CINFA: Migration BW sur HANA

CINFA: Migration BW sur HANA

Secteur d’activité

Industrie pharmaceutique

Produits et services

Médicaments et produits pharmaceutiques

Site internet

www.cinfa.com

Solutions et services

Migration BW sur HANA

Résumé

Investir dans la technologie pour garantir la croissance future, c’est le travail mené par les Laboratoires Cinfa.

L’entreprise pharmaceutique leader en Espagne et implantée dans 52 pays avait décidé de moderniser sa plateforme de gestion d’entreprise. Elle souhaitait passer d’une plateforme de gestion d’entreprise développée en interne à un système standard disponible sur le marché. L’objectif de ce changement ? Disposer d’une base stable pour répondre aux défis de gestion.

L’entreprise a finalement choisi SAP pour l’accompagner dans cette transition.

Objectifs

  • Du fait des besoins en matière de Business Intelligence des Laboratoires Cinfa, du volume d’information, du volume d’utilisateurs avec d’importantes exigences en matière de BI, il fallait une plateforme très performante, robuste et parfaitement intégrée avec SAP ECC.
  • Grâce à l’implantation de SAP BW sur HANA, le rendement obtenu est vraiment impressionnant. Il s’agit d’une plateforme robuste et capable d’accompagner la croissance actuelle et future des Laboratoires Cinfa.
  • En outre, la plateforme intègre les dernières avancées technologiques In-Memory de SAP, ce qui permettra aux Laboratoires Cinfa de développer leurs processus de Business Analytics.

Résultats

La migration de SAP BW sur SAP HANA a permis d’accélérer et d’optimiser le reporting au sein des différentes fonctions de l’entreprise. Principaux avantages :
  • Efficacité du reporting
  • Efficacité des charges à partir d’autres systèmes, SAP ECC...
  • Optimisation du processus de budgétisation
  • Élimination des données agrégées
  • Simplification du modèle de données
  • Possibilité d’utiliser les outils SAP les plus récents en Business Analytics.
  • Augmentation des capacités de simulation
  • Plateforme utile pour aborder les projets de Big Data et de Predictive Analytics
  • Réduction de la taille de la base de données
  • Simplification de la maintenance et de l’architecture du système
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