Atelier de données

Omniprésente - La transformation numérique

La transformation numérique imprègne l'économie comme aucun autre sujet tendance et polarise les modèles commerciaux existants dans le monde entier. Les architectures informatiques existantes sont restructurées, les processus sont repensés.

Une vue d'ensemble et une vision complète des données historiques et actuelles de l'entreprise est un point de départ incontournable, généré dans l'atelier de données. Ce n'est qu'ainsi que des décisions peuvent être prises en toute connaissance de cause et utilisées pour la gestion stratégique de l'entreprise. Les potentiels de développement sont identifiés à temps et de nouvelles voies peuvent être empruntées en toute connaissance de cause.

L'atelier de données propose des approches de solutions personnalisées en fonction des besoins.

Nos experts de l'atelier de données vous apportent un soutien compétent et efficace dans ce domaine :

Le data warehousing comme base pour le reporting et la planification

Reporting industrialisé, y compris les fonctions de planification pour les contrôleurs (dans Excel et sur le web).

Visualisations

Des tableaux de bord mobiles visualisés pour la direction grâce à la bonne stratégie d'entreposage possible

Donner du pouvoir à vos data analysts & scientists

Advanced-pour le travail de vos Data Analysts et Data Scientists. Scientists.

Automatisation

Le datawarehousing en tant que base pour l'automatisation et l'optimisation des processus commerciaux au moyen de fonctions analytiques.

Technologie de visualisation d'analyse de données volumineuses avec un scientifique analysant la structure de l'information à l'écran avec l'apprentissage automatique pour en extraire des prédictions stratégiques pour les affaires, la finance, l'internet des objets.

Les solutions de l'atelier de données

L'atelier de données est spécialisé dans les thèmes SAP Warehousing suivants : (1) SAP Data Warehouse Cloud (DWC), (2) SAP BW ON HANA et (3) SAP BW 4 HANA.

SAP Data Warehouse Cloud (DWC)

SAP BW /4 HANA

SAP BW ON HANA

CONTACT
Responsable de l'atelier de données

"Nous sommes les spécialistes des solutions de data warehousing de SAP. 

Mon équipe a été la première société de conseil au monde à obtenir une licence pour le Data Warehouse Cloud (DWC) et à l'introduire avec succès chez un client. C'est pourquoi nous avons une expertise particulière dans le domaine du DWC.

Mon équipe et moi-même nous réjouissons de votre prise de contact".

Paul Vatter, responsable de l'atelier de données

Paul Vatter Directeur du centre de compétences Data Warehousing chez s-peers AG
Paul Vatter
Responsable de l'atelier de données
FAQ

FAQ atelier de données

Par entrepôt de données, on entend une base de données à l'échelle de l'entreprise qui intègre des données provenant de différentes sources de données hétérogènes et les met à disposition à des fins d'analyse et d'évaluation. Un entrepôt de données bien conçu fournit un débit de données élevé, exécute rapidement des requêtes et offre aux utilisateurs finaux la possibilité de décomposer les données en parties plus petites afin de pouvoir les examiner sous différents angles.

  • Orienté vers le thème = La structure des données dans un DW sert à soutenir les décisions de gestion et n'est pas orientée vers le soutien des processus commerciaux opérationnels. Les données sont enregistrées en fonction d'objets spécifiques tels que le client ou le produit. Les décideurs analysent les données de ces objets et prennent leurs décisions sur la base de ces données.
  • Intégré = Les données sont intégrées dans un ensemble de données commun à partir de différentes sources de données hétérogènes. Pour l'intégration, les données doivent être transférées dans une structure de données et un format de données communs.
  • Non volatile = Dans un DW, les données stockées ne sont ni effacées ni modifiées. Les données ne peuvent être modifiées dans un DW que pour éliminer des erreurs. Au fil du temps, on obtient ainsi une base de données historique qui se compose des données des différents systèmes d'application opérationnels.
  • En fonction du temps = Les données sont chargées dans un DW à différents moments. Les nouveaux enregistrements chargés n'écrasent pas l'ancienne base de données, mais la complètent simplement. Il en résulte à chaque fois un instantané de la situation de l'entreprise. Il est donc possible de comparer les données sur différentes périodes et d'identifier les tendances.

La Business Intelligence (BI) comprend l'accès aux informations à l'aide de systèmes informatiques. L'analyse, l'évaluation et la représentation des données d'entreprise pertinentes pour l'activité doivent fournir des connaissances sur l'état actuel de l'entreprise. Ces connaissances contribuent de manière décisive à l'aide à la décision stratégique et opérationnelle. L'objectif est de mettre à la disposition du management des données de grande qualité et de l'assister au mieux dans ses décisions. Pour la mise en œuvre technique d'une solution BI, il est nécessaire de disposer d'un DW, qui constitue le fondement de toute solution BI.

Un système de gestion de base de données - également appelé système de base de données en abrégé - a été conçu pour gérer de grandes quantités d'informations. L'objectif premier d'un système de base de données est de fournir un moyen aussi efficace et pratique que possible de stocker et d'extraire des informations de la base de données. Un système de base de données est un ensemble organisé d'informations ou de données structurées électroniquement et stockées dans un système informatique. La tâche principale d'une base de données est de stocker efficacement, durablement et sans erreur de grandes quantités de données et de fournir les informations nécessaires en fonction des besoins.

Le nom "cloud computing" est une métaphore pour l'Internet. Internet est typiquement représenté par un nuage dans les diagrammes de réseau. Le symbole du nuage représente les infrastructures réseau inconnues qui permettent au réseau de fonctionner.

L'une des définitions du cloud computing les plus reconnues à l'heure actuelle est celle du National Institute of Standards and Technology (NIST), qui est également souvent utilisée par les professionnels. Le NIST définit le cloud computing comme un modèle qui permet un accès réseau omniprésent, pratique et à la demande à un pool partagé de ressources informatiques configurables (par exemple, réseau, serveurs, applications, services et stockage). Ces ressources informatiques peuvent être rapidement déployées et partagées avec un minimum d'administration ou d'interaction avec le fournisseur de services. Le modèle de cloud se compose de trois modèles de services (Infrastructure-as-a-Service, Platform as a Service et Software-as-a-Service) et de quatre modèles de déploiement (cloud privé, public, hybride et communautaire).

Contrairement au cloud computing, les solutions sont également mises à disposition sur site. "On-Premises" signifie en allemand quelque chose comme "dans ses propres locaux" ou "sur place". La description de On-Premise se réfère à l'utilisation de ses propres serveurs et de son propre environnement informatique. Alors que dans le cloud, l'accès se fait via Internet, les solutions on-premise sont exploitées localement sur l'ordinateur personnel.

Inscription à la newsletter : Se tenir au courant

Restez informés sur les sujets SAP Analytics et les développements de l'atelier des rapports en vous inscrivant à notre newsletter.

COMMENT NOUS TRAVAILLONS

Plus d'informations

Atelier de rédaction de rapports

Atelier de science des données

Atelier Industrie 4.0