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Devenir ingénieur DevOps: Guide complet pour réussir

Devenir ingénieur DevOps: Guide complet pour réussir

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Vous souhaitez devenir ingénieur DevOps ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à réussir dans ce domaine passionnant !

Dans le paysage en constante évolution de l’informatique et du développement logiciel, DevOps est devenu une méthodologie critique qui relie les équipes de développement et d’exploitation.

2. Gather the Necessary Skills:

DevOps engineers need to possess a wide range of technical skills to be successful. These include knowledge of scripting languages such as Python and Bash, proficiency in configuration management tools like Ansible and Chef, and expertise in containerization and virtualization technologies like Docker and Kubernetes. Additionally, DevOps engineers should have a good understanding of source control systems like Git, continuous integration tools such as Jenkins, and monitoring solutions like Nagios.

3. Acquire Hands-on Experience:

The best way to learn DevOps is to gain hands-on experience. Start by setting up a local environment and deploying a simple application. Then, move on to more complex tasks such as automating builds, deploying applications in containers, and configuring monitoring tools. You can also join online communities such as Stack Overflow to interact with experienced DevOps engineers and get answers to your questions.

Conclusion

DevOps is a rapidly evolving field that requires a strong understanding of the underlying principles and technical skills. To become a successful DevOps engineer, you need to understand the DevOps philosophy, acquire the necessary skills, and gain hands-on experience. With the right attitude and dedication, you can embark on an exciting journey and make a successful career in DevOps.

1. Comprendre la philosophie DevOps :

Avant de plonger dans les aspects techniques, il est important de comprendre les principes et la philosophie de base derrière DevOps. DevOps met l’accent sur la collaboration, la communication et l’intégration entre les équipes de développement et d’exploitation pour atteindre une livraison et une amélioration continues. Familiarisez-vous avec la culture DevOps, ses valeurs et l’importance de l’automatisation dans le cycle de développement logiciel.

2. Acquérir les compétences nécessaires :

Les ingénieurs DevOps doivent posséder une large gamme de compétences techniques pour réussir. Ceux-ci incluent la connaissance des langages de script tels que Python et Bash, la maîtrise des outils de gestion de configuration tels que Ansible et Chef et l’expertise des technologies de conteneurisation et de virtualisation telles que Docker et Kubernetes. De plus, les ingénieurs DevOps devraient avoir une bonne compréhension des systèmes de contrôle des sources comme Git, des outils d’intégration continue tels que Jenkins et des solutions de surveillance telles que Nagios.

3. Acquérir une expérience pratique :

La meilleure façon d’apprendre DevOps est d’acquérir une expérience pratique. Commencez par configurer un environnement local et déployer une application simple. Ensuite, passez à des tâches plus complexes telles que l’automatisation des builds, le déploiement d’applications dans des conteneurs et la configuration des outils de surveillance. Vous pouvez également rejoindre des communautés en ligne telles que Stack Overflow pour interagir avec des ingénieurs DevOps expérimentés et obtenir des réponses à vos questions.

Conclusion

DevOps est un domaine en constante évolution qui nécessite une bonne compréhension des principes sous-jacents et des compétences techniques. Pour devenir un ingénieur DevOps réussi, vous devez comprendre la philosophie DevOps, acquérir les compétences nécessaires et acquérir une expérience pratique. Avec la bonne attitude et la dévotion nécessaires, vous pouvez entreprendre un voyage passionnant et faire une carrière réussie dans DevOps.

Source de l’article sur DZONE

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Risques et solutions de sécurité de la virtualisation

Risques et solutions de sécurité de la virtualisation

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La virtualisation offre de nombreux avantages, mais elle comporte aussi des risques et des défis en matière de sécurité. Découvrons ensemble les solutions pour les gérer.

## Risques de sécurité liés à la virtualisation

Attacks on Virtual Machines

VMs are the main target of attackers in a virtualized environment. Attackers can exploit vulnerabilities in the operating system or applications running on the VMs to gain access to the virtualization environment. Once they gain access, they can launch attacks on other VMs or steal sensitive data.

Hypervisor Attacks

The hypervisor is the core component of virtualization technology. It is responsible for managing the VMs and other virtualization components. Attackers can exploit vulnerabilities in the hypervisor to gain access to the virtualization environment and launch attacks on other VMs.

Solution pour les risques de sécurité liés à la virtualisation

Les organisations du monde entier adoptent de plus en plus la technologie de virtualisation pour ses nombreux avantages, tels que des économies de coûts, une efficacité améliorée, une flexibilité, une scalabilité et une récupération en cas de sinistre. Cependant, l’adoption accrue de la technologie de virtualisation a également entraîné une augmentation des risques de sécurité. Les risques de sécurité liés à la virtualisation sont causés par divers facteurs, tels que les vulnérabilités du logiciel de virtualisation, les attaques sur les machines virtuelles (VMs) et les attaques sur le hyperviseur. Cet article examine les risques de sécurité liés à la virtualisation et les solutions pour les atténuer.

Vulnérabilités du logiciel de virtualisation

Le logiciel de virtualisation est le cœur de la technologie de virtualisation. Il est responsable de la gestion des VMs, du hyperviseur et des autres composants de la virtualisation. Les vulnérabilités du logiciel de virtualisation peuvent être exploitées par des attaquants pour obtenir un accès non autorisé à l’environnement de virtualisation. Les attaquants peuvent exploiter ces vulnérabilités pour prendre le contrôle de l’environnement de virtualisation, voler des données sensibles et lancer des attaques sur d’autres VMs dans l’environnement virtuel.

Attaques sur les machines virtuelles

Les VMs sont la principale cible des attaquants dans un environnement virtualisé. Les attaquants peuvent exploiter des vulnérabilités du système d’exploitation ou des applications exécutées sur les VMs pour accéder à l’environnement de virtualisation. Une fois qu’ils ont accès, ils peuvent lancer des attaques sur d’autres VMs ou voler des données sensibles.

Attaques sur le hyperviseur

Le hyperviseur est le composant principal de la technologie de virtualisation. Il est responsable de la gestion des VMs et des autres composants de la virtualisation. Les attaquants peuvent exploiter des vulnérabilités du hyperviseur pour accéder à l’environnement de virtualisation et lancer des attaques sur d’autres VMs.

Mesures pour atténuer les risques de sécurité liés à la virtualisation

Il existe plusieurs mesures qui peuvent être prises pour atténuer les risques de sécurité liés à la virtualisation. L’une des principales mesures est l’utilisation d’une stratégie de sécurité robuste pour protéger le système contre les menaces externes et internes. La stratégie devrait inclure des mesures telles que l’utilisation d’un pare-feu pour bloquer les connexions non autorisées, la mise en œuvre d’une politique stricte d’accès aux données et l’utilisation d’outils de codage pour assurer la sécurité des données sensibles. De plus, il est important que les administrateurs système mettent à jour régulièrement le logiciel et le matériel afin d’atténuer les vul

Source de l’article sur DZONE

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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Étapes pour les développeurs vers l'IT durable.

Étapes pour les développeurs vers l’IT durable.

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Les développeurs sont à la pointe de l’innovation technologique. Mais comment peuvent-ils adopter une approche durable pour leurs projets IT ? Découvrez les étapes à suivre !

Les conséquences réelles de quelque chose d’aussi abstrait que le logiciel

Même quelque chose d’aussi abstrait que le logiciel a des conséquences concrètes. Les centres de données consomment environ 1 % de l’énergie mondiale et ces serveurs à haute consommation représentent une fraction minime de l’utilisation totale de l’énergie informatique. Il est temps pour les développeurs informatiques de prendre au sérieux la réduction de leur empreinte carbone.

Aller vert peut prendre plusieurs formes, y compris l’écriture de meilleurs codes, des modifications matérielles et des changements dans la culture du lieu de travail. Les professionnels de l’informatique peuvent utiliser les techniques suivantes pour minimiser l’impact environnemental.

La première étape consiste à optimiser les bases de données. Les bases de données sont un élément essentiel des systèmes informatiques et peuvent consommer une quantité significative d’énergie. Les développeurs peuvent réduire la consommation d’énergie en optimisant leur base de données. Cela peut être fait en réduisant le nombre de requêtes, en réduisant le nombre de tables et en supprimant les données non utilisées. Les développeurs peuvent également améliorer l’efficacité des bases de données en utilisant des outils tels que l’indexation et la compression des données.

Deuxièmement, les développeurs peuvent réduire leur empreinte carbone en réduisant le nombre de serveurs nécessaires. Les serveurs sont l’un des principaux consommateurs d’énergie dans les centres de données et peuvent facilement être réduits en consolidant plusieurs serveurs sur un seul serveur. Les développeurs peuvent également réduire le nombre de serveurs en utilisant des technologies telles que le cloud computing et le virtualisation. Ces technologies permettent aux développeurs d’utiliser plusieurs serveurs virtuels sur un seul serveur physique, ce qui permet une meilleure utilisation des ressources et une réduction des coûts.

Enfin, les développeurs peuvent également réduire leur empreinte carbone en modifiant leur culture de travail. Les développeurs peuvent encourager l’utilisation de technologies plus écologiques telles que les écrans à LED et les imprimantes à faible consommation d’énergie. Ils peuvent également encourager l’utilisation des transports publics ou du covoiturage pour se rendre au travail et encourager le télétravail pour les employés qui le peuvent. Enfin, ils peuvent encourager les employés à recycler et à adopter des pratiques plus respectueuses de l’environnement.

Même si le logiciel est abstrait, il a des conséquences concrètes sur l’environnement. Les professionnels de l’informatique peuvent réduire leur empreinte carbone en optimisant leurs bases de données, en réduisant le nombre de serveurs nécessaires et en modifiant leur culture de travail. En adoptant ces techniques, les développeurs informatiques peuvent contribuer à la protection de l’environnement et à la préservation des ressources naturelles pour les générations futures.

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SAP annonce le lancement de SAP® Datasphere pour simplifier la lecture des données de ses clients et s’associe à Collibra, Confluent, Databricks et DataRobot.

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WALLDORF (Allemagne), le 8 mars 2023. SAP SE (NYSE: SAP) annonce des innovations majeures et des partenariats clés dans le domaine de la data, pour permettre aux clients d’accéder aux données critiques de leur entreprise, venant ainsi accélérer la compréhension des informations et améliorer leur prise de décision. SAP lance la solution SAP® Datasphere, la dernière génération de solutions de gestion de données, qui permet aux clients d’accéder facilement aux informations business directement exploitables dans l’ensemble du paysage de la data. SAP annonce également son partenariat avec des entreprises leaders dans les secteurs de la data et de l’IA – Collibra NV, Confluent Inc., DataBricks Inc. et DataRobot Inc. – afin d’enrichir SAP Datasphere et permettre aux entreprises de concevoir une architecture de données unifiée, combinant en toute sécurité les données SAP et non-SAP.

Jusqu’à aujourd’hui, l’accès et l’utilisation des données constituaient un réel défi au vu de la complexité de leur localisation et de leur système, qu’elles soient chez des fournisseurs de cloud computing, de data ou en site propre. Les clients devaient extraire les données depuis leurs sources d’origine et les exporter vers un point central, perdant au passage un aspect essentiel de leur contexte métier, et ne le récupérant qu’au prix d’efforts intenses sur le plan informatique. Avec ces annonces, SAP Datasphere met fin à cette « taxe cachée » sur la data, permettant aux clients de construire leur architecture de données qui fournit rapidement des informations significatives, tout en préservant le contexte et la logique de l’organisation.

« Les clients SAP générant 87% du commerce total mondial, les données SAP font partie des actifs business les plus précieux de l’entreprises et sont contenues dans les fonctions les plus déterminantes d’une organisation : de la fabrication aux chaînes d’approvisionnement, en passant par la finance, les ressources humaines et bien plus encore » a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et Membre Exécutif du Board de SAP. « Nous voulons aider nos clients à passer à la vitesse supérieure pour intégrer facilement, et en toute confiance, les données SAP avec les données non-SAP provenant d’applications et de plateformes tierces, afin de débloquer des informations et des connaissances entièrement nouvelles pour que la transformation digitale atteigne un autre niveau. »

 

SAP Datasphere

Disponible dès aujourd’hui, SAP Datasphere est la nouvelle génération de SAP Data Warehouse Cloud. Elle permet aux professionnels de la data de fournir un accès évolutif aux données critiques de l’entreprise. Grâce à une expérience simplifiée pour l’intégration, le catalogage, la modélisation sémantique, le stockage et la virtualisation des données, SAP Datasphere permet aux professionnels de la data de faciliter la distribution des données critiques de l’entreprise en préservant le contexte et la logique de cette dernière, avec une vision 360° de l’ensemble des données de l’organisation. SAP Datasphere s’appuie sur SAP Business Technology Platform (BTP), intégrant de solides fonctionnalités en termes de sécurité pour l’entreprise : base de données, cryptage, gouvernance. Aucune étape ou migration supplémentaire n’est requise pour les clients actuels de SAP Data Warehouse Cloud, qui bénéficieront automatiquement des nouvelles fonctionnalités de SAP Datasphere dans leur environnement produit. Ces nouvelles fonctionnalités comprennent le catalogage des données qui permet de les découvrir et de les gérer automatiquement, de simplifier leur réplication avec une mise à jour en temps réel, et d’améliorer leur modélisation pour conserver la richesse du contexte métier dans les applications SAP. D’autres fonctionnalités d’intégration d’applications reliant les données et les métadonnées des applications SAP Cloud à SAP Datasphere sont prévues.

Messer Americas, leader mondial dans le domaine des gaz industriels et médicaux en Amérique du Nord et du Sud, avait besoin d’un accès simple et sécurisé aux données SAP et non SAP au sein de son organisation pour améliorer la prise de décision – pilotée par les données – et de libérer les ressources informatiques afin qu’elles se concentrent sur des tâches plus stratégiques. Grâce à SAP Datasphere, Messer Americas a construit une architecture moderne de données qui préserve le contexte de ses données d’entreprise.

« SAP Datasphere simplifie notre vue d’ensemble de la data et renforce notre confiance dans les données que nous utilisons tous les jours, ce qui nous permet de mieux répondre aux besoins de l’entreprises » explique David Johnston, Chief Information Officer de Messer Americas. « Nous sommes en mesure de réagir plus rapidement aux changements émergents de l’offre et de la demande, ce qui se traduit par une meilleure gestion des stocks, un meilleur service client et l’optimisation de notre chaîne logistique ».

 

Partenariats stratégiques

SAP et ses nouveaux partenaires open data aideront des centaines de millions d’utilisateurs à travers le monde à prendre des décisions stratégiques fondées sur des quantités massives de données. Les partenaires stratégiques de SAP apportent leur talent unique, issu de leur écosystème, et permettent aux clients de combiner toutes leurs données comme jamais auparavant.

« Tout le monde souhaite avoir accès aux données SAP, c’est pourquoi il est absolument nécessaire de prendre le meilleur des fournisseurs technologiques pour mettre en place une stratégie complète autour de la data », a déclaré Dan Vesset, Vice-Président du Groupe IDC, chargé des analyses et études de marché sur la data. « Les organisations vivent aujourd’hui dans un monde où la lecture de données multi-cloud, multifournisseurs, hors et sur site est la norme. SAP adopte une nouvelle approche en s’associant à un groupe restreint de partenaires de premier plan, traitant les données tierces comme des citoyens de tout premier ordre afin de mieux répondre aux besoins des clients. »

 

A propos des partenaires

  • Collibra prévoit une intégration sur mesure avec SAP, permettant aux clients de mettre en place une stratégie de gouvernance d’entreprise, en construisant un catalogue de données complet, avec un historique sur l’ensemble de leurs données, qu’il s’agisse à la fois de données SAP et non SAP. Collibra rend les données fiables et accessibles à l’ensemble de l’entreprise.
  • Confluent prévoit de connecter sa plateforme de streaming de données, permettant aux entreprises de débloquer des données business précieuses et de les connecter à des applications externes en temps réel. L’offre cloud native de Confluent est la plateforme de référence pour les données dynamiques, permettant un flux illimité en temps réel provenant de diverses sources au sein de l’organisation.
  • Les clients de DataBricks peuvent intégrer leur Data Lakehouse à SAP afin de partager les données tout en préservant leur sémantique et les aide ainsi à simplifier leur vue d’ensemble.
  • DataRobot permet aux clients d’exploiter les capacités d’apprentissage automatique multimodales sur SAP Datasphere et de les intégrer directement dans leur bases, quelle que soit la plateforme cloud où elles sont stockées.

 

A propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

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

 

Contact presse

sylvie.lechevin@sap.com

Note aux journalistes
Pour prévisualiser et télécharger des séquences d’archives et des photos de presse pour diffusion, veuillez consulter le site www.sap.com/photos. Vous trouverez sur cette plateforme du contenu en HD pour vos médias.

Pour les clients souhaitant s’informer sur les produits SAP
Global Customer Center : +49 180 534-34-24

Ce document contient des déclarations qui sont des prédictions, des projections concernant des événements futurs. Ces déclarations sont basées sur des attentes, des prévisions et des hypothèses qui sont soumises à des risques et à des incertitudes pouvant entraîner des différences significatives entre les résultats réels. Des informations supplémentaires peuvent être trouvées dans les documents que nous déposons auprès de la Securities and Exchange Commission, y compris, mais sans s’y limiter, la section sur les facteurs de risque du rapport annuel 2022 de SAP sur le formulaire 20-F.

© 2023 SAP SE. Tous droits réservés. SAP et les autres produits et services mentionnés dans le présent document, ainsi que leurs logos respectifs, sont des marques (déposées ou non) de SAP SE en Allemagne et dans d’autres pays.

Veuillez consulter https://www.sap.com/copyright pour obtenir des informations supplémentaires sur les marques.

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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.

 

The Future of Analytics Has Arrived

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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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Unifiez vos données et analyses pour prendre des décisions avisées et obtenir la flexibilité nécessaire pour un contrôle efficace des coûts, notamment grâce à un paiement selon l’utilisation.

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Qu’est-ce que le data management ?

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

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

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

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

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

Pourquoi le data management est-il important ?

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

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

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

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

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

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

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

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

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

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

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

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

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

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

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

Systèmes et composants du data management

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

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

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

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

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

Entrepôts et lacs de données

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

Gestion des données de base (MDM)

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

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

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

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

Intégration des données

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

Gouvernance, sécurité et conformité des données

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

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

Business Intelligence et analyses

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

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

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

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

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

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

Évolution du data management

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

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

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

– Gartner

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

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

Synthèse

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

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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

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Qu’est-ce que la technologie cloud computing ?

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Vos utilisateurs et clients sont déjà habitués à utiliser leurs applications mobiles, comme Facebook ou Google Docs, pour interagir et travailler en toute flexibilité. Mais derrière le cloud computing, il y a bien plus qu’une simple interface web moderne. Le temps de réponse, le stockage des données, l’accès aux informations, la fiabilité et la sécurité sont autant d’éléments vitaux pour toute entreprise qui envisage une « migration dans le cloud ». Vos pairs vous auront sans doute parlé des avantages du cloud computing : accès aux technologies les plus récentes, flexibilité accrue et coûts IT réduits.

Qu’est-ce que la technologie cloud ?

Le cloud computing propose des services tels que le stockage des données, la sécurité, la mise en réseau, des applications logicielles et de la business intelligence, via internet et sur la base d’un abonnement.

En découvrant peu à peu le monde du cloud computing, vous voudrez sans doute vous familiariser avec certains des mots, définitions et choix qui s’offrent à vous. Vous trouverez ici un assortiment d’informations pertinentes, y compris des explications des termes SaaS, PaaS, IaaS, cloud public, cloud privé, cloud hybride et leurs différences. Le cloud offre de nombreux avantages que nous allons d’abord brièvement passer en revue.

Les avantages du cloud computing

  • Fiable : sûr, sécurisé et disponible. Bénéficiez d’un accès 24h/24 et 7j/7 au système de cloud computing de n’importe où et avec un excellent temps de réponse. Exécutez sur des serveurs sécurisés avec une équipe d’experts sécurité à temps plein. Vos données sont copiées et sauvegardées à distance.
  • Flexible: obtenez la puissance de calcul dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin. Ajoutez ou enlevez des serveurs, du réseau, du stockage. Intégrez de nouveaux utilisateurs instantanément. Étendez vos activités à de nouvelles zones géographiques. Tout est fait rapidement et facilement.
  • Economique : Ne payez que pour ce dont vous avez besoin. Pas de frais initiaux pour le matériel ou les infrastructures. Réduisez le temps consacré par le personnel informatique à la maintenance et à la mise à jour des systèmes. Investissez plutôt vos ressources dans des projets qui génèrent des revenus.
  • Actualisé : ayez toujours la dernière version de la plateforme, base de données, des applications logicielles. De plus, profitez des technologies émergentes telles que le Machine Learning (ML), l’intelligence artificielle (AI), l’Internet des objets (IoT), et plus encore. Restez toujours au fait des dernières innovations.

Les différents types de services de cloud computing

Le cloud computing est divisé en trois grandes catégories de services : SaaS, PaaS et IaaS. Certains fournisseurs combinent ces services et d’autres les proposent séparément.

Qu’est-ce que le SaaS ?

Avec le SaaS (software-as-a-service), les logiciels sont hébergés sur un serveur distant et les clients peuvent y accéder partout et à tout moment, à partir d’un navigateur web ou d’une intégration web standard. Le fournisseur de SaaS se charge des sauvegardes, de la maintenance et des mises à jour. Les solutions SaaS comprennent l’enterprise resource planning (ERP), la gestion de la relation client (CRM), la gestion de projets, etc.

Qu’est-ce que le PaaS ?

La plateforme en tant que service (PaaS) est un environnement de développement d’applications basé sur le cloud qui fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer et déployer des applications. Avec le PaaS, les développeurs peuvent choisir les fonctionnalités et services cloud qu’ils souhaitent sur la base d’un abonnement ou d’un paiement à l’utilisation.

Qu’est-ce que l’IaaS ?

L’IaaS (Infrastructure-as-a-service) permet aux entreprises de « louer » des ressources informatiques, telles que des serveurs, réseaux, du stockage et des systèmes d’exploitation, sur la base d’un paiement à l’utilisation. L’infrastructure est modulable et les clients n’ont pas à investir dans le matériel.

IaaS vs. PaaS vs. SaaS

Comparez le SaaS, le PaaS et l’IaaS et découvrez ce que vous pouvez attendre de chaque modèle « as-a-service ». La plupart des entreprises utilisent aujourd’hui un mélange des trois, et les limites entre les trois peuvent parfois s’estomper.

SaaS PaaS IaaS
Qui l’utilise Utilisateurs Business Développeurs Administrateurs système
Ce que vous obtenez Applications logicielles Plateforme de développement Ressources informatiques
Objectif Mener à bien des tâches business Construire et déployer des applications Accéder en ligne au stockage, aux réseaux, aux serveurs et à d’autres infrastructures
Contrôles du fournisseur cloud Applications, données, runtime, middleware, O/S, virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau Runtime, middleware, O/S, virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau Virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau
Contrôles du client N / A – tout est géré par le fournisseur Applications, données Applications, données, runtime, middleware, O/S

Types de déploiement cloud

Il existe trois types différents de déploiement cloud : public, privé et hybride. De nombreuses entreprises combinent plusieurs approches et mettent en place un environnement multi-cloud.

  1. Cloud Public : les services sont fournis aux clients sur un réseau disponible pour les clients du fournisseur. Le cloud public est efficace, abordable et est souvent multilocataires, ce qui signifie que le fournisseur gère votre service dans un environnement partagé.
  2. Cloud Privé : les services sont maintenus sur un réseau privé protégé par un pare-feu. Vous pouvez créer un cloud privé dans votre propre data center ou vous abonner à un cloud privé hébergé chez un fournisseur. Le cloud privé offre plus de sécurité et de contrôle.
  3. Cloud Hybride : combinaison d’un cloud public, cloud privé et d’une infrastructure sur site. Le cloud hybride vous permet de conserver des informations sensibles dans un data center traditionnel ou un cloud privé, tout en profitant des ressources du cloud public.

Cloud public vs privé vs hybride

Comparez les trois différents types de déploiements cloud pour découvrir celui qui conviendrait le mieux à votre entreprise.

Cloud public Cloud privé Cloud hybride
Environnement Ressources informatiques publiques partagées Ressources informatiques privées Mix de ressources publiques et privées
Mise à l’échelle automatique Élevé Peut être limité Élevé
Sécurité Bonne – mais dépend de la sécurité du fournisseur Plus sûr – toutes les données sont stockées dans un data center privé Très sûr – les données sensibles sont stockées dans un data center privé
Fiabilité Moyenne – dépend de la connectivité Internet et de la disponibilité du fournisseur de services Élevée – tout l’équipement est installé dans les locaux ou hébergé chez un fournisseur de services en cloud privé dédié Moyenne à élevée – une certaine dépendance à l’égard du fournisseur de services
Coût Faible – modèle « payez pour ce dont vous avez besoin » et pas besoin de stockage et de ressources sur site Modéré à élevé – peut nécessiter des ressources sur site telles qu’un data center, de l’électricité et du personnel informatique Modéré – mélange de modèle « payez pour ce dont vous avez besoin » et de ressources sur site
Pour qui ? Les entreprises qui souhaitent tirer parti des dernières applications SaaS et de l’IaaS flexible. tout en maintenant des coûts bas Organismes gouvernementaux, prestataires de soins de santé, banques et toute entreprise qui gère un grand nombre de données sensibles Les entreprises qui souhaitent préserver la confidentialité des applications et des données critiques – tout en utilisant les services de cloud public

La sécurité du cloud

Le cloud est-il vraiment sécurisé ? La sécurité du cloud dépend de la manière dont il a été déployé et des capacités du fournisseur. Mais il a été démontré que, dans la plupart des cas, le cloud offre plus de sécurité que les installations sur site. Il y a plusieurs raisons à cela :

  • Emplacement des données : avec un déploiement sur site, vos données se trouvent dans votre installation. Or la 1ère étape pour quelqu’un qui cherche à voler vos données est de savoir où elles se trouvent. Les grands fournisseurs de cloud computing ont de nombreux serveurs à différents endroits, il est donc difficile de savoir où se trouvent les données.
  • Sécurité : avec une installation sur site, votre personnel gère toutes les procédures de sécurité et mises à jour logicielles. Récemment, une grande compagnie d’assurance a été victime d’une faille de sécurité, et il s’est avéré que le service informatique n’avait pas installé de mises à jour de sécurité depuis de nombreux mois. Grâce à un fournisseur de cloud computing réputé, les entreprises disposent d’experts en sécurité à plein temps pour protéger leurs données.
  • Sauvegarde : dans le cadre d’une installation sur site, vous êtes responsable de la sauvegarde régulière de vos précieuses informations. Si votre entreprise adopte ce type de déploiement, il est nécessaire d’avoir des copies à jour stockées hors site.

Proposez de nouvelles technologies via le cloud

Les départements informatiques subissent une pression croissante pour passer du statut de centre de coûts à celui de créateur de valeur – et doivent maintenant mener la charge en matière d’innovation. Le cloud computing et le Platform-as-a-Service (PaaS) peuvent être un catalyseur pour les DSI qui souhaitent maintenir avec succès un environnement informatique bi-modal qui encourage l’innovation rapide tout en soutenant en toute sécurité le noyau stable et critique de l’entreprise.

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Source de l’article sur sap.com

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Pourquoi choisir une stratégie hybride pour passer au cloud

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Les solutions de données basées sur le cloud présentent clairement des avantages, notamment une meilleure flexibilité, une collaboration plus efficace, des coûts réduits et la possibilité de changer d’échelle. Mais ce n’est pas parce que vous voulez passer au cloud afin d’en tirer tous les avantages que vous devez faire une croix sur vos investissements sur site existants.

Une stratégie hybride permet de combiner « le meilleur des deux mondes ». Avec cette approche, vous pouvez évoluer vers le cloud tout en protégeant vos investissements sur site existants. C’est là qu’interviennent SAP Data Warehouse Cloud et SAP HANA Cloud. Ces deux solutions ouvertes se connecteront en toute transparence à votre environnement sur site actuel pour l’étendre au cloud.

Voyons les avantages que présente une stratégie hybride avec SAP Data Warehouse Cloud et SAP HANA Cloud.

Pourquoi choisir SAP HANA Cloud  ?

Gérez des volumes croissants de données tout en réduisant vos coûts de stockage

Le lac de données intégré de SAP HANA Cloud réduit les coûts de stockage et d’analyse des données. Aussi, faites des économies en y conservant vos données. Vous pourrez par la suite y accéder à distance quand vous le souhaitez. Peu importe le volume de vos données, le lac de données est conçu pour le prendre en charge.

Connectez-vous facilement à toutes les sources de données

SAP HANA Cloud est une solution de gestion multi-cloud qui simplifie l’accès aux données quelles qu’elles soient et quelle qu’en soit la source au moyen d’une passerelle unique. SAP HANA Cloud est directement utilisable avec ses agents de mise à disposition des données qui permettent de se connecter à plusieurs sources cloud et magasins d’objets. Quant à la fonctionnalité Smart Data Access (SDA), elle vous offre un accès aux données en temps réel pour tous vos systèmes sur site et cloud à l’aide de tables virtuelles, tout en vous permettant de maîtriser vos coûts.

Stockage In-Memory économique

Le lac de données de SAP HANA Cloud est une simple méthode pour réduire les coûts de stockage. Pour optimiser votre stockage In-Memory actuel sur site, vous pouvez transférer des charges de travail vers SAP HANA Cloud aux fins de traitement et virtualiser l’accès à vos données, tout en gardant vos données sur site.

Faites évoluer votre puissance de calcul ou votre stockage

Lorsque votre entreprise connaît une croissance rapide, vous devez faire changer l’échelle de votre stockage de données et de votre puissance de calcul en conséquence. Étendez rapidement votre productivité sur site sans avoir à investir dans du matériel supplémentaire. Avec SAP HANA Cloud, boostez vos capacités de stockage et améliorez votre puissance de calcul dès que vous en avez besoin. C’est aussi simple que ça !

Pourquoi Geberit a lancé une nouvelle stratégie hybride avec SAP HANA Cloud

À l’instar de nombreuses multinationales performantes, les données sont essentielles pour Geberit. Pour exploiter plus facilement ses données, le leader européen des produits sanitaires a placé SAP HANA Cloud au cœur de sa nouvelle stratégie hybride en matière de données. Grâce à cette solution, l’entreprise a pu rationaliser son environnement informatique et supprimer le besoin en middleware. Aujourd’hui, elle peut accéder à ses données en temps réel de manière centralisée pour prendre des décisions éclairées en temps voulu.

«SAP HANA Cloud sera le point central pour le reporting au sein notre environnement de données. C’est la version unique de vérité qui réunit toutes nos sources de données et qui nous fournit la visibilité dont nous avons besoin.»
– Marius Reck, directeur des applications de support informatique

Pourquoi choisir SAP Data Warehouse Cloud pour étendre votre environnement

Responsabilisez vos utilisateurs et donnez plus d’impact à votre travail

Responsabilisez vos utilisateurs afin qu’ils puissent connecter, modéliser et visualiser les données par eux-mêmes avec SAP Data Warehouse Cloud. Dotée d’une interface utilisateur intuitive et d’une couche métier, cette solution facilite la modélisation des données avec SQL ou un outil graphique par glisser-déposer. Les espaces, quant à eux, fournissent un environnement isolé dans lequel les utilisateurs peuvent modéliser et combiner des ensembles de données mondiaux avec des données locales, par exemple des fichiers CSV.

Grâce à la centralisation et à la virtualisation de SAP Data Warehouse Cloud, les utilisateurs peuvent accéder aux données dont ils ont besoin sans que l’équipe informatique ait à les répliquer et à les exporter. Vous avez besoin d’améliorer un modèle en vue de sa réutilisation dans l’entreprise ? Rien de plus simple. Votre équipe informatique peut y accéder à tout moment pour le mettre à jour, sans avoir à le reconstruire dans un environnement différent.

Répondez plus rapidement aux utilisateurs

Trouvez le bon équilibre entre gouvernance centrale sécurisée, demandes de changement à la volée et responsabilisation des utilisateurs grâce aux espaces de SAP Data Warehouse Cloud. Les espaces sont des environnements isolés dans lesquels les utilisateurs peuvent explorer les données. Dans la fonction de gestion des espaces, l’équipe informatique peut configurer et ajuster très facilement les connexions aux données, l’accès utilisateur et les quotas de calcul/stockage de chaque espace. Étant donné que chaque espace est isolé, les données restent gérées de manière centralisée et connectées en temps réel aux données sous-jacentes de l’entreprise. Dans leur espace, les utilisateurs ont la possibilité d’établir des connexions à de nouvelles sources de données, charger des fichiers locaux et modéliser des données avant de partager en temps réel les informations mises au jour avec d’autres utilisateurs sans affecter l’intégrité des données sous-jacentes.

Un point d’accès unique à toutes vos données

Sans entrepôt de données, il est difficile de garantir la qualité des données. Qui plus est, face à l’augmentation du volume et du nombre de sources de données, votre environnement se complexifie, ce qui peut nuire aux performances et aux analyses. Avec SAP Data Warehouse Cloud, l’équipe informatique peut consolider les données et tirer profit de services ETL/ELT, comme la mise en place de pipelines ou la transformation des données, pour créer une couche de données robuste et très performante.

L’équipe informatique ou les utilisateurs peuvent ensuite définir l’accès aux données en créant et en gérant des modèles de données complexes. En parallèle, la couche métier de SAP Data Warehouse Cloud mappe les concepts métier aux données sous-jacentes, afin qu’un plus grand nombre d’utilisateurs puissent comprendre et modéliser les données par eux-mêmes.

Atténuez la menace du Shadow IT

SAP Data Warehouse Cloud est une solution de bout en bout qui répond à tous les besoins de vos collaborateurs, depuis l’intégration jusqu’à la modélisation en passant par l’analyse, ce, afin de limiter le recours à des solutions ad hoc. Elle est également ouverte, ce qui permet d’y connecter les outils tiers dont vos collaborateurs se servent et de les gérer de manière centralisée. Peu importe la fonction ou le service de vos collaborateurs, SAP Data Warehouse Cloud vous permet de définir des autorisations claires et d’attribuer des rôles aux utilisateurs. Grâce aux espaces, l’équipe informatique dispose d’une visibilité à l’échelle de l’entreprise et peut gérer les différentes sources de données et connexions de manière centralisée.

Porsche étend SAP BW/4HANA vers le cloud avec SAP Data Warehouse Cloud

Porsche souhaitait entamer la transformation numérique d’un plus grand nombre de ses collaborateurs. Le groupe automobile avait déjà plusieurs systèmes en place, notamment des systèmes SAP (tels que SAP BW/4HANA et SAP ERP) et des systèmes tiers. Il ne souhaitait donc pas rajouter d’énièmes systèmes à cette organisation. Ce dont Porsche avait besoin, c’était d’une couche virtuelle unique pour connecter l’ensemble de ces systèmes et optimiser le flux des données. Le tout, dans un environnement géré pour éviter les éventuelles erreurs.

C’est ce qu’a permis l’extension de SAP BW/4HANA vers le cloud avec SAP Data Warehouse Cloud, entre autres choses.

«Nous avions besoin d’une solution qui réunirait l’ensemble de nos systèmes existants et qui ferait en sorte que chaque utilisateur final ait accès aux données dont il a besoin, et uniquement à ces données. SAP Data Warehouse Cloud était la solution idéale pour transformer notre architecture de données sans avoir à dépenser un montant colossal.»
– Markus Hartmann, directeur de la gestion des projets informatiques chez Porsche

Commencez petit et voyez grand

Chaque entreprise a une transition vers le cloud différente. Que l’objectif soit de responsabiliser les utilisateurs ou de créer une version unique de la réalité, SAP HANA Cloud et SAP Data Warehouse Cloud offrent la flexibilité dont vous avez besoin.

SAP HANA Cloud et SAP Data Warehouse Cloud ne nécessitent aucun investissement préalable, et c’est SAP qui s’occupe de la gestion et de la maintenance. Vous souhaitez évaluer vos besoins ? Pas de problème. Lancez plusieurs projets pilotes et voyez ce qu’il vous faut. C’est là l’atout de ces deux solutions : grâce à leur approche flexible, vous pouvez commencer petit et évoluer au fil du temps. Par la suite, vous pouvez mettre en place une solution hybride à long terme pour tirer tous les avantages du cloud et des systèmes sur site, ou passer intégralement au cloud. À vous de voir !

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Le Financial Times réduit ses coûts de serveurs de 80% grâce aux conteneurs

Grâce à l’adoption d’une infrastructure de conteneurs beaucoup plus stable, l’équipe responsable de la plate-forme de contenus (…)
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