Bluexml devient partenaire Yousign et vous aide à mettre en place la signature électronique grâce à cette solution, leader de son marché. Légale, simple et facile d’utilisation, intégrée dans Alfresco, vous pourrez enfin dématérialiser vos documents de bout en bout.
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Bluexml devient partenaire UiPath
Bluexml devient partenaire UiPath et vous accompagne dans l’automatisation de vos processus.
Le RPA avec UiPath, c’est la possibilité d’importants gains de productivité en accélérant de facteurs de 1 à 100 le traitement d’importants volumes de données grâce à la mise en parallèle de nombreux agents robotisés (et non humanoïdes :-). Vos collaraboteurs peuvent alors consacrer leur temps à traiter les cas particuliers qui réclament un peu de subtilité.
Bluexml devient partenaire Ephesoft
Bluexml devient partenaire ephesoft et vous accompagne dans la dématérialisation de vos documents à l’aide de cette solution, leader de son domaine.
Elue partenaire technologique par Alfresco pour l’année 2019, la solution Ephesoft permet de capturer et enrichir vos documents en lui associant des mots-clés issus du contenu, facilitant son classement et sa réutilisation.
Bluexml rachète Alfstore
Bluexml rachète Alfstore et intègre ses activités Alfresco
Pour nos 15 ans d’existence, nous sommes heureux de vous annoncer le rachat de la société Alfstore.
Cette intégration permet de constituer un fort pôle d’expertise ECM France avec des bureaux à Nantes, Paris et Marseille afin de mieux vous accompagner sur vos enjeux :
- Gestion documentaire & collaboration : Alfresco Content Services et Sharepoint
- Gestion des processus & signature : Alfresco Process Services, Bonita, Flowable et Yousign
- RPA : UiPath
- Archivage : BlueRecords, as@lae et Vitam
- Développement d’interfaces Web : Alfresco Development Framework et Angular
C’est donc une expertise renforcée et étendue que nous sommes dorénavant en capacité de vous apporter, aussi bien en mode projet qu’en assistance technique.
Eric LE GAREC, CEO Bluexml
La région Hauts-de-France confie sa TMA Bonita à Bluexml.
Ainsi, au bénéfice de la Région des Hauts-de-France, Bluexml met en place l’organisation permettant d’assurer les prestations suivantes :
- Souscription du droit d’utilisation de la solution Bonita
- Maintenance logicielle comprenant support logiciel Bonita, maintenance corrective, évolutive et préventive
- Formations
- Prestations complémentaires d’expertise
Ce nouveau projet s’intègre au Centre de Services de Bluexml qui assure actuellement la maintenance d’une vingtaine de projets en parallèle.
Bluexml et la supervision : BlueReport
Description
bluereport est un composant qui fournit des indicateurs fonctionnels aux responsables de sites et aux administrateurs de la plateforme, ceci est réalisé dans le but de faciliter le suivi et l’animation des sites collaboratifs, et des indicateurs techniques pour contrôler le fonctionnement des services Alfresco. Selon leur rôle dans l’organisation, les agents ont différents besoins.
- Premièrement, les cadres ont besoin d’informations sur l’utilisation du système, son évolution dans le temps, par typologie et sur tous différents axes possibles (volume de stockage, nombre de documents). Ceci dans le but de justifier d’éventuels investissements qui contribueront à améliorer l’efficacité du système pour répondre aux besoins de l’organisation.
- Deuxièmement, les agents en charge de l’administration fonctionnelle et du support aux utilisateurs de l’application de dématérialisation ont besoin d’informations. Cela leur permet de mieux comprendre les problèmes, leur typologie, leur origine, afin de justifier d’éventuels développements pour faciliter leur tâche et améliorer l’expérience utilisateur.
- Troisièmement, les agents en charge de l’exploitation du système ont besoin d’informations afin de diagnostiquer certains problèmes techniques et de faciliter la communication avec les équipes de TMA.
Ainsi, bluereport vous fournit différents tableaux de bord en fonction de vos droits :
(1) Indicateurs fonctionnels : nombre et volume de stockage des documents métiers (cf figure 1), nombre des documents en cours de dématérialisation – qualifiés et non classés (cf figure 2).
(2) Indicateurs d’administration fonctionnelle : nombre d’erreurs (cf figure 3), d’anomalies.
(3) Indicateurs techniques d’exploitation : quantité de ressources utilisées – mémoire, CPU (cf figure 4), logs.
En somme, ces indicateurs peuvent être déclinés par service, dans le temps, afin d’affiner l’analyse et identifier les problèmes, leur origine. En centralisant les logs issus des différents éléments de l’architecture, le diagnostic des problèmes sera donc facilité. Donc ceci contribuera à fournir un service plus efficace.
Indicateurs fonctionnels
Figure 1 : Activité des documents “finance”
Figure 2 : Nombre de documents en cours de dématérialisation (qualifiés et non classés)
Indicateurs fonctionnels d’administration
Figure 3 : Documents en erreur
Indicateurs techniques
Le composant bluereport permet aussi de donner des indicateurs techniques, concernant la plateforme Alfresco.
Figure 4 : Ressources du serveur d’application
Fonctionnalités
Finalement, voici la liste des fonctionnalités existantes.
STATISTIQUES FONCTIONNELLES
FONC_1 – NOMBRE DE DOCUMENTS EXISTANTS
STATISTIQUES D’ADMINISTRATION
ANOMALIES
ANO_1 – NOMBRE DE DOCUMENTS EN ATTENTE DE CLASSEMENT
ANO_2 – NOMBRE DE DOCUMENTS EN ERREUR
PROCESSUS
PROCESS_1 – DEMAT – DOCS ENTRANTS
PROCESS_2 – DEMAT – DOCS QUALIFIES
PROCESS_3 – DEMAT – DOCS CLASSES
PROCESS_4 – DEMAT – DOCS NON CLASSES
PROCESS_5 – FINANCE – SUIVI DES FACT.
PROCESS_6 – RH – NOMBRE DE DOCS.
RECHERCHE
RECHERCHE_1 – RECHERCHES
STATISTIQUES D’EXPLOITATION
PLATEFORMES ALFRESCO
EXP_SRV_1 – CHARGE PROCESSEUR.
EXP_SRV_2 – CHARGE MÉMOIRE.
EXP_SRV_3 – CHARGE DISQUE.
EXP_SRV_4 – ESPACE DISQUE DISPONIBLES.
SERVEUR D’APPLICATION
EXP_APP_1 – CHARGE PROCESSEUR.
EXP_APP_2 – CHARGE MÉMOIRE.
EXP_APP_3 – AJP – DISPONIBILITÉS.
EXP_APP_4 – AJP – TEMPS DE TRAITEMENTS.
EXP_APP_5 – TEMPS DE DISPONIBILITÉ.
EXP_APP_6 – SUIVI DES JOURNAUX.
EXP_APP_7 – NB DE SESSIONS OUVERTES.
EXP_APP_8 – DURÉE MOY. DES SESSIONS.
SERVEUR BASE DE DONNÉES
EXP_BDD_1 – CHARGE PROCESSEUR.
EXP_BDD_2 – CHARGE MÉMOIRE.
EXP_BDD_3 – ESPACE DISQUE DISPONIBLE.
Vous souhaitez donc en savoir plus sur notre prestation d’intégration et développement ? Lisez notre article
(2/3) Analyse d’une politique documentaire : cas client
Étude technique : indicateurs ECM
Généralement, les indicateurs (ECM) attendus sont les suivants :
- Répartition et évolution des documents en nombre et volume
- Comprendre les pics de création de documents
- Répartition des documents en fonction de l’organisation (DGA/Pôle/Département ou Service…)
- Répartition des documents par type de fichiers (extension)
L’indicateur supplémentaire suivant, plus complexe à calculer, est souvent attendu :
Phase1 : répartition et évolution
Évolution du nombre total de documents et de leur volume par serveur
Le stockage est actuellement réalisé sur 3 composants :
- (réseau M) Lecteur : (Organisationnel)
- (réseau N) Lecteur : (Commun)
- (serveur Alfresco) : (Serveur Alfresco)
Le nombre de documents augmente constamment sur chaque composant alors qu’on pourrait s’attendre à voir diminuer ce nombre sur les serveurs réseaux au profit du serveur Alfresco. Au contraire, on constate même que le nombre de documents augmente plus vite sur le lecteur réseau « Organisationnel ».
Alfresco est vraisemblablement utilisé pour répondre à d’autres besoins, notamment des besoins collaboratifs.
Répartition des documents en nombre et en volume entre les différents serveurs
Évolution mensuelle du nombre de création de documents et de leur taille moyenne quelle que soit l’origine des documents
En cliquant sur un point précis, on peut avoir l’explication de sa valeur avec le détail des éléments ayant permis son calcul, comme la liste des documents comptabilités. On s’aperçoit ainsi que les pics de création de documents correspondent à des imports en grand nombre d’éléments de taille importante venant par exemple de la direction technique ou de la communication.
Répartition du nombre de documents par Niv1 (DGA) x Niv2 (Pôle) x Niv3 (Direction…)
Répartition des documents en fonction du nombre et du volume selon leur extension
Phase 2 : Recherche des doublons
Plusieurs solutions sont possibles :
- lister les fichiers avec le même nom et regarder par la suite si les documents sont identiques (même taille et même md5). Le hash md5 peut être long à calculer sur des millions de fichiers, cette approche n’est pas toujours envisagée ;
- lister les fichiers avec le même nom et la même taille en une seule passe et vérifier par la suite s’ils ont la même taille.
Cette seconde approche est souvent plus simple et plus rapide à mettre en oeuvre.
Script
La requête suivante sur ELK permet de récupérer tous les fichiers de plus de 10K dont le nom et la taille sont identiques. Pour garantir qu’il s’agit de doublons, il faudrait utiliser un hash md5 mais à défaut de celui-ci cela permet d’avoir une forte présomption de doublon.
Sur cette base, on peut obtenir un fichier json, qui peut être converti en csv, avec finalement les résultats suivants :
- Nombre de fichiers > 10 Ko étudiés avec le même nom et la même taille : 10 000 fichiers
- Quantité de résultats : 309 173
- Nombre de répétitions : 16 à 2432 (situation.xls)
- Place occupée : 1 835 Mo
- Place optimale : 115 Mo
La taille est multipliée par 15, le nombre de fichiers par 35, ce qui entraîne un gaspillage de ressources, de temps et de maintenance et risque de se traduire par la conservation ‘ad vitam’ de centaines de milliers (pour ne pas dire plusieurs millions) de fichiers redondants…
Les 25 plus grandes répétitions quelle que soit la source
Dans notre cas d’utilisation, on ne connaît que les noms de fichiers, mais pas la source. Pour cela, il faudrait faire une requête supplémentaire sur chaque nom afin de savoir comment il se répartit sur chaque racine.
Le nom des fichiers répétés permet de se faire une idée des fichiers redondants.
Les 25 plus grands gaspillages
Conclusion (Indicateurs ECM)
L’analyse des doublons est un peu “laborieuse” (données à nettoyer). Un indicateur intéressant serait de calculer la répartition des doublons d’un même fichier sur différentes sources afin de mieux comprendre le mécanisme de propagation et mettre en place des actions pour modifier les comportements.