Le fabricant de logiciels a développé un nouveau système de gestion des données.
(Photo: imago/R. Wittek)
Dusseldorf Pétrole, or ou autre matière première ? Il existe de nombreuses comparaisons plus ou moins pertinentes du rôle que jouent les données dans l’économie moderne. Ce que les consultants écrivent sur leurs diapositives depuis des années devient désormais une réalité dans les entreprises. De nombreuses entreprises investissent massivement dans la collecte et l’analyse d’informations et embauchent des Chief Digital Officers.
Dans ce marché concurrentiel, SAP veut se distinguer avec une nouvelle génération de gestion des données. Mercredi, le fabricant de logiciels a annoncé un système appelé Datasphere destiné à faciliter le traitement et l’analyse des informations critiques pour les entreprises. Autrement dit, le groupe veut vendre plus de pelles aux chercheurs d’or.
Jusqu’à présent, l’utilisation des données dans le monde de l’entreprise était complexe car elles sont stockées dans un grand nombre de systèmes, a déclaré Jürgen Müller, directeur technique de SAP. “C’est un défi pour nos clients d’obtenir une vue d’ensemble holistique et intégrée de leurs processus commerciaux en temps réel”, a déclaré le PDG.
SAP pense pouvoir remédier à la situation. Datasphere – un développement ultérieur du produit Data Warehouse Cloud – est une nouvelle “couche pour les données d’entreprise”, a expliqué Müller. Le système cloud est destiné à faciliter des tâches telles que la fusion, le catalogage et le stockage de données provenant de différentes sources. Des logiciels d’autres fabricants tels que Microsoft ou Salesforce peuvent également être connectés.
Une promesse centrale : Le groupe souhaite maintenir le contexte métier via une sémantique uniforme, c’est-à-dire une sorte de langage universel pour les données. Jusqu’à présent, l’adaptation dans les projets accapare 80 % du temps, a souligné Julia White, responsable du marketing SAP. Les coûts qui en résultent sont une «taxe sur les données cachées». Dans une enquête réalisée par l’étude de marché IDC, 52 % des responsables informatiques ont cité l’intégration comme le plus gros problème.
Le responsable marketing de SAP a déclaré la guerre à la “taxe sur les données cachées”.
(Photo : SAP)
SAP a cité la vente d’une voiture comme exemple de son utilisation. Une seule transaction affecte de nombreux systèmes informatiques, de la planification de la demande au financement en passant par la production. Datasphere doit permettre de transférer les données vers tous les systèmes sans intégration complexe.
Cependant, SAP lui-même contribue à la complexité actuelle. Travailler avec les systèmes du fabricant de logiciels allemand est considéré comme exigeant par les spécialistes de l’analyse de données – il poursuit une logique commerciale spécifique qui diffère des autres fournisseurs. Si vous souhaitez combiner des données provenant de systèmes SAP et d’autres sources, vous devez faire beaucoup de travail de traduction.
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Toute une série de fournisseurs de logiciels et de cabinets de conseil sont actifs sur le marché de la gestion des données. SAP devrait désormais tenter de fidéliser certains de ses clients, notamment ceux qui utilisent déjà plusieurs produits de l’éditeur de logiciels. Le groupe Dax travaille avec de grands fournisseurs de services informatiques tels que Accenture, Deloitte et IBM pour la vente et la mise en œuvre. Côté technologie, il s’appuie sur des partenariats avec des prestataires spécialisés tels que Confluent et Databricks.
Avec l’annonce, Datasphere est disponible en tant que mise à jour de la version précédente Data Warehouse Cloud. Cependant, la connexion de différentes sources de données peut prendre un certain temps. La société a promis que de plus en plus de programmes SAP seraient connectés au fil du temps.
En plus de l’horaire exact, il y aura probablement d’autres questions sans réponse pour les clients. Par exemple, dans quelle mesure l’intégration de données provenant de systèmes d’autres fabricants, considérée comme complexe, réussit – c’est la condition préalable pour que les données puissent servir de matière première précieuse.
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