Google Cloud et SAP : Intégration réussie de SuccessFactors et Analytics Cloud
- Google Cloud Platform, SAP Analytics Cloud
- 6 min de lecture
Gary Lude
SAP Analytics Cloud (SAC) offre aux entreprises une plateforme flexible et évolutive pour la planification des coûts de personnel (PKP). Toutefois, cette planification nécessite une intégration transparente des données de base et des données de mouvement issues de SAP SuccessFactors (SF). Pour que SAC puisse appliquer la logique de planification, elle a besoin d'un extrait des données de SF.
Comme il n'existe pas de connecteur direct entre SAC et SF, SAP Datasphere (DSP) et Google Cloud Services jouent un rôle essentiel dans l'exportation et l'importation de données. Différentes implémentations peuvent être sélectionnées, basées sur des approches techniques similaires. Il en résulte une grande flexibilité, adaptée à vos propres exigences et à l'infrastructure existante.
Les différentes étapes de développement de la PKP avec Google Cloud Services sont décrites ci-dessous, et les caractéristiques et avantages spécifiques sont expliqués en détail.
Table des matières
Produit 1 : Préparation et retour optimisés des données via Google Cloud Services
La première solution utilise la DSP comme plateforme centrale pour fournir des données de SF pour le PKP dans SAC. Cette solution est particulièrement adaptée aux entreprises qui utilisent déjà la DSP comme plateforme d'intégration de données.
Une fois les données transférées vers la DSP, elles y sont préparées de manière à ce que SAC puisse les utiliser pour les processus de planification. Une fois la planification terminée dans SAC, les données de planification finales sont enregistrées dans un modèle de données. Cependant, comme la DSP n'est pas en mesure de réimporter ces données de planification dans SF, Google Cloud joue un rôle décisif ici.
Les contenus des modèles de données SAC sont transférés vers Google Cloud via l'API d'exportation SAC. Là, les données sont transformées en conséquence, puis renvoyées au système SF via l'API SF.
Comment fonctionne l'importation des données de planification ?
Dès que le processus de planification est terminé dans SAC, l'exportation des données de planification est lancée. Un Google Cloud Scheduler est utilisé pour initier le processus d'exportation de SAC vers Google BigQuery.
Ce processus déclenche une Google Cloud Function qui, à l'aide de l'API d'exportation SAC, transfère le modèle de données dans BigQuery. Dans BigQuery, les données de planification finales sont ensuite mises au format requis au moyen d'une vue. De plus, la logique métier est appliquée à cette étape afin de préparer les données pour l'importation dans SF.
Si les données de planification sont correctement formatées, un autre Cloud Scheduler peut être activé. Celui-ci lance une seconde Cloud Function qui importe les données préparées dans la base de données SF via l'API SF.
Quels sont les avantages de cette solution ?
Fonctionnalités du produit
Extraction de données SF via DSP
L'extraction des données de SF s'effectue via la DSP, car les outils de modélisation au sein de SF et SAC sont limités. La DSP sert de plateforme centrale pour l'exportation des données nécessaires. Les informations pertinentes de SF y sont extraites et préparées pour le traitement ultérieur. Cette étape garantit que les données de base et les données de mouvement sont disponibles dans un format structuré avant d'être transférées dans le SAC.
PKP au sein de SAC
La planification des capacités (PKP) est effectuée dans SAC après le transfert des données de SF via DSP. Au sein de SAC, des logiques de planification et des prévisions peuvent être appliquées sur la base des données SF. SAC offre un environnement de planification flexible et personnalisable, adapté aux besoins individuels de l'entreprise. Une fois la planification terminée, les données de planification finales sont stockées dans un modèle de données au sein de SAC afin de les tenir prêtes pour la suite du processus.
Importation de données de planification SAC via Google Cloud Services vers SF
Après la planification des coûts de personnel (PKP) dans SAC, les Google Cloud Services prennent en charge l'intégration des données. L'exportation des données de planification s'effectue via l'API d'exportation SAC vers Google BigQuery, où les données sont transformées et préparées pour l'importation dans SF. À l'aide de l'API SF, les données de planification sont finalement renvoyées dans le système SF. Ce processus exploite l'évolutivité et l'efficacité du Google Cloud pour assurer une intégration des données fluide et flexible.
Quelles opportunités manquez-vous sans ce produit ?
Sans cette solution, vous manquez l'opportunité de mettre en œuvre l'ensemble du processus de planification des coûts du personnel (PKP) de manière efficace et transparente. Les rapprochements manuels des données entre SF et SAC entraînent souvent des erreurs, des retards et des efforts supplémentaires. De plus, sans Google Cloud, vous n'avez pas la possibilité de renvoyer correctement les données de planification dans SF après la fin de la planification dans SAC.
De plus, vous perdez la flexibilité et l'évolutivité offertes par Google Cloud. Alors que les systèmes manuels ou locaux atteignent rapidement leurs limites, cette solution vous permet de traiter efficacement n'importe quel volume de données et de garantir ainsi que votre PKP fonctionne sans problème, même en cas d'augmentation des exigences. Le manque d'automatisation entraîne également des coûts plus élevés et des temps de décision plus longs, ce qui peut entraîner des occasions manquées dans la gestion agile de l'entreprise.
Contactez-nous pour un conseil personnalisé sur l'intégration de vos données SF dans le DSP et leur utilisation dans le SAC avec renvoi via Google Cloud.
Produit 2 : Collaboration efficace - Comment Google Cloud, SAP SuccessFactors et SAP Analytics Cloud se connectent
La deuxième solution utilise Google Cloud Services comme plateforme pour l'échange de données avec SAP SuccessFactors (SF) et SAP Analytics Cloud (SAC), sans utiliser SAP Datasphere (DSP). Cette approche est intéressante pour les entreprises qui n'utilisent pas DSP et qui recherchent une infrastructure rentable pour la planification des coûts du personnel (PKP) dans SAC.
Étant donné que Google Cloud sert de plateforme centrale, les données requises sont chargées directement depuis SF via l'API SF dans Google BigQuery. Là, elles sont préparées pour la planification dans SAC et mises au format requis. Après la planification, les données de planification finalisées sont exportées de SAC via l'API d'exportation SAC vers BigQuery, où elles sont à nouveau préparées pour la réimportation dans SF. La dernière étape du processus est analogue au produit 1 en ce qui concerne le retour des données de planification dans SF via Google Cloud Services.
Comment fonctionne l'échange de données ?
Pour démarrer le PKP, un Google Cloud Scheduler doit être lancé, ce qui déclenche une Cloud Function. Celle-ci utilise l'API SF pour exporter les données de planification du système SF vers Google BigQuery. Là, les différentes tables sont gérées et regroupées avec des vues et une logique métier pour former une vue finale pour SAC. Ces données brutes de base et de mouvement sont ensuite mises à disposition pour le PKP via un job d'importation SAC (connexion à BigQuery) en tant que modèle de données.
Le renvoi des données de planification de SAC vers SF se fait ensuite via l'approche décrite dans le produit 1.
Quels sont les avantages de cette solution ?
Fonctionnalités du produit
Extraction de données SF via Google Cloud Services
La DSP a été remplacée par Google Cloud en tant que plateforme de données centrale, éliminant ainsi la nécessité d'une PKP autonome. L'utilisation de l'API SF simplifie également l'intégration de ce que l'on appelle les « Custom Fields », qui sont présents dans tout système SF modifié, car ils sont fournis en standard par l'API.
PKP au sein de SAC
La planification des capacités (PKP) est effectuée dans SAC après le transfert des données de SF via DSP. Au sein de SAC, des logiques de planification et des prévisions peuvent être appliquées sur la base des données SF. SAC offre un environnement de planification flexible et personnalisable, adapté aux besoins individuels de l'entreprise. Une fois la planification terminée, les données de planification finales sont stockées dans un modèle de données au sein de SAC afin de les tenir prêtes pour la suite du processus.
Importation de données de planification SAC via Google Cloud Services vers SF
Après la planification des coûts de personnel (PKP) dans SAC, les Google Cloud Services prennent en charge l'intégration des données. L'exportation des données de planification s'effectue via l'API d'exportation SAC vers Google BigQuery, où les données sont transformées et préparées pour l'importation dans SF. À l'aide de l'API SF, les données de planification sont finalement renvoyées dans le système SF. Ce processus exploite l'évolutivité et l'efficacité du Google Cloud pour assurer une intégration des données fluide et flexible.
Quelles opportunités manquez-vous sans ce produit ?
Sans cette solution, vous passez à côté d'avantages considérables dans le domaine de la planification des coûts du personnel (PKP). L'intégration manuelle des données entre SAP SF et SAC prend du temps et est sujette aux erreurs.
Sans les services Google Cloud, vous manquez d'une mise à disposition et d'une restitution des données automatisées et évolutives, ce qui rend l'ensemble du processus de planification inefficace.
De plus, vous ne profitez pas des économies de coûts réalisées grâce à la substitution du DSP, car Google Cloud exploite de manière optimale les API natives de SF et évite les coûts liés aux composants logiciels inutilisés.
Contactez-nous pour un conseil personnalisé sur l'intégration de vos données SF avec Google Cloud et leur utilisation dans le SAC.
