Data, Reporting et Analytique

Services SAP data et analytique pour un reporting fiable et une planification d’entreprise maîtrisée

Les problèmes de reporting sont rarement des problèmes de tableau de bord : une définition du chiffre d’affaires sans propriétaire attitré, une clôture qui dérape parce que les chiffres arrivent encore par tableur, une prévision à laquelle personne ne fait confiance parce que ses données ne peuvent pas être tracées. VISCAP travaille en amont du tableau de bord — en fixant les définitions de KPI et leur propriété, en connectant les données SAP et non-SAP dans des modèles gouvernés, puis en construisant par-dessus le reporting, la planification et la consolidation. Sur SAP Analytics Cloud, SAP Datasphere, SAP Business Data Cloud, l’analytique embarquée SAP S/4HANA et Group Reporting, ainsi que sur les environnements SAP BW existants, le résultat : un chiffre fiable, un plan exploitable, et une fondation de données sur laquelle votre prochain cas d’usage IA peut s’appuyer.

Ce que VISCAP apporte à travers les services SAP data, reporting et analytique

Évaluation de la stratégie data et analytique

Nous partons des décisions que le métier doit prendre, puis remontons à travers les rapports, tableaux de bord et tableurs en usage, leurs sources, et les définitions de KPI non réconciliées — jusqu’à une architecture cible et une feuille de route hiérarchisée par priorité.

Périmètre
  • Besoins de reporting métier
  • Besoins de reporting exécutif et opérationnel
  • Inventaire des rapports existants
  • Environnement de données actuel
  • Sources de données SAP et non-SAP
  • Définitions de KPI
  • Propriété du reporting
  • Besoins de planification
  • Besoins de consolidation financière
  • Problèmes de qualité des données
  • Processus de reporting manuels
  • Dépendance aux tableurs
  • Environnement SAP BW existant
  • Outils analytiques existants
  • Besoins d’accès aux données
  • Besoins de sécurité et d’autorisation
  • Architecture analytique cible
  • Feuille de route de mise en œuvre

Solutions SAP au service des données, du reporting, de la planification et de l’analytique

SAP Business Data Cloud

Une fondation gouvernée qui connecte les données SAP et tierces sans perdre leur contexte métier — la base des produits de données et des cas d’usage IA qui doivent être dignes de confiance.

Produits de donnéesContexte métierFondation gouvernéeCas d’usage IA

SAP Analytics Cloud

Business intelligence, tableaux de bord, planification d’entreprise, prévision et analytique prédictive réunis en un seul endroit — pour que le plan et le reporting ne reposent jamais sur des chiffres différents.

Tableaux de bord et storiesPlanification intégréeAnalytique prédictiveCollaboration

SAP Datasphere

Intégration des données, modélisation sémantique, partage et gouvernance à travers les paysages SAP et tiers — transformant des tables brutes en données métier que chacun peut interroger sans traducteur.

Intégration des donnéesModèles sémantiquesPartage des donnéesGouvernance

SAP S/4HANA Finance for Group Reporting

Consolidation financière sur les mêmes données que le core détient déjà — clôture groupe, conversion de devises, traitement intersociétés, écritures de consolidation et états consolidés, piste d’audit intacte.

Clôture groupeConversion de devisesTraitement intersociétésÉtats consolidés

SAP S/4HANA Embedded Analytics

Un reporting opérationnel là où le travail se fait — requêtes analytiques, applications analytiques SAP Fiori, KPI et analyse multidimensionnelle au sein de S/4HANA, sur des données transactionnelles en direct, pas l’extrait de la veille.

Requêtes analytiquesApplications analytiques FioriTuiles de KPIAnalyse multidimensionnelle

SAP BW et SAP BW/4HANA

Entreposage de données d’entreprise, reporting historique gouverné et modèles complexes construits au fil des années — maintenus en fonctionnement pendant la modernisation, et non arrêtés puis reconstruits de mémoire.

Entreposage de donnéesReporting historiqueSimplification des modèles de donnéesModernisation progressive

Une trajectoire structurée des exigences de reporting jusqu’à des enseignements métier fiables

5 étapes, chacune avec une sortie définie et un résultat dont dépend la suivante.

Faites défiler pour voir les 5 étapes

01 / 05

Évaluer

Identifier les décisions que le métier doit prendre, examiner les rapports, tableaux de bord, modèles de planification et tableurs en usage, évaluer les sources SAP et non-SAP, les définitions de KPI, la qualité des données, la réconciliation et les accès — puis nommer les écarts critiques.

  • Identifier les décisions métier et exécutives
  • Examiner les rapports, tableaux de bord, modèles de planification et tableurs
  • Évaluer les sources de données SAP et non-SAP
  • Examiner les définitions de KPI
  • Identifier les activités manuelles et la réconciliation
  • Évaluer la qualité des données
  • Examiner les besoins de sécurité et d’accès
  • Examiner l’architecture analytique existante
  • Identifier les écarts critiques et les priorités
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Concevoir

Définir les personas de reporting, les cas d’usage, les définitions de KPI et les modèles de données ; choisir les capacités analytiques SAP et le type de connexion selon le cas ; établir la planification, la consolidation, la sécurité, la gouvernance et la propriété derrière des releases confirmées.

  • Définir les personas de reporting et les cas d’usage
  • Établir les définitions de KPI
  • Définir les modèles de données et les besoins sémantiques
  • Sélectionner les capacités analytiques SAP appropriées
  • Définir les besoins de connexion en direct, répliquée ou importée
  • Établir l’architecture de planification et de consolidation
  • Définir la sécurité et les accès
  • Établir la gouvernance et la propriété
  • Confirmer les releases de mise en œuvre
03 / 05

Construire

Configurer les connexions de données, construire ou étendre les modèles, appliquer les transformations et les règles métier ; créer les tableaux de bord, les modèles de planification, le group reporting et l’analytique embarquée — rôles de sécurité et propriété documentés.

  • Configurer les connexions de données
  • Construire ou étendre les modèles de données
  • Appliquer les transformations et les règles métier
  • Créer les tableaux de bord et les stories
  • Construire les modèles de planification
  • Configurer les workflows et les actions
  • Configurer les besoins de group reporting
  • Développer l’analytique embarquée
  • Préparer les rôles de sécurité
  • Documenter les modèles, rapports et propriétés
04 / 05

Valider et adopter

Réconcilier la source et la cible, valider les calculs de KPI, la logique de planification et les règles de consolidation ; tester les rapports, la performance et les accès par rôle ; exécuter les tests de recette et former les consommateurs, planificateurs et administrateurs.

  • Réconcilier les données source et cible
  • Valider les calculs de KPI
  • Tester les rapports et tableaux de bord
  • Valider la logique de planification
  • Tester les règles de consolidation
  • Réaliser des tests de performance si nécessaire
  • Valider les accès par rôle
  • Accompagner les tests de recette utilisateur
  • Former les consommateurs de rapports, planificateurs et administrateurs
  • Préparer le déploiement en production
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Gouverner et améliorer

Superviser les chargements de données et les connexions, examiner l’usage et retirer les rapports redondants, gérer les évolutions de KPI et la qualité des données, maintenir les modèles de planification, accompagner les cycles de clôture et optimiser la performance — pour garder la fondation prête pour SAP Business AI.

  • Superviser les chargements de données et les connexions
  • Examiner l’usage des rapports
  • Retirer les rapports redondants
  • Gérer les évolutions de KPI
  • Examiner la qualité des données
  • Maintenir les modèles de planification
  • Accompagner les cycles de clôture et de consolidation
  • Optimiser la performance des tableaux de bord
  • Gouverner la demande d’évolutions
  • Prioriser les cas d’usage additionnels
  • Basculer vers l’AMS si nécessaire
  • Aligner l’analytique avec la préparation à SAP Business AI

Secteurs

Fabrication

Analytique couvrant la production, les achats, les stocks, la qualité, la maintenance, la performance des sites, les coûts et le reporting de gestion

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Biens de consommation et FMCG

Reporting et planification couvrant la demande, les ventes, la distribution, la tarification, les stocks, les canaux et la rentabilité

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Pharmaceutique et sciences de la vie

Analytique gouvernée couvrant la production, la qualité, la traçabilité des lots, le reporting sensible à la conformité et la performance de la supply chain

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Chimie

Analytique couvrant la fabrication de process, les matériaux, la qualité, le rendement, les opérations d’usine, les coûts et l’information environnementale

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Services professionnels

Reporting et planification couvrant la performance de projet, l’utilisation, les ressources, le temps, la facturation et la rentabilité

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Ingénierie, construction et projets

Analytique couvrant le coût de projet, le chiffre d’affaires, les achats, les matériaux, les sous-traitants, l’avancement, la trésorerie et la performance de portefeuille

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Étude de cas

Cinq modules restructurés pour Cloud4C Services

Une refonte de l’environnement avec IAS/IPS, authentification unique et Story Reports, portant l’automatisation des processus RH à 88 %.
Étude de cas

De 5 jours à 3 heures pour Cadila Pharmaceuticals

Le traitement de la paie réduit de cinq jours à environ trois heures, avec quatre domaines fonctionnels SuccessFactors ajoutés.
Perspective

Pourquoi deux tableaux de bord ne s’accordent pas sur le même KPI

Réconcilier des chiffres est rarement un problème de données — le plus souvent, deux équipes utilisant le même mot pour des mesures différentes, sans que personne ne soit responsable de trancher laquelle est juste.
Perspective

SAP Business Data Cloud, Datasphere et Analytics Cloud : qui fait quoi

Trois produits, des noms qui se recoupent, et une vraie confusion sur celui qui possède la couche sémantique — une lecture simple de la place de chacun.

Questions fréquentes

Tout ce qui se situe entre un système source et une décision : évaluation de la stratégie data et analytique, intégration, modélisation et gouvernance des données, business intelligence, tableaux de bord et reporting d’entreprise, planification d’entreprise, budgétisation et prévision, consolidation financière et reporting de groupe, et modernisation d’un environnement SAP BW ou analytique existant — plus les définitions de KPI, le modèle de sécurité et la propriété qui en garantissent la fiabilité.

L’application analytique cloud de SAP, qui réunit business intelligence, planification d’entreprise et analytique prédictive dans un seul outil : tableaux de bord et stories, budgétisation et prévision par inducteurs avec versions, workflows et approbations, prévision prédictive, et aide à la décision collaborative — planification et reporting partagent les mêmes modèles, si bien qu’une prévision et le réel auquel elle est comparée ne peuvent pas diverger.

La fondation data et analytique gouvernée de SAP. Elle réunit les données SAP et tierces tout en préservant leur contexte métier — la sémantique, les hiérarchies et les relations qu’un lac de données générique perdrait — et les expose sous forme de produits de données gérés. C’est ce contexte qui rend l’analytique défendable et dont dépendent les cas d’usage SAP Business AI.

Ils se situent à des niveaux différents. SAP Datasphere intègre, modélise, gouverne et partage les données. SAP Business Data Cloud est la fondation gouvernée plus large qui connecte les données SAP et non-SAP avec leur contexte métier et les transforme en produits de données pour l’analytique et l’IA. SAP Analytics Cloud est la couche de consommation — tableaux de bord, reporting, planification et prédiction. La plupart des environnements utilisent les trois ensemble ; n’acquérir que la couche de consommation ne résoudra pas un problème de modélisation.

Oui — presque tous les besoins de reporting franchissent cette frontière. Nous évaluons chaque source et choisissons l’accès en direct, la réplication ou la fédération au cas par cas, alignons les données de référence pour que les entités correspondent entre systèmes, et appliquons les transformations, règles métier et contrôles de qualité des données dans la couche gouvernée. Là où la connectivité est l’obstacle, cela relève d’un travail d’intégration, et non d’un contournement à l’intérieur d’un rapport.

Oui — planification et analyse financières, budgétisation, prévisions glissantes et par inducteurs, ainsi que planification du chiffre d’affaires, des coûts, des effectifs, des ventes, de la supply chain, des investissements (capex) et des projets, construites avec la modélisation de scénarios, la gestion des versions et l’analyse de simulation, et pilotées via des calendriers de planification, des workflows, la saisie de données, les allocations, les data actions, les multi actions et les approbations, avec un reporting plan / réel et une prévision prédictive en complément.

Oui — souvent le meilleur premier engagement. Nous examinons ce qui est réellement utilisé face à ce qui existe, retirons les rapports redondants, corrigeons les définitions de KPI et leur propriété, optimisons la performance des modèles et des tableaux de bord, comblons les écarts de qualité des données et de réconciliation, et corrigeons les accès par rôle. Une large part des “il nous faut une nouvelle plateforme analytique” se révèle être un KPI sans propriétaire et un modèle lent.

Un inventaire du parc SAP BW et SAP BW/4HANA — objets, flux de données, dépendances, et usage réel des requêtes et des rapports — puis une décision objet par objet : conserver, simplifier, consolider ou retirer. Ce qui subsiste se modernise vers SAP Datasphere et SAP Business Data Cloud, généralement via une architecture hybride et la génération de data products BW plutôt qu’un cutover unique, avec des tests de réconciliation, la migration des utilisateurs, le retrait des rapports historiques et un modèle opérationnel analytique pour le faire fonctionner ensuite.

Oui. L’analytique peut basculer vers VISCAP AMS ou rester au sein de votre équipe sous un modèle de gouvernance que nous mettons en place : supervision des chargements de données et des connexions, retrait des rapports redondants, gestion des évolutions de KPI et de la qualité des données, maintien des modèles de planification, accompagnement des cycles de clôture et de consolidation, optimisation de la performance, et priorisation des nouveaux cas d’usage — y compris lesquels sont prêts pour SAP Business AI et lesquels nécessitent d’abord une gouvernance.

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Échangez avec l’équipe data et analytique de VISCAP sur le reporting dont vous dépendez, les cycles de planification et de clôture qui le sous-tendent, et la fondation de données qui rend les deux fiables.

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