Combler le fossé des données SAP : un guide de visibilité opérationnelle à l'usage des directeurs d'exploitation

L'échec des décisions opérationnelles

Même les organisations qui utilisent SAP de bout en bout ont toujours des systèmes opérationnels qui ne sont pas SAP. Les données sont conservées dans ces systèmes ou sont transférées dans un outil tiers, un lac de données ou un entrepôt de données. Le défi pour un directeur de l'exploitation est de trouver comment fusionner ces données et comprendre comment une décision opérationnelle se répercute sur les finances. Sans cette connexion, la visibilité est limitée et la fusion des données est un exercice lent et manuel.

Le coût de cette lacune va au-delà de la frustration. Lorsque les décisions en matière de prix ou d'approvisionnement sont encore motivées par des connaissances institutionnelles plutôt que par des données, les organisations deviennent réactives. L'impact le plus important se manifeste dans l'érosion des marges. Lorsque vous n'avez pas de visibilité sur l'impact des décisions d'achat sur les finances, vous laissez de l'argent sur la table. Et si les concurrents disposent de plus d'informations, ils agiront plus rapidement.

Il existe également des coûts cachés liés au personnel. Un analyste qui passe la moitié de sa journée à prendre des données, à les manipuler et à essayer de les relier manuellement n'est pas un cas exceptionnel. Il s'agit d'un schéma que l'on retrouve tous les jours dans les organisations.

À quoi ressemble la résolution de ce problème ?

Dans le cadre d'une mission récente axée sur l'optimisation des prix, Improving a travaillé avec un client dont les données opérationnelles se trouvaient dans Databricks Lakehouse et les données financières dans S/4HANA. L'objectif était de marier ces deux ensembles de données de manière à permettre à l'entreprise d'y accéder en temps réel.

Pour ce faire, SAP Business Data Cloud a été utilisé, ce qui a permis d'adopter une approche de copie zéro delta. Plutôt que de déplacer les données par lots, BDC les partage directement, offrant aux utilisateurs un accès en temps réel sans créer de copie séparée et périmée des informations. À partir de là, Databricks a été utilisé pour exécuter l'IA et la modélisation du langage étendu afin de prédire où l'optimisation des prix aurait le plus d'impact.

Pourquoi un tableau de bord n'est pas suffisant

Un tableau de bord vous donne un aperçu de ce qui se passe. Mais une fenêtre ne vous permet pas d'agir. Le schéma type est le suivant : un analyste ou un directeur des opérations ouvre un tableau de bord, constate une anomalie, se connecte à un système distinct pour enquêter, apporte une solution, attend que le processus soit ré-exécuté, puis vérifie le résultat. Cela semble gérable, mais il y a beaucoup de mouvements dans ce flux de travail, et chaque étape introduit un délai.

La création d'une application directement dans BTP change cette dynamique. Au lieu de passer d'un système à l'autre, un utilisateur peut prendre des mesures à l'endroit même où il constate l'anomalie, et ces mesures sont directement répercutées dans S/4HANA sans que l'utilisateur n'ait à y naviguer lui-même. L'information se trouve dans le flux de travail, et non à côté. C'est cette distinction qui fait la différence entre un projet de reporting et une véritable initiative de transformation.

Cela s'applique à toutes les activités opérationnelles, et pas seulement à la tarification. L'approvisionnement est un autre exemple clair. Partout où les gens passent d'un système à l'autre pour résoudre un problème, l'intégration de cette intelligence dans le flux de travail élimine les frictions et crée un mode de fonctionnement plus structuré.

Comment les décisions changent lorsque la visibilité s'améliore

Lorsqu'un chef d'exploitation dispose de ce type de visibilité directement intégrée à ses applications et à sa couche de reporting, la base de ses décisions change. Il cesse de s'appuyer sur des données périmées et des connaissances institutionnelles. Au lieu de cela, il utilise la modélisation de l'IA pour prendre des décisions proactives, voir où se trouvent les opportunités d'optimisation et comprendre l'impact que ces décisions auront sur les états financiers en un seul clic.

Combien de temps cela prend-il ?

La réponse honnête est que cela dépend de l'endroit où se situe la complexité. Le bon point de départ est une évaluation pour identifier les défis les plus importants et les cas d'utilisation qui apporteront le plus de valeur. À partir de là, une feuille de route de six, douze ou dix-huit mois peut permettre à une organisation de fonctionner de manière beaucoup plus proactive.

Des cas d'utilisation spécifiques, comme l'exemple des marchés publics, peuvent être réalisés en dix à douze semaines. Le contenu standard, tel que les portails préconfigurés d'Improving qui se trouvent dans BTP, peut aider à accélérer les premières victoires. En l'espace de douze à dix-huit mois, une organisation peut se présenter sous un jour tout à fait différent, avec des rapports et des analyses, une planification et des applications intégrées fonctionnant ensemble plutôt qu'en parallèle.

Prêt à passer de la réactivité à la proactivité ?

Improving aide les directeurs de l'exploitation et les responsables des opérations à relier les données SAP et non SAP, à intégrer l'intelligence dans les flux de travail où les décisions sont réellement prises et à développer la visibilité opérationnelle nécessaire pour cesser de réagir et commencer à diriger. Si votre équipe en est encore à assembler les données manuellement, parlons de ce qu'il faut faire pour commencer.