Une nouvelle couche d’extraction permet aux clients d’éviter la complexité et les coûts liés à la maintenance des connexions de données
Unit4, leader des applications Cloud de gestion dédiées aux sociétés centrées sur l’humain, annonce aujourd’hui le lancement de Data Hub, une couche d’extraction à haut débit, entièrement gérée et intégrée à Unit4 ERPx. Cette nouvelle fonctionnalité élimine la complexité liée à l’extraction des données et à la gestion des connexions entre outils d’analyse et systèmes ERP, permettant ainsi aux organisations d’accéder à des informations en temps réel et de réagir plus rapidement dans un environnement de plus en plus concurrentiel.
Data Hub permet d’alimenter directement Power BI, Microsoft Fabric, Snowflake, BigQuery ainsi que toute plateforme compatible avec le protocole ouvert Delta Sharing à partir des données financières, RH et de gestion de projets de Unit4 ERPx. Sans limitation liée aux API, sans plafond de requêtes, sans transferts de fichiers ni actualisations manuelles, les organisations disposent en permanence de données actualisées. Data Hub est maintenu en parallèle de chaque nouvelle version de Unit4 ERPx, garantissant la continuité des connexions lors des mises à jour de la plateforme et évitant ainsi des travaux de réintégration coûteux. Résultat : des coûts de maintenance cachés sont réduits, et les équipes analytiques peuvent consacrer davantage de temps à l’analyse qu’à la gestion des intégrations.
Data Hub répond à deux limites majeures de l’analyse traditionnelle des données ERP. La première repose sur les équipes IT, qui doivent encore planifier manuellement les exports de données avant de les reformater et de les charger dans des outils de Business Intelligence (BI). Le moindre incident lors de l’exportation peut entraîner des rapports erronés et toute modification du schéma de données risque d’interrompre la chaîne de traitement. La seconde approche consiste à extraire les données via des API, soumises à des limitations de débit, des contraintes de pagination et des restrictions de taille des charges utiles. Plus les données gagnent en complexité, comme dans le cas d’une table de Grand Livre, plus les extractions deviennent difficiles à exécuter de manière fiable, nécessitant une maintenance continue à chaque modification du schéma.
« Le lancement de Data Hub constitue une étape importante pour Unit4 et illustre parfaitement notre volonté de simplifier et d’améliorer davantage l’expérience de nos clients avec notre ERP cloud-native, ERPx », déclare Jennifer Sherman, Chief Product Officer chez Unit4. « L’extraction manuelle de données génère de nombreux coûts cachés. Chaque heure passée à gérer des techniques est une heure qui n’est pas investie à produire des analyses à forte valeur ajoutée. Avec Data Hub, Unit4 prend en charge l’extraction des données et la gestion de leur connectivité afin que nos clients puissent se concentrer sur ce qui crée réellement de la valeur pour leur organisation. »
Cette approche garantit :
- Accès à des grandes volumes de données, sans les limites des API : une solution conçue pour les traitements analytiques à grande échelle, et non pour des appels API transaction par transaction.
- Les équipes se concentrent sur l’analyse, pas sur exportations : les équipes data et analytique accèdent bénéficient d’un accès sécurisé aux données Unit4 ERPx directement dans les outils qu’elles utilisent au quotidien sans intervention du service IT, ni extraction manuelle.
- Des données toujours à jour : les actualisations sont automatisées quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement selon l’abonnement. Le chargement incrémental garantit que seuls les enregistrements modifiés sont transférés, et non l’intégralité des fichiers.
- Les mises à jour Unit4 ERPx n’interrompent pas les flux de données : le versioning des schémas est pris en charge par Unit4 à chaque nouvelle version de la plateforme, garantissant la pérennité des connexions sans correctifs d’urgence ni interruptions silencieuses. Aucun impact sur les performances de l’ERP: les traitements analytiques s’exécutent sur une couche de données distincte, indépendante du traitement transactionnel d’Unit4 ERPx, afin de préserver les performances des utilisateurs opérationnels.
- Compatible avec les technologies actuelles et futures : grâce à Delta Sharing, un client qui passe de Power BI à Microsoft Fabric, ou de Snowflake à BigQuery, ne doit pas reconstruire ses connexions de données.
« Data Hub a été simple à mettre en place et nous a fourni les outils nécessaires pour alimenter nos modèles de reporting », déclare Chris Dixon, responsable des systèmes financiers chez Butlins. « Cela a amélioré notre productivité, car nous n’avions plus besoin de télécharger les données du système vers Excel pour les intégrer manuellement dans nos modèles de reporting. Tous les objets de reporting dont nous avons besoin sont disponibles directement dans l’outil. »
Data Hub répond à plusieurs besoins concrets. La solution facilite notamment les projets d’analytique d’entreprise et de Business Intelligence à grande échelle à un accès planifié à de grands volumes de données, sans les contraintes liées aux API. Les entrepôts de données restent à jour et les tableaux de bord BI reflètent en permanence la réalité de l’activité.
Les équipes financières des organisations multi-entités peuvent s’appuyer sur Data Hub pour analyser et consolider les données historiques du Grand Livre dans le cadre du reporting de gestion. Elles peuvent connecter directement les données réelles, les budgets par centre de coûts et les écarts directement à leur plateforme BI afin de disposer d’une version actualisée des performances en temps réel, plutôt que des analyses rétrospectives.
Data Hub simplifie également l’intégration de nouveaux environnements analytiques et réduit la complexité opérationnelle par rapport aux approches ETL basées sur des API. Son architecture reposant sur Delta Sharing évite toute dépendance vis-à-vis d’un fournisseur unique de solutions analytiques tout en limitant les contraintes liées aux processus ETL.
Enfin, les équipes en science des données et en intelligence artificielle peuvent utiliser Data Hub pour accéder à de grands volumes de données ERP historiques destinés à l’entrainement des modèles et l’expérimentation. Les traitements analytiques s’exécutent sur une couche de données dédiée, indépendante de l’ERP transactionnel, garantissant ainsi que les charges analytiques n’affectent jamais les performances des utilisateurs métiers.
