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SAP: HANA remplace le SGBDR classique, pointe le président EMEA de SAP

Franck Cohen, président EMEA de l'éditeur SAP, a rencontré la presse à l'occasion de la Convention USF à Reims le 9 octobre 2013. Il a insisté sur l'importance du temps réel et ne lâche rien sur les licences en nombre.

Association indépendante de SAP, l'USF (Utilisateurs SAP Francophones) a tout de même invité Franck Cohen, président EMEA de l'éditeur, à s'exprimer lors sa Convention le 9 octobre 2013 à Reims. Celui-ci en a profité pour rencontrer la presse et présenter ainsi ses axes stratégiques au coeur desquels se place le système d'information temps réel. Il a également répondu aux questions sur des sujets plus polémiques, en particulier sur les achats groupés de licences et la revente de licences d'occasions. 

« La bataille de la compétitivité repose sur les données, de leur collecte à leur exploitation en passant par la garantie de leur qualité », a martelé Franck Cohen. Or, avec le Big Data, non seulement la quantité (le Volume*) d'information s'accroît (avec l'intégration dans les systèmes de gestion de données de capteurs physiques par exemple), mais leur utilisation se fait de plus en plus en temps réel, la fameuse Vélocité.

Big Data contre le Best of Breed

Or cette vélocité implique que les traitements de mise en conformité de données de qualité médiocre n'ont plus le temps d'être réalisés avant une exploitation. Le problème se pose notamment lorsque des données doivent être compilées à partir de multiples sources et consolidées. Cette Variété renvoie à la raison d'être initiale des ERP (PGI) tels que SAP : l'unicité du système et sa cohérence. Pour Franck Cohen, « le best of breed est en lui-même un frein à l'analyse temps réel. » La mise en oeuvre d'un Master Data Management (MDM) n'est pas suffisant pour Franck Cohen, même avec le module Master Data Governance (MDG) de SAP. La nécessaire réplication -même cohérente- entre systèmes de données implique des délais incompatibles avec le temps réel.

Bien entendu, pour traiter ces données en temps réel, rien ne peut valoir SAP HANA, la base de données en mémoire de l'éditeur. Franck Cohen enfonce le clou contre ses concurrents : « SAP n'a rien à défendre en matière de base installée de bases de données. Nous pouvons donc être réellement innovants. Nous n'ajoutons pas une couche d'accélération à la base installée, nous remplaçons le SGBDR classique dont, à terme, nul n'aura plus besoin. » La plate-forme HANA se veut d'ailleurs être un système ouvert et universel. Des solutions concurrentes de produits SAP se font d'ailleurs certifier sur HANA, comme le décisionnel de Microstrategy.

Le licencing contre l'agilité

Une demande forte des clients de SAP, au delà du temps réel, est l'agilité. Si, techniquement, celle-ci est possible avec les outils disponibles, la question juridique des licences est un vrai frein. Il n'est ainsi pas possible de réduire à volonté les licences et la maintenance liée, de les céder entre filiales, etc. Or les entreprises connaissent une crise certaine qui peut impliquer de devoir réduire le nombre d'utilisateurs de SAP. Si l'éditeur accepte désormais des conversions de licences (moins d'utilisateurs de tel produit contre plus d'un autre), il ne veut pas entendre parler de modification unilatérale selon la volonté des clients.

Franck Cohen justifie sa position : « si une entreprise réalise un achat groupé de licences, elle va obtenir un rabais sur quantité et la maintenance va être calculée sur ce prix net remisé. Une réduction du nombre de licences s'accompagne nécessairement d'un réexamen de la remise sur quantité. » Pour éviter les rigidités du mode licence, il est possible de recourir aux solutions de type SaaS/PaaS. « Mais la flexibilité a un coût : les solutions cloud sont certes plus flexibles mais elles reviennent toujours plus cher », avertit Franck Cohen.

Le procès gagné par UsedSoft au sujet de la revente de licences d'occasions de produits Oracle en Allemagne l'inquiète-t-il ? « Si besoin, SAP appliquera évidement la loi », admet-il.

(*) en référence aux 4 (ou 5« V » qui caractérisent les big data.

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