Contexte de SAP et de la gestion des données de référence (MDM)
La gestion des données de référence (MDM) joue un rôle essentiel dans les systèmes modernes de progiciels de gestion intégrés (ERP). SAP s'est imposé comme une plateforme de référence pour les entreprises qui cherchent à gérer efficacement leurs données de référence.
Cet article présente une vue d'ensemble de l'architecture des données de référence au sein des systèmes SAP, passe en revue les principaux modules SAP et examine en détail les fonctionnalités de SAP MDM et SAP MDG.
Par ailleurs, nous aborderons leurs limites ainsi que les défis auxquels sont confrontées les entreprises lors de leur migration vers S/4HANA.
Comprendre l'architecture SAP
Avant d'aborder SAP MDM et SAP MDG, il est important de comprendre l'architecture globale de SAP sans entrer dans des détails trop techniques, ainsi que l'objectif premier de la mise en place d'un système ERP.
Un progiciel de gestion intégré (ERP), tel que SAP, Oracle JD Edwards, Infor, etc., a pour objectif de documenter, d'automatiser, de systématiser, d'analyser et de normaliser les processus métier au sein d'une organisation.
En termes simples, les entreprises souhaitent organiser et normaliser la plupart de leurs processus opérationnels afin de pouvoir mettre en place des processus efficaces, mais aussi d'analyser les performances et les résultats des processus passés.
Cela implique de « modéliser » plusieurs processus métier, en se basant avant tout sur les fonctions métier, puis sur les secteurs d'activité.
Les progiciels de gestion intégrée (ERP) tels que SAP proposent plusieurs de ces « modèles » destinés à différentes fonctions métier, avec des variantes adaptées à chaque secteur d'activité. Dans le jargon SAP, cet ensemble de modèles est appelé « modules »
Modules SAP
En substance, les modules sont des solutions logicielles prêtes à l'emploi destinées à des processus métier répétitifs relevant d'une même fonction au sein de différentes entreprises OU à des cas d'utilisation spécifiques à un secteur d'activité.
On distingue généralement deux grands types de modules dans SAP : les modules fonctionnels et les modules techniques.
- Modules techniques
Les modules techniques sont axés sur la personnalisation, l'intégration et le développement des systèmes SAP. Ces modules garantissent la mise en œuvre et l'optimisation adéquates des modules fonctionnels. SAP MDM est lui-même considéré comme un module technique appliqué à l'ensemble des modules fonctionnels afin de gérer efficacement les données de référence.
Parmi les principaux modules techniques, on peut citer :
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SAP Basis – Constitue la base de l'administration du système SAP et de la gestion des performances.
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SAP ABAP (Advanced Business Application Programming) – Utilisé pour personnaliser les applications SAP.
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SAP NetWeaver – Permet l'intégration entre les systèmes SAP et non-SAP.
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SAP PI/PO (Intégration des processus/Orchestration) – Garantit un échange fluide des données entre les applications de l'entreprise.
- Modules fonctionnels
Ces modules sont axés sur des processus métier spécifiques et fournissent des outils et des configurations permettant de répondre aux besoins de l'entreprise.
Les modules fonctionnels sont conçus pour gérer les aspects opérationnels d'une organisation, tels que les finances, la production, la logistique, les ventes et le marketing, ainsi que les ressources humaines.
Voici quelques exemples de modules fonctionnels différents au sein de SAP
(Comptabilité financière)
Gère les opérations financières, le reporting et l'analyse.
Sous-modules : Comptabilité fournisseurs, comptabilité clients, grand livre.
(Gestion des stocks)
Gère les activités liées aux achats, aux stocks et à l'entrepôt.
(Contrôle)
Se concentre sur la planification, le suivi et le contrôle des coûts.
Sous-modules : Comptabilité par centre de coûts, analyse de rentabilité.
(Ventes et distribution)
Gère les ventes, les expéditions, la facturation et la gestion de la relation client.
(Planification de la production)
Couvre les processus de fabrication tels que la planification, l'exécution et les contrôles qualité.
(Ressources humaines)
Se concentre sur la gestion du personnel, la paie et le recrutement.
(Gestion des entrepôts)
Gère les opérations d'entrepôt et les mouvements de stock.
(Gestion de la qualité)
Garantit la qualité et la conformité des produits.
(Maintenance des installations)
Gère les opérations de maintenance des équipements et des machines.
Données de base et modules SAP
On comprend désormais assez facilement comment les données de référence s'intègrent dans ce contexte. Certains modules de SAP nécessiteront la gestion d'une « base de données de référence » afin de rationaliser les opérations au sein de ladite fonction métier.
Par exemple, une base de données de fiches articles est principalement associée à SAP MM (Gestion des articles), mais elle est également largement utilisée dans SAP PP (Planification de la production) et SAP PM (Maintenance)
Parmi les types courants de données de référence, on peut citer :
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Fiche article – Utilisé dans SAP MM, SAP PP et SAP PM pour le suivi des stocks, l'approvisionnement et la planification de la production.
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Fiche client – Indispensable pour SAP SD et SAP FI, en garantissant l'exactitude des opérations commerciales et de la facturation.
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Fiches fournisseurs – Utilisé dans SAP MM et SAP FI pour gérer les relations avec les fournisseurs et les bons de commande.
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Données de base des salariés – Partie intégrante de SAP RH, notamment le traitement des salaires, les retenues fiscales et la gestion des avantages sociaux.
Le maintien de données de référence de haute qualité garantit le bon déroulement des opérations commerciales et permet d'éviter des problèmes tels que les doublons, les erreurs de tarification et les risques liés à la conformité.
Modifications apportées à SAP MDM et MDG avec S4/HANA
La migration vers SAP S/4HANA, le système ERP de nouvelle génération de SAP, a eu un impact considérable tant sur SAP MDM (Gestion des données de référence) et SAP OMD (Gouvernance des données de référence). SAP S/4HANA apporte de nouvelles fonctionnalités, des améliorations architecturales et une réorientation stratégique qui influencent directement la manière dont les données de référence sont gérées et régies.
Voici un aperçu détaillé des changements et de leurs implications pour SAP MDM et OMD avec l'arrivée de S/4HANA :
Migration de SAP MDM vers S/4HANA
Fin de SAP MDM en tant que solution autonome
Abandon progressif de SAP MDM
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SAP a officiellement annoncé SAP OMD en tant que solution d'avenir pour la gestion des données de référence.
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SAP MDM n'est plus développé activement et bénéficie d'un support limité dans Environnements S/4HANA.
Conséquences pour les organisations
- Les entreprises qui utilisent SAP MDM doit passer à SAP OMD ou des solutions alternatives dans le cadre de leur Stratégie de migration vers S/4HANA.
Les défis liés à SAP MDM dans S/4HANA
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Basé sur SAP NetWeaver, SAP MDM a été conçu principalement pour des déploiements sur site.
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L'accent mis par S/4HANA sur le traitement des données en temps réel, le calcul en mémoire et la compatibilité avec le cloud met en évidence les limites architecturales de SAP MDM.
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L'absence d'intégration native avec la base de données HANA a un impact négatif sur les performances de SAP MDM dans les environnements S/4HANA.
Migration de SAP MDG vers S/4HANA
Intégration renforcée avec S/4HANA
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SAP MDG est étroitement intégré à S/4HANA, tirant parti de ses capacités de traitement en mémoire et de son modèle de données simplifié.
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La validation et la gouvernance des données en temps réel sont désormais possibles grâce à une intégration directe avec la base de données HANA.
Prise en charge native de la base de données HANA
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SAP MDG sur S/4HANA tire parti de la rapidité de traitement des données offerte par HANA.
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Des fonctionnalités telles que la détection des doublons en temps réel, les analyses avancées et la validation des données ont été considérablement améliorées.
Modèles de données simplifiés
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S/4HANA propose un modèle de données rationalisé, qui élimine les redondances et les tables obsolètes.
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SAP MDG s'inscrit dans ce nouveau modèle, améliorant ainsi l'efficacité de la gouvernance des données de référence.
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Exemple : la suppression des tables agrégées simplifie les processus de gestion des données de référence.
Renforcement des capacités en matière de gouvernance
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SAP MDG propose des processus de gouvernance préconfigurés pour les principaux domaines de données de référence (articles, clients, fournisseurs).
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Les workflows et la gestion des demandes de modification sont désormais plus efficaces et plus conviviaux, en phase avec les améliorations apportées à l'ergonomie de S/4HANA.
Qualité des données et analyse
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L'intégration avec SAP Analytics Cloud (SAC) et S/4HANA permet de générer des rapports avancés sur les indicateurs de qualité des données de référence.
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Les analyses prédictives basées sur HANA améliorent l'enrichissement des données et la détection des erreurs.
Améliorations fonctionnelles dans SAP MDG pour S/4HANA
Principales nouvelles fonctionnalités de SAP MDG sur S/4HANA :
Consolidation des données:
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SAP MDG prend désormais en charge scénarios de consolidation directement dans S/4HANA.
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Permet la mise en correspondance, la fusion et la déduplication automatiques des données de référence en temps réel.
Intégration de l'apprentissage automatique:
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SAP Leonardo et d'autres frameworks d'apprentissage automatique sont intégrés afin d'améliorer le recoupement des données et les contrôles de qualité.
Interfaces utilisateur améliorées:
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MDG tire parti de Applications SAP Fiori pour une expérience utilisateur intuitive.
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Les responsables des données et les utilisateurs métier peuvent accomplir plus facilement leurs tâches de gouvernance.
Gouvernance centralisée dans les environnements multi-systèmes:
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MDG fait office de plateforme centrale pour la gouvernance des données de référence dans S/4HANA, les systèmes existants et les applications tierces.
Flexibilité pour les domaines personnalisés:
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Prise en charge améliorée de la définition et de la gestion des domaines de données de référence personnalisés.
Implications stratégiques pour les organisations
Pour les utilisateurs actuels de SAP MDM
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Migration obligatoire: SAP MDM étant en voie d'être progressivement supprimé, les entreprises doivent planifier leur migration vers SAP OMD dans le cadre de leur feuille de route S/4HANA.
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Évaluation nécessaire: Les entreprises devraient évaluer leurs processus actuels de gestion des données de référence et déterminer comment tirer le meilleur parti des fonctionnalités avancées de MDG.
Pour les nouveaux utilisateurs de S/4HANA
- Utilisation native des MDG: SAP recommande d'adopter MDG pour la gouvernance des données de référence dans les environnements S/4HANA.
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Gouvernance holistique: MDG offre un cadre centralisé permettant de garantir la qualité des données de référence dans l'ensemble de l'architecture simplifiée de S/4HANA.
Principaux avantages de SAP MDG sur S/4HANA
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Gouvernance en temps réel: La validation et le traitement des données en temps réel permettent de réduire les erreurs et d'améliorer l'efficacité.
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Réductions de coûts: Une architecture simplifiée et un contenu préconfiguré permettent de réduire les coûts de mise en œuvre et de maintenance.
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Évolutivité: La base de données HANA en mémoire prend en charge d'importants volumes de données, ce qui fait de MDG une solution adaptée aux entreprises en pleine croissance.
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Analyses améliorées: Des fonctionnalités avancées de création de rapports favorisent une meilleure prise de décision.
Éléments à prendre en compte pour la transition
Parcours de migration:
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Pour les organisations Migration de SAP ECC vers S/4HANA: Mettre en œuvre SAP MDG parallèlement à la migration vers S/4HANA ou après celle-ci.
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Pour les entreprises utilisant des outils MDM autres que SAP : évaluez les capacités d'intégration et les avantages de MDG par rapport aux solutions tierces.
Compétences requises:
S/4HANA et MDG introduisent de nouveaux paradigmes techniques et fonctionnels, ce qui nécessite :
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Formation destinée aux équipes informatiques et fonctionnelles.
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Expertise en HANA, SAP Fiori et les workflows MDG.
Éléments clés à prendre en compte avant la migration vers S/4HANA : principaux enseignements tirés de l'expérience en matière de données La migration de Chevron vers SAP S/4HANA grâce à la solution basée sur l'IA de Verdantis
Étapes de configuration des modèles de données de référence dans SAP
La configuration du MDM dans SAP implique la mise en place de structures, la définition d'attributs de données et la mise en œuvre de workflows de gouvernance. Dans la plupart des cas, ces éléments sont déjà configurés par les équipes informatiques qui ont initialement mis en place le système de données de référence.
Nous avons néanmoins détaillé les étapes nécessaires à la création de différents modèles de données préconfigurés dans SAP.
Si, comme on peut s'y attendre, cette configuration est déjà en place dans votre entreprise, vous pouvez passer directement à la section suivante.
Configuration des modèles de données dans SAP
Pourquoi « gérer » les données de référence ?
La discipline de la gestion des données d'entreprise (MDM) s'est développée au cours des deux dernières décennies, à mesure que l'on prenait conscience que la configuration des entités de données et des modèles de données ne représentait qu'une infime partie du travail à accomplir.
Pour exploiter les principaux avantages d'un système de données de référence, la manière dont les entrées de données sont créées, configurées, validées, modifiées, enrichies, corrigées et gérées revêt une importance cruciale et nécessite une solide compréhension de plusieurs cas d'utilisation spécifiques au secteur, au compte et au domaine d'activité
Comme toute nouvelle technologie, la qualité d'une base de données de référence dépend entièrement des données saisies par les utilisateurs et des processus gérés par l'homme qui sont mis en place ; il n'est donc pas surprenant que plusieurs difficultés surgissent de temps à autre.
Oui, la technologie facilite effectivement ces processus et peut sans aucun doute les améliorer et les rendre bien plus efficaces ; toutefois, il est indispensable de disposer d'une vision globale des processus menés par des personnes avant de mettre en œuvre tout processus de gestion des données de référence.
Les défis liés aux données de référence dans SAP
Nous avons déjà consacré un article distinct aux difficultés liées à la gestion d'une base de données de référence. Voici un bref aperçu de certaines des erreurs qui peuvent se glisser dans toute base de données de référence mal gérée.
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Absence de convention de nommage – L'absence de procédures claires pour la création des enregistrements peut entraîner une saisie aléatoire des données, ce qui peut compliquer leur récupération, leur extraction et leur traitement.
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Doublons dans les enregistrements – L'objectif même de la mise en place d'un système de données de référence est d'obtenir une vue complète d'un enregistrement unique, également appelé « enregistrement de référence » (ou « golden record ») dans le domaine de la gestion des données de référence ; des données de référence mal gérées entraîneront inévitablement des doublons, ce qui réduira considérablement l'efficacité
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Absence d'informations essentielles – Pour fonctionner avec la meilleure efficacité possible ET garantir une prise de décision optimale, l'« exhaustivité » des informations est un aspect essentiel de la gestion des données de référence (MDM) ; or, les processus menés par des personnes conduisent inévitablement à ce type d'erreurs.
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Données non structurées : Afin de mettre en place des automatisations et des flux de travail dans un processus métier donné, les données devront être structurées selon un format spécifique, avec des champs strictement définis. Cela n’est pas courant dans les organisations qui n’utilisent pas de stratégie coordonnée de gestion des données de référence
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Incohérences ou données erronées : La présence de plusieurs instances d'un même enregistrement contenant des informations contradictoires complique la prise de décision et rend les données de référence inutiles.
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Absence de règles de gouvernance des données : Sans un processus clairement défini, une matrice d'approbation et une gestion des données, mis en œuvre grâce à des solutions axées sur la technologie, tous les efforts en matière de gestion des données risquent d'échouer.
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Absence de processus de validation : Il est nécessaire de définir des contrôles d'accès et des processus de validation clairs pour la création et la modification des enregistrements de données de base, afin d'éviter les problèmes mentionnés dans les documents #1, #2, #3 et #4. Toute donnée de base pour laquelle ces éléments ne sont pas définis est vouée à l'échec.
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Quels sont les composants de SAP MDM ?
Comme indiqué précédemment, SAP MDM est un module technique qui peut être utilisé avec tous les types de bases de données de référence et qui peut être configuré pour garantir l'exactitude des données.
Outre SAP Master Data Governance (SAP MDG), un sous-module dédié à la gouvernance des données, les composants principaux de SAP MDM comprennent :
Consolidation des données
Objectif: Regrouper les données provenant de plusieurs systèmes (par exemple, des systèmes existants ou des applications tierces) dans un référentiel unique.
Techniques:
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Utilisez des outils ETL pour extraire des données à partir de systèmes disparates.
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Harmoniser les noms des champs, les formats et les conventions de codage.
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Supprimer les doublons à l'aide d'algorithmes de correspondance (par exemple, la logique floue).
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Nettoyage des données
Objectif: Améliorer la qualité des données en supprimant les erreurs, les redondances et les incohérences.
Techniques:
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Harmoniser les conventions de dénomination (par exemple, « IBM Inc. » ou « IBM »).
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Vérifier la validité des champs de données (par exemple, les numéros de téléphone doivent respecter un format spécifique).
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Détecter et corriger les anomalies telles que les adresses e-mail non valides ou les devises non correspondantes.
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Harmonisation des données
Objectif: Harmoniser les données entre les différents systèmes afin d'en garantir la cohérence.
Techniques:
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Normaliser les données (par exemple, en veillant à ce que « US » et « États-Unis » soient considérés comme identiques).
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Mettre en correspondance les codes locaux avec une norme mondiale (par exemple, en associant les codes produit régionaux à des identifiants mondiaux).
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Analyse et surveillance
Objectif: Assurer un suivi continu de la qualité des données et des performances.
Techniques:
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Mettez en place des tableaux de bord pour suivre des indicateurs clés de performance (KPI) tels que l'exhaustivité, l'exactitude et la ponctualité.
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Utilisez SAP BW ou SAP Analytics Cloud pour le reporting et l'analyse des données.
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Prévoir des audits périodiques afin d'identifier et de résoudre les problèmes liés à la qualité des données.
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Gouvernance des données
Objectif: Définir et faire respecter les politiques en matière de qualité des données, de sécurité et de conformité.
Techniques:
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Mettre en place des processus de validation pour la création et la modification des données.
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Utilisez des contrôles d'accès basés sur les rôles pour empêcher toute modification non autorisée.
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Veiller au respect des réglementations sectorielles (par exemple, le RGPD, la loi SOX).
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Enrichissement des données
Objectif: Valorisez les données de référence en y ajoutant des informations complémentaires.
Techniques:
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Intégrer des sources de données externes (par exemple, D&B pour les données fournisseurs).
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Utiliser des algorithmes d'IA/d'apprentissage automatique pour déduire les informations manquantes ou détecter des anomalies.
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Harmoniser la taxonomie des produits, des catégories et des descriptions.
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Intégration des données
Objectif: Partagez les données de référence en toute transparence avec tous les systèmes concernés.
Techniques:
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Utilisez SAP PI/PO ou un middleware pour l'intégration avec les systèmes SAP et non SAP.
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Diffusez les données via des API en temps réel ou des traitements par lots planifiés.
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Mettre en place des pointeurs de modification afin de garantir que seuls les enregistrements mis à jour soient transmis
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Outils et fonctionnalités de SAP MDM
Console SAP MDM: Outil d'administration permettant de gérer les référentiels, les schémas et les configurations.
Gestionnaire d'importation MDM: Facilite l'importation de données depuis des systèmes externes vers SAP MDM.
Gestionnaire de données MDM: Fournit une interface utilisateur permettant de gérer, de modifier et d'enrichir les données de référence.
MDM Syndicator: Publie et diffuse les données de référence vers les systèmes connectés.
Moteur de workflow MDM: Automatise les flux de travail liés à la gouvernance des données et aux processus de validation.
Moteurs de qualité des données: S'intègre à des outils tiers (par exemple, Informatica, Trillium) pour un nettoyage avancé des données.
Limites de SAP MDM
SAP MDM est sans aucun doute un logiciel extrêmement puissant qui répond très bien à plusieurs cas d'utilisation spécifiques au MDM.
Parmi les principaux progiciels de gestion intégrée (ERP), SAP offre sans doute l'éventail le plus complet de fonctionnalités et de capacités en matière de gestion des données de référence grâce à SAP MDM.
Cela dit, il ne s'agit certainement pas d'une solution complète permettant aux entreprises de gérer leurs données de référence de manière autonome.
Au cours de nos plus de 15 années d'expérience dans la résolution des défis liés aux données de référence pour des entreprises du classement Fortune 500, nous avons collaboré avec plusieurs sociétés qui ont fait appel à notre solution logicielle complémentaire pour la gestion des données de référence (MDM) et la gouvernance des données, bien qu'elles utilisent déjà les solutions SAP MDM et MDG.
Après avoir interrogé nos clients et mené une analyse plus approfondie, nous avons pu identifier les défis majeurs auxquels les entreprises sont confrontées malgré l'utilisation de cette solution :
Grande complexité de mise en œuvre
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Défi: La mise en œuvre de SAP MDM nécessite une planification importante, ainsi que du temps et des ressources considérables. Ce processus implique l'intégration avec plusieurs systèmes, la configuration de flux de travail et la conception de modèles de données, ce qui peut s'avérer complexe et demander beaucoup de travail.
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Impact: Les organisations peuvent rencontrer des retards ou avoir besoin de faire appel à des consultants spécialisés pour assurer un déploiement sans heurts.
Absence de fonctionnalités avancées de gouvernance
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Défi: Bien que SAP MDM offre des fonctionnalités de base en matière de gouvernance des données, il ne dispose pas des workflows et outils de gouvernance avancés et intégrés qui sont plus performants dans des solutions plus récentes telles que SAP MDG (Master Data Governance)
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Impact: Les organisations qui recherchent des fonctionnalités de gouvernance étendues devront peut-être recourir à un développement sur mesure ou à des outils supplémentaires.
Flexibilité limitée de l'interface utilisateur (UI)
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Défi: L'interface utilisateur de SAP MDM est moins moderne et moins intuitive que celle des outils SAP plus récents, tels que SAP Fiori ou SAP MDG.
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Impact: Les utilisateurs pourraient le trouver moins intuitif, ce qui pourrait se traduire par une courbe d'apprentissage plus raide et des taux d'adoption plus faibles parmi les utilisateurs professionnels.
Cas d'utilisation spécifiques à chaque secteur d'activité
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Défi: Selon le type de données de référence, les modules spécifiques à chaque secteur et les bases de connaissances peuvent aider à répondre à plusieurs exigences propres à la gestion des données de référence (MDM), notamment pour l'intégration de l'IA dans ces produits
- Impact: Les organisations ne sont pas en mesure de relever les défis propres à leur secteur ni de mettre en place des solutions adaptées à grande échelle
Non évolutif pour répondre aux besoins des entreprises
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Défi: SAP MDM peut rencontrer des problèmes de performances lorsqu'il traite des ensembles de données extrêmement volumineux ou des besoins complexes en données de référence couvrant plusieurs domaines
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Impact: L'adaptation de la solution à l'augmentation des volumes de données pourrait nécessiter des ressources supplémentaires ou des ajustements techniques
Dépendance vis-à-vis d'autres outils SAP
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Défi: Pour fonctionner pleinement, SAP MDM repose en grande partie sur son intégration avec d'autres outils SAP et non SAP, tels que SAP NetWeaver, SAP PI/PO ou des outils ETL tiers.
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Impact: Sans ces intégrations, le MDM risque de ne pas exploiter pleinement son potentiel, ce qui entraînerait des coûts supplémentaires et une complexité accrue.
Prise en charge limitée des environnements natifs du cloud
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Défi: SAP MDM a été initialement conçu pour des déploiements sur site, ce qui le rend moins adapté aux environnements cloud natifs modernes.
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Impact: Les organisations qui misent sur des stratégies « cloud-first » pourraient rencontrer des difficultés à tirer pleinement parti du MDM sans procéder à des adaptations supplémentaires.
Conclusion
À mesure que les entreprises migrent vers des systèmes ERP modernes tels que SAP S/4HANA, il devient essentiel de disposer de données de référence propres, cohérentes et gérées. Une mauvaise qualité des données peut avoir de graves répercussions sur les performances du système, la prise de décision et la conformité réglementaire. Verdantis aide les entreprises à surmonter ces défis grâce à des solutions basées sur l’IA et spécialement conçues pour les migrations ERP complexes. De la découverte et du nettoyage des données à leur enrichissement et à leur gouvernance, Verdantis garantit une transition en douceur en transformant des données de référence fragmentées en une base unifiée et fiable. Collaborez avec Verdantis pour pérenniser votre environnement de données et tirer pleinement parti de vos investissements ERP.
