La récupération d’informations exploitables est essentielle à l’excellence opérationnelle d’une entreprise, mais l’obtention de ces données sans les bons outils peut être difficile et, dans certains cas, impossible. Acumatica Cloud ERP permet de récupérer des informations exploitables pour prendre des décisions commerciales critiques à l’aide de demandes génériques (IG).

Qu’est-ce qu’une demande de renseignements génériques?

Acumatica Cloud ERP dispose de puissants outils et capacités d’analyse de données. Les demandes de renseignements génériques sont l’une de ces fonctionnalités. Ils permettent aux utilisateurs de créer des requêtes personnalisées sans compétences approfondies en programmation. Vous pouvez imaginer les demandes génériques comme une question posée à Acumatica Cloud ERP, et la réponse est des données qui peuvent être présentées visuellement de manière significative comme une réponse à cette question.

Dans une vidéo de présentation couvrant les demandes de renseignements génériques, Harsha Sarjapur, fondatrice d’InfoSourcing Inc., partenaire d’Acumatica, explique que, lorsque vous utilisez les demandes de renseignements génériques, « vous essayez de vous renseigner sur le système en disant : « Montrez-moi une liste de tous les clients », ou « Montrez-moi une liste de tous les fournisseurs » ou « Montrez-moi toutes les commandes de vente créées la semaine dernière ». Vous vous renseignez sur quelque chose.

Ces demandes génériques - tous les clients, tous les fournisseurs, toutes les commandes clients - et d’autres similaires sont prédéfinies et facilement disponibles dans Acumatica Cloud ERP, mais vous pouvez étendre ces demandes existantes ou créer les vôtres pour extraire exactement les informations que vous voulez voir, à chaque fois. Ces IG peuvent être utilisés pour :

• • Créez des tableaux de bord personnalisés pour analyser visuellement des informations spécifiques.
  • Générer des rapports personnalisés pour les indicateurs clés de performance (IRC) importants.
  • Disséquez les couches de données en explorant pour découvrir des informations exploitables.
  • Identifiez et corrigez les divergences ou les erreurs de données à l’aide de l’IA.
  • Générez rapidement des rapports pour répondre aux besoins immédiats de l’entreprise à la volée.
  • Déclenchez des flux de travail, automatisant les actions en fonction de conditions de données spécifiques.
  • Créer des rapports d’audit en veillant à la conformité aux politiques internes et aux règlements externes.

Et bien plus encore. Ce qui sépare les enquêtes génériques de la métaphore de « poser une question au système », c’est que vous ne posez pas la question en langage naturel. Au lieu de cela, les demandes génériques utilisent le langage de requête structuré (SQL), qui est, comme le dit Geeks for Geeks , « un langage de programmation standardisé utilisé pour gérer, manipuler et interagir avec les bases de données relationnelles ». Les bases de données relationnelles, comme celle utilisée par Acumatica Cloud ERP, organisent les données en tableaux. Les lignes de ces tableaux représentent des enregistrements individuels (comme un client ou un fournisseur) et les colonnes représentent des attributs qui remplissent les détails de ces enregistrements (comme le nom du client, les contacts, les emplacements, les numéros de téléphone, les adresses électroniques, etc.).

Bien que les demandes génériques utilisent SQL, vous n’êtes pas obligé de le connaître. En fait, les outils de création d’IG rendent la construction de votre IG simple et sans effort.

Les demandes génériques font partie de la promesse de « personnalisation sans code » d’Acumatica Cloud ERP, fondée sur notre conviction que vous avez le droit d'« adapter et de personnaliser entièrement la solution pour répondre à vos besoins commerciaux en constante évolution ». Cela signifie que vos experts en processus d’affaires, ceux qui connaissent le mieux votre organisation, peuvent utiliser les demandes génériques pour configurer Acumatica à vos opérations, sans connaissances techniques approfondies. Il n’y a pas besoin d’une formation approfondie en programmation SQL ou d’une plus grande équipe de développeurs. Vous avez juste besoin de savoir comment fonctionne votre entreprise et quels détails spécifiques vous souhaitez extraire et analyser de vos données.

Cependant, bien que les demandes génériques soient extrêmement conviviales, il est également essentiel de comprendre les meilleures pratiques pour les optimiser. Cela garantit qu’ils fonctionnent efficacement, que vous recevez toujours les bonnes informations rapidement et qu’ils n’ont pas d’impact sur les autres utilisateurs et les performances du système.

Examinons un peu plus en profondeur quelques problèmes auxquels vous pouvez être confronté avec des demandes génériques non optimisées, comment diagnostiquer ces problèmes et quelles pratiques exemplaires vous pouvez utiliser pour optimiser vos IG et éviter des impacts inutiles sur les performances du système.

Signes que vous devez optimiser vos demandes de renseignements génériques

Comme pour toute autre requête ou demande, les demandes génériques deviennent naturellement plus complexes à mesure que des informations plus approfondies sont recherchées. Mais lorsqu’elles ne sont pas optimisées, les demandes de renseignements génériques complexes peuvent entraîner des inefficacités notables.

Par exemple, vous pouvez rencontrer de longs temps d’attente lors de l’ouverture d’un IG, et d’autres utilisateurs peuvent se plaindre de la performance du système lorsque vos demandes génériques sont en cours d’exécution. Il peut également sembler que vos tableaux de bord, remplis d’une IG complexe, se rafraîchissent constamment. Il s’agit plus ou moins d’une lutte entre le taux de rafraîchissement de votre tableau de bord et le temps nécessaire pour faire fonctionner l’IG. Cette difficulté peut être exacerbée si de nombreux utilisateurs doivent utiliser le même IG en même temps.

Une IG avec de nombreuses jointures (c’est-à-dire qui combine des données de plusieurs tables) peut être considérée comme complexe. Il faut tenir compte des types de jointures utilisés, de l’ordre dans lequel elles sont définies, des champs utilisés par les jointures et de l’indexation de ces champs au besoin. La principale inefficacité observée dans la plupart des cas est la récupération involontaire de plus d’enregistrements de données que nécessaire. La deuxième consiste à joindre des tables sur des champs qui ne sont pas indexés, ce qui fait que la base de données « balaie » la table pour chaque enregistrement joint. Il est également essentiel d’éviter l’utilisation de champs définis par l’utilisateur (UDF) dans les jointures.

Les IG peuvent également être utilisés pour créer des événements d'affaires. Il est essentiel de s’assurer que l’IG automatisée est efficace et de faire attention au type d’événement utilisé.

Il est essentiel de savoir comment diagnostiquer ces problèmes, c’est-à-dire comprendre où les subtilités gastro-intestinales causent des inefficacités inutiles, afin de pouvoir utiliser les demandes complexes à votre avantage.

Établir un diagnostic

Si vous constatez que vous avez des difficultés avec une demande générique, commencez le processus de diagnostic en travaillant à rebours. Ne pensez pas à l’IG lui-même. Pensez aux données auxquelles l’IG essaie d’accéder.

Posez-vous les questions suivantes :

• • Quels renseignements est-ce que je recherche?
    • Vous devez savoir ce dont vous avez besoin avant de pouvoir demander au système de le récupérer pour vous.
  • Les données existent-elles ou peuvent-elles être calculées à partir de données préexistantes?
    • Si ce n’est pas le cas, vous devrez peut-être créer de nouveaux tableaux ou colonnes dans des tableaux existants contenant les renseignements dont vous avez besoin.
  • Si les données existent ou peuvent être calculées, où se trouvent-elles? Est-il situé pour des résultats gastro-intestinaux optimaux?
    • Si l’accès à vos données est complexe (trop de jointures, par exemple), l’IG pourrait éventuellement expirer avant que les résultats ne soient rendus.
  • Les données sont-elles normalisées?
    • L’élimination de la redondance et de la dépendance des données et le fait d’avoir un objectif clair et précis pour vos relations de base de données permettront à votre demande générique de savoir où elle est censée chercher l’information dont vous avez besoin.

Travailler sur ces questions et bien d’autres à l’aide d’une approche structurée permet d’utiliser des pratiques exemplaires, ce qui réduira l’effort global de création d’IG, en particulier dans les tests, et produira des IG performantes et efficaces.

Mise en œuvre des pratiques exemplaires : l’approche du cycle de vie

À mesure que les entreprises se développent, les demandes d’information complexes deviennent plus courantes. Il est donc crucial de mettre en place un processus qui répond à ce volume croissant de demandes complexes et complexes tout en maintenant les meilleures pratiques et en empêchant les IG d’avoir un impact sur les performances du système ou même de provoquer un comportement inattendu du système.

L’approche axée sur le cycle de vie est une forme d’élaboration intentionnelle qui met en place les pratiques exemplaires suivantes, telles qu’elles s’appliquent aux demandes de renseignements génériques, de la conception au déploiement et à la surveillance.

• • Commencez par créer et utiliser un environnement d’essai pour construire et tester des IG. Assurez-vous que votre environnement de test reflète l’environnement de production en utilisant des sauvegardes ou des instantanés.
  • Évitez d’utiliser un nouvel IG dans votre système de production jusqu’à ce que vous soyez sûr qu’il fonctionne avec précision et efficacité dans l’environnement d’essai.
  • Avant de créer une demande générique, assurez-vous de bien comprendre votre problème d’affaires et les renseignements exacts que vous voulez que l’IG récupère pour résoudre ce problème.
  • Utilisez l’outil d’identification « Inspecter l’élément » sur les écrans qui contiennent les données d’intérêt pour déterminer où se trouvent ces données.
  • Le navigateur de schémas DAC est facilement accessible pour vous aider à déterminer quelles données sont requises, où elles sont stockées et quels champs doivent être utilisés pour créer les relations de table qui récupéreront l’information souhaitée.
  • Appliquez des filtres aux jointures si possible. Laissez la base de données travailler pour vous en filtrant dans les jointures.
  • Appliquez des filtres (plages de données, par exemple) et des conditions (comme « ignorer si moins de x ») qui minimisent la taille de l’information récupérée et maximisent le rendement de l’IG.
  • Entretenez vos IG en appliquant des mises à jour et des mises à niveau dans l’environnement de test, afin de vous assurer qu’elles fonctionnent correctement avant de les utiliser dans votre système de production. Consultez les notes de mise à jour de chaque version d’Acumatica Cloud ERP afin de vous tenir au courant des modifications apportées qui pourraient avoir un impact sur vos demandes génériques.
  • Utilisez les outils qui ne sont pas disponibles dans SaaS, tels que SSMS, qui s’applique aux déploiements MS SQL, en conjonction avec des outils intégrés, tels que System Monitor, Request Profiler et Trace.

Pour toute autre chose, contactez la communauté Acumatica, où vous pouvez converser, partager des connaissances et avoir des idées avec d’autres développeurs actifs d’Acumatica et des experts en processus d’affaires.