Closing the SAP Data Gap: How CEOs Get Clear Business Insight
Sean Antonello
Architecte en chef de solutions SAP
Sean Antonello
Architecte en chef de solutions SAPMay 1, 2026 | 4 Lecture minute
Presque tous les PDG éprouvent la même frustration. Ils posent une question sur l'entreprise et ce qui leur revient, c'est une réunion, une présentation ou une demande de deux semaines pour compiler l'information. Les données existent. Le problème réside dans la couche qui sépare la question de la réponse.
Ce qui se passe réellement lorsqu'un PDG pose une question
Dans la plupart des organisations, la réalité est la suivante : un PDG pose une question, peut-être sur les coûts ou les marges. La question est transmise à l'équipe concernée, puis à une personne. Cette personne extrait des ensembles de données dans Excel, fusionne les données, construit une présentation et effectue une analyse manuelle pour comprendre ce qui cause l'impact. Trois jours plus tard, le PDG reçoit par courrier électronique un rapport contenant certaines des informations demandées. Telle est la réalité d'aujourd'hui.
Ce qui est réellement cassé
Ce qui est défaillant, c'est l'accès aux données. Les données dont un PDG a besoin sont rarement des données financières SAP provenant de l'ERP. Il s'agit plutôt de données financières SAP combinées à des données opérationnelles. Très souvent, ces deux ensembles de données sont cloisonnés, ce qui signifie que quelqu'un exporte des données et tente manuellement de les rassembler.
Une fois les données rassemblées, il s'agit de construire une histoire autour de ce qui est à l'origine d'un changement ou d'une anomalie, ce qui n'est pas facile à détecter par la seule nature humaine. Les organisations ont des connaissances institutionnelles et des idées préconçues sur ce qui est à l'origine d'un résultat. Mais la question fondamentale est de savoir si les données le confirment. Souvent, personne n'en est certain.
Ce qu'il faut pour obtenir une vraie réponse en langage clair
Pour qu'un PDG puisse poser une question en langage clair et obtenir une réponse fondée sur des données SAP réelles, les données doivent être fiables, accessibles et unifiées. Si les données SAP et les données non SAP ne sont pas unifiées de manière structurée avec la bonne sémantique, l'IA ne renverra pas un résultat honnête. Sans cette base, vous obtenez des hallucinations ou des informations non pertinentes.
La solution consiste à mettre en scène les données et à les réunir à l'aide de Business Data Cloud. Les données sont ainsi disponibles pour que l'IA puisse effectuer des requêtes sur un ensemble de données spécifiques et structurées plutôt que sur des données ouvertes et non structurées.
La place de l'IA et les raisons de cette différence
Il y a encore beaucoup de poudre aux yeux du côté de l'IA, en particulier lorsqu'il s'agit de l'intégrer dans les applications de base. L'IA a sa place et son temps, et ce qui rend l'approche de SAP différente, c'est que Joule, l'outil d'IA de SAP, est formé pour pointer vers l'ensemble de données qui est logique et qui a du sens. Il est conçu pour effectuer des requêtes en langage naturel à partir d'un ensemble de données vérifiables et fiables. Dans le monde SAP, en utilisant Business Data Cloud et Joule ensemble, l'automatisation est déjà établie par la couche sémantique. Cela change ce qui est réellement réalisable.
Un exemple concret : un PDG examine le compte de résultat et constate une baisse de la marge pour une unité commerciale spécifique. Il peut taper une question en langage naturel demandant la marge des huit derniers trimestres pour cette unité commerciale, appuyer sur la touche "Entrée" et obtenir en retour un graphique visualisé. À partir de là, ils peuvent poser des questions complémentaires et approfondir les données. Ils peuvent toujours s'adresser à l'équipe de l'unité commerciale pour une analyse plus approfondie, mais l'IA réduit la portée de ce qu'ils recherchent réellement avant même que la conversation ne commence.
L'IA n'est pas l'essentiel. Les données fiables le sont.
L'IA reçoit beaucoup d'attention, mais elle n'est pas le point de départ. Ce sont les données fiables qui le sont. Le véritable objectif est de créer des produits de données au sein de l'organisation sur lesquels tout le monde, de l'analyste au PDG, peut travailler en toute confiance. La plupart des organisations n'en sont pas encore là. Les différentes équipes travaillent à partir de versions différentes de la réalité, chacune avec ses propres feuilles de calcul et ses propres chiffres hors ligne. C'est en amenant tout le monde à utiliser le même ensemble de données fiables que l'on change le mode de fonctionnement d'une organisation. L'IA peut accélérer ce processus, mais elle ne peut pas le remplacer. Tout revient aux données.
Comment commencer de manière réaliste
Le bon point de départ est plus petit que ce que la plupart des gens pensent. Choisissez un cas d'utilisation qui compte, un cas où de meilleures données changeraient une décision. Construisez l'ensemble de données autour de ce cas d'utilisation, structurez-le proprement et mettez-le entre les mains des personnes qui en ont besoin. Une fois que les données sont fiables et que le modèle fonctionne, c'est le bon moment pour ajouter l'IA et tester si elle apporte une valeur ajoutée. Si c'est le cas, vous disposez d'un point de référence et d'une base sur laquelle construire. Dans le cas contraire, vous avez appris quelque chose à peu de frais. L'objectif n'est pas de faire bouillir l'océan. Il s'agit de trouver la valeur, de la prouver, puis de la développer.
Prêt à combler le fossé ?
Improving aide les organisations à construire la base de données fiable et unifiée qui rend possible une véritable intelligence économique pour les PDG et les équipes qui les soutiennent. Si votre équipe dirigeante attend encore des jours pour obtenir des réponses qui ne devraient prendre que quelques minutes, parlons de ce qu'il faut faire pour commencer.
