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Kiloutou : Le challenge du dernier kilomètre de la donnée.

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portrait arnaud maton

Arnaud Maton est Responsable des services "Data Management / Référentiels" & "Architecture d'Entreprise / Veille IT" chez KILOUTOU.  Depuis 17 ans, il participe à l’évolution du SI et du data management du groupe.


L’évolution récente de la DSI

“ j’ai dans mes équipes les plus anciens informaticiens de la boîte, coté architecture SI, mais nous sommes à la pointe de l’innovation !” S’amuse Arnaud Maton. Kiloutou a en effet vécu ces 20 dernières années un vrai changement d’échelle : le nombre d’agence passe de 40 à 400, suivi d’une internationalisation vers la Pologne, l’Italie, l’Espagne et l'Allemagne. Nouvel ERP à déployer en France puis ailleurs, nouveau site e-commerce en parallèle : les données affluent ! Arnaud Maton suit ces projet de près, et c’est assez naturellement qu’à partir de 2018, il demande à prendre en charge le service BI.

Cette période correspond à une volonté de changement de gouvernance impulsée par la direction du groupe. Ainsi, bien que plutôt modeste et à la délimitation assez floue mais très transverse, ce service BI devient rapidement le service Data Management général du Groupe et rassemble actuellement une dizaine de consultants.

Comme une partie de ses équipes, Arnaud Maton a donc une bonne connaissance des enjeux du groupe liés à son ancienneté dans la maison, tout en étant à l’affut permanent de nouveautés technologiques à mettre en avant. 

Un projet de grande envergure est initié, pour effacer la dette technique accumulée pendant de nombreuses années sur la BI du groupe : c’est le projet « Data4Business » . Data en temps réel, API, dash boarding, data factory, data-assistant … Les projets fourmillent, impliquant notamment de gros changements structurels.

covid : coup d’arrêt et coup de fouet.

Le 16 mars marque la fermeture générale de 532 agences et du siège. Il faut alors généraliser l'accès à distance externe par VPN : habitué à environ 200 connexions par jour, Kiloutou monte jusqu'à 3000 connexions ! Heureusement, la crise a permis de valider les choix stratégiques posés en amont : le sujet avait été abordé des 2019 avec un changement de solution. Dans le même temps, les équipes RH en télétravail, voir en chômage partiel, ne sont plus en capacité humaine de traiter toutes les demandes déclarations de chômage partiel pour chaque agence, fiche de paye avec les nouvelles règles... ). Le service Data participe alors à l'automatisation de nombreux documents, et met dans le même temps à disposition plus d'une cinquantaine de nouveaux reportings pour faciliter la prise de décision URSSAF. 

De nouveaux besoins de pilotage d’activité client apparaissent également.. « Etant donné que la plupart de nos clients avaient stoppé leurs chantiers, et étaient en chômage technique, le pilotage d'activité ne se faisait non plus à la journée, mais à la ½ journée, suivant les remontées de nos boitiers télématiques équipant nos gros matériels. Cela impliquait la mise en œuvre de nouveaux dashboard utilisant les données télématiques pour identifier les reprises d’activités clients, et relancer notre business. » précise le responsable du service Data.

Au final, le Covid a accéléré un certain nombre de projets qui étaient dans les cartons, tout en prouvant la justesse de la gouvernance initiée en 2018. Une gouvernance qui dès le début a visé à mettre la donnéemettre la donnée au cœur des décisions quotidiennes, y compris (et surtout) pour chacun des collaborateurs en agence.

Le dernier kilometre de la data 

agence Kiloutou

Car si le secteur de la location est assez résilient face aux crises financieres,  les choses restent compliquées sur le plan humain.

C'est pour cette raison que le brief quotidien en agence est un enjeu important pour améliorer à la fois la performance quotidienne de l’agence et la maturité data, ou data literacy, des collaborateurs. « Faciliter l’accès aux informations nécessaires pour ce brief, avec de nouvelles solutions innovantes comme le data assistant Askr.ai, répond à un enjeu de démocratisation des services apportés autour de la Data dans le groupe : simple, rapide, efficace. » continue le responsable de service.

« Ce projet stratégique reste confronté  à la difficulté d’organiser des réunions physiques avec les équipiers pour évaluer les solutions pertinentes pour la mise à disposition de la donnée sur le « dernier kilomètre ». Ces réunions restent primordiales pour faire adopter les nouveautés. » confirme Arnaud Maton.

En raison du contexte covid19, le projet a donc été reporté de quelques mois .. On se donne rendez-vous en 2021 !






Chat with your SAP database ! Construire un data-assistant dans un environnement SAP en 3 étapes

laurent godineau SAP La Poste

"Nous voulions créer une “fenêtre” pour permettre aux utilisateurs d’accéder à certaine données financières sans passer par SAP”

Laurent Godineau - Manager informatique au Centre de Compétences SAP - Le Groupe La Poste


La base de donnée in-memory SAP HANA est depuis son lancement en 2016 la base d'une multitude de nouveaux services sur la plate-forme cloud de l’éditeur de logiciel allemand. SAP favorise depuis 3 ans ce mode de développement cloud-first, permettant à beaucoup d’utilisateurs de cette DB de l’héberger eux-même en cloud privé. C’est notamment le cas de La Poste.

Connection aux données stockées dans SAP HANA : quelles possibilités ? 

Afin d’offrir les services du data assistant askR.ai aux équipes Achats de La Poste, Laurent Godineau, responsable de l’environnement BI SAP,  a travaillé main dans la main avec la start-up. Dans le cas où la DB est hébergée dans le cloud, SAP fournit un driver qui permet une connexion directe. C’est la solution la plus simple, mais qui ne rassure pas forcement des entreprises qui préfèrent héberger elles-mêmes leurs données. 

C’est le cas de La Poste, qui préfère utiliser un gateway afin de connecter des application tierces à l' environnement SAP. Cette méthode de gouvernance permet de gérer de manière flexible un environnent complexe, tout en sécurisant un périmètre d’accès bien délimité de données accessibles. "Passé à BW sur SAP Hana il ya deux ans, nous voulions créer une “fenêtre” pour permettre aux utilisateurs d’accéder à certaines données financières sans passer par SAP”, précise-t-il.

 
 
 

askR.ai s’adapte on-premiSe sur SAP : flexibilité et rigueur pour La Poste

Le projet débute en mai 2019 par une collaboration sur la partie connexion et réseau. Il s’agit pour La Poste de verifier la connexion entre la solution askR.ai hébergée sur le cloud et leur DB hébergée sur cloud privé. L’équipe du data-assistant se cale donc sur le VPN fourni par le groupe afin de sécuriser l’accès au gateway. C’est ensuite le protocole OData qui doit être mis en place pour interroger la Business Warehouse (ou SAP Data Warehouse) basée sur la technologie SAP Hana.

Dès juillet, le travail de connexion est effectué. Les données achats sont maintenant disponibles en temps réel pour askR.ai grâce à des mises à jours synchrones et immédiates, et le travail d’apprentissage peut commencer !

Une connexion en temps réel aux données

Pour Laurent Godineau, les obstacles habituels d’un environnement SAP ont pu être surmontés pour toucher de nouveaux utilisateurs grace à askR. “Des gens qui ont besoin de ces données mais qui n’ont pas envie ( ou pas le temps!) de naviguer dans SAP, notamment un certain nombre de managers, auront désormais accès aux données Achats en quelques secondes via différents canaux : navigateur Web, portail d’entreprise, Microsoft Teams...”

askR.ai est donc désormais en connexion directe afin de donner accès aux données en temps réel, et plus seulement sur un extract mis à jour quotidiennement. Encore plus d’efficacité !

askR.ai : un data-assistant pour interroger Snowflake

Grâce à une architecture unique, cette jeune pousse bouscule les codes du Cloud et favorise les innovations comme askR.ai.

Fondé en 2013 par 3 français un peu frustrés par la lenteur des grands acteurs de bases de données pour lesquels ils travaillent à l’époque, Snowflake est le  premier data warehouse cloud-native. L’équipe a levé depuis sa fondation 923 millions de dollars, pour une valorisation actuelle de 3,5 milliards de dollars. 

Séparer le traitement des données du stockage, une intuition payante.

Pourquoi en à peine 6 ans l’entreprise s’est-elle imposé face à des concurrents aussi énormes que Amazon ou Microsoft ? Parce que l’architecture cloud a été pensée de manière à “décupler le nombre d’utilisateurs simultanées et le nombre de requête sans nuire aux performances”, précise Thibault Ceyrolle, président de Snowflake Europe.

Comment ? En séparant le stockage du traitement, c’est à dire en mobilisant les ressources des serveurs à la volée pour répondre à des requêtes particulières. Les données ne sont ainsi transférées qu’une seule fois, et la puissance des serveurs est totalement modulable. Ce modèle du paiement à l’usage, facturé à la seconde près, colle mieux aux besoins des entreprises de plus en plus exigeantes sur la scalabilité et la maîtrise des coûts offertes par le cloud.

>> Découvrir l’article “Le cloud est plus sécurisé que le on-premise “ <<

“No time to data”, une notion aussi importante pour Snowflake que pour le data-assistant askR.ai.

Le choix architectural de Snowflake améliore les performances de manière significative en réduisant le temps nécessaire aux requêtes. Rappelons que d’après Gartner, seulement 35% des collaborateurs utilisent la BI traditionnelle à cause de set-ups encombrants et d’une expérience utilisateur parfois déplorable.

askR.ai et Snowflake ont en commun de proposer une intégration extrêmement simple aux infrastructures existantes. Le but est de minimiser le set up et maximiser l’effet wahou avec la rapidité des requêtes effectuées. Snowflake se situe en amont de la chaîne de valeur data, plutôt du côté des data scientists capables d’appréhender toute sa puissance. askR.ai s’inscrit en aval, directement en contact avec les collaborateurs moins au fait des subtilités de l’architecture data. 

Pour Matthieu Chabeaud, CEO d’askR.ai, la connexion avec Snowflake était évidente. “Il s’agit d’un acteur assez révolutionnaire dans le milieu du cloud pour que les entreprises qui s’y intéressent envisagent, dans une vision stratégique globale, d’intégrer un data-assistant dans le quotidien des utilisateurs métiers. Nous avons donc travaillé tres rapidement à avoir un connecteur.” Snowflake est également multicloud, un choix qu’askR.ai partage puisque ce data-assistant est compatible avec Microsoft Azure , Google Big Query ou AWS.

Bref, dans une réflexion globale sur les solutions data innovantes, ces deux solutions apparaissent donc aussi incontournables que complémentaires.