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LOGISTIQUES MAGAZINE // MAI 2017 // N° 319

dossdo(IN MEMORY)

Stockage en mémoire vive

LM319_P28-39_Dossier_InMemory_07-Dossier 07/06/17 15:34 Page28

N° 319 \\ MAI 2017 \\ LOGISTIQUES MAGAZINE

ssier©Adobe Stock



(IN MEMORY)

L’intégration progressive de bases de données en mémoire auxERP et solutions logicielles des entreprises facilite lavulgarisation des algorithmes de planifcation, d’analyse de laperformance en temps réel et d’aide à la décision. Lesapplications logistiques du In Memory commencent à émerger,en lien avec la gestion prédictive des approvisionnements etl’analyse des performances, mais la technologie soufre encored’un retour sur investissement opaque.

le parcours d’un colis, les bases de

données sont au cœur des outils

d’analyse prédictive et de planif-

cation des ressources. La capacité

de traitement de ces informations,

parfois des millions saisies simul-

tanément, devient un enjeu cru-

Qu’il s’agisse de prévoir les

stocks et leur dimension-

nement, de calculer le

besoin sur les chaînes de

production, d’anticiper les com-

mandes du e-commerce en fonc-

tion des pics d’activité ou de tracer

cial pour pérenniser les systèmes

d’information des entreprises et

les process qu’ils gèrent au quoti-

dien. Depuis quelques années,

parallèlement à la montée en

puissance du cloud et de l’héber-

gement distant des programmes

informatiques sur de puissants

serveurs, de nouvelles technolo-

gies de stockage en mémoire vive

permettent d’améliorer les perfor-

mances des systèmes qui exploi-

tent d’importantes bases de don-

nées. Deux enjeux s’avèrent

décisifs pour optimiser le traite-

ment de ces bases : augmenter la

puissance de calcul des algo-

rithmes et des machines pour

accélérer l’analyse d’un nombre

infni de données ; améliorer la

Le In Memory au cœur de l’analyse prédictive

De nouvelles technologiesde stockage en mémoirevive permettentd’améliorer lesperformances dessystèmes qui exploitentd’importantes bases dedonnées.



(IN MEMORY)

qualité de la donnée dont l’analyse

guidera ensuite les prévisions et

les plans opérationnels de l’entre-

prise.

Une innovation plus qu’unerévolution

La technologie In Memory n'est

pas nouvelle, mais tend à se déve-

lopper fortement et rapidement

depuis quelques années. Mises en

application en 2012 par SAP qui

revendique leur paternité, les bases

de données en mémoire doivent

répondre à trois enjeux pour les sys-

tèmes d'information des entreprises :

gérer de gros volumes de données,

avec toujours plus de rapidité de

traitement et en temps réel. Le prin-

cipe est simple et consiste à placer

la donnée au cœur du processus

d'analyse de la machine et non plus

à côté. Concrètement, l’information,

jusqu’ici stockée sur disque dur

avant d’être captée par la mémoire

vive des machines pour le traitement

processeur, est désormais hébergée

directement dans la RAM. On ne

parle donc pas d’une révolution

technologique, puisque le principe

de fonctionnement des ordinateurs

est resté le même depuis près de

70 ans, mais bien d’une évolution.

Trois phénomènes l’expliquent : le

développement de l'informatique

64 bits, les serveurs multicœurs et

la baisse du prix de la mémoire vive.

« Ces dernières années, les technologiesde stockage sur disques ont été for-tement améliorées et se sont étendues,notamment grâce au Big Data, defaçon à pouvoir stocker les donnéesà des prix très accessibles », explique

Reda Gomery, responsable dataanalytics au sein du cabinet Deloitte.

« Le coût d'un téraoctet de donnéesétait à peu près de 1 000 € il y a encoreune quinzaine d'années. On parleaujourd'hui, pour ce même téraoctet,de quelques dizaines d'euros. » Dans

le même temps, les prix des mémoires

vives, à puissance comparable, dimi-

nuent régulièrement d’environ 23 %

par an depuis vingt-cinq ans. Les

systèmes d’information ont évidem-

ment bénéfcié de cette baisse des

coûts qui s’est traduite non seulement

par l’amélioration de la puissance

et de la vitesse de calcul, mais aussi

par l’augmentation considérable de

la quantité de données à traiter dans

les entreprises.

En outre, la baisse des coûts IT,

associée à l’innovation informatique,

engendre l’arrivée – si ce n’est la

démocratisation – des solutions

ASP ou full Web de nouvelles géné-

rations d’outils d’analyse directement

sur serveur et d’objets connectés qui

enrichissent en permanence les

bases de données. Dès lors, on peut

considérer bénéfque, voire essentielle,

toute innovation capable d’accélérer

le traitement de la data et de booster

les performances d’analyse des ERP

et solutions métiers des entreprises.

Ainsi, la technologie de stockage en

mémoire de l’information n’est pas

exclusive aux bases de données, mais

elle prend tout son sens en environ-

nement industriel et logistique où

les architectures informatiques génè-

rent des masses colossales de données

à traiter.

Des gains pour le calcul desbesoins et l’aide à la décision

Analytique, décisionnel, temps

réel… les bases de données en

mémoire, ou IMDB pour « In

Memory Data Base », ont vocation

à répandre ces fonctions dans l’en-

treprise en accélérant le temps de

réponse des algorithmes informa-

tiques. Lorsque les performances

de la base de données sont la priorité,

les traitements en mémoire permet-

L’information, jusqu’icistockée sur disque duravant d’être captée par lamémoire vive desmachines pour letraitement processeur, estdésormais hébergéedirectement dans la RAM.

Lorsque les performancesde la base de donnéessont la priorité, lestraitements en mémoirepermettent de réduire aumaximum la latence etapportent aux logiciels etsystèmes d’informationune réactivité nouvelle.



tent de réduire au maximum la

latence et apportent aux logiciels et

systèmes d’information une réactivité

nouvelle. Les traitements In Memory

peuvent ainsi améliorer le datamining et l’analyse de données, ainsi

que d’autres traitements dynamiques

des données. « Le In Memory apporteaux entreprises la notion d’instan-tanéité du calcul, même pour desvolumes de plusieurs centaines demillions de lignes. Cela transformela façon de gérer les fux logistiquesen permettant de mesurer la perfor-

mance du transport et du stockageen fonction de la variation en tempsréel», observe Georges Bory, directeur

produit et innovation d’ActiveViam.

« Aujourd’hui, le pilote de fux, leresponsable de parc, le responsabletransport, le donneur d’ordres, peuvent

Le In Memory ofre unegrande réactivité auxapplications quil’utilisent.

Le In Memory transformela façon de gérer les fluxlogistiques enpermettant de mesurer laperformance du transportet du stockage enfonction de la variationen temps réel.

Georges Bory, directeur produit et innovationd’ActiveViam

«

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(IN MEMORY)

agir sur la même base de données enmémoire, ce qui permet d’aller trèsvite, de mesurer les événements, desimuler les scénarios et telle ou telleprise de décision. »

Le In Memory oVre une grande

réactivité aux applications qui l’uti-

lisent grâce au stockage sans indexa-

tion des données à la fois transac-

tionnelles et décisionnelles. « LesDSI gagnent en temps et en efficacitédans le déploiement et l’uti-lisation du système d’infor-mation grâce à des bases dedonnées simplifées. Autrefois,l’architecture informatiquereposait sur plusieurs serveursdissociant les systèmes appli-catifs des outils décisionnels.Avec l’IMDB, la centralisationdes données et la suppressiondu traitement batch au proftde l’analyse à la volée, per-mettent d’accélérer fortement lescalculs de besoins. Le In Memorypermet aussi de rapatrier dans lecœur de l’ERP des applications satelliteset d’accélérer encore le traitement desdonnées », précise Christian Charvin,

responsable avant-vente ERP et sup-

ply chain chez SAP. L’éditeur met

en avant la notion d’expérience uti-

lisateur améliorée par le In Memory

qui permet de mettre en place dans

les ERP et les logiciels métiers des

cockpits visuels d’indicateurs de

performance dynamique pour

accompagner les prises de décision

des collaborateurs. « Le In MemoryoDre en quelques clics des indicateursanalysés et personnalisés en fonctiondu niveau d’accès de chacun dansl’entreprise. Aujourd’hui, nous pro-

posons ces indicateurs deperformance en page d’entréede nos systèmes pour signiferà l’utilisateur les tâches àeDectuer en priorité. Descockpits pour les acheteurs,la production, les logisticiens,avec la liste des ordres à lan-cer en fonction des dates,les listes de contrats arrivantà expiration, une biblio-thèque d’indicateurs et de

rapports pour l’orienter et l’aider dansla décision… », confrme Christian

Charvin.

Data analyse, planifcationet simulation

Le In Memory permet en outre

de centraliser le traitement des don-

nées internes à l’entreprise et celui

des données provenant de l’extérieur

(réseaux sociaux, Big Data, IoT)

pour mieux les confronter et détecter

de nouveaux indicateurs.

De nombreuses applications cou-

rantes utilisent déjà le In Memory

sans que l’on s’en rende compte. Dans

Excel par exemple, lorsque l’on ouvre

une grosse table ou un fchier très

lourd avec de nombreuses données,

le logiciel stocke les données en

mémoire vive le temps de les trai-

ter… « C’est l’exemple poussé à l’ex-trême, car Excel n’est pas fait pourtraiter des gros volumes, mais celadémontre que la mémoire vive estpotentiellement utilisable partout.Aujourd’hui, on arrive à des appli-cations industrielles pertinentes àgrosse échelle et pour de gros volumes»,

explique Kevin Mazille, responsable

business analytics chez SAS. Poten-

tiellement, le In Memory oVre un

intérêt pour toutes les applications

de traitement d’informations en

temps réel. La technologie permet

d’analyser rapidement d'énormes

volumes de données sérielles conjoin-

tement aux données opérationnelles,

par exemple pour le suivi des fuc-

tuations de prix, des fux saisonniers,

le rendement des machines, la

Le In Memory o,re enquelques clics desindicateurs analysés etpersonnalisés en fonction duniveau d’accès de chacundans l’entreprise.

Christian Charvin, responsable avant-vente ERP et supplychain chez SAP

Le In Memory permet decentraliser le traitementdes données internes àl’entreprise et celui desdonnées provenant del’extérieur (réseauxsociaux, Big Data, IoT)pour mieux les confronteret détecter de nouveauxindicateurs.

«

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consommation d'énergie ou le trafc.

« Le premier cas d'usage logistiquedu In Memory concerne la résolutiondes problèmes d’approvisionnementqui peuvent être issus de facteurs exo-gènes ou internes liés à une défaillancefournisseur, fnancière, tech-nique », remarque Reda

Gomery, responsable dataanalytics au sein du cabinet

Deloitte. « Le traitementsimultané et l’analyse de l’en-semble des facteurs impactantles approvisionnements vontpermettre de comprendrerapidement le problème puisde proposer des scénariosalternatifs. Le In Memoryfait ensuite écho à tout cequi concerne la planifcationen dopant les capacités des ERP àcomparer en temps quasi réel les venteset la fabilité du forecastau plan d’opé-ration en cours. » Un autre élément

rend l’utilisation de bases de données

en mémoire presque nécessaire :

l’analyse prédictive des risques de

défaillance fournisseur et la recherche

de solutions anticipatives. «Par exem-ple, il est possible de traiter intelli-gemment un ensemble de donnéesdiverses pour simuler l’impact sur les

chaînes de production d’une défaillancebrutale d’un fournisseur. Imaginonsla situation d’un sous-traitant distri-buant 80 % des composants, maisdont l’usine asiatique est arrêtée suiteà un tremblement de terre… La capa-

cité des entreprises à anticiper ce typede scénario devient une nécessité quele In Memory rend nettement plusaccessible. Elles se rendent comptequ'il faut intégrer la dimension ana-lytique à la refonte de leur systèmed'information pour pourvoir anticiper,car le seul suivi des opérations ne suEtplus. »

Une o,re déjà opérationnelleSur le marché des logiciels, de nou-

velles générations arrivent, déve-

loppées autour des bases de données

en mémoire. Après le lancement de

l’ERP Hana développé sur base de

données en colonnes In Memory

Acid, puis Hana II fn 2016, SAP

travaille désormais à la

migration de son oVre

logicielle sur la nouvelle

base de données. «Nousavons réécrit notre ERPet nos applications pourla logistique et le trans-port de façon à ce qu’ellestirent de nouveaux béné-fces du In Memory, del’instantanéité des infor-mations traitées par grosvolumes et de cetteopportunité de casser

les frontières entre décisionnel ettransactionnel », explique Christian

Charvin. SAP en profte pour intégrer

de nouvelles fonctionnalités, par

exemple de planifcation à capacité

fnie directement dans l’ERP. « Celasignife que l’utilisateur a aujourd’huil’opportunité de réaliser ses opérationsde calcul des besoins dans un processusde planifcation à capacité fnie quiva permettre d’ordonnancer les ordrescorrectement, en fonction de ses

Faurecia cherche en permanence à rationaliser ses stockstout en garantissant les délais de livraison des pièces chezses clients de l’industrie automobile. L’équipementier fournit,en flux tendu et à la demande,des centaines de pièces déta-chées différentes dont certainesdoivent être livrées 4 heuresseulement après la commandeferme. En 2013, il a équipé sesusines françaises avec la plate-forme In Memory SAP Hanapour la gestion de la productionet des approvisionnements deses usines, ainsi que pour l’ana-lyse et le pilotage de sesopérations financières. La rapi-dité de calcul de la solutionpermet à l’équipementier dereplanifier les approvisionne-ments à la demande etplusieurs fois par jour si nécessaire. « Avec Hana, nouspouvons faire des re-planifications en quelques minutes alorsque cela nous prenait 21 heures auparavant, explique BertrandEteneau, le DSI du groupe. Nous travaillons désormais avec desdonnées plus fraîches. » Parallèlement, la plate-forme a

permis d’accélérer le calcul de la performance que Faureciasuit de près pour adapter la gestion de la production. Avec unemasse énorme de données de business intelligence à traiter,

réparties sur plusieurs data-warehouse, l’utilisation de latechnologie In Memory apermis de diviser les tempsde traitement par 3 600 etainsi de réduire de plusieursjours le calcul des perfor-mances. Grâce à l’analyseen temps réel de ces indica-teurs, les contrôleurs degestion de Faurecia peuventdésormais passer plus detemps sur le « data crun-ching » (exploitation etanalyse de grands volumesde données). « PourFaurecia, trois domaines sont

fondamentaux pour bien gérer un projet : la technologie, le“charge management” et le “business process reengineering”. Laplate-forme SAP Hana nous a permis d’avoir une meilleureapproche de chacun de ces domaines et d’améliorer la valeur quenous apportons au métier. »

Grâce à l’analyse en temps réel de ces indicateurs, les contrôleurs degestion de Faurecia peuvent désormais passer plus de temps sur le « datacrunching ».

Une expérience utilisateuraméliorée.

Faurecia planifie les approvisionnements avec SAP Hana



(IN MEMORY)

Tout système informatique estaujourd’hui soumis au risque de pira-tage et l’exploitation frauduleuse de ladonnée est devenue le jeu favori deshackers, quand ce n’est pas le détour-nement d’objets connectés. Selon lespécialiste de la sécurité informatiqueKapersky, la technologie In Memoryleur permettrait d’échapper aux effortsde détection des sociétés de cyber-sécurité chargées d’analyser lesattaques sur les réseaux ou lessystèmes. Sans installer de malware

sur les logiciels ni laisser de trace surles disques durs, les pirates parvien-

nent à dissimuler des codes malveil-lants directement en mémoire, ce quirend ce type d’attaque particulièrementdifficile à détecter. En face, les éditeursspécialisés adaptent leurs logiciels àces technologies et dopent leurs anti-virus grâce au In Memory pour analyserplus rapidement les données en masse.Kapersky rappelle également qu’avantde contrôler les bases de données, c’estl’architecture réseau des entreprisesqui doit en priorité être sécurisée ets’adapter aux nouveaux systèmes d’in-formation et infrastructures IT desentreprises.

volumes de données. La solution

capte les données issues des ERP,

WMS ou TMS, les agrège, puis eVec-

tue les calculs d’analyse. « Ilest possible de calculer laperformance de la chaînelogistique sur des maillonsprécis, par exemple entreune usine et un distributeur,ou pour un prestataire detransport donné, un marchéou un client précis », com-

mente Georges Bory. Après

analyse, le module Active

Monitor assure le monito-

ring des indicateurs aux diVérents

utilisateurs pour la mise en place

de règles et d’alertes automatiques.

Chez SAS, la solution Visual Analytics

n’utilise pas de base de données,

mais bénéfcie du In Memory pour

le stockage et le traitement à plat

des informations. « En dix ans, ona divisé par dix les temps de réponsede l’outil, grâce à l’amélioration desalgorithmes qui utilisent les traitementsIn Memory des informations », confe

Kevin Mazille, responsable businessanalytics chez SAS. L’intégrateur

TXT a dévoilé en janvier TXT Retail

8, qui oVre des nouvelles capacités

de planiXcation In Memory et de

planiXcation visuelle. Le stockage

et le calcul en mémoire optimisent

les processus de planiXcation des

assortiments via l’attribution ergo-

contraintes à la fois industrielles etlogistiques en termes de réceptiondes composants. Le In Memory permetégalement d’intégrer le prédictif aucœur de l’ERP, par exemple de façonà proposer des scénarios suite à unepénurie de composant, anticiper despics d’activité sur la base des expériencespassées et y intégrer de nouvelles don-nées dont on n’a pas forcément analysél’impact (la météo, le contexte sociallocal, le bassin d’emploi, etc.). »

Pour regagner des parts de marché

face à SAP, Oracle et Microso ont

également lancé chacun leur solution,

Oracle Exalytics &Reg et Microso

In Memory SQL Server 2016. Oracle

combine plusieurs technologies de

stockage en lignes et en colonnes

de façon à rendre le traitement ana-

lytique jusqu’à plusieurs centaines

de fois plus rapide (de jours en

secondes) selon les applications et

les traitements. De son côté, Microso

estime que l’exploitation des données

en mémoire multiplie par

trente la vitesse de traitement

des tables optimisées de la

base In Memory de SQL

Server 2016 par rapport à

la version 2014. Dans la fou-

lée, les éditeurs et intégra-

teurs spécialisés développent

de nouvelles versions de

leurs applications métiers

dopées par le In Memory.

ActiveViam propose la plate-

forme Active Pivot développée pour

générer des indicateurs métiers par

l'analyse en continu d'importants

Chez SAS, la solution Visual Analytics n’utilise pas de base de données, mais bénéfcie du In Memory pour lestockage et le traitement à plat des informations.

En dix ans, on a divisé par dixles temps de réponse del’outil, grâce à l’améliorationdes algorithmes qui utilisentles traitements In Memorydes informations.

Kevin Mazille, responsable business analytics chez SAS

In Memory : une porte d’entrée pour les hackers

«

»



les solutions SAP Hana et les bases

de données en mémoire pour

déployer une plate-forme de suivi

des produits à toutes les étapes de

son cycle de vie. Elle collecte l’en-

semble des données issues de millions

de boîtes de lait, lesquelles contiennent

un code-barres permettant aux

clients de tracer leur origine sur une

application mobile. De nombreux

projets de déploiement d’objets

connectés tirent proXt des bases de

données en mémoire pour automa-

tiser le traitement des données. « Lasociété allemande Kaeser Compressors,qui commercialise des systèmes d’in-jection d’air comprimé aux industries,a totalement repensé son modèle éco-nomique grâce à l’IoT, témoigne

Christian Charvin. Elle a mis enplace une nouvelle politique en pro-posant la vente d’air au mètre cube,à la demande et de gérer le parc demachines en place pour le comptedes clients. La base de données enmémoire permet à l’ERP de traiterautomatiquement les données remon-tées en permanence par les capteursplacés sur les machines, d’anticiperles plans d’entretien ou de réagir àune panne en temps réel, de générer

nomique des produits et le suivi du

cycle de vie en temps réel. « La pla-nifcation In Memory permet à TXTRetail 8 de combler l’écart entre pla-nifcation et exécution, les plans etles décisions prises dans TXT Retaildeviennent immédiatement opéra-tionnels dans les systèmes transac-tionnels. La solution répond auxbesoins des distributeurs en termesde rapidité, cohérence et réactivitédans tous les processus clés de mer-chandising, planifcation, design etachat » explique Simone Pozzi, CEO

chez TXT Retail.

Des usages concrets enentreprise

Des applications sont déjà déployées

dans des domaines variés. Pour

garantir la traçabilité du lait en

poudre à destination de la Chine,

une Xliale du groupe Danone utilise

Le logiciel calcule enpermanence et en tempsréel des indicateurs deperformance et permet auxpilotes de flux de mettreen place des règlesautomatisées et desalertes à tous les maillonsde la chaîne si elles nesont pas respectées.

Pour garantir la traçabilitédu lait en poudre àdestination de la Chine,une fliale du groupeDanone utilise lessolutions SAP Hana et lesbases de données enmémoire pour déployerune plate-forme de suivides produits à toutes lesétapes de son cycle de vie.



(IN MEMORY)

la facturation, etc. »

Dans l’industrie automobile les

notions de maintenance prédictive,

télédiagnostic et même de conduite

autonome dépendent de la rapidité

de traitement et d’analyse de milliers

d’informations à la seconde. Le trai-

tement direct en mémoire de ces

informations permet d’obtenir des

temps de réponse proches du temps

réel, une nécessité lorsque l’on parlera

de véhicule totalement autonome.

«Nous travaillons avec un constructeurautomobile qui cherche à optimiserla distribution et la disponibilité descomposants pour son activité piècesde rechange, complète Christian

Charvin. Il s’agit d’associer au trai-tement des données internes du réseaude distribution les données externesde l’ensemble des partenaires, conces-sions ou garages indépendants. Grâceà la suite applicative en mémoire deSAP, le service de gestion des piècesdétachées peut cumuler toutes lesinformations issues de son écosystèmede partenaires et les traiter en quelquessecondes de façon à déterminer, parexemple, s’il est préférable de rapatrieren urgence une pièce depuis l’entrepôtcentral ou de se la procurer chez legaragiste de proximité. » Chez Gefco,

le logiciel Active Pivot d’ActiveViam

est utilisé pour analyser un ensemble

de facteurs impactant la chaîne logis-

tique et qui pourraient engendrer

le non-respect des délais de livraison,

alors même qu’il s’agit d’un enga-

gement contractuel du groupe : aléas

dans le transport, météo, évolution

de la demande client… Le logiciel

calcule en permanence et en temps

livraison en fonction de la marge etdes coûts », explique Georges Bory.

Toujours dans l’automobile (ou

presque), Harley Davidson a déployé

la solution Visual Analytics de SAS

aux États-Unis pour repenser son

modèle de production et proposer

la moto à la demande aux clients.

Le constructeur leur propose une

plate-forme Web de personnalisation

de leur véhicule, connectée à la pro-

duction en temps réel et avec pos-

sibilité de modiXer de nombreux

paramètres jusqu’au dernier moment.

réel des indicateurs de performance

et permet aux pilotes de fux de

mettre en place des règles automa-

tisées de type « 97 % des voituresn'arriveront pas avec trois jours deretard maximum par rapport audélai contractuel » et des alertes à

tous les maillons de la chaîne si elles

ne sont pas respectées. « Nous per-mettons aux opérateurs de la gestiondes Gux de suivre les délais et les indi-cateurs de performance sur toutesles plates-formes européennes et deprendre les décisions sur les délais de

Harley Davidson a déployéla solution VisualAnalytics de SAS auxÉtats-Unis et propose uneplate-forme Web depersonnalisation duvéhicule, connectée à laproduction en temps réelet avec possibilité demodifer de nombreuxparamètres.

Scadif, centrale d’achatsde E.Leclerc en Île-de-France, utilise VisualAnalytics pour mesurer lesconsommations en tempsréel dans les magasins dugroupe et adapter lesstratégies commercialeslocales, ainsi que lesplans de tournée enfonction de l’évolution desbesoins



en mémoire avec les versions pré-

cédentes. En outre, le besoin de

stockage traditionnel sur disque

reste fort pour les entreprises qui

veulent maîtriser leurs données et

pouvoir y accéder à tout moment.

Or, la volatilité de la mémoire vive

oblige à disposer en parallèle

de solutions de sauvegarde

sur disque et donc à mixer

diVérentes solutions. Autant

de points qui méritent

réfexion et freinent encore

les entreprises indécises face

au manque de visibilité sur

le retour sur investissement.

D’autant plus que le marché

des composants informa-

tiques s’avère incertain face

à de possibles pénuries de

matière première et à la folle consom-

mation des fabricants de terminaux

mobiles, qui se traduit par une aug-

mentation des prix de la RAM de

20 $ en moyenne depuis le début

de l’année. « Le In Memory est unefonction nécessaire pour accélérer letraitement des données afn de répon-dre au besoin des entreprises de mettreen place des cycles de décisions courtsface à une plus grande densité destraitements de données », déclare

Magalie Testard responsable conseil

achats & supply chain de

Deloitte. « Cette complexitéd’algorithmes sous-tendue parle Big Data va faire appel à descapacités en mémoire qui sontlargement au-dessus de cellesdont disposent aujourd’hui lesentreprises. Elles doivent s'équi-per en solution In Memorypour accentuer leur capacitéde traitement, explique-t-elle.

Mais ce n’est pas suEsant. Il faut aussiarriver à faire parler tous les systèmeset toutes les applications entre elles,faire évoluer le parc technologiqueparfois obsolète et mettre en place unenouvelle stratégie par rapport au cloud.Il s’agit donc d’une transformation desentreprises qui doivent progressivementaccompagner la conduite du change-ment et l’acceptation humaine de cesnouvelles technologies. Cela prendraencore du temps. »

François Verdier

tique matérielle évolue pour doper

les performances des algorithmes

logiciels. Bien que directement liées,

les deux technologies sont indépen-

dantes et les bases de données en

mémoire ne sont pas réservées aux

datacenter. On peut donc tout à fait

déployer une IMDB et les

applications logicielles « in

premise », c’est-à-dire sur

le réseau interne de l’entre-

prise, pour bénéXcier d’une

puissance de calcul accrue.

Nul besoin d’une architec-

ture informatique totale-

ment déportée sur Internet.

Mais l’avantage de l’exter-

nalisation sur le Web de

l’infrastructure IT consiste

à bénéXcier de la puissance

des datacenter qui renouvèlent leur

matériel en moyenne tous les trois

ans. Car si les avantages des bases

de données en mémoire sont dés-

ormais prouvés, le principal frein à

leur déploiement reste la refonte de

l’architecture informatique et la diW-

culté à analyser son retour sur inves-

tissement.

Encore des freins à leverPresque miraculeuse aux dires des

éditeurs, la technologie In Memory

aurait dû se répandre à foison dans

l’industrie logistique où le besoin

d’analyse temps réelle, ou prédictive,

constitue un enjeu majeur de ren-

tabilité. Elle tarde pourtant à s’im-

planter, car elle implique une rupture

avec les solutions en place et la néces-

sité de refondre en partie les archi-

tectures informatiques. Oracle et

Microso se distinguent de SAP

sur ce point en précisant avoir for-

tement travaillé à la compatibilité

de leur nouvelle base de données

L’enjeu consiste à réintégrer les acces-

soires à la phase de production, alors

que l’activité était captée par les ven-

deurs et magasins spécialisés. Le

logiciel tire proXt du In Memory

pour collecter les données fournies

par les clients et les données d’avan-

cement de production, les mixer et

déclencher les alertes ou les com-

mandes nécessaires. Les clients, eux,

peuvent visualiser sur le Web l’avancée

de la fabrication de leur véhicule.

On citera encore la Scadif, centrale

d’achats de E.Leclerc en Île-de-

France, qui utilise Visual Analytics

pour mesurer les consommations

en temps réel dans les magasins du

groupe et adapter les stratégies com-

merciales locales, ainsi que les plans

de tournée en fonction de l’évolution

quotidienne des besoins. La Scadif

utilise les données pour benchmarkerles magasins entre eux ou mesurer

les taux de chargement des camions

et l’eWcacité des manutentionnaires

à quai.

Pas d’amalgame avec le« cloud »

Attention à ne pas confondre In

Memory et cloud. D’un côté, les entre-

prises tendent à migrer leur système

d’information sur le Web pour réduire

leur coût IT grâce à une utilisation

à la demande. De l’autre, l’informa-

Les entreprises doivents'équiper en solution InMemory pour accentuer leurcapacité de traitement. Il fautaussi arriver à faire parlertous les systèmes et toutesles applications entre elles.

Magalie Testard,responsable conseil achats & supplychain de Deloitte

La technologie tarde às’implanter dansl’industrie logistique, carelle implique une ruptureavec les solutions enplace.

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