur.

Simplifier les processus RH et développer les talents

Le SIRH de Faurecia s’est construit sur la base du développement de l’entreprise et des acquisitions externes, comptant jusqu’à 65 systèmes de paie différents.

Pour offrir un nouvelle expérience collaborateur, Faurecia a décidé de centraliser toutes ses données RH et la gestion de la paie en un unique endroit et une seule interface. L’objectif : promouvoir le développement individuel et profiter d’un panorama complet des processus RH qu’il s’agisse de la formation, la définition des objectifs et l’évaluation des performances des collaborateurs, la gestion des salaires et du personnel.

En choisissant SAP SuccessFactors, Faurecia a fait le choix d’un système collaboratif et accessible qui accompagne le développement du potentiel des collaborateurs par la formation, le management direct et les ressources humaines.

Des collaborateurs acteurs de leur carrière

Grâce à l’implémentation de la solution SAP SuccessFactors, Faurecia dispose d’un accès aux évaluations de performance et aux modèles de compétences de ses employés dans le monde entier, afin de leur proposer des formations adaptées à leurs objectifs et parcours professionnel. Cela offre aux managers la possibilité de mieux accompagner les salariés dans leur développement et leurs évolutions de carrière.

La mise en place de SAP SuccessFactors a permis à l’entreprise de profiter d’une source de donnée unique et d’une solution de paie intégrée facilitant de suivi des processus RH et la gestion de l’architecture du SIRH. Les informations RH sont dorénavant centralisées en un même endroit et accessibles en temps réel. Avec SAP SuccessFactors Mobile App, les managers peuvent organiser des entretiens à tout moment, depuis leur téléphone, avec tous les renseignements nécessaires sur le candidat. Grâce à l’intégration de SAP On-Prem Payroll et de Employees Central, le Groupe bénéficie de données de meilleure qualité et de l’enregistrement automatisé des informations RH.

Très bien accueillie par l’ensemble des collaborateurs grâce à une communication régulière, la solution est aujourd’hui pleinement adoptée par l’ensemble des acteurs de l’entreprise.

« SAP SuccessFactors a complètement changé la manière de promouvoir la formation en interne. Aujourd’hui, les employés peuvent d’eux-mêmes avoir accès au catalogue de formations et être pleinement acteur de leur développement professionnel. Nous profitons également de données plus qualitatives grâce à un système unique pour la paie et pour tous les processus RH facilitant ainsi notre visibilité sur le parcours des collaborateurs », explique Laurent Villemagne, Vice President, Group HR Information Systems & Controlling.

À propos de Faurecia

Fondé en 1997, Faurecia est devenu un acteur majeur de l’industrie automobile mondiale. Avec 266 sites industriels, 39 centres de R&D et 114 000 collaborateurs répartis dans 35 pays, Faurecia est un leader mondial dans ses quatre domaines d’activités : Seating, Interiors, Clarion Electronics et Clean Mobility. Son offre technologique forte fournit aux constructeurs automobiles des solutions pour le Cockpit du futur et la Mobilité durable. En 2020, le Groupe a réalisé un chiffre d’affaires de 14,7 milliards d’euros.

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

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

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

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

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

Pourquoi le data management est-il important ?

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

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

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

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

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

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

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

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

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

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

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

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

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

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

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


Systèmes et composants du data management

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

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

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

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

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

Entrepôts et lacs de données

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

Gestion des données de base (MDM)

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

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

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

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

Intégration des données

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

Gouvernance, sécurité et conformité des données

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

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

Business Intelligence et analyses

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

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


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

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

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

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


Évolution du data management

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

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

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

Gartner

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

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


Synthèse

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


Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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

En savoir plus


Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Article original posté sur Linkedin en anglais

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Source de l’article sur sap.com

Le changement climatique est un sujet brûlant. Pour y remédier, tous les pays du monde se doivent d’agir et de mener des actions coordonnées. Depuis plus de 10 ans, SAP s’emploie à agir contre le changement climatique. L’éditeur a fixé ses premiers objectifs de baisse des émissions de CO2 dès 2009. Bien qu’il ait une nouvelle fois été classé numéro 1 des éditeurs de logiciels dans les indices de durabilité du Dow Jones cette année, le plus dur reste à accomplir.

Dans le cadre du mouvement #FridaysForFuture, des milliers d’étudiants descendent dans la rue chaque vendredi pour manifester en faveur de la protection du climat. Le rapport annuel sur l’écart entre les besoins et les perspectives en matière de réduction des émissions qui vient d’être publié a tiré une autre sonnette d’alarme avant la conférence sur le climat de cette semaine. En comparant la tendance des émissions de gaz à effet de serre à leur niveau souhaitable, le rapport souligne que ces émissions doivent baisser de 7,6 % par an sur la prochaine décennie pour que l’humanité parvienne à contenir l’élévation des températures du globe à 1,5 °C. Un réchauffement supérieur à 1,5 degré entraînerait des phénomènes climatiques plus fréquents et plus intenses, à l’image des vagues de chaleur et des tempêtes observées ces dernières années, et ferait planer de graves menaces sur les populations, les pays, l’environnement, mais aussi les entreprises.

Favoriser l’action pour le climat via les solutions SAP

Pour lutter contre les dommages causés par le changement climatique, SAP s’appuie sur la numérisation. Ce faisant, l’éditeur aide ses clients à réduire leurs émissions de CO2 et à contribuer à l’objectif de développement durable numéro 13 des Nations unies, à savoir Mesures relatives à la lutte contre les changements climatiques.

« Le principal levier de SAP se traduit par son portefeuille de produits, qui permet aux clients d’agir de manière positive sur le plan économique, environnemental et social », explique Daniel Schmid, directeur du développement durable de SAP. « Avec plus de 437 000 clients à son actif, notre entreprise dispose d’un énorme potentiel pour changer les choses. »

Une partie de ce potentiel a déjà été réalisée en collaboration avec les clients.

Lors dialogue consacré aux aspects stratégiques du développement durable qui s’est tenu au siège de SAP en septembre, Hanno Schoklitsch, fondateur et PDG de Kaiserwetter, a parlé de la façon dont son entreprise recourt à l’Internet des Objets (IdO) et l’intelligence artificielle (IA) pour accélérer la transition vers les énergies vertes. Il a présenté le dernier bilan d’ARISTOTELES, plateforme IdO optimisée par SAP Cloud Platform, qui s’appuie sur des analyses de données intelligentes et des simulations de données prédictives pour améliorer les investissements et le financement en faveur de l’efficacité énergétique.

Il est essentiel d’amplifier cet impact. En conséquence, les équipes SAP s’activent à faire évoluer les solutions SAP qui aident à transformer la mobilité urbaine et qui soutiennent les réseaux de chaîne logistique pour qu’ils gagnent en transparence, dans l’objectif de passer à une économie circulaire « zéro déchet » et de lutter contre la pollution plastique.

Donner l’exemple : efforts consentis en interne

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Tout en cherchant à élaborer des produits et services qui aident les clients à déployer des modèles économiques durables, SAP s’engage à réduire ses propres émissions de gaz à effet de serre. Des mesures ont déjà été mises en place pour atteindre cet objectif.

SAP s’est fixé l’objectif de réduire de 85 % ses émissions de CO2 tout au long de la chaîne de création de valeur d’ici 2050, un objectif qui s’inscrit dans l’initiative « Science Based Targets ». Dans ce cadre-là, l’éditeur a récemment renforcé son engagement en adoptant les objectifs de réduction des émissions de 1,5 ºC dans l’optique d’une future neutralité carbone. Pour atteindre la neutralité carbone dans ses propres activités d’ici 2025, SAP s’appuie sur une stratégie en trois volets : éviterréduirecompenser.

  • Éviter : dans la mesure du possible, SAP s’emploie à éviter les émissions de gaz à effet de serre. Il s’agit d’une priorité absolue, qui passe par exemple par le recours aux télécommunications virtuelles en lieu et place des vols d’affaires.
  • Réduire : au cas où les émissions de gaz à effet de serre ne pourraient pas être évitées, SAP cherche à renforcer l’efficacité et réduire tous les types d’émissions, par exemple avec l’efficacité énergétique des bâtiments, les opérations des centres de données, le covoiturage, l’autopartage et la mobilité connectée.
  • Compenser : SAP a élargi ses modèles de compensation des déplacements professionnels. Dans le cas des vols d’affaires, un prix interne du carbone a été établi pour compenser les émissions de CO2, et SAP a émis des cartes de carburant neutres en carbone pour toutes les voitures de fonction.

En 2009, SAP s’est fixé l’objectif de ramener les émissions de gaz à effet de serre aux niveaux de 2000 d’ici 2020. Ce résultat a été atteint dès la fin 2017 alors que les effectifs de SAP ont été multipliés par quatre au cours de cette période. L’année dernière, SAP a fait tomber ses émissions à 310 kilotonnes, dépassant ainsi son objectif annuel de réduire le nombre de ses émissions de CO2 à moins de 333 kilotonnes. Les chiffres exacts sont disponibles dans le rapport intégré annuel. En outre, un tableau de bord interne de durabilité permet aux employés de découvrir la répartition de ces rejets par pays, par site et par secteur d’activité.

Tous les centres de données et établissements SAP fonctionnent aux énergies vertes depuis 2014. En outre, SAP introduit progressivement un système de management environnemental conforme à la norme ISO 14001 sur les sites SAP du monde entier.  En 2019, 55 sites SAP avaient déjà obtenu la certification ISO 14001.  Un système de management de l’énergie certifié ISO 50001 est intégré aux systèmes de gestion existants de certains sites, tels que le siège de SAP à Walldorf et St. Leon-Rot, pour améliorer en continu la performance énergétique de l’entreprise.

La mobilité joue également un rôle clé dans la lutte contre le changement climatique. C’est la raison pour laquelle le profil des employés qui font la navette entre domicile et lieu de travail est pris en compte dans le calcul des émissions de CO2 de SAP. Avec son large éventail de voitures électriques, à ses systèmes de transport public spéciaux ainsi qu’à son vif soutien du vélo et du covoiturage, SAP propose différents moyens de se déplacer et de voyager de manière durable. Les résultats de l’enquête 2018 sur les trajets domicile-travail ont révélé une tendance positive : en 2018, les émissions quotidiennes de CO2 en lien avec ces trajets ont diminué de 4,7 % par rapport à l’année précédente. L’utilisation de la voiture a baissé de 5 %, celle des transports publics est restée stable et le recours au vélo a augmenté de 15 %. Le travail à domicile a progressé de 11 % d’une année sur l’autre.

Si les émissions de CO2 ne peuvent être évitées ou réduites, auquel cas SAP investit dans des projets de compensation d’émissions et reçoit en retour des crédits carbone des projets sponsorisés. L’accent est mis sur des projets ambitieux, tels que le Fonds Livelihoods qui conjugue reboisement et amélioration des moyens de subsistance des communautés rurales et satisfait aux critères du label GOLD standard du WWF (World Wide Fund for Nature). À ce jour, 2,3 millions d’arbres ont été plantés, dont 1 million entre 2018 et 2019, par exemple, dans le cadre du projet « Réserve de forêt de Kikonda » en Ouganda.

Agir au niveau individuel

Chacun de nous, nous pouvons de bien des façons changer les choses, tant dans notre vie personnelle que professionnelle. Les employés de SAP sont désireux d’apporter une contribution positive. Selon l’enquête annuelle menée auprès du personnel, 93 % des employés conviennent qu’il est important pour SAP de poursuivre sa stratégie de développement durable. Plus de 200 personnes s’engagent comme défenseurs du développement durable au sein d’un réseau mondial pour encourager le changement et inspirer leurs collègues.

Le programme SAP Next-Gen, mis en place en collaboration avec les laboratoires d’innovation technologique de l’ONU, soutient une série de hackathons en faveur de l’action climat, Reboot the Earth, dont la finale aura lieu lors du sommet pour le climat à New York prévu en septembre prochain. De nombreux employés de SAP sur différents sites se sont portés volontaires pour jouer le rôle de juges dans les concours locaux.

Les lignes directrices de la programmation durable compilées par l’équipe Performance and Scalability de SAP ont également valeur d’exemple. Selon Detlef Thom, expert produit SAP en développement : « Pour les développeurs de logiciels et les architectes, appuyer le développement durable et contribuer à l’informatique écoresponsable implique de concevoir des programmes logiciels qui utilisent efficacement les ressources informatiques tout en économisant de l’énergie. Cela devient encore plus impératif si l’on tient compte du grand nombre de transactions commerciales que gère un système SAP à l’échelle mondiale. »

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Source de l’article sur sap.com