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Supply chain : Oracle ajoute de l’analytique à sa gamme SCM

Mettre la BI et le ML directement dans les applications est une tendance profonde. Oracle avait sorti des offres d’analytique embarquée « clef en main » pour son ERP et son HCM cloud. Il en ajoute une troisième pour la gestion des chaînes logistiques.

Une nouvelle fonctionnalité d’Oracle Analytics Cloud devrait faciliter le suivi des indicateurs clés de performance (PKI) des chaînes logistiques (SCM). Cet ajout est conçu, selon Oracle, pour mieux détecter, comprendre et résoudre les problèmes potentiels des supply chains de ses clients.

L’outil, baptisé « Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing Analytics » (ou plus simplement « Fusion SCM Analytics »), vient s’ajouter aux fonctionnalités d’analyses qu’Oracle avait déjà sorties pour ses suites Fusion ERP et Fusion HCM au sein de son Analytics Cloud.

Pour mémoire, Oracle Analytics Cloud est la partie BI de la plateforme analytique d’Oracle, remaniée en 2019 pour la ramener de dix-huit à trois produits. En plus d’Analytics Cloud, celle-ci se compose d’Analytics Server et de Fusion Analytics Warehouse.

Les « applications » Fusion Analytics permettent d’importer et d’intégrer des données de sources diverses dans Analytics Warehouse puis de les exploiter en fonction du contexte, rappelle T.K. Anand, SVP de l’analytique chez Oracle.

Oracle a présenté Fusion Cloud SCM lors d’un évènement virtuel le 2 novembre.

Oracle avait déjà lancé Fusion ERP Analytics en 2019, puis Fusion HCM Analytics en 2020. « Aujourd’hui, nous annonçons la disponibilité générale de Fusion SCM Analytics. Comme pour nos [deux] autres piliers applicatifs, nous allons l’enrichir chaque trimestre ».

Des Insights pour la Supply chain

Fusion Cloud SCM regroupe des indicateurs clés de performance (KPI), des métriques et des tableaux de bord préconçus, prêts à être utilisés « out of the box ».

Le tout vise en premier lieu à donner une meilleure visibilité sur les performances des chaînes d’approvisionnement. Il met également en corrélation les processus de la supply chain avec les objectifs fixés en amont dans l’intention d’optimiser les ressources. Enfin, il utilise le Machine Learning (ML) pour aider à surveiller la logistique, à détecter des anomalies, et à en tirer des enseignements (des insights) afin de réagir, liste Oracle.

Les utilisateurs peuvent également consulter et interroger leurs données en langage naturel, grâce aux avancées du NLP.

L’analytique embarquée – qui intègre la BI et les KPI directement dans les applications métiers – et les requêtes en langage naturel sont deux axes pour rendre les insights plus accessibles aux opérationnels. « L’avantage d’Oracle Fusion Analytics n’est pas tant ce que vous pouvez faire [en plus] que ce que vous n’avez pas à faire », explique Doug Henschen, analyste chez Constellation Research.

Pour lui, ML, NLP et modélisations prédictives « réduisent le temps nécessaire pour obtenir un ensemble d’insights pertinents, qui, autrement, auraient pu prendre des mois, voire des années, à être développés ».

Des ajouts analytiques à l’ERP et au SIRH d’Oracle

En plus du lancement de Fusion Cloud SCM Analytics, Oracle a également dévoilé des mises à jour de Fusion ERP Analytics et de Fusion Cloud HCM Analytics.

« Oracle a beaucoup travaillé pour cacher [à l’utilisateur final] les parties pénibles de la gestion de données, de la BI, de l’analytique et du ML. »
Doug HenschenConstellation Research

Fusion Cloud HCM Analytics propose désormais des KPI pour optimiser l’engagement des employés en identifiant ceux qui sont prêts à assumer de nouveaux rôles, pour recruter et pour retenir les meilleurs éléments, ou pour identifier les lacunes en matière de compétences et aider les employés à se former.

La version actualisée de Fusion ERP Analytics, quant à elle, vise à aider les responsables financiers et opérationnels à mieux comprendre les coûts et les implications des projets, à suivre les immobilisations, à optimiser les dépenses et à améliorer les performances des achats et des approvisionnements.

« Oracle a beaucoup travaillé pour pouvoir cacher [à l’utilisateur] toutes les parties pénibles de la gestion de données, de la BI et de l’analytique, et même du prédictif avec le ML », insiste l’analyste Doug Henschen. « Il ne montre que des insights et des recommandations en fonction du contexte des applications [métiers], sans trop de fioritures autour ».

L’analytique embarquée, une tendance dans la BI et dans l’ERP

Oracle n’est pas le seul à suivre cette voix de l’analytique embarquée.

Du côté des éditeurs de BI, Qlik met par exemple en avant son concept d’Intelligence active (ou activable) qui, tout comme Oracle, affiche les KPI, les tableaux de bord ou d’autres informations issues de l’interprétation des données, directement dans les outils des métiers. Un autre pure player, MicroStrategy parle lui de BI « zéro clic ».

Du côté des concurrents d’Oracle dans l’ERP, Infor avait racheté Birst pour, lui aussi, mélanger intimement BI et applications métiers. Et l’autre géant du secteur avec Oracle, SAP parle pour sa part de l’« Intelligent Enterprise ».

D’un côté comme de l’autre, la tendance est donc clairement à l’analytique embarquée.

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