Les multiples avantages de l’analytique embarquée dans SAP S/4HANA

Woman holding smartphone above business desk

Disposer de données toujours exactes, en temps réel, pour prendre rapidement les bonnes décisions opérationnelles : telle est la promesse de l’analytique embarquée. Avec SAP S/4HANA Embedded Analytics, la Business Intelligence prend une nouvelle dimension. Le point de vue de deux experts : Cyril Metge, consultant BI chez Planeum et formateur SAP ; Laurent Bernos, expert BI chez PASàPAS.

 

La Business Intelligence classique répond généralement de manière satisfaisante aux besoins globaux de gestion des entreprises : tableaux de bord et autres KPI permettent de piloter l’activité « au long cours ». Là où les choses se corsent, c’est lorsqu’il faut prendre des décisions en temps réel, sur la base de données exactes à l’instant T. En d’autres termes, disposer de la bonne info, au bon moment, pour agir en conséquence. Par exemple : préparer ou modifier une commande client en fonction des produits réellement disponibles en stock, au moment même où on lui parle. Pour cela, un reporting en temps réel de l’état du stock s’avère indispensable pour effectuer la transaction de manière fiable et sans délai.

 

Favoriser l’action et prendre des décisions en quelques clics

SAP S/4HANA Embedded Analytics combine les fonctions transactionnelles et analytiques en temps réel au sein du même outil et, surtout, des mêmes écrans. Un avantage indéniable pour l’utilisateur, qu’il soit préparateur de commandes ou directeur des achats ! Les données et les reportings sont mis à jour dans l’instant, pour « favoriser l’action » et visualiser immédiatement les changements sur les indicateurs associés. Les décisions se prennent en quelques clics, de manière ergonomique, grâce notamment aux applications et écrans personnalisés à l’aide de l’interface SAP Fiori. C’est un fait : pour agir efficacement au sein d’un ERP, l’expérience utilisateur (UX) est clé.

 

Des reportings documentés par métiers et par rôles

SAP fournit également en standard avec sa solution de nombreux reportings multidimensionnels, documentés par métiers et par rôles. L’utilisateur va ainsi construire dynamiquement sa propre analyse, en s’appuyant sur la richesse, l’exhaustivité et la précision des données présentes dans SAP S/4HANA, car actualisées en temps réel. Les rapports fournis en standard permettent une prise en main rapide de la solution puis d’en étendre ultérieurement les possibilités si certains besoins méritent une personnalisation plus poussée. De plus, les fonctions d’analytique embarquée de S/4HANA peuvent tout à fait continuer à coexister avec l’analytique traditionnelle (SAP BusinessObjects Enterprise ou autre) présente dans l’entreprise. Les modèles virtuels de données sont réutilisables, notamment au travers de tous les outils de restitution existants, qu’ils soient estampillés SAP ou en provenance d’autres éditeurs.

 

Une migration progressive

Ceci laisse la possibilité à l’entreprise, si elle le souhaite, de mettre en place son nouveau système de manière progressive et, surtout, de le faire cohabiter avec des fonctions d’analyse plus classiques (et parfois très poussées), hors système transactionnel. De plus, avec la plateforme HANA – contrairement à la BI classique – il n’y a pas besoin d’entrepôt de données ou de système de réplication « à part » : la data provient directement de S/4HANA.

 

Exemple de mise en place d’un reporting opérationnel temps réel

Enfin, lors de fusions-acquisitions, la migration vers SAP S/4HANA Embedded Analytics peut s’avérer une option intéressante. Dans un contexte technique d’intégration de plusieurs systèmes sources vers un S/4 unique, il est possible de mettre en place rapidement un reporting opérationnel temps réel en s’appuyant sur le socle technique CDS Views. Cela permet, suivant les cas, de remplacer avantageusement des centaines de programme ABAPs et leurs requêtes, parfois complexes à maintenir, par la solution Reporting Analysis for Office sur CDS Views. Un projet de BI traditionnelle avec entrepôt de données s’avèrerait bien plus lourd en termes de charge et de délais ! Au final, les utilisateurs bénéficient de KPI et d’analyses en temps réel sans sortir de leur interface métier.

 

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