Le facteur de réussite du désencombrement : comment réussir la transformation S/4-Hana

Les clients existants de SAP doivent terminer leur migration vers S/4 d'ici 2027 et beaucoup ont déjà commencé à planifier ou même à réaliser la transformation. Qu'il s'agisse de SAP, de sociétés de conseil renommées ou d'analystes, tous recommandent de commencer le processus de conversion par un nettoyage des données. C'est particulièrement vrai pour les entreprises disposant de grandes bases de données qui se sont développées au fil du temps et qui ont donc des données obsolètes. Il n'est cependant pas rare que la désillusion s'installe lors de cette première étape du projet - à savoir précisément lorsqu'il s'agit d'évaluer, de classer par ordre de priorité et, le cas échéant, de nettoyer les données existantes avant la transformation. Certes, il est clair que le nettoyage des données doit être effectué pour des raisons techniques et économiques. Mais comment faire ? La solution est le housekeeping.

Il existe différentes définitions du housekeeping. Par exemple, lorsque SAP parle de housekeeping, il s'agit généralement d'un nettoyage des données temporaires SAP que le système produit quotidiennement. Nettoyer ces données est une mesure utile, mais ce n'est au mieux que la moitié du travail. En effet, toutes les données et informations doivent être examinées à la loupe afin que le nouveau système S/4 ne soit pas surchargé dès le départ. En outre, il existe souvent dans les anciens systèmes des données qui ne peuvent pas être transférées pour des raisons de conformité ou qui, dans le pire des cas, ne doivent pas exister. En ce qui concerne le housekeeping, il vaut la peine d'examiner les stocks de plus près que le simple nettoyage des protocoles.

Chez Natuvion, le housekeeping est beaucoup plus détaillé que chez SAP. Ici, toutes les données dans les systèmes sont analysées de manière planifiée - non seulement pour réduire le volume des données, mais aussi pour optimiser la qualité des données. L'objectif : identifier les problèmes de qualité des données, déterminer et réduire le volume des données et améliorer les performances du système. Dans le cadre de ce housekeeping, six critères stricts sont appliqués à la qualité des données : Intégralité, cohérence, exactitude, disponibilité, unicité et validité.

Comme pour tout déménagement, la réussite du projet dépend d'une planification efficace en amont. Le principe est le suivant : plus le projet est important, plus la préparation doit être précise et détaillée. Cependant, l'ampleur de la phase de planification pose des défis à de nombreuses entreprises, notamment en termes de ressources. De plus, le manque d'expérience fait que les étapes de planification importantes ne sont pas suffisamment prises en compte. Le résultat est décevant. Dans l'étude sur la transformation 2023 menée par Natuvion, partenaire de SAP, 45 % des entreprises de la région DACH ont indiqué qu'elles n'avaient que partiellement ou pas du tout atteint leurs objectifs de transformation. Vu le peu de temps disponible et l'importance des nouvelles fonctionnalités de S/4 Hana, de tels résultats ne sont pas une option.

C'est pourquoi les projets de housekeeping doivent être structurés de manière claire et ciblée dès le début. Un processus de planification et de cadrage comprend les étapes suivantes : Définir le(s) but(s) du projet de housekeeping ; déterminer quel(s) système(s) nécessite(nt) une restructuration ; définir les rôles et les responsabilités ; décider de la manière dont les contrôles de qualité doivent être effectués et quel(s) système(s) et base(s) de données ainsi que les ressources en temps et en personnel doivent être disponibles à cet effet ; et, bien entendu, mettre en œuvre le plan du projet. Même pour les petites infrastructures SAP, et encore plus pour les grandes, il n'est pas envisageable pour les entreprises d'analyser manuellement les stocks et structures de données existants. Ni les ressources ni le temps ne sont disponibles pour cela, ce qui nécessite l'utilisation de logiciels spécifiques. Natuvion, par exemple, a développé sa propre solution, Sophia.

Avec plus de 500 scénarios d'analyse intégrés, l'outil permet un contrôle et une analyse globale de tous les systèmes et de toutes les données. Il fournit la transparence nécessaire pour passer à la transformation proprement dite après le housekeeping.

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