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Qu’est-ce que le data mining ?

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

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

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

Pourquoi utiliser le data mining ?

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

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

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

Historique du data mining

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

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

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

Comment cela fonctionne ?

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

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

Techniques de data mining

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

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

Association

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

Clustering

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

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

Régression

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

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

Exemples de cas d’utilisation

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

Développement de produit

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

Production

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

Industries
des services

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

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

Défis liés au data mining

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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FAQ sur le data mining

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

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

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

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

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

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

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

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

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Source de l’article sur sap.com

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

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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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Il est temps de mettre votre ERP à niveau ? Guide pour le remplacement de votre ancien ERP

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Etes-vous satisfait de votre système ERP ? Est-il temps de le mettre à niveau ? Vous avez peut-être écouté les témoignages de vos pairs quant à leur passage à des ERP modernes. Ou peut-être ressentez-vous le besoin de mettre en place de nouveaux processus pour rester compétitif et répondre aux attentes de vos clients, nouveaux processus que votre système actuel ne peut proposer. Quoi qu’il en soit, il est toujours bon d’évaluer en continu les performances du système, d’identifier les axes d’amélioration et d’anticiper les problèmes qui pourraient subvenir.

Le système ERP parfait existe-t-il ?

La réponse courte est « non ». Et même si le système parfait existait pour vos besoins spécifiques à un moment donné, ces besoins évoluent en permanence. Il faut donc garder le contrôle, évaluer dans quelle mesure votre ERP répond à vos besoins actuels et identifier les tendances qui pourraient entraîner des problèmes.

Il est en vogue de qualifier les systèmes installés de « legacy ERP ». Ce qui suggère une ancienne technologie et des systèmes obsolètes. C’est injuste car de nombreux systèmes installés sont régulièrement entretenus, mis à niveau et pleinement capables d’évoluer, de s’adapter, aux nouveaux besoins.

Cela dit, les mises à niveau des ERP sont facultatives, bien que fortement encouragées par les fournisseurs. Il est important de se tenir au courant des corrections et des améliorations disponibles. En cas de problèmes ou tendances défavorables, assurez-vous que votre système dispose de toutes les mises à jour et de la dernière version. Regardez ensuite si votre fournisseur propose des modules complémentaires ou des améliorations qui pourraient remédier aux lacunes constatées. Déterminez ce qu’il faudrait pour mettre en œuvre ces correctifs, en termes d’argent et d’efforts, et utilisez ces informations pour évaluer le coût du maintien de votre solution actuelle.

Votre logiciel ERP vous laisse-t-il tomber ?

En résumé, gardez votre système ERP à jour. Surveillez aussi de près ses performances. Les besoins, les vôtres comme ceux de vos clients, vont évoluer. Vous devez donc vous assurer que votre système ERP peut y répondre.

L’auto-évaluation mentionnée ci-dessus peut vous aider à identifier les défaillances et les sujets de préoccupation, par exemple :

  • Votre système est incapable de répondre aux nouveaux besoins ou limite les nouvelles initiatives.
  • Il ne prend pas en charge les nouvelles technologies et normes, ou seulement avec difficulté, à coût élevé et avec des retards. Le fournisseur est lent à intégrer de nouveaux éléments et nouvelles fonctionnalités.
  • Les fonctions sont difficiles à maîtriser et à utiliser, et nuisent à l’efficacité au lieu de la favoriser.
  • Le temps de réponse est excessivement lent. Le stockage et la récupération de l’information sont inadéquats, lourds ou ne répondent tout simplement pas aux besoins actuels en constante expansion.
  • Le système est coûteux et difficile à maintenir et à gérer, et ne bénéficie pas d’un soutien adéquat de la part de votre fournisseur.
  • Si votre système est vraiment un ancien ERP dont l’assistance du fournisseur s’amenuise, ou dont l’assistance technique se réduit, les programmeurs et analystes compétents deviendront plus chers et plus difficiles à trouver à mesure que le système deviendra plus obsolète et moins fiable.

C’est le genre de problèmes qui peuvent évoluer lentement et passer inaperçus pendant longtemps. Puis, soudain, il devient évident que les lacunes du système causent de graves problèmes ​- et qu’il faut faire quelque chose.

Combien dépensez-vous pour votre ERP ?

De nombreuses entreprises sont surprises lorsqu’elles font l’analyse et découvrent ce qu’il en coûte réellement pour maintenir leur système ERP existant en place et opérationnel. Cela peut sembler curieux pour les ETI, qui surveillent généralement de très près leurs dépenses. Mais il n’est pas toujours facile de distinguer les coûts directs et indirects associés à l’ERP.

Outre les frais mensuels et annuels versés au(x) fournisseur(s) de logiciels et au(x) fournisseur(s) de matériel, il y a des dépenses courantes pour le service et l’assistance de vos différents fournisseurs de services (par exemple service matériel, conseil ou réseau). N’oubliez pas d’inclure les coûts de mise à jour si vous avez détecté (ou pensez) que des mises à jour ou des améliorations sont nécessaires pour résoudre des problèmes existants ou anticipés, comme indiqué ci-dessus.

Considérez également les coûts internes directs du département informatique, y compris les salaires et les avantages, les locaux, les commodités et les fournitures. Essayez de distinguer ceux qui soutiennent directement votre ERP. N’oubliez pas qu’au moins certains de ces coûts subsisteront après la mise à niveau et le déploiement d’un nouveau système, surtout si vous remplacez un système traditionnel sur site par un autre système sur site. La structure des coûts pour les logiciels SaaS (Software-as-a-Service) basés sur le cloud est différente, mais vous aurez toujours besoin d’un point de comparaison pour prendre une décision défendable. Que cette décision soit de garder votre système actuel, de commencer une mise à niveau ERP ou de poursuivre un remplacement.

Quel serait le coût d’un nouveau système ?

Le coût potentiel du passage à un nouveau système ERP vous inquiète ? C’est compréhensible. Un nouveau système ERP est probablement l’une des plus grosses dépenses en équipement non productif qu’une entreprise fera au cours d’une année donnée. Néanmoins, par rapport aux avantages offerts et au montant dépensé pour le maintien du système actuel, la plupart des entreprises estiment que le coût est tout à fait raisonnable et justifiable. N’oubliez pas de penser en termes de coûts du cycle de vie – le coût total sur une période donnée, par exemple cinq à sept ans.

Lorsque vous examinez le coût d’acquisition et de déploiement d’un système de remplacement, sachez que les coûts du matériel et des licences logicielles ne sont qu’une partie de l’équation. Vous devez également inclure les éléments suivants dans votre évaluation :

  • La mise en réseau et les périphériques tels que les scanners de codes-barres, les appareils mobiles et les logiciels clients, ainsi que l’assistance.
  • La conversion et la saisie des données dans le nouveau système, ainsi que les dispositions pour l’archivage et l’accès aux enregistrements historiques.
  • La préparation aux sinistres, y compris les systèmes de sauvegarde ou de basculement, les ressources de récupération des données, la connectivité redondante et les communications.
  • La formation de l’équipe de déploiement de l’ERP et de tous les futurs utilisateurs (ce point est d’une importance capitale, ne le négligez pas).
  • Le développement et la documentation de nouveaux flux de travail.
  • L’assistance à l’implémentation. Il est probable qu’un certain niveau d’assistance sera inclus dans l’offre du fournisseur principal du système. Mais vous voudrez peut-être faire appel à une assistance supplémentaire du ou des fournisseurs, à des consultants externes, à votre cabinet comptable ou à d’autres personnes pour certains ou tous les éléments énumérés ci-dessus.
  • La charge supplémentaire pour vos employés pendant le déploiement sous forme d’heures supplémentaires, d’embauche d’intérimaires pour les aider dans leurs tâches habituelles afin qu’ils aient le temps de travailler sur le déploiement, ou de primes et autres incitations pour maintenir la motivation des salariés.

Sachez que la structure des coûts des systèmes SaaS basés sur le cloud est très différente de l’approche traditionnelle d’achat et d’implémentation sur site. Avec le SaaS, il y a peu ou pas de frais initiaux pour le matériel, car il s’agit essentiellement d’un abonnement. Un contrat SaaS inclut généralement une grande partie des coûts de maintenance et d’assistance. De sorte que vos coûts informatiques internes courants seront considérablement réduits. La plupart des entreprises estiment que le coût total sur cinq à sept ans avec un contrat SaaS sera probablement inférieur au coût total de l’achat et de la gestion en interne.

Au moment de prendre la décision de conserver votre système actuel ou d’envisager un remplacement, pensez aux bénéfices que vous pouvez en tirer. Avec une nouvelle solution ERP, vous bénéficierez d’une interface utilisateur moderne, de capacités et de fonctions supplémentaires, et vous améliorerez votre avantage concurrentiel. Tandis que si vous conservez votre ancien système, vous limitez votre capacité à rester agile, productif et compétitif. Bien que vous ne cherchiez pas en premier lieu à réaliser des économies, les exemples de réussite avec des ERP modernes démontrent que les bénéfices du passage à un nouveau système sont souvent moins coûteux et compensent les frais de mise à niveau.

Comment justifier financièrement un nouveau système ERP ?

Lorsqu’elles prennent une décision de cette importance, la plupart des entreprises exigent une analyse coûts-avantages sous la forme d’un retour sur investissement (ROI) attendu. Le côté coûts est facile : additionnez les coûts prévus comme indiqué ci-dessus. Du côté des avantages, il peut y avoir des économies directes sur les coûts informatiques, mais pour énumérer les principaux avantages, l’entreprise doit prévoir comment le système changera l’environnement de travail et permettra d’améliorer les performances, la productivité et le service à la clientèle.

  • Amélioration des performances : De nombreux projets ERP se justifient par les améliorations attendues en termes d’efficacité (réduction de la main-d’œuvre directe) et de réduction des coûts (y compris, mais sans s’y limiter, la réduction des stocks). Sachez toutefois que le système ne crée pas ces avantages par sa simple implémentation. Le système organise, analyse et présente les données de manière à ce que les responsables puissent mieux utiliser les ressources humaines et prendre de meilleures décisions, et c’est cela qui apporte les plus grands bénéfices. Gardez cela à l’esprit lorsque vous établissez un budget pour la formation des utilisateurs et pour la mise en œuvre de procédures améliorées.
  • Un meilleur service à la clientèle : Ces avantages sont moins directs, mais encore plus importants. En améliorant le service à la clientèle, vous pouvez théoriquement augmenter les ventes et les bénéfices, accroître votre part de marché et peut-être même augmenter vos marges, car un bon service à la clientèle apporte une valeur ajoutée au client sans ajouter de coût au produit lui-même. Dans certains cas, les améliorations du service à la clientèle deviennent une condition de survie. Car lorsqu’un nouveau ou un gros client attend des fonctionnalités telles que la transmission électronique des commandes ou l’amélioration des rapports informatisés, votre système ERP doit être à la hauteur.
  • Changements de l’environnement de travail : les systèmes d’aujourd’hui sont conçus pour être faciles à utiliser (l’UX, l’expérience utilisateur, est le mot actuellement à la mode) pour un accès rapide et facile à l’information. Le travail et le flux de travail de chaque utilisateur étant uniques, les systèmes actuels sont hautement personnalisés pour offrir à chacun les écrans et les processus de travail les plus efficaces et confortables. Cette efficacité accrue permettra aux salariés d’en faire plus et de gérer un plus grand volume d’affaires sans avoir besoin d’embaucher. Notez qu’il est déconseillé de justifier le système par une réduction des effectifs. Cela ne se produira probablement pas et la perspective de suppressions d’emplois ne motivera pas les salariés à adopter le système et à contribuer à son succès.

La sélection d’un ERP n’est qu’un début

Tout en suivant les conseils pour évaluer les systèmes ERP, gardez à l’esprit que le remplacement des systèmes existants n’est pas un processus simple ou rapide, mais qu’il vaut la peine car il peut apporter des avantages considérables lorsque l’ERP est correctement sélectionné et déployé.

La question que la plupart des entreprises se posent à ce stade est la suivante : « Combien de temps faut-il pour choisir et remplacer un système existant ? » Il n’y a pas de réponse unique. Cela dépend de la taille et de la complexité de l’organisation, du fait que l’un ou l’autre ou les deux systèmes (ancien et nouveau) soient basés sur le cloud, de la dynamique de l’entreprise et de l’équipe de déploiement, du niveau d’engagement de la direction dans le projet, et du degré de coopération ou de résistance au sein de la communauté des utilisateurs… pour ne citer que quelques-unes des variables. Certains déploiements peuvent être réalisés en quelques mois, d’autres prennent un an ou plus. Un partenaire expérimenté peut vous aider à établir un calendrier réaliste lorsque vous définissez votre plan de projet.

Nous n’avons pas besoin de vous répéter que le remplacement de votre système ERP sera forcément perturbant. S’il n’est pas possible de totalement les éviter, les perturbations peuvent cependant être minimisées grâce à un déploiement bien planifié et géré.

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SAP France nomme Fiamma Ferrero à la tête de l’activité Services

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SAP France, 5ème filiale du Groupe SAP, leader mondial du logiciel d’entreprise, nomme Fiamma Ferrero au poste de Directrice des Services France. Membre du Comité Exécutif, elle a pour mission principale d’accompagner l’adoption des solutions SAP par le marché et ainsi d’étendre les positions de SAP Services sur l’ensemble du périmètre, vente et delivery, ce qui inclut le Conseil, l’accompagnement Premium Engagement, et la formation.

Cette nomination intervient dans un contexte d’évolution des Services SAP, qui se concentrent davantage sur les objectifs de transformation, d’efficience et d’innovation des organisations, pour répondre à leurs nouvelles attentes. La qualité de la relation client et le développement d’offres de service autour des solutions SAP et de l’offre RISE with SAP, en coopération avec l’écosystème des partenaires, seront au centre de son action.

Ingénieure diplômée du Polytechnique de Turin en Italie, de la Technische Universität Darmstadt en Allemagne et de l’Executive MBA du Collège des Ingénieurs en France, Fiamma Ferrero, 43 ans, a débuté sa carrière dans la filiale informatique du Groupe Volkswagen, puis a rejoint T-Systems et Logica-CGI en qualité de Directrice des Ventes. Elle a ensuite évolué vers un poste de Chief Digital Officer chez Econocom, et dans le monde de l’entrepreneuriat avec la création de la start-up INWIBE. Fiamma Ferrero était, depuis 2019, Directrice des Ventes des Services pour SAP France. Avec son arrivée au Comité Exécutif, SAP France renforce la mixité de son comité exécutif désormais composé de cinq femmes et de quatre hommes.

« Aujourd’hui plus que jamais, les services sont stratégiques pour SAP. Dans une logique d’accélération du Cloud, nous souhaitons établir une relation continue encore plus intime avec nos clients et nos partenaires afin de leur partager les bonnes pratiques lors des moments clés de leur transformation. Avec SAP services, c’est toute l’organisation qui s’engage aux côtés des clients et partenaires pour la réussite de leurs projets stratégiques. La valeur ajoutée apportée par les services de SAP et de nos partenaires permet aux organisations de se transformer plus vite et offre un ROI plus rapide », explique Frédéric Chauviré, Directeur Général de SAP France.

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Qu’est-ce que l’ERP Cloud ?

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Avant d’aborder le sujet de l’ERP Cloud, rappelons ce qu’est un ERP. Introduit dans les années 90, le progiciel de gestion intégré (ERP) est un logiciel qui automatise les processus, que ces derniers relèvent de la finance, distribution, production, etc. Initialement, les systèmes ERP étaient souvent implémentés chez les clients, dans leurs centres de données. Ils étaient alors axés sur l’automatisation et l’orchestration des activités et des ressources internes. Au fil du temps, ils ont évolué pour s’adapter aux nouveaux besoins.

Plus récemment, la technologie cloud computing est arrivée et les logiciels ont été davantage distribués sous forme de services, via internet. L’ERP, comme beaucoup d’autres applications, a migré dans le cloud. Logiciel en tant que service (SaaS), l’ERP Cloud est disponible par abonnement plutôt qu’à l’achat. Mais l’ERP Cloud ne se limite pas à un nouveau modèle de distribution et de tarification. S’il rencontre aujourd’hui un tel succès, c’est parce qu’il aide les entreprises à prospérer à l’ère du numérique.

Pourquoi l’ERP Cloud ?

Pendant plus de 25 ans, les systèmes ERP ont apporté de la valeur aux entreprises, en les aidant à augmenter leur productivité et à obtenir une visibilité accrue. Mais le monde (et la concurrence) a changé.

La façon dont les entreprises fonctionnent et créent de la valeur est différente aujourd’hui. Elles sont d’abord sous pression pour automatiser leurs opérations. Quand elles ont déjà une certaine maturité numérique, comme beaucoup de grandes entreprises, elles cherchent à optimiser et changer leurs processus. Ainsi que des opportunités pour continuer à croître et à s’étendre. Les entreprises travaillent également davantage en réseau. Elles s’appuient sur des partenaires pour la production, distribution, gestion des ventes, le service, le support… et même pour leurs activités principales.

Ce monde globalisé et connecté exige de nouvelles technologies et systèmes, capables de gérer les opérations internes et externes, ainsi que les réseaux d’entreprises dans le monde entier. Et l’ERP Cloud rend tout cela possible, permettant aux entreprises de tirer parti des changements et d’être plus agiles.

En parallèle, les clients, de plus en plus férus de numérique, sont plus exigeants. Ils veulent des livraisons plus rapides, des offres continuellement améliorées, une fiabilité accrue et des coûts réduits.

Les anciens ERP ne peuvent plus suivre le rythme. Pourquoi ? Parce qu’ils ne s’adaptent pas facilement au changement, reposent sur une technologie à la maintenance coûteuse. Et aussi parce qu’il est peu probable qu’ils aident les entreprises à se conformer aux nouvelles réglementations.

Résultat : la plupart des anciens systèmes ERP peinent à fournir la vitesse, la flexibilité et la business intelligence nécessaires à la transformation, croissance et compétitivité des entreprises.

Comment l’ERP SaaS a-t-il évolué ?

Au début des années 2000, les applications cloud étaient surtout des solutions autonomes. Des outils de gestion de la relation client (CRM), de marketing automation, de gestion des notes de frais et des déplacements, etc.

Au milieu des années 2000, les principaux éditeurs de logiciels ont lancé leurs solutions d’ERP Cloud. Beaucoup avaient des fonctionnalités limitées et n’avaient pas été fondamentalement conçues pour le « cloud ». Une grande partie de ces solutions ont été adoptées lentement. Parce qu’elles étaient trop rigides, ne pouvaient suivre la rapidité du changement ni apporter la profondeur de fonction requise. Elles ne pouvaient pas non plus s’intégrer ou se connecter à différents systèmes ou données, limitant de fait la portée du changement et la croissance des entreprises.

Les systèmes ERP d’aujourd’hui ont considérablement changé la donne. Tout comme la courbe d’acceptation et d’adoption de l’ERP Cloud. Pourtant, il reste important de distinguer les systèmes ERP conçus pour le cloud de ceux qui simplement opèrent sur le cloud.

Pourquoi l’ERP Cloud est-il aujourd’hui si important ?

Les entreprises à forte croissance se sont souvent imposées comme des spécialistes dans leurs secteurs, grâce à des relations étroites avec leurs clients et fournisseurs, davantage de processus automatisés, et un besoin constant d’optimiser l’efficacité de leurs ressources et de passer à l’étape suivante de leur croissance. Les nouveaux environnements ont également entraîné un besoin d’innovation plus rapide. Ce qui a souvent créé un créneau pour ces entreprises, qui deviennent des spécialistes travaillant dans un petit ensemble de marchés verticaux, tels que la production de métaux pour l’aérospatiale ou les services de distribution aux restaurants.

Pour croître plus rapidement, ces entreprises doivent se développer dans de nouveaux marchés, lancer de nouveaux produits et services, faire des acquisitions et réagir aux échecs de leurs concurrents. Répondre à ces changements et saisir les opportunités au moment opportun est crucial. Un ancien système ERP rigide et difficilement extensible limitera la croissance et les changements positifs.

De même, la coopération entre les services est essentielle. Mais les systèmes de reporting indépendants – souvent basés sur des fichiers Excel, extraits de données ou systèmes cloisonnés – compliquent l’échange d’informations. Ils entraînent aussi des retards et des erreurs dans les opérations. Or, le partage efficace d’informations est vital pour prendre rapidement de bonnes décisions.

Aussi, les dirigeants sont souvent très soucieux des coûts. Et la constitution de réserves au bilan pour développer l’entreprise exige un examen du fonds de roulement, des dépenses d’exploitation et des investissements. Pourtant, de nombreux systèmes comptables hérités peinent à gérer ces détails. Et peinent aussi à se connecter au système comptable élargi ou à l’ERP. Les anciens outils et systèmes ne répondent pas aux besoins actuels, ne contribuent pas à l’efficacité opérationnelle et ne sont pas structurés ou maintenus pour répondre aux nouvelles exigences.

Enfin, si les entreprises sont promptes à adopter des solutions technologiques qui améliorent leurs opérations, beaucoup ont investi dans des solutions déconnectées pour résoudre des problèmes spécifiques à un service ou à un secteur. Ils ont par exemple investi dans des systèmes de gestion de la production (MES), de gestion des services de terrain, ou des logiciels de centre d’appels. Cette approche peut conduire à des dépenses importantes. Mais aussi à une grande complexité, lorsque ces solutions se connectent difficilement au système ERP. L’ERP Cloud, avec ses nouvelles technologies et ses avantages, change tout cela et offre une intégration harmonieuse.

Les systèmes modernes d’ERP Cloud améliorent le flux de travail grâce à des processus rationalisés, ce qui aide les entreprises à fournir un meilleur service à la clientèle, à identifier les opportunités d’upselling et à améliorer le cycle « order to cash ».

Quels sont les 10 principaux avantages de l’ERP Cloud ?

Les entreprises qui sont passées à l’ERP Cloud l’ont fait pour les avantages suivants :

  1. Réduction des coûts: en tant que service par abonnement, il n’y a pas de frais initiaux pour l’achat et l’installation du matériel et des logiciels. De plus, vous réduisez les coûts informatiques et les frais de personnel. En effet, les mises à niveau et la maintenance sont prises en charge par le fournisseur. Selon le modèle de déploiement de l’ERP Cloud que vous choisissez – cloud privé ou public – les économies peuvent être significatives. Le cloud public, en particulier, permet d’importantes économies financières et de temps dans la gestion de la maintenance.
  2. Implémentation rapide et flexible : la mise en place d’un ERP Cloud est très rapide. Votre fournisseur SaaS s’occupe des installations de matériel et de logiciels et met à disposition un personnel spécialisé dans la gestion des centres de données. Tout comme les applications mobiles que nous connaissons tous, la même interface utilisateur intuitive et la même expérience sont disponibles dans les applications d’ERP Cloud. Cela vous permet de saisir les opportunités en gagnant rapidement en productivité. La maîtrise des applications est rapide, l’automatisation prévaut, et le lancement de nouveaux produits dans de nouveaux secteurs et environnements devient facile.
  3. Amélioration des opérations : les fournisseurs d’ERP en mode SaaS gèrent et fournissent des mises à jour continues du système. Ils améliorent les opérations, changent les processus obsolètes, introduisent des innovations, technologies et fonctionnalités qui soutiennent les meilleures pratiques. L’ERP Cloud améliore et accélère, non seulement les pratiques financières et comptables, mais les opérations dans toute l’entreprise. Et peut même s’étendre aux partenaires et aux réseaux.
  4. Simplicité et automatisation : les entreprises peuvent consolider d’anciennes applications autonomes, standardiser et intégrer toutes les applications existantes et nouvelles. Elles peuvent aussi éliminer l’utilisation de systèmes déconnectés et les solutions de contournement qui existent sur les feuilles de calcul Excel. Cette synchronisation aide à réduire la complexité.
  5. Nouvelles fonctionnalités : les fournisseurs de SaaS gèrent le logiciel qui est partagé par toutes les entreprises qui l’utilisent. Cela permet aux fournisseurs de développer rapidement de nouvelles fonctions, améliorations. Et de les fournir à toutes les entreprises par le biais de mises à jour continues, ainsi que plusieurs nouvelles versions plus importantes par an. Comme les mises à jour sont livrées à tout le monde en même temps, vous ne manquez jamais une opportunité comme par le passé. Lorsque vous attendiez que votre fournisseur mette à jour votre système ERP personnalisé.
  6. Visibilité accrue : obtenir des insights nécessite des données et des outils d’entreprise fiables pour extraire les informations pertinentes. Les ERP Cloud modernes ont été conçus pour déverrouiller le big data. Afin que vous puissiez accéder aux informations cachées dans des ensembles de données vastes et complexes. Les bons systèmes d’ERP Cloud sont construits sur des modèles de données plus récents qui permettent un traitement en mémoire à grande vitesse, avec une architecture de données simplifiée. Et si les anciens systèmes ERP fournissent des outils de reporting, les analyses approfondies et intégrées disponibles via le cloud améliorent la prise de décision et les bénéfices dans toute l’organisation. Voir les tendances, prévoir les changements et automatiser les processus améliorent l’utilisation des ressources et, finalement, le service à la clientèle.
  7. Prise en charge de l’ERP mobile : Les produits ERP en mode SaaS garantissent que l’accès aux informations pour les collaborateurs, les sous-traitants, les fournisseurs et les clients est disponible et sécurisé sur les appareils mobiles, partout et à tout moment. La mobilité ne peut pas être pensée après coup. Accéder à des interfaces modernes, conçues pour s’adapter aux écrans mobiles, est important pour les utilisateurs.
  8. Accès aux nouvelles technologies : Des technologies avancées et intelligentes sont intégrées dans les solutions ERP SaaS modernes pour améliorer la productivité. Ces technologies comprennent l’Intelligence Artificielle (IA), le Machine Learning, et l’Internet des Objets (IoT). Ce dernier permet notamment à des dispositifs (machines ou capteurs) d’envoyer des données à des applications via le cloud.
  9. Une sécurité renforcée : Avec les systèmes ERP Cloud, la sécurité et les sauvegardes de données sont assurées par des experts en sécurité à plein temps. Les fournisseurs de cloud computing disposent généralement de la meilleure sécurité de données qui existe. Les failles de sécurité dans les grandes et moyennes entreprises se produisent généralement avec des systèmes sur site. Cependant, une chaîne n’est pas plus solide que son maillon le plus faible. Pour éviter la vulnérabilité aux points d’intégration, les systèmes ERP Cloud doivent être complets, connectés et collaboratifs.
  10. Scalabilité : Comme la croissance peut être difficile à prévoir, la scalabilité est importante. Avec une solution SaaS, vous pouvez simplement ajouter une puissance de calcul ou une capacité de stockage de données supplémentaire. Ce qui vous évite d’engager des dépenses d’investissement importantes.

BONUS : avec l’ERP Cloud, si les entreprises utilisatrices identifient des problèmes communs ou des besoins non satisfaits, elles peuvent pousser le fournisseur à apporter des changements. La volonté de la foule prévaut souvent. En conséquence, l’innovation est plus réactive et plus rapide.

L’ERP Cloud est-il sûr ?

Avec toutes les actualités concernant les violations de données et les virus, on peut se demander si l’ERP Cloud est sécurisé. De fait, aucun système n’est inviolable. Mais le degré de sécurité de votre système dépend de la manière dont il a été déployé et de qui le gère.

Voici quelques points clés à prendre en compte :

  • Vol de données : C’est probablement l’un des sujets les plus brûlants de l’actualité. De grandes entreprises ont vu leurs données volées et les informations privées de leurs clients compromises. Toutefois, l’examen des cas de violations de données montre que ces dernières étaient, le plus souvent, stockées dans les locaux de l’entreprise, et non dans le cloud.
  • Perte de données : Perdre des fichiers est une chose terrible. Mais cela peut arriver lors d’une catastrophe naturelle, d’un effacement de données par erreur ou d’une panne informatique. L’unique solution pour s’en prémunir est de faire des sauvegardes régulières. Avec l’ERP Cloud, les fournisseurs d’infrastructures effectuent des sauvegardes hors site régulières et de manière redondante. En cas de perte de données, il est facile de les restaurer pour que le système soit rapidement remis en marche.
  • Sécurité : il est de la plus haute importance d’avoir le bon niveau de sécurité. Les ETI disposent généralement d’un personnel informatique limité. Ce personnel s’occupe généralement de l’infrastructure, des mises à jour du système et des problèmes des utilisateurs. Les PME, quant à elles, disposent très rarement d’un personnel de sécurité informatique à plein temps. Avec un fournisseur d’ERP Cloud réputé, les PME/ETI ont automatiquement des experts en sécurité à plein temps. Disponibles 24 /24 et 7/7, ils s’assurent que toutes les mises à jour et procédures de sécurité sont réalisées.

Compte tenu de ce qui précède, l’ERP Cloud constitue une option plus sûre qu’un déploiement sur site.

Ne remettez pas à demain ce que vous pouvez faire aujourd’hui

L’ERP Cloud est une solution éprouvée et mature. Aujourd’hui utilisée par des milliers d’entreprises dans le monde, et probablement par bon nombre de vos concurrents.

Pour la majorité des ETI et grandes entreprises, la migration vers le « cloud » est une étape inévitable pour passer au niveau supérieur. Les avantages de processus accélérés, d’une visibilité accrue et d’un retour sur investissement plus rapide peuvent être vérifiés par des rapports d’analystes (de Gartner, Aberdeen, Forrester, etc.) et par des exemples de réussite de clients de votre secteur.

Publié en anglais sur SAP Insights

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L’Intelligence Artificielle pour accélérer vos processus financiers

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De nombreuses études (1) estiment que les organisations financières dédient plus de 50% de leur charge de travail à la collecte et l’analyse de données. C’est pourquoi l’automatisation est un outil à fort potentiel.

Avec la plateforme SAP S/4HANA, l’ERP nouvelle génération, SAP introduit un ensemble de techniques  permettant à la machine d’imiter une forme d’intelligence réelle, l’Intelligence Artificielle.

Les domaines d’application sont nombreux et peuvent être mis au service de la transformation de la fonction finance.

Le Machine Learning  pour optimiser la réconciliation bancaire

La réconciliation bancaire est un exemple de processus qui implique de nombreuses actions manuelles, notamment pour les flux d’encaissements :

  • des volumes importants de paiements à réconcilier manuellement malgré des règles prédéfinis,
  • des paiements sans références factures, des données de base incomplètes, des paiements avec écarts qui complexifient les actions de réconciliation,
  • des règles spécifiques à mettre en place en fonction des pays, des formats, des modes de paiements.

SAP introduit dans la suite SAP S/4HANA, une solution innovante basée sur du Machine Learning et permettant d’atteindre des taux d’automatisation proche de 97%.

La solution apprend des données et actions historiques, c’est-à-dire des répétitions (patterns) dans un ou plusieurs flux de données (extraits de comptes électroniques, avis de paiements, banques partenaires/sociétés,…) et en tire des prédictions de réconciliation en se basant sur des statistiques.

Les critères de réconciliation sont ainsi continuellement affinés et  les nouveaux cas, les exceptions, traités en autonomie. Les taux d’automatisation considérablement améliorés contribuent à réduire les coûts de déploiements et coûts opérationnels.

L’analyse prédictive pour améliorer la prise de décision

L’évolution constante des modèles économiques  impose aux directions financières de gagner en efficacité et en agilité. Elles doivent anticiper les impacts sur les revenus, la profitabilité, l’affectation des ressources afin d’orienter la stratégie de l’entreprise.

La plateforme SAP S/4HANA embarque des scénarios d’analyses prédictives permettant d’établir des prévisions de chiffre d’affaires très fiables via des algorithmes se basant sur des données actuelles et historiques, internes et externes à l’organisation tel que le pipeline des ventes, les tendances du marché, l’évolution du PIB d’un pays, etc.

Ces prédictions effectuées en temps réel alimentent le processus de planification budgétaire et sont déclinées à tous les niveaux de l’organisation où des ajustements peuvent être effectués.

A cela s’ajoutent des outils de simulation permettant de visualiser l’impact des choix stratégiques tel que les changements d’organisation, le développement de nouveaux produits, etc.

Lutter contre la fraude et la cybercriminalité

La crise sanitaire et économique inédite que nous vivons ouvre aux fraudeurs de nouvelles failles pour parvenir à leurs fins. De nombreuses attaques n’étant jamais identifiées, il est impossible de déterminer avec précision les pertes pour les entreprises. En 2020, d’après l’ACFE Report to the Nations (2), la fraude et la cybercriminalité ont causées des pertes estimées à plus de 3 Milliards € dans 125 pays  (~5% du chiffre d’affaires des entreprises concernées, avec une moyenne de 415 K€ par attaque en Europe).

Avec SAP S/4HANA, SAP propose des solutions pour contrôler des volumes importants de transactions, identifier en temps réel les menaces et transactions frauduleuses et ainsi limiter les risques de pertes financières.

L’Intelligence Artificielle émet des recommandations permettant d’affiner continuellement les règles de contrôle et l’identification de nouveaux schémas de fraude sur la base de données historiques internes comme externes. Les taux d’efficacité dans la détection des anomalies et des fraudes se trouvent considérablement améliorés.

Au-delà des multiples scénarios disponibles en standard, SAP complète son offre SAP S/4HANA par une plateforme d’innovations dans le cloud (Business Technology Platform) qui permet de développer des applications et extensions autour du cœur SAP S/4HANA.

À travers la Business Technology Platform, les départements financiers ont accès aux technologies innovantes tel que le Machine Learning, l’analyse prédictive, les chatbots ou encore la Blockchain, à partir desquelles ils peuvent imaginer de nouveaux cas d’usages.

(1) A future that works: Automation, employment and productivity, Mckinsey&Company

(2) Report to the Nations, ACFE

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Source de l’article sur sap.com

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Upskilling et reskilling de vos effectifs : pourquoi est-ce important ?

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Combler les lacunes en matière de compétences est une responsabilité permanente des ressources humaines. Et à mesure que les conditions sociétales, business et macroéconomiques changent, les RH doivent réimaginer la force de travail de demain. Car le sol se dérobe constamment sous leurs pieds. Aujourd’hui, avec la crise du COVID-19, la vitesse à laquelle les RH doivent déployer les initiatives d’upskilling et de reskilling va en s’accélérant.

Upskilling et reskilling, de quoi parle-t-on ?

  • Définition de l’Upskilling (en français, « perfectionnement professionnel ») : former les salariés dans le but d’améliorer leurs performances dans leurs fonctions actuelles.
  • Définition du Reskilling (en français « requalification ») : former les salariés en vue d’une nouvelle fonction, en particulier lorsque les objectifs de l’entreprise ont changé.

La formation, une priorité renforcée par le contexte COVID-19

Malheureusement, il n’existe aucun plan reproductible pour une formation réussie. Chaque entreprise a des besoins spécifiques qui évoluent avec le temps. Dès mars 2020, les e-commerçants se sont empressés de recruter et de former (upskilling), afin de répondre à la hausse de la demande. Les services publics étaient, quant à eux, déjà engagés dans le reskilling. Avec l’introduction de technologies intelligentes permettant d’automatiser certaines tâches répétitives, ils ont pu donner une responsabilité accrue ou plus stratégique à leurs employés. Mais bien que l’intensité et la nature des efforts de formation aient varié d’un secteur à l’autre, le constat est général : le COVID-19 a forcé la main à toutes les entreprises. Reskilling et upskilling ne sont plus des mots à la mode : les efforts doivent être entrepris, et rapidement.

De nombreuses études montrent que les entreprises mènent une vraie guerre des talents, recrutant agressivement des candidats aux compétences identiques ou similaires. Pour certains postes il pourrait pourtant être plus économique, rapide et efficace de former les collaborateurs. Afin qu’ils puissent occuper des fonctions supérieures ou entièrement nouvelles. Mais il ne s’agit pas de choisir entre recruter et former. Ce qu’il faut, c’est un recrutement efficace associé à une stratégie de formation. Car investir dans les collaborateurs apporte plusieurs avantages : une réduction du turn-over ainsi qu’une amélioration de la productivité et de l’innovation.

HXM: The Importance of Continuous UpSkilling and Reskilling

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HXM: The Importance of Continuous UpSkilling and Reskilling

Aujourd’hui l’urgence est plus forte que jamais. S’engager dans l’upskilling et le reskilling peut être la clé de la survie à la crise du COVID-19. Aussi bien pour les jeunes entreprises qui doivent réussir rapidement que pour les organisations installées qui recherchent de la stabilité et une croissance à long terme. La difficulté étant que, maintenant et dans un avenir prévisible, les RH devront trouver le juste équilibre entre embauches, formations et licenciements. Et ce à chaque heure de la journée.

Comprendre les besoins organisationnels et être capable d’y répondre rapidement sera la clé, non seulement de la carrière des professionnels RH mais aussi du succès des organisations qui les entourent.

Du télétravail à l’upskilling et reskilling

Arrêtez-vous un instant et pensez à quel point tout a changé en seulement quelques mois. À la fin de l’année 2019, si un DRH était entré dans le bureau du PDG et lui avait recommandé de commencer à planifier un futur avec des salariés majoritairement en télétravail, on l’aurait sans doute sèchement renvoyé à son bureau. Aujourd’hui le télétravail est devenu normal, si ce n’est la norme.

Mais le principal enseignement est que les organisations se sont révélées plus agiles et réactives que prévu. Et si chacun a été capable d’adopter le télétravail tout en restant efficace, pourquoi les entreprises n’arriveraient-elles pas à former les employés à de nouvelles compétences, rapidement, afin d’atteindre les objectifs fluctuants de l’organisation ? L’upskilling et le reskilling dans un environnement de travail à distance est un défi mais également une nécessité. Et gardons aussi à l’esprit que l’apprentissage « sur le tas », par la pratique, fera partie du chemin. En effet, trouver l’équilibre demande aujourd’hui une adaptation continue, voire même à la volée.

Pensez-y de cette manière : il a fallu des décennies avant que les téléphones portables ne puissent être glissés dans nos poches. Puis le smartphone est arrivé. Aujourd’hui, une application ou un jeu mobile peuvent devenir viraux à l’échelle mondiale, en quelques minutes.

La fonction RH connaît la même évolution rapide. Il y a quelques décennies le passage des documents papier aux fichiers informatiques s’opérait lentement. Aujourd’hui les RH ont délégué les tâches répétitives à des intelligences artificielles ou à des portails en ligne et élaborent des stratégies d’e-learning et de modélisation des effectifs. Si leur fonction est d’aligner les objectifs de formation sur les besoins de l’entreprise, alors les RH ont, comme tout le monde, besoin d’upskilling. Une stratégie de formation pertinente et agile, prête à être déployée à tout moment, est la carte que les professionnels RH ont en main avec leur siège à la table des décisions.

L’avenir du travail est là

Pour les RH, le défi n’est pas simplement d’identifier les lacunes en matière de compétences et de décider s’il faut embaucher ou former. Il s’agit de quantifier l’impact, revoir le plan d’action, puis de quantifier encore, etc. Dans un monde où chaque décision repose sur un calcul de ROI, même subjectif, il est essentiel pour les RH de relier les initiatives de formation aux objectifs immédiats et long terme de l’entreprise. Prenons deux exemples :

  • Delaware Consulting (1700 employés), en implémentant des solutions logicielles de formation robustes, a pu réaliser des économies grâce à un suivi plus précis de ses dépenses. Delaware a ainsi réduit de 5 % les coûts liés aux annulations de formations et de 12 % le temps consacré à l’administratif RH.
  • Newcrest Mining, en Australie, a utilisé des solutions logicielles similaires pour économiser 1,6 million de dollars US en frais de formation au cours des six premiers mois et a également dégagé 3,2 millions de dollars d’économies par gains de productivité la première année.

Le défi, cependant, est le temps : quand et comment les employés peuvent-ils être formés ? C’est particulièrement délicat lorsque l’on sait qu’un employé dispose en moyenne de 14 minutes de temps libre par semaine pour se former. Trouver un moyen d’ajouter une formation à la journée de travail est plus compliqué que de décider s’il faut ou non former. De plus, toute initiative d’upskilling ou de reskilling doit plus largement s’inscrire dans une planification stratégique des effectifs.

Cela signifie que certains salariés seront sélectionnés pour développer de nouvelles compétences quand d’autres seront laissés de côté. Les employés sont intelligents et savent ce qui se passe autour d’eux. C’est pourquoi les initiatives de formation doivent être accompagnés d’un plan de communication solide. Afin que les rumeurs, notamment sur les réductions d’effectifs, ne s’ébruitent pas. Toute stratégie de reskilling ou d’upskilling doit également être associée à un plan de communication interne solide. Un domaine où les RH assument une responsabilité croissante. Dans le cadre d’un vaste effort à l’échelle de l’entreprise, il est essentiel de veiller à ce que chacun, qu’il participe ou non à l’effort de requalification, comprenne les objectifs de l’organisation et la manière dont son travail sera affecté.

Les pièges et obstacles de l’upskilling et du reskilling

Il est également important de garder en tête différents scénarios. Comme la possibilité pour les salariés requalifiés d’exporter leurs nouvelles compétences ailleurs, voire chez un concurrent. Le turn-over est toujours une préoccupation, même en temps normal. Mais si l’attrition peut affecter le ROI associé à un effort de reskilling ou d’upskilling, l’alternative consistant à ne pas former, et donc à ne pas répondre à l’évolution du contexte, serait bien pire.

C’est pourquoi il est essentiel de relier directement les efforts de formation aux résultats de l’entreprise. Par exemple : si l’objectif est de stimuler les ventes en formant de nouveaux commerciaux, il faut mesurer la hausse des ventes. Cherchez des partenaires dans l’entreprise qui peuvent s’appuyer sur des outils ou localisez des parties prenantes pour vous aider à mesurer l’impact de votre travail. Les craintes d’attrition ou de perte de temps équivalent, en fin de compte, à une paralysie par l’analyse. S’engager dans le reskilling et l’upskilling est une question de capacité de l’entreprise à faire face à la concurrence. C’est pourquoi les RH ne doivent pas être considérées comme une entité administrative mais comme une entité pouvant s’attaquer de front aux déficiences de l’entreprise.

Être compétitif dans le contexte business moderne exige à la fois de réimaginer la fonction RH et de créer une culture de l’apprentissage. L’un ne va pas sans l’autre. Les efforts de formation exigent également des RH qu’ils aient une stratégie claire sur les personnes qui recevront de nouvelles compétences et sur ce qu’elles sont censées apporter à l’avenir. Enfin, il faut tenir compte de la manière dont la technologie peut évoluer et avoir un impact sur l’efficacité de tout effort de formation. Un système de gestion de la formation (LMS) moderne peut vous aider à atteindre vos objectifs d’upskilling et de reskilling.

Alors que la pandémie de COVID-19 est un facteur de complication, il faut considérer la formation comme un facteur clé de stabilité et de croissance à long terme. Qui aide à pivoter face aux défis. Le COVID-19 a accéléré les tendances déjà en place et a mis en évidence ce que les entreprises savaient déjà : les organisations dont vous entendrez parler comme des « success stories » dans quelques années seront celles qui se seront activement engagées dans l’upskilling et reskilling de leurs salariés en vue des défis à venir. En raison de la pandémie, les entreprises doivent simplement évoluer à un rythme plus rapide. Et pour ce faire, elles doivent, de même que leurs employés, être plus « smart ».

Publié en anglais sur insights.sap.com

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SAP France nomme Pascal Le Nahédic, Directeur des solutions à impact écologique et sociétal et Sylvie Turcotte, Directrice avant-vente

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LEVALLOIS-PERRET, France – 10 décembre 2020 – SAP France, 5ème filiale du Groupe SAP, leader du marché des logiciels d’applications d’entreprise, annonce le renforcement de sa stratégie « Green Line » avec la création d’une direction dédiée. Dirigée par Pascal Le Nahédic, celle-ci vise à aider les organisations à répondre à une de leurs priorités incontournables : améliorer leur impact environnemental et sociétal. SAP entend ainsi accélérer sur les sujets clés du développement durable.

En effet, les entreprises européennes sont face à une problématique complexe : alors qu’elle ont consacré 124 milliards d’euros l’an dernier à de nouvelles actions de réduction de leurs émissions de Co2, elles vont encore devoir doubler les investissements bas carbone pour avoir une chance d’atteindre l’objectif de zéro émission nette en 2050 fixé par Bruxelles.

Pascal Le Nahédic nommé Directeur des solutions à impact écologique et sociétal, SAP France

Pascal Le Nahédic prend les commandes des solutions à impact écologique et sociétal de SAP et sera en charge d’accompagner les clients de SAP dans le développement de nouvelles pratiques pour réduire leur empreinte sur l’environnement grâce aux technologies.

Après avoir passé 10 ans au sein du Groupe Exxon en Europe et en Asie, Pascal rejoint SAP France en 1999 en tant que Directeur de projet. En 2007, il occupe la fonction de Presales Industries. Depuis 2015, il assure le rôle de Presales Business Architect pour l’industrie ENR. Passionné par le sujet d’économie circulaire, il multiplie les initiatives d’intrapreneuriat en interne dont un projet innovant visant à aider les entreprises à réduire leurs déchets en termes de PLV (Publicité sur Lieu de Vente).

Sylvie Turcotte – Directrice Avant-Vente, SAP France

Sylvie Turcotte est à la tête de l’ensemble de l’organisation Avant-Vente pour SAP France.  Elle a pour mission de renforcer la croissance cloud de la filiale française par la mise en place de nouvelles approches avant-vente. Passionnée du milieu des technologies depuis 30 ans dont 20 ans au sein du groupe SAP. Sylvie a débuté sa carrière chez SAP Canada en 2000 comme consultante Finance, Funds management et Real Estate, avant de rejoindre l’équipe avant-vente Secteur Public pendant plusieurs années pour ensuite devenir directrice des ventes de Premium Engagement. Par la suite, elle a été nommée Customer Solution Director (CSD) puis Directrice de l’équipe Digital Core (Finance et Supply Chain) au niveau de SAP Canada, rôle qu’elle occupait depuis 3 ans.

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Quoi de neuf dans la Comptabilité Financière avec la release SAP S/4HANA 2020 ?

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Le 7 Octobre 2020 SAP a annoncé la disponibilité générale de SAP S/4HANA 2020 :  la sixième version de SAP S/4 HANA vient d’apparaitre avec toujours plus d’innovations à la clé.

Avec la version 2020 de SAP S/4HANA on poursuit la logique d’innovation continue avec des nouveautés fonctionnelles disponibles sur l’ensemble des processus finance.

Ces nouveautés sont immédiatement opérationnelles et disponibles lors de la sortie de la nouvelle version On Premise car elles ont été préalablement implémentées et testées depuis des mois dans la version Cloud de SAP S/4HANA.

Le document What’s new in SAP S/4HANA 2020 récapitule de façon exhaustive toutes les nouveautés apportées par cette version dans les différents domaines de la solution. Cette nouvelle version comporte des centaines d’innovations uniquement dans le domaine de la Finance et il est impossible de toutes les présenter ici. A titre d’illustration, nous vous proposons de passer en revue quelques-unes des nouveautés les plus remarquables :

Par exemple, dans le domaine de la comptabilité générale et bancaire, la nouvelle version réduit l’utilisation des comptes généraux, notamment des comptes bancaires, en simplifiant les processus de gestion des relations bancaires. L’utilisation des mêmes ensembles de comptes de rapprochement bancaire et de comptes d’attente pour la connectivité de la banque société réduit considérablement le nombre de comptes généraux requis pour les processus de paiement. Cette méthode offre également l’avantage de faciliter la gestion du plan comptable.

Dans le domaine de la clôture financière, avec SAP S/4HANA for Group Reporting, les équipes de consolidation peuvent générer simultanément des résultats dans plusieurs devises du groupe dans un seul processus de clôture. Ceci améliore l’efficacité et l’automatisation lorsque vous travaillez avec différentes devises dans le  groupe ou plusieurs taux de conversions de devise, par exemple pour une conversion à taux de change constants pour le reporting comparatif.

 

 

Dans la gestion des Clients et le contrôle de Crédit, un ensemble d’états de reporting avancés a été développé sur SAP Analytics Cloud avec pour objectif de donner les moyens au crédit manager d’améliorer le pilotage du contrôle crédit.  Ces états de reporting, nativement intégrés dans SAP S/4HANA, sont alimentés en temps réel par les flux des ventes et ouvrent la possibilité d’effectuer du drill-down vers les transactions opérationnelles.

 

 

Dans ce même domaine, une autre innovation réside dans la création d’une application Fiori qui donne accès à un cockpit de pilotage permettant une vue à 360° de toutes les informations nécessaires au contrôle crédit d’un partenaire donné. On peut ainsi accéder depuis un même endroit aux information générales sur le profil de crédit, des informations par segment et leurs limites et taux d’utilisation, une balance âgée synthétique, les commandes en attente d’approbation et même des informations sur des assurances ou garanties collatérales éventuelles. La navigation est ainsi grandement facilitée, les informations clés regroupées et disponibles de façon rapide, souvent dans un format graphique : voici un bel exemple d’innovation mise en œuvre pour faciliter l’adoption de la solution et assurer la meilleure expérience possible à l’utilisateur.

La plateforme SAP Central Finance a été optimisée dans la version SAP S/4HANA 2020 avec la mise à disposition de solutions d’intégration développées avec Magnitude dans le cadre du partenariat Solution Extension :

  • SAP Central Finance Data Harmonization by Magnitude
  • SAP Central Finance Transaction Replication by Magnitude

 

 

Central Finance permet la réplication des transactions des opérations issues de différentes sources dans une instance unique SAP S/4HANA, ce qui génère d’importants avantages liés à la centralisation, par exemple dans le cadre du reporting,  la comptabilisation des allocations, les opérations inter-sociétés ou la mise en place et opération de centres de services.

Ces nouvelles solutions d’intégration permettent de faciliter et d’accélérer l’intégration des données tout en fiabilisant le processus et en réduisant le TCO de Central Finance.

Deux autres innovations remarquables dans Central Finance :

  • La fonctionnalité de ventilation à la pièce est désormais disponible dans Central Finance et ceci même lorsque les systèmes SAP source n’en disposent pas.
  • Concernant le contrôle budgétaire, le budget des ordres internes peut être géré désormais de manière centrale dans SAP Central Finance grâce au suivi de la consommation de celui-ci dans les systèmes sources.

En conclusion, la version 2020 de SAP S/4HANA comporte une grande quantité de nouveautés qui méritent d’être découvertes lors d’une prochaine formation chez SAP France.

Voici le lien vers le calendrier des formations de H1 2021 afin de choisir celle qui vous convient le plus. Vous pouvez aussi avoir un aperçu des formations susceptibles de vous intéresser à l’aide des différents parcours de formation détaillés dans les  Learning Journeys mis à votre disposition par SAP Training and Adoption France.

 

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