Contexte et objectifs
Acteur majeur dans le secteur alimentaire
Programme de déploiement du nouveau Core Model Finance en Europe permettant de porter les ambitions de standardisation, d’harmonisation et d’automatisation de la production comptable et du pilotage de la performance du Groupe
Amélioration et harmonisation des différentes instances de SAP (ECC6) pour préparer la mise en place de S/4 Hana, mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités
(actual costing, analyse de profitabilité), “One single Source of Truth”
Notre mission
Accompagner le déploiement de SAP Central Finance & Tagetik au sein des clusters de la Zone Europe
Le Stream Data & Gouvernance a notamment pour missions :
- Data quality: Structuration et pilotage du processus de collecte des données et mise en qualité
- Data Governance: Accompagnement à la mise en place d’une gouvernance centralisée pour les centres de coûts
- Accompagnement Projet: Support aux phases d’UAT, cutover, formation, hypercare et communication
Résultats
Une Master data en qualité au service d’un Core model étendu (implémentation actual costing, COPA, parallel valuation, …)
Une gouvernance centralisée pour améliorer la qualité des données et harmoniser les processus au sein des entités du Groupe
Apport de l’IA dans les projets de reprise des données historiques
Automatisation de l’extraction des données :
Reconnaissance de modèles : identification et extraction automatique des données pertinentes à partir de diverses sources, même si elles sont non structurées.
Nettoyage et transformation des données :
Détection des anomalies : identification et correction des erreurs ou incohérences dans les données, améliorant ainsi la qualité des données transférées.
Normalisation des données : Conversion automatique des données dans un format standardisé adapté au nouveau système.
Migration des données :
Planification intelligente : optimisation du plan de migration en identifiant les meilleures stratégies et séquences pour transférer les données.
Automatisation du transfert : Réduction des interventions manuelles grâce à des algorithmes d’IA qui gèrent le transfert des données.
Validation et vérification :
Contrôle de qualité : vérification que les données transférées sont complètes et exactes.
Tests automatisés : Exécution de tests pour s’assurer que les données fonctionnent correctement dans le nouveau système.
Analyse prédictive :
Prévision des problèmes : anticipation des problèmes potentiels pendant la migration et proposer des solutions proactives.
Résultats
Gain de temps : Réduction significative du temps nécessaire pour extraire, nettoyer et transférer les données.
Précision accrue : Moins d’erreurs humaines grâce à l’automatisation et à la vérification continue.
Efficacité : Processus plus fluide et moins de perturbations pour les opérations quotidiennes.
Adaptabilité : Capacité à gérer des volumes de données importants et diversifiés.
