Dans le monde actuel axé sur les données, les entreprises sont constamment à la recherche de moyens pour rationaliser leurs opérations et prendre des décisions fondées sur les données en fonction de leurs besoins sectoriels uniques.

Qu'il s'agisse d'un directeur financier fournissant régulièrement des données personnalisées sur le compte de résultat au conseil d'administration de l'entreprise, ou d'un directeur de l'expérience client (CXO) cherchant à développer des tableaux de bord d'indicateurs clés de performance pour améliorer le taux de désabonnement des clients, la conception rigide des systèmes ERP oriente vers des solutions d'entrepôt de données pour relever ces défis.

Malheureusement, l'échange de données entre un système ERP et un entrepôt de données nécessite une connaissance approfondie du schéma de données de l'ERP afin de construire efficacement un modèle de données puissant s'alignant sur les besoins de reporting d'une organisation.

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Défis liés aux données NetSuite

La plupart des entreprises sous-estiment l'effort nécessaire pour construire une solution puissante d'entrepôt de données qui exploite les précieuses données ERP capturées dans NetSuite ainsi que dans d'autres systèmes d'entreprise essentiels à leur activité.

Bien que Google BigQuery fournisse un puissant entrepôt de données disponible dans le Cloud, une solution réussie pour les clients utilisant NetSuite est confrontée à un ensemble spécifique de défis propres à la plateforme NetSuite.

Voici les trois principaux défis auxquels un projet d'intégration NetSuite-BigQuery doit faire face :

Synchronisation des données

L'un des principaux défis consiste à assurer une synchronisation fluide et précise des données entre NetSuite ERP et Google BigQuery, en construisant une plateforme d'intégration conçue pour transformer les données ERP en un format plus flexible et utilisable dans l'entrepôt de données.

NetSuite peut avoir des structures de données personnalisées, tandis que BigQuery exige un format de données spécifique pour une interrogation efficace. Des schémas non concordants et des transformations complexes peuvent entraîner des problèmes d'intégrité des données et entraver le processus d'intégration.

Volume et rapidité des données

NetSuite ERP peut se heurter à des limites de performance lorsqu'il s'agit de traiter des ensembles de données volumineux. Il n'est pas rare d'exécuter une recherche sauvegardée à haut volume avec des jointures limitées et de voir le système s'arrêter. La gestion du flux continu de données entre NetSuite et BigQuery sans saturer les ressources du système représente un défi de taille.

Transformation et nettoyage des données

NetSuite ERP et BigQuery stockent les données dans des formats et des structures différents. La transformation et le nettoyage des données au cours de l'intégration sont nécessaires pour garantir la cohérence et l'exactitude des données. Cependant, l'exécution de transformations de données complexes tout en maintenant les performances peut solliciter les ressources du système et entraîner des retards dans la disponibilité des données.

Meilleures pratiques en matière d'intégration de données pour NetSuite et Google BigQuery

Assurer une intégration réussie entre l'ERP NetSuite et un entrepôt de données Google BigQuery nécessite un plan minutieux de conception, de construction et de maintenance d'un modèle de données NetSuite optimisé mélangeant à la fois des vues personnalisées et des tables de données brutes documentées pour la consommation.

L'idée est d'offrir un accès plus souple et plus robuste aux données NetSuite ainsi qu'à d'autres sources de données potentielles qui peuvent être exploitées par des outils de visualisation de données populaires, tels que Looker Studio, Microsoft Power BI et Tableau Software (entre autres).

Un modèle de données NetSuite robuste conçu pour Google BigQuery doit intégrer les fonctionnalités suivantes :

Cartographie normalisée des données

Il est essentiel d'établir un processus normalisé de mappage des données entre NetSuite et BigQuery. Cela implique de définir et de mapper les champs de données, d'assurer la cohérence des formats de données et de résoudre toute divergence dans les structures de schéma. L'utilisation d'outils ETL (Extract, Transform, Load) ou l'exploitation d'une plateforme middleware dotée d'un modèle de données préconstruit conçu pour l'ERP Netsuite peut simplifier ce processus.

Traitement par lots et mises à jour incrémentales

Pour gérer le volume et la vélocité élevés des données dans l'ERP NetSuite, les organisations devraient employer une approche de traitement par lots. Plutôt que de traiter les données en temps réel, les données peuvent être extraites de NetSuite à intervalles réguliers et chargées dans BigQuery en garantissant l'exactitude des données pour une utilisation optimale. La mise en œuvre de mises à jour incrémentielles garantit que seules les données nouvelles ou modifiées sont transférées, ce qui réduit la charge de traitement et améliore l'efficacité généralement observée avec des solutions d'entrepôt de données mal conçues.

Optimisation de la transformation des données

Pour optimiser la transformation et le nettoyage des données, les entreprises doivent rechercher des outils ou des services d'intégration de données basés sur le cloud et conçus pour répondre aux défis uniques que posent les données avec NetSuite ERP. Ces outils peuvent offrir des capacités de transformation avancées ou, dans certains cas, fournir un modèle de données préconstruit qui peut être personnalisé en fonction des besoins de l'entreprise tout en déchargeant les systèmes locaux de la charge de traitement. L'utilisation de ces outils permet de maintenir l'exactitude des données et d'améliorer les performances globales du système.

La solution : La solution GURUS BigQuery Data Warehouse pour NetSuite ERP

L'intégration de NetSuite ERP avec Google BigQuery Data Warehouse powered by GURUS Solutions

ouvre de nouvelles possibilités aux organisations pour libérer le plein potentiel de leurs données. Grâce à une intégration transparente des données, à un modèle de données prédéfini, à des capacités d'analyse et de reporting avancées, à l'évolutivité et à une solide sécurité des données, la solution d'entrepôt de données de GURUS Google BigQuery permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur la base d'informations exactes et actualisées.

En exploitant la puissance de NetSuite ERP et de Google BigQuery, les organisations peuvent obtenir des informations précieuses, stimuler l'efficacité opérationnelle et obtenir un avantage concurrentiel dans le paysage commercial centré sur les données d'aujourd'hui.