Système U modernise son architecture data sur Google Cloud

Pour continuer la refonte de son SI cœur de métier, la coopérative a opté pour une gestion centralisée de ses données et de ses analyses sur BigQuery dans Google Cloud. Elle y gagne en agilité, en efficacité, en performances, en coûts d’exploitation, mais aussi en perspectives, capitalisant sur le potentiel des services de Google Cloud.

Coopérative de commerçants de la grande distribution française, Système U compte près de 1 600 points de vente en France et environ 73 000 collaborateurs. Son histoire remonte à plus d’un siècle avec l’apparition des premiers regroupements de commerçants en 1894. De la supérette à l’hypermarché, chaque commerçant du groupement s’appuie sur les services fournis par trois entités centrales pour se développer :  U Enseigne (commerce, marketing, finances, gestion des ressources humaines), U Log (gestion de la chaîne logistique) et U Iris (informatique). 

Accroître la performance du SI Data de Système U

La filiale informatique U Iris gère l’intégralité des moyens informatiques des 1 600 points de vente. Après avoir rationalisé ses informatiques régionales, elle a mis en place une stratégie de modernisation qui repose sur le cloud. Objectif : une informatique plus innovante et agile, capable de s’adapter facilement et à moindre coût aux enjeux du secteur du retail, qu’il s’agisse d’expérience client, d’optimisation de la chaîne logistique ou encore d’aller explorer et exploiter de nouvelles opportunités de business pour les magasins U. 

« L’informatique a gagné en complexité et nous ne pouvons pas développer des compétences pointues dans tous les domaines. Pour les applications qui seront migrées sur le cloud, nous nous affranchirons de contraintes de déploiement et d’exploitation d’infrastructure tout en nous offrant la possibilité d’exploiter une large palette de composants techniques prêts à l’emploi », explique Philippe Le Cam, Directeur Général Délégué de U IRIS.

Google Cloud pour libérer l’innovation des contraintes techniques

Utilisatrice de Gmail, puis de Google Workspace depuis 2013, la Coopérative s’est tout naturellement tournée vers Google Cloud pour démarrer ses expérimentations sur le cloud public en 2020. A peine un an plus tard, en juin 2021, elle décide de concrétiser sa stratégie par un premier grand projet de refonte de son architecture data dans le cloud. Après évaluation des solutions du marché, dont une étude comparative poussée avec un pure player de la data dans le cloud, Système U opte pour BigQuery pour des raisons bien identifiées, ainsi que l’explique Philippe Le Cam : « Nos ambitions de transformation vont bien au-delà de la data. Avec BigQuery, Google Cloud s’est positionné en partenaire de notre transformation. Pour les futures applications qui seront hébergées dans le cloud, c'est bien l'ensemble des services Google Cloud que nous envisageons d’utiliser ».

Google Cloud accompagne directement U IRIS au travers de ses « Professional Services » et assiste ainsi l’équipe projet dans sa migration. « Excellent accélérateur de notre transformation, cet accompagnement nous aide à livrer plus rapidement. Il apporte une véritable valeur ajoutée », ajoute Philippe Le Cam. 

Réduire les coûts d’exploitation de la data

En parallèle de son datawarehouse pour le reporting, U Iris stocke ses données brutes dans un datalake sur Hadoop afin de répondre aux besoins croissants des métiers en analyse. Une surcouche de solutions plus ou moins techniques permet aux métiers d’élaborer leurs propres analyses. Destinées à des populations différentes, ces deux bases stockent fondamentalement les mêmes données. Autrement dit, elles consomment inutilement du stockage et des ressources pour exécuter les traitements d’une double ingestion de données. Grâce à BigQuery, Système U devient donc capable de rationaliser, en fusionnant à terme son Datalake et son Data warehouse en une seule et même plateforme unique. 

« BigQuery est capable de gérer nos deux approches de la data : données structurées et données brutes. Ce faisant, il simplifie notre architecture, optimise les performances grâce à la scalabilité du cloud tout en diminuant nos coûts d’exploitation d’environ 40% puisque nous utiliserons des services managés dont nous n’aurons plus à assurer la maintenance et les mises à jour. Nos équipes pourront ainsi se consacrer à des tâches apportant une véritable valeur ajoutée aux métiers », souligne Philippe Le Cam.

Des métiers plus efficaces

De la même façon, les équipes informatiques disposeront d’un large éventail de briques technologiques qu’elles pourront utiliser pour aller plus vite dans la réponse aux attentes des métiers. 

Plus réactives puisqu’elles n’auront plus à développer un composant technique avant de pouvoir l’utiliser, elles seront aussi plus agiles dans la mesure où un changement de composant les impactera moins : pas de formation préalable, pas de perte de temps à concevoir le composant, etc. 

Enfin, l’informatique de Système U pourra aussi optimiser l'utilisation de serveurs - et donc d'énergie - directement en fonction de ses usages, grâce à l'aspect serverless de BigQuery pour ajouter un serveur. Au passage, elle gagnera aussi en résilience sans effort alors que le moindre test de PRA sur son infrastructure actuelle lui prend jusqu’à une semaine à cause de la complexité des technologies à mettre en œuvre pour exploiter ses données sous Hadoop. 

La performance pour relever de nouveaux défis

Côté métiers, les bénéfices se concrétiseront aussi par une simplification significative des usages et une plus grande autonomie. Là où ils doivent actuellement gérer plusieurs technologies, les analystes et data scientists exploiteront les données directement dans BigQuery avec Dataiku. Ils gagneront également en performances, certains traitements s’exécutant jusqu’à 95 % plus rapidement d’après les tests déjà réalisés. Cette performance va aussi se répercuter sur l’ingestion des données, un point particulièrement critique comme le souligne Philippe Le Cam : « Les volumes ne cessent d’augmenter et capter la donnée devient de plus en plus difficile : les fenêtres d’ingestion ne sont pas extensibles indéfiniment. Avec des traitements qui passent de 15 minutes à 9 secondes, nous n’avons plus d’inquiétude sur notre capacité à ingérer les données dans BigQuery ». 

Système U envisage même d’ingérer les données en temps réel (streaming), fonctionnalité proposée par BigQuery que son architecture actuelle ne permet pas de gérer et qui lui ouvre de nouvelles perspectives. La Coopérative prévoit notamment de l’utiliser pour ingérer les tickets de caisse en temps réel.

Un écosystème de services qui décuple le potentiel de la data

En pleine migration de ses données et de ses traitements, Système entrevoit déjà d’autres axes de rentabilité. En effet, la Coopérative compte bien capitaliser sur la richesse de l’écosystème de Google Cloud pour tirer le maximum de ses données, en s’appuyant notamment sur les services Machine Learning (ML) et autres fonctionnalités géographiques et de partage des données. Une évolution d’autant plus simple à réaliser que les services Google Cloud sont prêts à l’emploi et s’intègrent parfaitement à la nouvelle infrastructure data de Système U.