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Livraison réussie de vos marchandises. Bonne communication avec les clients. Vision à 360° de vos partenaires commerciaux. Une migration réussie vers SAP S/4HANA. Identification fiable des tentatives de fraude. Pour tous ces processus, vous avez besoin de données actualisées, correctes, cohérentes et uniques concernant vos partenaires commerciaux.

Nous disposons d'une équipe de développement SAP en interne. 
Profitez de notre expérience.


Que voulez-vous atteindre avec votre solution SAP ? Atteignez vos objectifs - sans compromis. Avec l'aide de nos experts SAP, vous pouvez accroître la valeur commerciale de vos données, optimiser votre plate-forme technologique et augmenter le retour sur investissement de votre investissement SAP. Notre équipe interne de développement SAP possède une expertise SAP inégalée et des décennies d'expérience dans le secteur. Nous travaillons avec vous pour envisager ce qui est possible, planifier votre solution, favoriser l'adoption par les utilisateurs et aider à la gestion du changement - à chaque étape de vos projets SAP.

 

Nous pouvons vous soutenir dans le cadre de ces projets et de nombreux autres scénarios :
 

  • Validation d'adresses postales
  • Contrôle approfondi des doublons
  • Analyse et migration des données
  • Mise en œuvre de stratégies de qualité des données à long terme
  • Défense contre les tentatives de fraude et mise en œuvre des règles de conformité
  • Migration des données des partenaires commerciaux, d'une qualité optimisée, vers SAP S/4HANA

 

" Intégrer des exigences individuelles dans l'environnement SAP qui offrent à nos clients une réelle valeur ajoutée - c'est notre spécialité. "

Marc Schober, Senior Developer-Consultant SAP, Uniserv GmbH

 

 

FAQs

 

Comment puis-je mesurer la qualité des données ?

Nous vous recommandons ici de réfléchir à des indicateurs clés de performance significatifs. Ce n'est souvent pas si facile et cela peut rapidement devenir incontrôlable. Nous avons l'expertise pour le faire en interne et pouvons rendre la qualité des données visible et la mesurer. Nous connaissons les indicateurs clés de performance essentiels et pouvons vous donner des conseils sur la manière d'améliorer la qualité des données. 

L'étape vers des indicateurs clés de performance appropriés est cruciale, car normalement, il suffit de s'attaquer une seule fois à la question de la qualité des données à grande échelle et d'installer les mécanismes appropriés. Toutefois, les données doivent ensuite être contrôlées, améliorées et protégées en permanence.

À quoi dois-je penser avant de migrer vers un nouveau système ?

Avant la migration, il faut toujours vérifier quelles données sont réellement nécessaires. Quelles données sont réellement nécessaires dans le nouveau système pour soutenir les processus ? Une vision claire de l'ensemble du paysage des données permet d'établir des chiffres clés clairement définis et donc de prendre des décisions basées sur les données. C'est pourquoi, en particulier dans le cas d'une migration, il convient de se demander quelles données sont encore nécessaires et lesquelles ne le sont plus.

Que se passe-t-il si j'ignore la qualité des données dans le cadre d'une migration ?

Des problèmes surviennent dans le nouveau système. Les processus ne se déroulent pas comme prévu, des données erronées sont reprises des anciens systèmes et entravent ainsi les processus du nouveau système. En raison de la numérisation des processus, il est essentiel que les données contenues dans les systèmes soient correctes. Si le changement est précipité, la qualité des données est souvent ignorée et les mauvaises données sont reprises. Le problème typique du Grab-In-Grab Out se pose. Cependant, de mauvaises données entraînent des problèmes pendant la migration et dans le nouveau système, les données ne sont pas comme elles devraient être et les problèmes doivent ensuite être résolus très laborieusement.

Dois-je adapter mes données de façon permanente ou un nettoyage unique suffit-il ?

On suppose souvent qu'un nettoyage unique, par exemple dans le cadre d'une migration, est suffisant. Cependant, les données sont sujettes à des changements permanents. Prenez, par exemple, le champ de données d'adresse. Il y a des changements d'adresse au fil du temps : changement de nom d'une rue, constitution d'une société, etc. Si les données ne sont ensuite nettoyées qu'une seule fois - au prix d'un effort et d'une dépense considérables - et qu'elles ne sont pas actualisées à nouveau, les problèmes réapparaîtront dans quelques années en l'absence de mécanismes réguliers de qualité des données, car celles-ci deviendront obsolètes. Cela se traduit à nouveau par un effort important combiné à des coûts élevés.  

Les mécanismes de sauvegarde permanente sont judicieux, par exemple pour vérifier les données directement au moment de leur saisie. En outre, des mécanismes doivent être intégrés lors du transfert entre les systèmes.

Dans le meilleur des cas, des mises à jour régulières des données sont introduites afin de suivre les changements et de réduire ainsi les coûts et les efforts. Le système est alors toujours "prêt à l'emploi" et les données sont adaptées aux processus.