Confidentiel
Manufacturier | Construction
Améliorer la performance de l’environnement analytique en réduisant la charge sur l’ERP tout en permettant l’historisation des données
Contexte
L’organisation dispose de plusieurs rapports Power BI utilisés par diverses équipes, certains ayant accès direct aux données pour des besoins ponctuels. Une équipe de deux personnes assure le support, la maintenance et la création de nouveaux rapports pour soutenir les objectifs stratégiques.
Les rapports, développés par l’équipe BI via une connexion directe au système ERP, ont connu une forte croissance en nombre, taille et complexité. Cet accès direct surcharge l’ERP, créant un goulot d’étranglement qui affecte l’organisation.
De plus, l’équipe ne suit pas de processus standardisés, ce qui a entraîné des erreurs difficiles à corriger. Pour soutenir sa croissance et mieux exploiter ses données, l’organisation souhaite moderniser ses pratiques et mettre en place un environnement analytique structuré.
Objectifs
1
Réduire les efforts de préparations des données.
2
Mettre en place une architecture de données moderne
3
Réduire la charge sur le système ERP.
4
Permettre l’historisation des données.
Solutions proposées par Neos
Feuille de route analytique
Réalisation d’une analyse approfondie des besoins et de l’environnement actuel afin de concevoir une infrastructure optimisée sur Microsoft Azure. Cette étape inclut la définition d’une architecture cible et la production d’une estimation des efforts et des coûts.
Migration vers Microsoft Azure
Mise en place d’un Data Lake sur Microsoft Azure pour centraliser les sources de données, faciliter la gestion et l’analyse des données structurées et non structurées, et réduire significativement la charge sur le système ERP.
- Processus de chargement des données via Azure Synapse.
- Historisation des données rendue possible grâce à l’intégration du Data Lake et d’Azure Synapse.
Mise en place d’Azure DevOps
Pour améliorer la gestion des développements et des déploiements, Azure DevOps a été implémenté.
- Paramétrisation de l’environnement Azure DevOps.
- Définition des règles, rôles et responsabilités selon les meilleures pratiques.
Résultats obtenus
Réduction de la charge du système ERP
Grâce à l’utilisation d’Azure Synapse et d’un Data Lake sur Microsoft Azure, l’impact sur le système ERP a été réduit à un simple processus de chargement quotidien d’environ 30 minutes, exécuté la nuit. Toutes les autres opérations s’effectuent désormais dans Azure, permettant aux serveurs ERP de se consacrer exclusivement aux opérations transactionnelles.
Historisation des données journalières
Un processus d’historisation journalier a été mis en place, offrant à l’équipe Finance une visibilité détaillée sur l’évolution des marges par projet au fil du temps. Cette capacité leur permet d’analyser la performance des projets clients avec un niveau de granularité élevé et d’identifier les facteurs de succès ou d’échec.
Développement collaboratif
L’implémentation d’Azure DevOps a permis la création de référentiels de code (repos) favorisant un suivi rigoureux des changements. Les deux membres de l’équipe peuvent désormais travailler de manière asynchrone sans risque de conflit ou d’écrasement du travail de l’autre, améliorant ainsi la qualité et la rapidité des développements.
Conclusion
Grâce à la mise en place d’une architecture moderne sur Microsoft Azure, notre client manufacturier a transformé son environnement analytique pour répondre à ses enjeux stratégiques. La migration vers un Data Lake et l’intégration d’Azure Synapse ont permis de réduire drastiquement la charge sur le système ERP, tout en offrant des capacités avancées d’historisation et d’analyse. L’adoption d’Azure DevOps a instauré des pratiques de développement collaboratives et structurées, améliorant la qualité et la rapidité des livrables. Ces initiatives positionnent désormais l’organisation pour exploiter pleinement ses données, soutenir sa croissance et renforcer sa prise de décision.