Pas de compétitivité pour les entreprises de demain sans une architecture de données moderne et flexible!


Écrit par Brad Stillwell, Infor, 1 juin 2020

La crise économique actuelle renforcera la nécessité pour les entreprises d’être à la fois agiles et résilientes. Dans de nombreux secteurs industriels, le changement sera sans aucun doute la norme et peut-être le nouveau. Cela peut être dangereux pour les organisations qui manquent d’une infrastructure flexible et des outils pour prendre les bonnes décisions rapidement. Alors que les entreprises du monde entier repensent leurs approches commerciales et mettent en œuvre des politiques de gestion des ressources humaines plus flexibles, elles doivent également revoir leurs architectures de données pour répondre, en particulier, aux besoins de plus en plus exigeants de la chaîne d’approvisionnement.



Brad Stillwell, vice-président stratégie de produits et conseil en solutions chez Infor

Brad Stillwell, vice-président stratégie de produits et conseil en solutions chez Infor

Une architecture de gestion de données d’entreprise moderne est en effet la condition sine qua non pour toute organisation qui souhaite rester compétitive. Et certaines des conclusions ne sont pas nouvelles. Bien que l’exactitude et la précision des données soient depuis longtemps un élément essentiel des activités de budget et de planification, la planification stratégique ne repose plus sur ces liasses de pages imprimées et de graphiques à peu près dessinés à la main.

Aujourd’hui, toute analyse réussie doit respecter les principes de base suivants:

– fournir en temps réel, basé sur une version de la vérité au niveau de l’entreprise

– offrir des données qui peuvent être utilisées par n’importe qui dans des formats facilement lisibles

– sont disponibles sur demande et disposent d’une interface conviviale

– présenter les données de manière uniforme et pleinement intégrée dans les systèmes de l’entreprise

– s’appuyer sur le cloud pour un espace de stockage évolutif

– fournir précision et fiabilité, accompagnées de définitions claires et d’une logique rigoureuse et bien documentée.

Ces fondations sont le fondement d’une culture d’entreprise réactive et proactive face aux défis posés par le changement. «Les marchés évoluent à un rythme sans précédent. De nouveaux défis émergent chaque jour, mettant la pression sur nos ressources, déjà très sollicitées. Trop souvent, les infrastructures et les technologies actuelles sont utilisées au maximum, et parfois même bien au-delà “, a déclaré Kaushal Vyas,” Vice-président Gestion des produits “chez Infor.

Cependant, les entreprises modernes ont la possibilité de profiter d’analyses plus flexibles, qui peuvent soutenir une prise de décision rapide et stratégique à différents niveaux de l’organisation.

Le concept de résilience est également très important. La résilience fait référence à la vitesse à laquelle les entreprises peuvent s’adapter à tout changement. «Les organisations travaillent à l’épreuve du temps. Cela signifie qu’ils doivent être flexibles, capables de récupérer rapidement et de prendre des décisions rapidement, de restaurer une nouvelle normalité et de restaurer la confiance. ”


Difficulté à surmonter les défis

Les organisations dont l’architecture des données est obsolète doivent le plus souvent relever trois défis:

– Plusieurs sources de données. Le premier concerne l’incapacité à traiter les différentes sources de données et les cas d’utilisation impliqués dans la fourniture d’analyses d’échelle. La plupart des plates-formes de données ont évolué au fil du temps et ne sont pas disposées à gérer des sources d’informations modernes, telles que celles des applications machine à machine (M2M). De plus, les infrastructures existantes obligent souvent les entreprises à intégrer des volumes de données dans des structures prédéfinies, avant même d’identifier l’application potentielle, cette situation étant mauvaise au fond.

– Coûts de redimensionnement élevés. Le deuxième défi réside dans l’incapacité des entreprises à évoluer rapidement, principalement en raison des coûts de maintenance très élevés. Dans la plupart des cas, l’entreprise paie la capacité de ses solutions existantes, même si elles ne sont pas pleinement utilisées. Cependant, la réduction de cette capacité comporte des risques et peut mettre l’entreprise dans une situation à laquelle elle n’est pas du tout préparée. La mise à l’échelle, si nécessaire, peut prendre des semaines, voire des mois, pour obtenir le matériel et les logiciels nécessaires. Pendant ce temps, de réelles opportunités peuvent lui échapper, bénéficiant à un concurrent plus agile.

– Goulots d’étranglement dans les rapports. Le troisième défi concerne l’incapacité des équipes à découvrir rapidement de nouvelles informations. Des technologies obsolètes obsolètes, une puissance encombrante et un manque de ressources informatiques spécialisées sont généralement à l’origine de cela et entraînent souvent des retards plus longs dans l’absorption de nouvelles sources d’informations. Sans les outils pour générer leurs rapports, les utilisateurs doivent attendre des semaines – dans une file d’attente – avant d’avoir les ressources informatiques dont ils ont besoin. Ces goulots d’étranglement ralentissent la prise de décision et ralentissent l’innovation.


Pourquoi une telle situation?

Cette structure analytique dépassée est généralement le résultat d’une forme intrinsèque d’évolution. Pour de nombreuses entreprises, l’objectif principal se limite depuis longtemps à créer un référentiel d’informations essentielles nécessaires à la prise de décision stratégique. Mais comme les processus et outils existants sont souvent verrouillés, ils ont créé la création désordonnée d’une structure d’outils, d’extraits, de référentiels et d’équipes travaillant sur plusieurs silos de données.

À la suite de ce ralentissement, les entreprises se sont lancées dans une quête mouvementée pour créer des solutions analytiques modernes, telles que la technologie Data Lake de première génération qui a permis la collecte de plusieurs formes de données. grâce à l’implémentation d’énormes batteries de serveurs.

Cependant, parce que ces outils étaient principalement conçus pour des développeurs et des publics expérimentés, les utilisateurs finaux étaient confrontés à de réels défis dans la production des rapports dont ils avaient besoin, ou même complètement dépendants des équipes informatiques. De plus, certaines des toutes premières solutions n’ont certainement pas été conçues pour des besoins dynamiques. Enfin, des lacunes dans la gouvernance et la sémantique ont également ajouté à la complexité, laissant les utilisateurs recourir à leur propre suivi des données, souvent basé sur des feuilles de calcul.


Les principaux fondements d’une architecture de données moderne

Les entreprises d’aujourd’hui peuvent désormais proposer des solutions plus agiles et modernes, dont les principales caractéristiques reposent sur les points suivants:

– Architecture orientée résultats. Une architecture de données moderne se concentre sur l’entreprise, pas sur l’informatique, dans le but principal d’obtenir de meilleurs résultats opérationnels.

– Plus d’automatisation. Une architecture de données moderne doit profiter de l’automatisation pour rendre un certain nombre de processus moins vulnérables.

– Plus de flexibilité et d’extensibilité. Un système moderne doit être suffisamment flexible pour anticiper les cas d’utilisation qui ne sont pas encore prévus, mais aussi suffisamment flexible pour assurer une disponibilité constante des capacités (notamment en fonction de la puissance du cloud computing à redimensionner à la demande).

– Adaptabilité. Une solution moderne doit s’adapter aux évolutions de l’entreprise et des marchés sur lesquels elle opère. Grâce à une couche sémantique qui profite des mises à jour, l’entreprise peut ajouter des définitions et des paramètres au fur et à mesure de l’évolution des besoins (qu’elle ne bloque pas dans un dynamisme des tâches comme effectué à un instant T).

– Plus d’intelligence. Les solutions modernes doivent exploiter la puissance de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) pour rendre les connaissances automatisées opérationnelles. Les fonctionnalités basées sur l’IA peuvent aider les utilisateurs à découvrir des informations sur les données, les tendances et les modèles non détectés que les gens peuvent facilement manquer.

– Sécurité impeccable. Les solutions modernes doivent bien sûr être sûres et garantir la gouvernance de l’ensemble de la chaîne d’information. Les systèmes doivent non seulement protéger contre les intrusions de l’extérieur, mais également contrôler l’accès au sein de l’organisation. Seuls les utilisateurs autorisés devraient avoir accès aux informations qui leur sont spécifiquement attribuées, en fonction de leur rôle.

– Options collaboratives. Une architecture de données moderne doit enfin travailler ensemble pour que les informations sur les frontières de l’organisation, des services ou même en dehors de l’entreprise puissent être partagées, alors que tout le monde y travaille à partir des mêmes données.

“Une architecture de données moderne est conçue pour donner à chaque utilisateur la possibilité d’orienter son analyse dans la direction souhaitée”, a déclaré Vyas. «Il offre, via différents outils, pour de multiples cas d’utilisation, un accès facile et sécurisé à chaque élément de données. Il prend en charge les utilisateurs, via un libre-service guidé, vers une définition sémantique unique de tous les actifs de l’entreprise et fournit une version de la vérité qui est à la fois facilement accessible et fiable pour l’ensemble de l’entreprise. ”


Quelques exemples

Plusieurs études de cas sur les architectures de données modernes témoignent de la transformation réalisée et des résultats des entreprises qui les ont mises en œuvre.

En utilisant des accélérateurs et une approche basée sur les applications éprouvée et orientée vers l’organisation, les entreprises atteignent généralement des taux de réussite de mise en œuvre de plus de 66%, même dans des domaines éloignés de leur cœur de métier. La technologie automatisée de raffinement des données leur permet également de créer rapidement des modèles analytiques, tout en réduisant de 70% le temps de collecte et de modélisation des données.

Une architecture de données moderne est basée sur une solution cloud, pré-intégrée de bout en bout, sans installation. Les délais sont jusqu’à 40% inférieurs à ceux des projets traditionnels. Plus important encore, chez Infor, 61% des clients comptent sur leur plate-forme de données et d’analyse comme une solution unique. Ainsi, ils éliminent des dizaines de technologies et d’outils obsolètes et simplifient considérablement leur empreinte technologique.

– Citrix

Citrix, une entreprise qui propose une plate-forme d’administration numérique, a pu concevoir une chaîne d’approvisionnement numérique à l’aide de l’architecture de données moderne d’Infor. Cette approche a permis d’intégrer des données provenant de plus de 400 sources internes et externes, sur site et dans le cloud, dans une seule vue d’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Citrix dispose désormais d’une visibilité mondiale en temps quasi réel qui lui permet de connecter, d’agréger et de transformer les données toutes les sept minutes, offrant des résultats tangibles en termes de rotation des stocks (multipliée par 5) et de délais de livraison (respectés à 99%) en seulement 73 jours.

– Schneider Electric

Schneider Electric propose des solutions numériques aux particuliers et aux entreprises. L’entreprise s’est appuyée sur plus de 200 systèmes ERP installés sur site, ce qui lui a demandé de consolider ses activités d’approvisionnement sur ces 200 systèmes afin d’avoir une vision globale de ses dépenses. L’architecture de données moderne d’Infor a permis à Schneider Electric de rassembler tous ses systèmes dans une vue à 360 degrés pour suivre leurs achats. Les avantages de cette transformation ont été obtenus en un peu plus de 90 jours et la société économise désormais 500 millions de dollars par an sur les achats hors production, un gain important pour suivre l’évolution du marché.

– Miller Industries

Miller Industries est le plus grand fabricant mondial d’équipements de remorquage et de sauvetage. L’entreprise a eu du mal à gérer ses flux de revenus complexes et les multiples silos de données associés à de nombreux outils, dont quatre systèmes ERP installés sur site. Miller Industries possédait des données depuis plus de 20 ans, toutes stockées dans des bases de données disparates et des formats hétérogènes. L’absence d’une vision intégrée et unique des activités de production (actuelles et passées) a rendu difficile la prévision de la demande. Grâce à l’architecture de données moderne d’Infor, Miller Industries peut désormais remplacer des centaines de feuilles de calcul manuelles par des informations stockées dans un référentiel centralisé et utilisables à partir de quelques tableaux de bord.

En seulement 90 jours, la solution intégrée a permis de:

– simplifie considérablement la pile d’analyses et de rapports pour chaque département

– réduire considérablement ses systèmes de licences historiques et son infrastructure générale

– amélioration des prévisions et de l’analyse des tendances grâce à des fonctionnalités analytiques avancées.

Des PDG aux employés de première ligne, tout le monde peut désormais répondre à 80% des questions de sa profession grâce à des tableaux de bord mobiles personnalisés, entraînant une réduction de 40% des soldes des comptes clients déficitaires. .


finalement

Les entreprises d’aujourd’hui doivent unifier et rassembler les données complexes de l’ensemble de leur organisation en une seule vision intégrée de l’entreprise. Les rapports doivent être rapides et faciles pour l’entreprise à gérer les évolutions permanentes des marchés, ainsi que les attentes des clients qui en découlent. L’agilité est essentielle de nos jours et la résilience est tout aussi importante. Seules les architectures de données modernes peuvent fournir aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour s’adapter et rester compétitives.



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