SAP renforce sa position dans l’analytics. L’analytics comme moyen d’aller chercher de la valeur
Pleins feux sur le business analytics. Désormais, un axe fort de développement pour SAP qui a sensiblement étendu son offre au cours des deux dernières années. Concrètement, un pas plus loin que la BI, assure Fabrice Van Ex, récemment nommé Sales Director Business Analytics.
«Nos entreprises ont récolté beaucoup de données, sans en exploiter tout le potentiel, sans réellement créer de la valeur. Or, c’est précisément cette valeur qu’il faut aller chercher aujourd’hui pour réellement engager un processus de transformation digitale», estime Fabrice Van Ex.
L’adoption croissante de l’analyse prédictive est alimentée par des tendances convergentes : le phénomène des données massives, l’amélioration des outils d’analyse de données et un afflux constant de réussites démontrées dans le cadre de nouvelles applications. Aujourd’hui, l’analyste moderne dirait sûrement «Donnez-moi suffisamment de données et je prédirai n’importe quoi !»
La façon dont les modèles prédictifs apportent de la valeur ajoutée constitue un concept très simple : ils permettent de prendre des décisions plus éclairées, de façon plus rapide et à moindre coût. Ils améliorent les décisions humaines en augmentant leur efficacité et leur efficience. Dans certains cas, ils permettent même d’automatiser un processus complet de prise de décision.
Visibilité… et bien plus
Budget, marketing, chaîne logistique : tout devient analytics, donc prédictif ! «Les applications analytiques permettent d’analyser ce qui s’est passé sur une période écoulée, ou jusqu’à aujourd’hui au sein des activités de l’entreprise. Les fonctions prédictives utilisent l’information pour se projeter dans l’avenir en simulant ce qui va se passer, en mesurant les impacts selon différents paramètres…». De plus, les organisations les plus performantes reconnaissent que l’analyse prédictive ne leur sert pas seulement à renforcer leur visibilité sur les clients, elle assure, aussi conformité, sécurité, détection des fraudes, gestion des risques et optimisation des opérations.
L’analyse prédictive aide à personnaliser l’expérience client en répondant à des questions clés. Par exemple : «Comment améliorer la valeur ?», «Comment cibler plus précisément les clients ?» ou «Comment assurer un suivi plus efficace des comportements et du cycle de vie ?». Et si, d’emblée, on songe à la BI, l’analytics couvre un champ bien plus large que SAP est aujourd’hui en mesure de couvrir, comme l’utilisation de technologies prédictives, en temps réel si nécessaire, afin d’optimiser les processus financiers tels que les prévisions budgétaires, la consolidation des résultats, la stratégie, etc. Sans oublier sa gamme d’applications pré-packagées qui répondent chacune à des besoins métiers très précis et concrets.
«Aujourd’hui, ce sont les métiers qui font entrer l’analytics dans l’entreprise. Pace que ce sont eux qui, mieux que quiconque, sont en première ligne, a priori dans les secteurs les plus concurrentiels. C’est le cas, par exemple, dans la distribution, illustre Fabrice Van Ex. La distribution ou les produits de grande consommation -un marché où gagner un point de marge supplémentaire est une question cruciale et où faire une petite chose un petit mieux que les concurrents donne un avantage, qui est en fait énorme.»
En mode SaaS, Cloud for Analytics
Aux solutions lourdes à déployer d’hier ont succédé des solutions génériques ou hyper-spécialisées. Voire des solutions par industrie. C’est le cas, par exemple, pour le retail. Aujourd’hui, la collecte seule des données à chaque étape et interaction lors du parcours d’achat sur l’ensemble des canaux utilisés ne suffit plus. Il devient crucial pour les marques d’exploiter les données de manière contextualisée et approfondie, afin de déterminer et d’analyser avec précision le comportement des consommateurs et leur apporter l’expérience qu’ils attendent. Ces données doivent être analysées et enrichies par des sources externes, telles que les réseaux sociaux, afin de déterminer tendances clés et opportunités. Grâce au traitement en temps réel de ces informations, les marques sont en mesure de prédire ce qui déclenchera et motivera l’engagement du consommateur pour gagner en pertinence en planifiant et en adaptant rapidement leurs offres, de la définition du prix à la distribution.
Des outils existent pour permettre aux marques d’accéder, d’analyser et enfin de partager ces données en temps réel et à tout moment. La Digital Boardroom de SAP en est un exemple. Ce portail collaboratif a été conçu pour permettre aux décisionnaires d’une même entreprise d’accéder aux informations dont ils ont besoin, en temps réel et de manière contextualisée. Ces données leur offrent une vue complète sur la chaîne de valeur de leur entreprise, leur facilitant ainsi chaque prise de décision. Des fonctionnalités avancées telles que des analyses ad hoc, des modèles de simulation ou encore l’usage de filtres permettent également de comparer les tendances et identifier les corrélations.
Si SAP HANA est devenu le support de l’analytics, la plate-forme de référence, l’analytics passe aussi par le cloud, dont le pivot est Cloud for Analytics. En mode SaaS, Cloud for Analytics propose des fonctionnalités de reporting, de planification et d’analyse prédictive; ce service (évolution de SAP Cloud for Planning) est taillé pour se connecter à la fois à des bases de données internes et en mode cloud.
«Avec ce type de solutions dans le cloud, comme la Digital Boardroom, nous sommes en train de sensibiliser les PME, des entreprises qui, par manque de ressources internes, n’auraient jamais envisagé précédemment une solution d’analytics, envisage non sans plaisir Fabrice Van Ex. C’est dire aussi qu’un énorme marché s’ouvre à nous…»
Texte : Alain de Fooz – Photo : Bénédicte Maindiaux
