Oracle Fusion Data Intelligence propose une autre voie. Plutôt que de bâtir à partir de zéro, vous partez d’analyses gouvernées et prêtes à l’emploi. Autrement dit, l’accent passe de l’infrastructure à la décision.
Récemment, Oracle a réuni des cas provenant de Heathrow, Kent et MTN. Chacun révèle le même modèle : moins de tuyauterie manuelle, plus de valeur mesurable. Voici ce que cela signifie pour celles et ceux qui développent.
Oracle: Le véritable goulot d’étranglement n’est pas les données, mais le chemin qui y mène
Les organisations ne souffrent pas d’un manque de données. Au contraire, elles sont submergées par le volume. Le problème se situe généralement dans le trajet entre la source et l’insight.
T.K. Anand, vice-président exécutif d’Oracle, résume bien la proposition. Selon lui, les entreprises ont besoin d’analytique avec IA prête à l’emploi, sans passer des mois à construire des pipelines et des modèles. Ainsi, la livraison d’insights se fait directement sur Fusion Cloud Applications Suite et sur des données tierces.
Pour une équipe technique, cela change la donne. Au lieu de maintenir un ETL fragile, vous consommez des données déjà gouvernées. De plus, les capacités d’IA et de ML sont intégrées au flux. Ainsi, l’IA cesse d’être un projet distinct.
Heathrow: quand les revenus et les passagers finissent par dialoguer
L’aéroport d’Héathrow est l’un des hubs les plus fréquentés d’Europe. L’année dernière, il a accueilli près de 85 millions de passagers. Le site emploie plus de 90 000 personnes et représente plus de 200 milliards de livres sterling de commerce annuel.
Pour réduire les risques et gagner en efficacité, Heathrow a adopté Oracle Fusion Applications. Puis, il a déployé Fusion Data Intelligence pour ERP et HCM. Grâce à cela, il bénéficie d’analyses prêtes à l’emploi, d’un accès gouverné à des données sensibles et d’une IA/ML intégrée.
Alan Petrie, responsable Corporate Data and Analytics chez Heathrow, décrit ce saut. Selon lui, l’outil va au-delà des chiffres en croisant les données de revenus et de passagers. Ainsi, l’équipe perçoit ce qui se passe réellement dans l’entreprise.
Le point technique ici est la gouvernance. En effet, les données sensibles nécessitent un accès strictement contrôlé par défaut. Quand cela est prêt, personne n’improvise des permissions à la hâte.
Kent: visibilité des achats sans bricolage d’intégration
Kent est un fournisseur mondial de services énergétiques. D’ailleurs, il est né d’une fusion en 2021. Depuis lors, il connaît une croissance rapide.
Cette croissance a apporté un défi classique. L’entreprise a dû migrer des milliers d’utilisateurs et des dizaines de systèmes. Par conséquent, la consolidation des données est devenue une priorité.
Avec Oracle Fusion Applications et Fusion Data Intelligence, Kent a gagné en transparence sur les demandes d’achat complexes. De plus, il a amélioré la visibilité sur les dépenses engagées et sur les provisions. En conséquence, la gestion du risque fournisseur est devenue guidée par les données.
Patrick Shearer, SVP de la Supply Chain chez Kent, mentionne un effet intéressant. Selon lui, la visibilité des données a accéléré l’adoption. Autrement dit, lorsque l’utilisateur voit la valeur, il cesse de résister à l’outil.
MTN: 300 millions d’abonnés, Oracle et une vision unique du métier
MTN est la plus grande opératrice de réseau mobile en Afrique. Au total, elle sert plus de 300 millions d’abonnés. Déployer cela sans standardisation serait invivable.
C’est pourquoi MTN a choisi Oracle Fusion Applications. L’objectif était de standardiser les finances et la supply chain. Ainsi, l’entreprise a créé une vision unique à travers les marchés.
Concrètement, les gains ont été tangibles. MTN a amélioré la visibilité du fonds de roulement. Elle a aussi optimisé les opérations de fret et de dédouanement. En outre, elle a renforcé les achats et la gestion des stocks.
Arun Kumar, responsable global de Supply Chain Excellence chez MTN, souligne la cohérence. Selon lui, l’entreprise a mis en place une surveillance simple et standardisée. Par conséquent, elle bénéficie d’insights multifonctionnels à travers l’ensemble de l’opération.
Oracle: Ce que cela change concrètement pour ceux qui développent
Allons droit au but pour l’équipe technique. D’abord, moins de temps passé à câbler les données. Ensuite, plus de temps pour ce qui guide la décision.
La proposition s’appuie sur plusieurs piliers. Les voici :
- Analyses gouvernées et prêtes à l’emploi, plutôt que de modéliser à partir de zéro;
- IA et ML embarqués, directement dans le flux de travail existant;
- Données Fusion Apps et tierces, sur une base unique et fiable;
- Accès gouverné, avec un contrôle sur les données sensibles par défaut.
En fin de compte, le motif des trois cas est le même. Moins de pipeline manuel, plus d’insight dans le flux. Il convient donc de suivre l’évolution de cette approche.
Pour finir, la question qui revient sans cesse : quelle part de votre feuille de route est encore consacrée à l’encanement des données ? Et quelle partie de cela pourrait devenir une décision ?
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