L'intégration de SAP à Microsoft Power BI permet d'intégrer les données du grand livre, des commandes et des stocks dans les rapports selon une cadence connue, de sorte qu'un tableau de bord et l'ERP répondent à la même question de la même manière.
Lorsque Microsoft Power BI génère des rapports à partir d'un extrait SAP géré par un utilisateur, il est impossible de vérifier avec certitude si une donnée affichée sur un tableau de bord correspond à celle du grand livre. À la clôture de la période, les deux sources divergent et la réunion se transforme en un débat sur les données plutôt que sur l'activité. Les contrôleurs reconstruisent alors le fichier, et la version diffusée est la dernière ouverte. La connexion entre SAP et Microsoft Power BI permet une traçabilité complète : les enregistrements du grand livre, des commandes et des stocks sont collectés, structurés et diffusés à une fréquence définie, chaque transaction étant enregistrée. Ainsi, une donnée est toujours rattachée à sa source.

Dans Microsoft Power BI, chaque chiffre est lié au transfert qui l'a effectué depuis SAP ; ainsi, un total contesté est résolu par une simple vérification plutôt que par deux personnes défendant des feuilles de calcul.
Les soldes périodiques arrivent dans Microsoft Power BI à une cadence connue, ce qui permet aux contrôleurs de passer beaucoup de temps à expliquer les mouvements dans SAP au lieu de prouver que le rapport et le grand livre concordent.
L'exportation maintenue entre SAP et Microsoft Power BI devient un flux configuré, de sorte que la production de rapports ne s'interrompt pas lorsque l'analyste qui a initialement créé le fichier est absent.
Alumio se connecte à votre infrastructure SAP actuelle et fournit des données à Microsoft Power BI, ce qui permet d'obtenir des rapports de meilleure qualité sans attendre un programme de migration plus vaste.
À la clôture, Alumio transfère les soldes de période de SAP vers Microsoft Power BI avec le transfert enregistré, de sorte que le service financier examine un ensemble de chiffres convenu au lieu de rapprocher un tableau de bord avec le grand livre ligne par ligne.
Les éléments ouverts dans SAP alimentent une vue Microsoft Power BI de l'ancienneté des créances, ce qui permet aux relances de recouvrement de se baser sur la situation actuelle plutôt que sur un rapport qui n'était exact que lorsqu'il a été exporté la semaine dernière.
Les mouvements de marchandises enregistrés dans SAP sont intégrés à Microsoft Power BI à côté des quantités prévues, permettant ainsi à l'équipe des opérations de voir où le flux réel a divergé du plan tant qu'il est encore temps d'y remédier.
Alumio se place entre vos canaux de vente et vos systèmes de traitement des commandes en tant qu'épine dorsale d'intégration gouvernée. Les commandes sont acheminées, transformées et validées, tandis que les mises à jour de statut sont renvoyées vers chaque canal.
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Définissez la correspondance des champs de données entre vos systèmes via une interface visuelle. Ajustez les formats, enrichissez les enregistrements et appliquez vos règles métier, sans aucun code personnalisé.
Configurez vos flux pour qu'ils s'exécutent en temps réel selon des événements, selon un calendrier, ou les deux. Réduisez la saisie manuelle des données et laissez Alumio gérer les transferts et les transformations entre vos systèmes.
Une fois votre première intégration en ligne, l'ajout de votre ERP, PIM, WMS ou CRM se connecte au même hub. Les flux existants continuent de fonctionner. Pas besoin de tout reconstruire.
L'ajout d'une autre source est l'étape suivante habituelle. Les entreprises qui utilisent SAP dans Microsoft Power BI intègrent généralement leur plateforme e-commerce, car les revenus issus des canaux de distribution sont externes à l'ERP et un rapport qui ne les inclut pas ne présente qu'une partie des transactions. Alumio gère les deux connexions ; les données des canaux sont ainsi structurées et fournies en parallèle des enregistrements SAP, sans avoir à les fusionner manuellement dans le rapport.
Oui, à une fréquence définie plutôt que par exportation manuelle. Alumio collecte les écritures comptables, les postes non soldés et les mouvements de marchandises depuis SAP, les met en forme pour la génération de rapports et les livre selon la planification que vous avez définie. Chaque livraison est enregistrée, de sorte qu'un rapport présente une situation connue à un moment précis, et non pas les données récupérées lors de la dernière actualisation.
Non, ces flux sont configurés, et non écrits. La sélection des enregistrements SAP, leur mise en forme et la définition de la fréquence de diffusion vers Microsoft Power BI s'effectuent directement dans l'interface d'Alumio, ce qui élimine les scripts d'extraction que les équipes financières ont tendance à hériter plutôt qu'à choisir. Les règles de reporting groupé sont gérées différemment et sont prises en charge par une logique personnalisée via le Code Transformer. Ainsi, la consolidation sur mesure de plusieurs entités SAP ne nécessite pas de redonner la main au développement.
Utilisez un instantané enregistré pour toute donnée susceptible d'être vérifiée. Une lecture en temps réel évolue pendant la clôture des données ; par conséquent, deux personnes ouvrant le même rapport Microsoft Power BI à quelques minutes d'intervalle peuvent voir un total différent, et les deux sont correctes. Un instantané livré à une date limite connue garantit à tous les participants une base de données commune. Les lectures en temps réel sont particulièrement adaptées à la surveillance opérationnelle de SAP, où l'évolution des données est essentielle.
Alumio détecte les échecs de livraison avant qu'ils ne se transforment en erreurs de numéro lors d'une réunion. Chaque transfert est surveillé en temps réel et enregistré avec les données qu'il transporte. Des alertes sont immédiatement émises et des nouvelles tentatives sont automatiquement lancées lorsque cela est configuré. Le journal indique le point d'arrêt du chargement depuis SAP et les données restantes. Ainsi, une actualisation partielle apparaît comme un écart plutôt que comme un ensemble complet de données.
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