Mindquest a mené un état des lieux des emplois en CDI dans l’IT. Découvrez les tendances actuelles de l’emploi en CDI dans l’IT dans notre infographie ci-dessous.
Etude des emplois en CDI dans l’IT :
L’étude porte sur 5695 jobs en CDI dans l’IT sortis en France par les groupes du SBF 120 (at autres GE et ETI) entre Janvier et Mars 2024.
D »après l’étude on observe que les profils les plus recherchés sont ceux provenenant des stacks de l’Infra et du Développement, avec 50% des profils recherchés.
Parmsi les secteurs qui recrutent le plus de talents en CDI dans l’IT on remarque que le secteur Financier est le plus demandeur de profils IT – en particulier les groupes Crédit Agricole, BPCE et BNP Paribas.
Enfin concernant la représentation géographique des offres d’emplois on observe que l’Ile-de-France représente 60,5% de tous les jobs sortis, avec 23.5% en Hauts-de-Seine et 18% à Paris. Les deux autres régions qui recrutent le plus sont ensuite l’Auvergne-Rhône-Alpes (7.7%) et les Hauts-de-France (6.7%).
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Le secteur de SAP FICO englobe la gestion financière et comptable au sein des entreprises grâce à l’utilisation de solutions SAP. Les formations SAP FICO offrent aux professionnels les compétences nécessaires pour gérer les transactions financières, analyser les performances, et assurer la conformité. Ces formations couvrent à la fois les aspects comptables et analytiques, préparant les experts à optimiser les opérations financières et à contribuer à la réussite de leur organisation. Découvrez dans notre article les meilleures formations et certifications SAP FICO pour travailler dans l’écosystème SAP en tant que consultant SAP FI CO.
Introduction à SAP FICO
SAP FICO (Finance and Controlling) est l’un des modules les plus importants et les plus largement utilisés du système SAP (Systems, Applications, and Products in Data Processing). Il englobe ainsi les processus et les fonctionnalités liés à la comptabilité financière, à la gestion financière et à la gestion de la comptabilité de gestion au sein d’une organisation.
SAP FICO joue un rôle clé dans :
la gestion des données financières
l’analyse des performances
la prise de décision stratégique
la conformité réglementaire.
Vous êtes consultant SAP FI CO à la recherche de nouvelle opportunités de missions freelance SAP ? N’hésitez pas à postuler à l’une de nos missions SAP directement sur notre plateforme de recrutement Mindquest.
1. Comptabilité Financière (FI) :
Le module Comptabilité Financière (FI) de SAP traite de la comptabilité générale et financière de l’entreprise.
Il permet ainsi de gérer des tâches telles que :
la gestion des comptes clients et fournisseurs
la comptabilité des actifs
la gestion des liquidités
la gestion des créances et des dettes
la préparation des états financiers tels que le bilan et le compte de résultat.
FI est crucial pour surveiller et contrôler les transactions financières de l’entreprise, assurer la conformité comptable et fournir des informations financières précises et transparentes.
2. Comptabilité de Gestion (CO) :
Le module Comptabilité de Gestion (CO) de SAP se concentre sur la comptabilité analytique et la gestion de la performance. Il fournit ainsi des informations détaillées sur les coûts, les revenus et les marges pour aider à la prise de décision opérationnelle et stratégique.
CO permet de suivre différents éléments tels que :
les coûts de production
analyser la rentabilité des produits et des projets
contrôler les coûts de service et de support
planifier et budgéter les activités futures
3. Intégration et Analyse :
L’une des caractéristiques clés de SAP FICO est sa capacité à intégrer étroitement les données financières avec d’autres modules SAP tels que les achats, la gestion des stocks, la production et les ventes. Cette intégration permet ainsi une vue holistique des opérations commerciales et facilite l’analyse approfondie des performances financières de l’entreprise.
En résumé, SAP FICO joue un rôle essentiel dans la gestion financière globale d’une organisation en offrant des outils pour enregistrer, suivre et analyser les transactions financières, ainsi que pour gérer les aspects de la comptabilité analytique. Cette intégration étroite des données financières et opérationnelles permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, d’optimiser les coûts, d’améliorer l’efficacité et de se conformer aux réglementations comptables et fiscales.
Formations SAP FICO pour consultants SAP FI CO
Il existe de nombreuses options de formation pour apprendre SAP FICO (Finance and Controlling). Voici quelques-unes des meilleures formations que vous pourriez envisager pour devenir consultants SAP FI CO :
1. Formations SAP FICO officielles de SAP :
SAP propose des formations officielles en ligne et en présentiel pour différents niveaux de compétence. Ces formations sont animées par des formateurs certifiés SAP et couvrent tous les aspects de SAP FICO, depuis les concepts fondamentaux jusqu’aux fonctionnalités avancées. Vous pouvez donc consulter le site officiel de SAP pour connaître les options de formation disponibles.
2. Plateformes de formations SAP FICO en ligne :
Il existe de nombreuses plateformes en ligne qui proposent aussi des cours de formation sur SAP FICO. Certaines des plateformes populaires incluent Udemy, Coursera, LinkedIn Learning et Pluralsight. Recherchez ainsi des cours dispensés par des instructeurs expérimentés et lisez les avis des étudiants pour choisir la meilleure option.
3. Formations SAP FICOen centre de formation spécialisés :
De même, de nombreuses organisations spécialisées dans la formation SAP offrent des cours intensifs en classe pour SAP FICO. Recherchez ainsi des centres de formation réputés près de chez vous ou dans votre région.
4. Cours universitaires :
Certaines universités proposent des programmes de formation et des cours dans le domaine de SAP FICO, souvent dans le cadre de programmes de gestion ou de systèmes d’information. Ces cours peuvent offrir une approche plus approfondie et académique de l’apprentissage de SAP. Il y a par exemple l’université de Poitiers et l’université de Tours.
5. Communautés en ligne et forums :
Rejoindre des communautés en ligne, des forums de discussion et des groupes de réseaux sociaux dédiés à SAP FICO peut d’autre part être une excellente façon d’apprendre. Vous pouvez par exemple poser des questions, partager des expériences et obtenir des conseils de professionnels expérimentés.
Vous pouvez pour ce faire rejoindre notre communauté SAP by Mindquest pour avoir accès à de nombreuses offres de missions SAP, du contenu exclusif, des actualités SAP et un grand partage de connaissances.
6. Lectures et livres spécialisés:
Il existe de nombreux livres et ressources écrits par des experts en SAP FICO. Cherchez ainsi des ouvrages de référence ou des manuels d’apprentissage pour vous familiariser avec les concepts clés.
Si vous travaillez pour une entreprise qui utilise SAP, il se peut qu’elle propose des formations internes sur SAP FICO. Renseignez-vous alors auprès de votre service des ressources humaines ou de votre équipe informatique pour savoir si de telles formations sont disponibles.
Quelle que soit l’option que vous choisissez, assurez-vous de bien planifier votre apprentissage, de suivre un parcours d’apprentissage progressif et de mettre en pratique ce que vous apprenez grâce à des exercices pratiques et des projets concrets.
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Les 5 meilleures certifications SAP FICO pour consultant SAP FI CO
Vous êtes consultant SAP FI CO et vous souhaitez monter en compétences ou obtenir de nouvelles certifications ? Voici une liste des meilleures certifications SAP FICO qui sont reconnues et appréciées dans l’industrie SAP FICO :
Cette certification porte sur les concepts fondamentaux de SAP S/4HANA Financial Accounting et couvre ainsi les compétences de base requises pour travailler avec les modules FICO dans l’environnement SAP S/4HANA.
Cette certification s’adresse quant à elle aux professionnels expérimentés de la finance travaillant avec les systèmes SAP ERP Financials. Elle met en effet l’accent sur l’utilisation de SAP S/4HANA dans le contexte des finances.
Bien qu’il ne soit pas spécifique à SAP S/4HANA, cette certification couvre les compétences nécessaires pour travailler avec les modules FICO dans l’environnement SAP ERP.
Cette certification concerne l’utilisation de Central Finance pour la réconciliation et la consolidation financière dans SAP S/4HANA.
N’oubliez pas qu’avant de passer une certification, il est recommandé de suivre des cours de formation et d’acquérir ainsi de l’expérience pratique dans le domaine SAP FICO.
Pour aller plus loins nous vous conseillons de visionner cette courte video sur es certifications SAP :
Vous recherchez des opportunités de missions informatiques en freelance ou en CDI ? Mindquest vous accompagne dans la recherche de votre prochaine opportunité de mission IT. Trouver une mission de Consultant SAP FI CO en consultant nos offres de missions freelances et CDI disponibles sur notre plateforme de recrutement Mindquest.
L’intelligence artificielle évoluant très rapidement, il peut être difficile de se tenir au courant des nouveaux développements, des meilleures pratiques et de l’état de l’art général du secteur. C’est pourquoi Mindquest vous propose cette liste des meilleurs experts en Intelligence Artificielle qui vous aideront à rester informé et à préparer votre carrière dans ce domaine.
Les meilleurs experts en Intelligence Artificielle du Royaume-Uni à suivre
L’environnement informatique étant en constante évolution, il est crucial, voire nécessaire, d’entrer en contact avec les esprits les plus brillants pour rester à la pointe de l’innovation. En d’autres termes, plus vous aurez de contacts, plus vous aurez de chances de résoudre les problèmes informatiques. C’est pourquoi Mindquest vous propose une liste des experts en IA à suivre au Royaume-Uni.
Sarah est également fondatrice et PDG d’InspiredMinds, une communauté mondiale et un groupe stratégique qui se concentre sur l’utilisation et le développement de l’IA pour le bien, conformément aux objectifs de développement durable des Nations unies.
Poursuivons avec Yarin qui est professeur agrégé d’apprentissage automatique au sein du groupe d’apprentissage automatique appliqué et théorique de l’Université d’Oxford. Il contribue en effet à la réalisation de travaux novateurs tels que cet ensemble de références sur l’apprentissage profond bayésien.
Elena, quant à elle, est la fondatrice et PDG de Teens in Ai, une initiative mondiale lancée lors du sommet mondial 2018 AI for Good de l’ONU et qui vise à inspirer les prochaines générations de chercheurs et de praticiens de l’IA éthique.
Danilo est chercheur principal et dirige le groupe Generative Models and Inference chez DeepMind, à Londres. Ses recherches portent ainsi sur l’inférence évolutive et les modèles génératifs pour la prise de décision et les problèmes de sciences exactes.
Ensuite, maître de conférences et directrice du programme d’apprentissage en science des données à l’université de Keele, le Dr Allison Gardner est cofondatrice de Women Leading in AI, qui réunit des leaders de l’IA et du monde des affaires pour discuter de l’avenir de l’IA.
Il y a ensuite Wendy Hall, Dame Commandeur de l’Empire britannique (DBE) et championne des compétences britanniques en matière d’intelligence artificielle et des femmes dans le domaine des sciences. Elle est ainsi présidente de l’Institut Ada Lovelace et a rejoint le conseil consultatif technologique de BT au début de l’année.
Enfin, Ankur est chercheur en robotique chez NVIDIA AI et chercheur chezOpenAI. Il travaille à l’intersection de la vision par ordinateur et du contrôle pour la robotique. Il a fait un post-doc à l’université de Cambridge et un doctorat à l’Imperial College de Londres.
Vous connaissez d’autres experts en intelligence artificielle au Royaume-Uni qui devraient figurer dans cette liste ou dans de futures listes ? Envoyez-nous un courriel.
Depuis la pandémie, le nombre d’indépendants, notamment dans l’IT, a explosé. Sur ce secteur, l’attrait d’un revenu plus élevé est souvent déterminant dans le choix de faire la bascule. Pour autant, les offres de CDI se multiplient à nouveau, rappelant par la même occasion tous ses avantages, alors que la crise menace.
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Un statut de freelances challengés
Les confinements, puis la généralisation du télétravail ont conduit à un engouement sans précédent pour le statut de freelance dans notre pays. En 2021 déjà, l’Insee observait une hausse de 21,8 % de création de micro-entreprises. Ce chiffre a dû poursuivre son ascension l’an dernier. Dans l’IT, cette tendance a explosé. Responsable infrastructures, directeur de programme, chef de projet, CTO… Autant de professions très recherchées, que les entreprises ont finalement choisi d’externaliser, alimentant ce nouveau marché.
Si les offres en CDI semblent délaissées ces dernières années au profit de la « liberté », la tension qui réapparait sur le marché, devrait donner envier à quelques freelances de se laisser tenter. Un choix, qui pourrait d’ailleurs s’avérer pour eux une mine d’opportunités.
Rester concentré sur son cœur de métier
Il y a, en effet, de nombreux avantages à rejoindre une entreprise. Face à l’incertitude économique qui gagne du terrain, le CDI représente la sécurité d’un salaire à la fin du mois et de nombreuses protections en cas de défaillance de la société.
C’est d’ailleurs loin d’être son seul atout. Être freelance signifie aussi être multi-casquettes. Il faut à la fois gérer sa comptabilité, sa facturation, ses devis, ses relances, sa prospection, sa formation, tout en assurant ses missions. Sur les épaules, la charge pèse lourd. Certains n’y résistent pas.
À contrario, en entreprise, un développeur n’a que deux choses sur lesquelles rester concentré : ses missions et sa formation. Il profite ainsi des deux autres intérêts du CDI, à savoir la tranquillité d’esprit et la possibilité de monter en compétences en toute sérénité. Dans un domaine, qui évolue très vite, cet apprentissage continu est clé pour entretenir son employabilité.
Progresser ensemble
Intégrer une société, c’est aussi faire partie d’une équipe et se sentir engagé dans une même direction pour réaliser la vision de l’entreprise. Les freelances, surtout ceux qui opèrent à distance, peuvent parfois se sentir exclus du projet, car ils ne maîtrisent pas la culture de leurs « collègues ». Ils sont également rarement invités aux événements de cohésion, comme les séminaires, les afterworks ou les réunions d’équipe.
La possibilité d’échanger, de se tromper, de profiter chaque jour de l’expérience des autres pour trouver des solutions, contribuent au développement des compétences. Certes, c’est aussi le cas en freelance, mais sans cette notion de temporalité, qui permet de poursuivre l’échange et d’apprendre sur une longue période, dans une réflexion commune avec son équipe. L’adage est connu : seul, on avance plus vite ; ensemble, on va plus loin.
Enfin, bien sûr, il y a la question de la rémunération. Certes, le freelance récupère une part plus importante de son salaire journalier, moyennant toutefois des avantages sociaux en moins. Seulement, s’il reste 6 mois sans mission et donc sans revenu, cet atout peut vite devenir un handicap que ne connaitra pas le salarié.
Le CDI : un tremplin vers le freelancing ?
Avant même de penser à exercer son activité en freelance, un jeune talent IT devrait peut-être se poser la question du CDI, pour gagner en expérience. En en effet, 71 % des indépendants ont moins 5 ans d’expérience dans leur métier1. L’occasion pour lui de s’exercer sur de nombreux projets. Il en ressortira grandi et mieux armé, disposant de toutes les preuves nécessaires pour prouver sa compétence.
Alors que le monde de la Tech sent fléchir la brise qui la portait jusqu’alors, les entreprises réouvrent de nombreux postes en CDI, à des conditions attractives. Des emplois stables, correctement rémunérés, avec des missions souvent intéressantes et, désormais bien souvent, la possibilité d’exercer une partie de l’activité en télétravail.
Dans la vie, rappelons-le, il n’y a pas un seul chemin pour trouver son épanouissement professionnel. On peut désormais tout faire et même revenir en arrière.
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Pour quiconque s’intéresse à l’impact de l’intelligence artificielle, ces derniers mois ont marqué un tournant évident. L’accélération du niveau de perfectionnement de l’IA – cristallisé dans les dernières versions de ChatGPT – montre à présent très concrètement ce qu’elle peut faire à notre place. Les développeurs doivent-ils se sentir menacés ? Felix Lemaignent, Chief Digital Officer de Mindquest, nous livre son analyse.
Entre technologie de remplacement et outil de productivité
Si ChatGPT marque autant les esprits, c’est non seulement en raison de l’accélération fulgurante de ses capacités, mais aussi (et peut-être surtout) parce qu’il est accessible à tous. Chacun d’entre nous, à sa propre échelle, a pu expérimenter et vérifier ce que l’IA peut faire. Et nous pouvons également ressentir un peu plus concrètement ce tiraillement entre enthousiasme et soupçon d’inquiétude. « Ça y est, on y est » … puis rapidement « Vais-je être remplacé ? ». Une menace d’autant plus pesante lorsque l’on sait qu’Elon Musk et de nombreux experts ont récemment appelé à faire une pause dans les recherches sur l’IA, tant les progrès de cette dernière sont en train de nous dépasser.
L’inquiétude est légitime, mais en réalité le scénario se répète chaque fois qu’une technologie de rupture arrive sur le marché. Concernant l’IA, il faut garder à l’esprit qu’elle n’est jamais plus intelligente que le jeu de données sur lequel elle apprend.
Si des outils comme ChatGPT, CoPilot ou Visual Studio permettent de bénéficier automatiquement et en quelques secondes des bonnes pratiques ou d’orientations, ils ne fournissent pas de réflexions et de recul sur les options possibles. Ces outils se basent sur l’apprentissage de code ou de ressources existants, et sont par conséquents peu enclins à se confronter à des problématiques nouvelles. De plus, pour réaliser ces tâches, l’IA nécessite une commande (« prompt ») définie par un humain qui comprend son contexte et adapte les possibilités de l’outil a ses besoins.
Comme dans d’autres métiers qui peuvent se sentir « à priori » menacés, les développeurs doivent plutôt considérer que, dans l’état actuel, l’IA ne les concurrence pas véritablement, mais vient enrichir la palette d’outils qui leurs permettent une meilleure productivité. Elle va par exemple permettre de gagner du temps sur les tâches à relative faible valeur ajouté, comme la rédaction de code, la détection de bugs ou l’optimisation d’écriture.
On peut toutefois considérer que l’IA réduit les besoins en ressources sur certains segments de production, comme les développements simples et sans réels besoins de management ou de gestion de projet. Pour faire simple, là où sans IA on aurait besoin de trois développeurs pour rédiger du code « à la chaine », nous en avons aujourd’hui un seul.
Comment les développeurs peuvent utiliser l’IA à leur avantage ?
Le spectre de développements entièrement automatisés par l’IA est peu réaliste à court ou moyen termes. Les développeurs vont encore avoir besoin d’innover, de s’adapter à un contexte inédit et de remanier le code produit par l’IA. Et, redisons-le, les outils dont nous parlons sont aujourd’hui très dépendants de la façon de formaliser les prompts, qui reste manuelle.
Il n’en demeure pas moins que les IA vont automatiser de plus en plus de processus et continuer d’améliorer leurs performances. Globalement, toutes les tâches qui ne demandent pas de commandes humaines, de validation ou de réflexion générales entre les départements de l’entreprise pourront être automatisées par une IA. La correction, la détection et l’optimisation sont typiquement des compétences que les développeurs doivent volontiers laisser à l’IA. De même, les tâches de « production » peuvent être transférées à l’IA (d’autant plus que certains outils sans IA automatisent déjà les déploiements).
Dans cette perspective, l’IA n’est rien d’autre qu’un outil – certes surpuissant – dont les développeurs doivent se saisir et se servir, avec à la clé des gains de productivité importants. Mais cela signifie aussi que le métier de consultant IT doit rapidement évoluer sous l’impulsion de ces gains de productivité.
Quels sont les consultants IT qui tireront le meilleur parti de l’IA ?
D’une manière générale, il faut probablement considérer que l’IA va tendre à rendre certaines fonctions pluridisciplinaires. De la même façon que le métier d’intégrateur a quasiment disparu au profit de développeurs « fullstack » ou que la frontière entre dev et ops s’est atténuée ces dernières années, l’IA va amener le développement de métiers transverses.
Parallèlement, certaines spécialisations vont être davantage portées par le développement de l’IA, à commencer par les métiers de la donnée (data architecte, data engineer, data scientist) qui vont être sollicités. Les spécialistes de type « machine learning engineer » vont également se multiplier et les développeurs avec une bonne logique algorithmique, des compétences importantes en mathématiques et en gestion des données vont sortir du lot.
A plus moyen termes, les consultant IT avec de fortes compétences métiers (finance, marketing, etc…) vont aussi se distinguer sur le marché, car ils sauront le mieux exploiter les opportunités « techniques » offertes par l’IA à des fins fonctionnelles…
>> Lire la suite de notre Tribune «Quelles compétences l’IA va « prendre » aux développeurs ? sur Alliancy.fr !
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S/4HANA représente aujourd’hui l’un des domaines les plus dynamiques de l’informatique d’entreprise. Investir du temps dans le développement de votre expertise S/4 peut mener à une carrière très réussie et fiable. Mais en quoi consiste cette nouvelle itération de l’ERP de SAP ? En quoi diffère-t-elle de son prédécesseur, ECC6? Découvrez toutes les réponses sur SAP S/4HANA dans cet article.
S/4HANA est l’abréviation de « Simplified For HANA (Hi-Performance Analytical Appliance) ». Alors que l’objectif d’ECC6 est de fonctionner sur une variété de bases de données de fournisseurs tels qu’Oracle ou IBM, S/4HANA, comme son nom l’indique, ne peut fonctionner que sur SAP HANA. Lancée en 2015, la base de données en mémoire de SAP permet une vitesse d’accès aux données accrue. Mais aussi de meilleures capacités d’analyse des données en direct. Il s’agit d’un avantage clé à l’ère de l’entreprise connectée et de la connaissance des données. De plus, une organisation différente des données en colonnes permet de réduire le nombre de bases de données nécessaires pour intégrer toutes les informations. Cela permet de rationaliser et d’accélérer l’analyse des données.
Mais plongeons dans les détails de cet aperçu de SAP S/4HANA.
SAP S/4HANA vs ECC6 : une nouvelle UX
De plus, S/4HANA est livré avec des mises à jour importantes. Parmi les changements les plus immédiatement perceptibles figure la dépendance du système à SAP Fiori 3 UX. La nouvelle expérience utilisateur rationalise l’utilisation quotidienne de la plate-forme pour les développeurs et les utilisateurs finaux.
SAP S/4HANA mises à jour des modules et intégration des données
Un autre grand changement introduit par S/4HANA concerne l’organisation des modules et des composants.
Premièrement, les données de ce qui était deux modules distincts, Comptabilité financière (FI) et contrôle de gestion (CO), sont désormais intégré dans un pool d’informations unique : l’Universal Journal. Le nouvel arrangement permet aux utilisateurs et aux chefs d’entreprise de prendre de meilleures décisions plus rapidement dans une perspective financière et de gestion plus globale.
En intégrant toutes les informations comptables pertinentes de divers composants dans un seul journal universel, S/4HANA accélère les processus de données en éliminant les redondances et en réconciliant les données. Il en résulte un écosystème d’informations sur les données qui met moins de pression sur le système. Mais aussi qui a une empreinte mémoire réduite.
De plus, un module d’analyse de données intégré prend en charge cette approche de traitement de données intégré. Embedded Analytics exploite la technologie SAP ABAP Core Data Services. Ceci pour créer des modèles de données virtuels à partir de données opérationnelles. Ainsi que pour fournir des rapports opérationnels en temps réel. En d’autres termes, tout ce dont les utilisateurs professionnels ont besoin pour fonctionner à partir d’un cockpit d’entreprise intelligent rempli d’informations sur les données et d’outils tournés vers l’avenir.
De plus, les capacités d’apprentissage automatique intégrées poussent ces outils prédictifs à un nouveau niveau. Ceci permettant aux entreprises de créer des applications intelligentes telles que la tarification et la maintenance prédictives.
Tout d’abord, il est important de noter que tous les projets de migration S/4HANA ne fonctionnent pas de la même manière et donc, l’expertise dont vous aurez besoin et que vous obtiendrez dépendra du type de projet dans lequel vous êtes impliqué.
Une implémentation entièrement nouvelle fait référence au processus d’adoption de S/4HANA et de conception de son système ERP à partir de zéro. Cette approche part des besoins commerciaux et opérationnels du système pour ensuite proposer l’infrastructure technique qui le rendra possible. Les projets Greenfield peuvent être appliqués lorsqu’une organisation n’a pas de système ou de processus ERP antérieurs en place, ainsi que lorsqu’elle souhaite en concevoir un entièrement nouveau.
À l’inverse, les implémentations de friches industrielles se séparent de processus ou de systèmes déjà présents et les convertissent vers la plate-forme S/4HANA. Ce processus implique la révision de tout l’écosystème précédent puis l’optimisation des processus existants. Les entreprises qui travaillent déjà avec la suite précédente de SAP (ECC6) et qui souhaitent passer à S/4HANA, l’appliquent souvent.
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Planification
La préparation est essentielle. Une migration réussie vers S/4HANA dépend de la bonne définition d’une série de processus clés. Étant donné que la suite ERP a une approche à source unique, celles-ci impliquent l’intégration de toutes les données pertinentes dans les mêmes pools de données. On aborde différemment les processus dans les migrations de sites vierges et de sites contaminés.
Par exemple, on saisit toutes les données liées à la comptabilité une seule fois dans l’Universal Journal. Un processus similaire sera effectué pour unifier toutes les informations relatives aux partenaires dans le pool de données des partenaires commerciaux. Une cartographie et une configuration approfondies de la nouvelle comptabilité des actifs seront nécessaires pour migrer vers S/4HANA finance, etc.
L’équipe en charge de la migration devra faire un inventaire de tous les ensembles de données préexistants et trouver un moyen de les adapter à l’écosystème S/4HANA. Ces processus impliquent beaucoup de nettoyage et de rapprochement des données et peuvent prendre beaucoup de temps. Cependant, les entreprises doivent s’assurer qu’elles mettent suffisamment l’accent sur cette étape, car elle servira de colonne vertébrale sur laquelle construire un ERP de nouvelle génération et une entreprise numérique véritablement intelligente.
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Dans cet article nous aborderons les bonnes pratiques DevOps très utiles à mettre en place en Développement Continu.
DevOps est une méthodologie de développement logiciel qui intègre les équipes de développement et d’administration système. Cette méthodologie permet aux développeurs de se concentrer uniquement sur le développement et de déployer leur code en quelques secondes, autant de fois que nécessaire.
DevOps : la nouvelle frontière du développement logiciel
Depuis les débuts des applications client-serveur, les équipes de développement et les équipes opérationnelles et système sont incompatibles.
Cela représentait un problème d’organisation majeur. Les personnes qui écrivaient le code n’avaient aucun lien avec les responsables de sa mise en œuvre et de sa maintenance. Plus que cela, les développeurs et les administrateurs système avaient des objectifs différents et même des directives départementales contradictoires. Ils ne partageaient souvent pas non plus un emplacement commun. Il en résulta une communication complexe sinon inexistante.
D’un autre côté, les responsables de la maintenance et de l’administration des systèmes ont aussi leur vision. Les programmeurs ne suivent pas les politiques de sécurité dans les environnements de développement/test/production. Les informations d’identification empruntées parmi les membres de l’équipe et les calendriers de déploiement ne sont pas respectés. Et les résultats sont faciles à deviner. Des retards de livraison, une qualité dégradée et la conséquence inexcusable : des clients mécontents.
En 2008, alors que les méthodologies Agile battent leur plein, un Belge, Patrick Debois, a l’idée d’appliquer Agile à l’environnement opérationnel de l’informatique. Et il l’a fait en intégrant le développement et l’informatique dans le même contexte. C’est ainsi que DevOps est né.
DevOps unifie les deux départements sous un même parapluie Agile. Ce faisant, les deux partagent des objectifs, des valeurs et des prémisses.
À ce stade, il est clair que DevOps est une nouvelle façon d’envisager le développement logiciel.
Voyons maintenant les bonnes pratiques DevOps pour mettre en place le Développement Continu. Ceci étant basé sur le cycle de vie standard de développement d’applications.
Intégration continue (IC)
En utilisant des outils de gestion de configuration (CM) parallèlement à des outils de test et de développement spécifiques, vous pouvez savoir exactement quelles parties du code que vous créez sont prêtes à être mises en production avec le nombre minimum de bugs.
À cette fin, un échange fluide d’informations entre les équipes de test et de développement est essentiel pour identifier et résoudre les problèmes de code de manière agile.
Livraison continue
Une fois que nous avons un code sans bugs, la livraison continue permet d’automatiser l’introduction de modifications dans le code pour le télécharger dans l’environnement de pré-production.
Déploiement continu
Comme pour la livraison continue, le déploiement continu permet d’automatiser la publication de nouveaux codes dans l’environnement de production, en minimisant les risques encourus.
Cela permet de publier des changements de code plusieurs fois par jour sans problème grâce aux technologies de conteneur, telles que Docker et Kubernetes, qui permettent d’isoler les environnements tout en maintenant la cohérence du code entre les différentes plateformes de staging.
Maintenant, il nous faut encore parler de deux pratiques qui, bien qu’étant les moins implémentées, sont toujours importantes : la surveillance continue et l’infrastructure en tant que code.
Bonnes pratiques DevOps : contrôle continu
Cela permet de surveiller le code à tout moment, même en production, y compris l’infrastructure qui le maintient. Au moyen d’une boucle, les erreurs sont détectées et notifiées immédiatement, permettant au code endommagé de revenir à la phase de développement et de recommencer le cycle CI/CD.
Infrastructure en tant que code
L’infrastructure en tant que code est une pratique très utile qui traverse les phases DevOps. Il permet d’automatiser les besoins d’infrastructure pour permettre le bon fonctionnement du logiciel. À l’aide de fichiers de définition lisibles par machine, au lieu d’une configuration matérielle physique, il est possible d’adapter dynamiquement les exigences de l’infrastructure logicielle publiée. Un cas typique est la création dynamique d’un nouveau volume de stockage à l’aide de Docker ou de Kubernetes. Que vous pouvez supprimer dès que vous n’en avez plus besoin.
Cela offre non seulement une agilité d’évolutivité matérielle jamais vue auparavant, mais permet également aux équipes informatiques de surveiller les configurations des environnements actifs, d’enregistrer les modifications et de simplifier la restauration des configurations en ajustant les coûts aux besoins réels du moment.
Bonnes pratiques DevOps : conclusion
En conclusion, DevOps a encore un bel avenir devant lui. C’est une collaboration productive et de bonnes intentions entre développeurs et administrateurs système pour atteindre un bien commun. La livraison d’un logiciel sans erreur dans les plus brefs délais.
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Mettre en place un ERP efficace est une tâche cruciale et le choix d’une solution basée sur le cloud peut accélérer le processus. Cependant, étant donné qu’un ERP couvre l’ensemble des fonctions de l’entreprise, il est important d’effectuer toutes les étapes nécessaires à sa mise en place avec soin et méthode.
Passer à un nouveau système, ou en activer un à partir de zéro, nécessite une analyse préliminaire majeure, un processus de migration et de test minutieux, une formation scrupuleuse du personnel et un fin réglage du système.
Découvrez les différentes phases de ce processus ci-dessous.
1. Mettre en place un ERP efficace : découverte et planification
Premièrement, la découverte et la planification sont peut-être les phases les plus importantes : si elles sont effectuées méthodiquement, elles permettent de réduire le temps, les coûts et les risques. Ces phases consistent à rechercher et à sélectionner un système, à constituer une équipe de projet et à définir les exigences détaillées du système.
Ensuite, en analysant l’infrastructure matérielle et logicielle en place, de nouveaux flux de travail plus efficaces et d’autres processus métier peuvent être conçus pour tirer parti du système.
En particulier, si le choix se porte sur un ERP basé sur le cloud, il est essentiel de vérifier la qualité, la stabilité et la sécurité de l’accès à Internet. L’analyse systématique des flux d’informations est ici essentielle. Les systèmes uniques peuvent, en fait, être moins performants que les produits spécifiques à l’industrie.
A ce stade, il est également essentiel de définir une équipe responsable du processus. La mise en œuvre étant une tâche complexe, dédier des ressources facilite l’interface avec l’équipe de support.
3. Mettre en place un ERP efficace : Développement
Après avoir réalisé l’audit et cartographié les flux d’informations, assigné les fonctions et les responsabilités et identifié la solution la plus adaptée, la phase de mise en œuvre proprement dite commence.
Cette étape consiste en la configuration des accès et des autorisations. L’ERP est utilisé par plusieurs utilisateurs et à différents titres. Il est donc important de définir des autorisations et des rôles d’accès en fonction de son profil d’utilisateur.
Cela comprend également la préparation des données et des processus à migrer. L’analyse préliminaire permet de résoudre à temps toute incompatibilité de format. La gestion centralisée des données élimine les redondances et les doublons
4. Tests
Au cours de cette phase, il est utile de tester en permanence les fonctions du système et d’affiner le développement pour résoudre les problèmes émergents.
Affiner, c’est-à-dire tester le système pour vérifier progressivement les résultats du processus de migration et ajuster les écarts d’utilisation et d’accès.
5. Déploiement
Une fois cette phase également terminée, nous passons à la vérification opérationnelle proprement dite du nouvel ERP. Ceci est accompagné de tests d’utilisabilité du personnel.
Le nouvel ERP étant pleinement opérationnel, il est possible d’observer son fonctionnement réel. L’analyse préliminaire et les tests partiels sont utiles, mais la mise en service est le véritable test décisif.
6. Assistance
Au cours de la période de rodage initiale, le travail de l’équipe d’assistance et de service est essentiel. C’est aussi la raison de choisir non seulement l’ERP, mais aussi l’entreprise qui le fournit.
Le maintien de la mise en œuvre de l’ERP après le déploiement contribue à la satisfaction des utilisateurs et garantit que l’entreprise obtienne les avantages souhaités.
Enfin, l’équipe de projet peut rester responsable du système ERP pendant cette phase, mais se concentrera sur l’écoute des commentaires des utilisateurs et l’ajustement du système en conséquence.
Un développement et une configuration supplémentaires peuvent être nécessaires à mesure que de nouvelles fonctionnalités sont ajoutées au système. Il est également essentiel de former le nouveau personnel sur le système pour mettre en place un ERP efficace.
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IDC estime que le marché de l’informatique décisionnelle continuera de croître à un taux de 8 % jusqu’en 2022. Mais malgré le succès de ces solutions logicielles d’entreprise, la plupart des projets échouent à un moment donné lors de leur mise en œuvre. Quelles sont les causes ? Comment peuvent-ils être évités? Pour vous aider à y voir plus clair, nous avons rassemblé une liste de 8 erreurs à éviter en matière de Business Intelligence.
Business Intelligence : technologie d’aide à la décision
Le but des solutions de Business Intelligence (BI) est de fournir des informations qui facilitent la prise de décision avec des données en temps réel. Par conséquent, dans un environnement en constante évolution, les logiciels de BI sont de plus en plus indispensables.
De plus, l’union entre la BI et la Data Science élargit l’horizon des possibilités de la Business Intelligence à des limites inimaginables il y a encore quelques années.
Mais pour que votre entreprise profite de cette technologie décisionnelle d’entreprise, il est nécessaire de procéder à une bonne implantation.
Voici les 8 erreurs les plus courantes à éviter en matière de Business Intelligence.
Les erreurs de Business Intelligence que les entreprises commettent sont souvent les mêmes. Par conséquent, jetons un coup d’œil au « manuel des mauvaises pratiques » dans la mise en œuvre de la Business Intelligence.
Tout d’abord, éviter un problème d’implémentation d’un logiciel de BI, c’est l’anticiper. C’est pourquoi il est nécessaire de le savoir à l’avance.
1. Ne pas définir correctement les objectifs du logiciel dans la phase de planification
Pour commencer, c’est une grosse erreur de penser qu’en mettant simplement en place une solution BI elle fonctionnera toute seule comme par magie. La Business Intelligence n’est qu’un outil, et elle fonctionnera tant que sa manipulation se fera avec compétence.
Pour que cela fonctionne, il faut définir dès le départ les objectifs à atteindre durant l’implementation. Ceux-ci doivent également être alignés sur les objectifs de l’entreprise. C’est le seul moyen d’obtenir un retour sur investissement en Business Intelligence.
2. Donnez tout le pouvoir sur l’outil de BI au service informatique
En lien avec le point précédent, pour que le logiciel soit aligné sur les objectifs de l’entreprise, la mise en œuvre doit transcender le service informatique.
En d’autres termes, les managers et dirigeants plus orientés business doivent participer activement à la définition des objectifs que la BI doit atteindre.
3. Choisir une technologie de Business Intelligence qui ne répond pas aux exigences de l’entreprise
Il existe une multitude d’éditeurs de logiciels avec différentes solutions techniques et fonctionnelles sur le marché. Et puis il existe des solutions personnalisées. Quel que soit le choix de votre entreprise, le logiciel doit être adapté aux besoins de votre entreprise.
Méfiez-vous des solutions universelles. Puisque la meilleure technologie d’intelligence d’affaires dépendra, dans la plupart des cas, de la taille de votre entreprise, du secteur dans lequel vous évoluez, du type d’activité, etc.
4. Ne pas faire un bon travail d’intégration
Pour que la solution BI produise les résultats souhaités, l’intégration avec les bases de données de l’entreprise est cruciale.
Les entreprises qui dépendent encore complètement d’Excel ont un problème à cet égard et ont besoin d’une refonte complète de leurs systèmes. Une BI bien intégrée aux données des ERP, CRM, etc. est cruciale.
5. Erreurs à éviter en Business Intelligence: négliger la qualité des données
L’une des conséquences de ne pas faire un bon travail d’intégration avec les bases de données de l’entreprise est la mauvaise qualité des données. Mais il existe d’autres raisons pour lesquelles les données peuvent être de mauvaise qualité, non pertinentes ou incomplètes
Des contrôles doivent être en place pour éviter de charger des données erronées dans les processus de Business Intelligence, ETL (Extract, Transform, Loud), etc.
6. Donnez la priorité au front-end et laissez le back-end en arrière-plan
Alors que le but d’un outil de BI devrait être de présenter visuellement des tableaux de bord, des rapports et des graphiques qui facilitent l’analyse des informations (front-end), la configuration des processus internes (back-end), qui sont chargés de traiter toutes les informations qui doit alors être affiché, ne doit pas être négligé.
Donner une importance égale au back-end et au front-end est crucial. Ceci pour choisir la bonne technologie lors de la mise en œuvre ou du développement d’une solution de Business Intelligence.
7. Erreurs à éviter en Business Intelligence : ne pas suffisamment protéger vos données BI
Certes, développer une solution avec des options en libre-service qui démocratisent les données et les étendent à davantage d’utilisateurs internes est souvent bénéfique pour une entreprise.
La mobilité permet également une utilisation plus pratique de la technologie. Permettant, par exemple, l’accès aux rapports à partir d’un smartphone ou d’un autre appareil depuis n’importe où.
Mais tout cela peut aussi poser un sérieux problème de sécurité lorsqu’un employé consulte des informations auxquelles il ne devrait pas avoir accès. Ou qu’un employé perd son smartphone, ouvrant les portes de l’entreprise à tout inconnu. Des contrôles efficaces doivent être mis en place pour garantir la conformité légale et la sécurité de l’entreprise.
8. Oublier l’utilisateur final
Enfin, la formation des collaborateurs et des profils professionnels qui doivent manier la solution de Business Intelligence est fondamentale si nous voulons qu’ils l’utilisent.
La faible adoption est l’une des principales raisons pour lesquelles la mise en œuvre de la BI dans l’entreprise peut échouer.
Un bon programme de formation est très utile, mais ce n’est pas suffisant. L’employé doit comprendre pourquoi il est logique pour l’entreprise d’utiliser la Business Intelligence. Mais aussi pourquoi il est important pour lui de l’utiliser.
Erreurs à éviter en Business Intelligence : conclusion
Pour conclure, la Business Intelligence est la capacité de visualiser les données d’une manière facilement interprétable. Ceci avec une puissante navigation descendante qui permet d’accéder facilement à la source du problème détecté.
Si nous l’associons directement aux technologies de l’information, nous pouvons dire que la BI est l’ensemble des applications, des technologies et des méthodologies qui peuvent collecter et transformer des données en informations précieuses et structurées. Dont celles-ci peuvent être utilisées et analysées directement.
Pour cette raison, il est important de connaître les erreurs les plus courantes à éviter en Business Intelligence. Ceci pour convertir les informations en données précieuses pour la prise de décision.
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Bien qu’il s’agisse de deux concepts étroitement liés, la Business Intelligence et le Big Data sont deux concepts bien différents. Nous vous proposons dans cet article de comparer les différences entre la Business Intelligence et le Big Data.
Différences entre la Business Intelligence et le Big Data
Que peut-on attendre d’une solution comme la Business Intelligence (BI) et le Big Data ? Les logiciels de BI ou de Business Intelligence aident les entreprises à prendre des décisions basées sur des données et des métriques. Mais quel rapport avec le Big Data ?
De nos jours, de nombreuses entreprisesutilisent les données comme ressource. Ils s’y fient pour soutenir les décisions stratégiques qui contribuent à la croissance et à l’amélioration de l’entreprise. Dans cet aspect, Big Data et Business Intelligence travaillent ensemble sur ces données. Cependant, ils ne le font pas de la même manière.
Le Big Data est un ensemble de technologies et d’outils permettant de gérer et de traiter de grandes quantités de données à grande vitesse et en temps réel, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées.
Les données proviennent de diverses sources (appareils intelligents, capteurs, réseaux sociaux, sites Web, etc.). Cependant, ce n’est pas tant la quantité que la qualité des données qui compte. En d’autres termes, les données peuvent être utilisées pour générer des idées pertinentes et prendre de bonnes décisions stratégiques.
Par conséquent, lorsque nous parlons de Big Data, nous faisons référence à un grand volume de données complexes, difficiles à gérer et à analyser sans les bons outils.
La Business Intelligence est la combinaison d’applications logicielles, d’infrastructures et de pratiques qui permettent d’accéder et d’analyser les informations collectées par les entreprises, qui sont ensuite utilisées pour améliorer les processus décisionnels.
C’est à travers la Business Intelligence et ses outils que nous pouvons réaliser une analyse de qualité des données issues du Big Data.
Avec les outils de Business Intelligence, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des données déjà traitées pour les convertir en informations.
Analyser les informations
L’analyse de toutes ces informations permet d’obtenir de nouvelles données et d’exploiter les informations précédemment collectées. Ces processus sont utiles pour :
Générer de nouvelles informations à partir de l’analyse des données existantes, par ex. pour la prévision de la demande ou les méthodes de classification des personnes.
Identifier les alarmes ou les situations exceptionnelles à revoir/étudier afin de prendre les mesures appropriées.
La valeur obtenue par ces entreprises se traduit par :
Principales différences entre la Business Intelligence et le Big Data
Les deux permettent d’extraire la valeur de l’information de manières totalement différentes mais complémentaires.
La BI est un ensemble de techniques de gestion d’entreprise qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur desdonnées. Les Big Data, quant à elles, sont les outils qui permettent d’obtenir, de stocker et de traiter des données.
Autrement dit :
La Business Intelligence permet d’accéder à des ensembles de données déjà organisées et stockées afin que l’utilisateur puisse facilement les parcourir,
Le Big Data se concentre sur des processus massifs pour un grand volume de données, avec une organisation et des origines très différentes, afin d’obtenir de nouvelles informations.
Cela signifie qu’avec la Business Intelligence, les entreprises peuvent effectuer des analyses et tirer des conclusions. Mais aussi produire des rapports, des graphiques, des cartes, des tableaux, etc. Ceci avec des informations détaillées à 100 %. Avec le Big Data, c’est le contraire qui est vrai.
En bref, nous pouvons résumer la principale divergence entre les deux comme « innovation et découverte vs questions et réponses ». Certains des processus que la Business Intelligence utilise pour approfondir les données sont : l’utilisation de logiciels, l’alimentation des systèmes de connaissances, la transformation des données en intelligence actionnable, etc.
Une autre différence concerne le type de données avec lesquelles les deux méthodologies fonctionnent.
Dans le Big Data, tous les types de données, structurées ou non structurées, sont collectées.
La Business Intelligence, quant à elle, ne fonctionne qu’avec des données structurées, qui ont été préalablement stockées dans une base de données hébergée sur un serveur (également appelé entrepôt de données), ce qui lui permet de fonctionner avec des données hors ligne.
La Business Intelligence et le Big Data ne stockent pas les données de la même manière
En parlant de stockage de données ; nous avons déjà souligné que la Business Intelligence stocke les données dans une base de données hébergée sur un serveur et cela doit être fait avant le traitement et l’analyse.
Le Big Data, pour fonctionner à sa vitesse, doit utiliser plusieurs serveurs pour stocker les gros volumes de données, c’est-à-dire qu’il doit utiliser des systèmes de fichiers distribués dans des nœuds pour stocker les informations, comme Hadoop. Ces systèmes, beaucoup plus flexibles (ils permettent de stocker des données sans étiquetage) et plus sécurisés. Puisque si l’un des nœuds tombe en panne, les informations seront répliquées sur d’autres nœuds.
Les données ne sont pas traitées de la même manière
Le traitement des données ne s’effectue pas non plus de la même manière.
Comme nous l’avons déjà mentionné au point précédent, le Big Data utilise un système de fichiers répartis en nœuds, qui permet un traitement parallèle des données, optimisant ainsi la vitesse de traitement des données. Il le fait en exécutant plusieurs instructions en même temps, en comparant les résultats obtenus, en les regroupant et en les analysant. Ceci avant de présenter la solution finale aux utilisateurs.
En Business Intelligence, il faut interroger la base de données pour obtenir les solutions recherchées.
Si le Big Data peut stocker et traiter des données structurées et non structurées, il dispose également des outils pour pouvoir analyser et visualiser de grandes quantités de données. Ceci quels que soient leur type et leur origine. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises. Car la grande majorité des données actuellement collectées proviennent de diverses sources sur Internet et seulement environ 20% sont structurées.
De plus, le Big Data a la capacité de travailler avec des données du passé ainsi qu’en temps réel, ce qui permet de faire des prédictions plus précises.
La Business Intelligence, puisqu’elle ne peut fonctionner qu’avec des données précédemment stockées, traitées, classifiées et converties, fonctionne toujours avec des données du passé.
Le profil professionnel n’est pas le même non plus
Enfin, Big Data et Business Intelligence se différencient également par le type de profil professionnel dédié à chaque spécialité.
D’une part, les profils professionnels du Big Data incluent généralement des mathématiciens, des ingénieurs informaticiens ou des statisticiens. De plus, ils appartiennent au département technologie et rapportent au CTO (Chief Technology Officer).
L’analyste de données est l’expert principal pour toutes les opérations de base de données d’entreprise. Ils assemblent et traitent des données afin d’évaluer l’activité de l’entreprise et de faire des recommandations appropriées. Leur travail leur permet de « faire parler les données » en les interprétant.
D’autre part, les profils professionnels de la Business Intelligence proviennent de domaines tels que l’administration des affaires, l’économie ou le marketing, bien qu’ils puissent également inclure des ingénieurs ou des techniciens.
Par exemple, QlikView est une plateforme de Business Intelligence facilitant l’interprétation des données en libre-service. Ainsi, la solution QlikView permet de transformer l’analyse du Big Data en informations exploitables. En conséquence, le rôle du développeur QlikView est de préparer le traitement préalable des données. Ceci pour adapter l’outil aux besoins métiers et aux activités de l’entreprise.
Parallèlement, le rôle du Business Analyst ITvise à faire le pont entre les différents départements opérationnels et le département informatique.
Ce professionnel se trouve généralement au sein de la direction générale de l’entreprise. Et se rapporte soit au CSO (Chief Strategy Officer) s’il en existe un, soit directement au CEO.
Les entreprises sont en pleine transition vers la transformation numérique. De plus en plus d’entreprises voient la nécessité d’investir dans des solutions d’analyse de données. Ceci pour une raison simple : l’information, c’est le pouvoir.
Grâce à eux, nous pouvons avoir un contrôle total sur les données et accroître la visibilité de l’entreprise, ainsi que :
Gagner du temps et de l’argent
Améliorer le service offert aux clients
Faciliter la consultation des données
Obtenir de nouvelles opportunités commerciales
Obtenir des résultats vérifiés, transparents et fiables
Après avoir exposé ces avantages, nous pouvons affirmer que disposer d’une plateforme de BI est essentiel pour réussir en affaires.
Bien que chaque entreprise soit un monde différent, toutes peuvent trouver des avantages concurrentiels dans la BI. Les solutions axées sur l’intelligence d’affaires ne sont plus considérées comme un simple outil axé uniquement sur les grandes entreprises, de sorte que de plus en plus de PME s’intéressent à sa technologie.
Ce qu’il ne faut pas faire en Business Intelligence
Voici les choses à éviter à tout prix en matière de BI :
Choisir une technologie qui ne répond pas aux exigences, besoins ou problèmes de votre entreprise.
Avoir des objectifs logiciels mal définis dans la phase de planification.
Oublier le rôle de l’utilisateur final.
Avoir un manque d’intégration et de protection des données de l’entreprise.
Laisser le back-end en arrière-plan et donner la priorité absolue au front-end. Ils doivent être en équilibre.
Alors, Big Data vs Business Intelligence, qui gagne ?
La vérité est que ni l’un ni l’autre, car il ne s’agit pas d’une compétition entre les deux méthodologies. Mais ils doivent plutôt travailler ensemble pour tirer le meilleur parti de la collecte et de l’analyse des données.
Ainsi, l’équipe Business Intelligence travaillera en collaboration avec l’équipe Big Data. Ils doivent établir les données à collecter, puis les analyser. De son côté, l’équipe Big Data cherchera des modèles dans les données pour les communiquer à l’équipe BI.
Le prochain défi de la Business Intelligence : l’analyse en temps réel
Si la BI veut rester pertinente et ne pas être supplantée dans le temps par les outils du Big Data, elle doit passer à l’étape suivante et pouvoir disposer de ses propres outils d’analyse de données en temps réel.
En d’autres termes, la BI devra également effectuer des analyses sur des données non structurées et réaliser un système dans lequel il est possible de détecter et de répondre aux situations qui se produisent sur le marché de manière rapide et agile.
Cela ne signifie pas que la Business Intelligence cessera de travailler avec le Big Data. En effet, le processus de collecte et de stockage de données massives continuera à incomber à ces derniers. Mais cela signifie que le premier disposera d’outils lui permettant d’analyser ces données en temps réel. Ceci sans avoir à les traiter et les stocker dans une base de données comme on le faisait jusqu’à présent.
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