ETL et data management dans SAP Signavio : guide rapide
Comprendre ses processus métiers, c’est bien. Les améliorer grâce à des données fiables, c’est encore mieux. Avec SAP Signavio Process Intelligence, l’analyse devient un levier stratégique, à condition de bien préparer ses données ERP. Dans cet article, on vous guide rapidement à travers les fondamentaux de l’ETL et du data management pour transformer vos données en véritables insights.
Qu’est-ce que l’ETL dans SAP Signavio ?
L’ETL (Extract, Transform, Load) est le processus fondamental qui permet de transformer des données brutes issues de systèmes ERP en informations prêtes à être analysées dans SAP Signavio.
Concrètement, il s’agit d’extraire les données pertinentes, de les transformer pour les structurer sous forme de logs d’événements, puis de les charger dans l’outil d’analyse. Ce processus garantit que chaque événement est bien relié à un identifiant de cas (Case ID), avec un horodatage clair, ce qui permet de reconstituer fidèlement le déroulement d’un processus métier.
Étapes clés du data management pour le process mining
Avant de lancer l’analyse dans SAP Signavio, il est essentiel de structurer correctement les données ERP. Cela passe par trois étapes fondamentales.
Étape 1 : Définir le périmètre du processus
Étape 2 : Identifier les objets métier SAP
Étape 3 : Localiser les systèmes sources et les tables SAP associées
La démarche repose donc sur trois étapes clés. Définir le périmètre du processus, identifier les objets métiers, puis localiser les systèmes et les tables, constitue la base d’une préparation de données efficace. Elles permettent de cadrer l’analyse, de cibler les bonnes informations et d’éviter les oublis ou les extractions inutiles. En clarifiant dès le départ ce que l’on cherche à observer et où le trouver, on gagne en précision et en cohérence. C’est ce travail en amont qui garantit que les données extraites seront exploitables, bien structurées et prêtes à alimenter une analyse fiable dans SAP Signavio.
Pipelines ETL intégrés dans SAP Signavio Process Intelligence
SAP Signavio propose un pipeline ETL intégré, qui permet d’automatiser l’ensemble du processus sans passer par un environnement de staging externe (sauf pour les systèmes on-premise).
Ce pipeline repose sur trois composants :
- Sources de données & extracteurs : connexion aux systèmes externes
- Intégrations : configuration des champs à extraire et planification des chargements
- Modèles de données : transformation des données en logs d’événements, prêts à être analysés
Tout se fait dans un environnement unifié, ce qui facilite la mise en œuvre et garantit une ingestion continue et fiable des données.
Le connecteur autonome : flexibilité pour les systèmes non standards
Enfin, quand les connecteurs standards ne suffisent pas, SAP Signavio propose une alternative puissante : le connecteur autonome. Ce dernier fonctionne en dehors de l’environnement SAP, mais communique avec Process Intelligence via API.
Il permet d’automatiser l’intégration des données issues de systèmes externes, sans avoir besoin d’un environnement de staging séparé (sauf dans le cas de systèmes on-premise). Cette approche simplifie considérablement la préparation des données pour le process mining.
Il est particulièrement utile pour les systèmes personnalisés ou tiers, et s’adapte facilement aux environnements cloud comme AWS. Grâce à une combinaison de scripts SQL, d’un fichier de configuration YAML, d’une base SQLite et d’une application Java, il permet d’extraire, transformer et charger les données de manière flexible et sécurisée.
Ce connecteur est idéal pour les projets qui nécessitent une grande liberté dans la préparation des données, tout en conservant une intégration fluide avec SAP Signavio.
Conclusion
L’ETL et le data management ne sont pas juste des étapes techniques : ce sont les fondations d’une analyse de processus réussie. Bien préparées, les données ERP deviennent un véritable levier d’optimisation, capable de révéler les points de friction, les opportunités d’amélioration et les gains potentiels.
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