7. Libérez le potentiel

Les données sont la devise de la nouvelle économie numérique. Cependant, le succès des données repose sur la capacité de chaque organisation à exploiter efficacement l'information pour améliorer les résultats de l'entreprise, de la satisfaction du client à la réduction du risque.

Les responsables informatiques attendent de grandes choses des données importantes. Selon le sondage Etude CIO, IDG 2018 la plupart des analystes considèrent l’analyse comme la technologie la plus susceptible d'avoir un impact sur leurs organisations au cours des trois à cinq prochaines années.

Laquelle de ces technologies révolutionnaires est la plus susceptible d'avoir un impact sur votre organisation au cours des trois à cinq prochaines années?

Cliquez-glissezla liste ci-dessous par ordre d'importance.


Ce que vous dites:

  • 1Intelligence artificielle
  • 2Big data/analytics
  • 3Cloud/SaaS
  • 4Internet of Things/M2M
  • 5Vêtements connectés
  • 6Software-defined enterprise/SDx

Ce que d'autres DSI disent:


Source: Etude CIO, IDG 2018

Alors que les DSI orientent leurs organisations en fonction du concept d’entreprise axée sur les données, beaucoup se trouvent contrariées dans leurs efforts par une infrastructure informatique rigide et des entrepôts de données traditionnels. Un écart croissant s’installe entre les applications et les données, dont les utilisateurs professionnels ont pourtant besoin quotidiennement, ce qui peut nuire à la productivité. L'augmentation du volume, de la vélocité et de la variété des données crée des défis pour les entreprises, elles doivent être en mesure d'augmenter facilement, en surveillant les coûts, leur capacité de stockage et de calcul.

Les organisations ont besoin des deux pour alimenter une prise de décision plus rapide et réagir en temps réel aux flux et aux reflux de l’activité. Ils ont également besoin d'un stockage suffisamment intelligent pour prévoir et prévenir les temps d'arrêt et d'autres problèmes pouvant affecter l'entreprise. Par exemple, HPE a démontré que sa solution prédictive tout-flash prédit et prévient automatiquement 86% des problèmes liés au stockage. L'objectif est bien un centre de données qui se guérit par lui-même, s'autogère et s'auto-optimise.

41% des DSI d’entreprises s'attendent à connaître une pénurie en matière de compétences en science/analyse des données au cours des 12 prochains mois.

Dans les industries traitant de gros volumes de données telles que la biomédecine, de nombreuses entreprises accélèrent le passage au cloud public car elles se heurtent aux limites des capacités de stockage et de traitement sur site.

«Le pouvoir de la génomique est un jeu de statistiques. Vous avez besoin des banques importantes de données,» explique William Mayo, directeur des technologies de l'information au Broad Institute, une organisation de recherche biomédicale. «Je ne peux pas faire des pétaoctets de données dans un centre de données. Cela doit commencer à l'extérieur [dans le cloud public] et y rester.»

Le défi devient encore plus considérable à mesure que les DSI intègrent de nouvelles sources de données à partir de l'Internet des Objets (IoT) et d'autres «périphériques». La plupart de ces données resteront là où elles ont été créées pour des raisons pratiques, telles que la taille des données, le temps de réponse et les réglementations concernant la confidentialité et la souveraineté des données.

Par conséquent, lorsque les organisations utilisent le cloud public pour effectuer des analyses avancées sur le volume important de données, elles doivent également se préparer à un futur caractérisé par des analyses de bord, qui utilisent l'apprentissage automatique pour transformer les données quel que soit l’emplacement, pas seulement les données brutes, vers le noyau.

Informations en temps réel

Un effort de 3 à 4 ans pour moderniser l'infrastructure de données de SunTrust Banks autour d'une plate-forme de données Hadoop a aidé l'organisation des services financiers à rationaliser la gestion des données, améliorer leur gouvernance et ajouter plus de données opérationnelles en temps réel à ses capacités analytiques, soutient Anil Cheriyan, DSI de SunTrust.

«L'analytique constitue un élément essentiel de nos activités, qu'il s'agisse de la souscription des risques, de la fraude ou de nombreux autres composants,» explique Cheriyan. La modernisation de centaines d'entrepôts traditionnels dans un lac de données a considérablement accéléré la vitesse à laquelle la banque de données peut traiter et rendre l'information pertinente pour les personnes dans l'ensemble de l'organisation.

«Nos plate-formes numériques sont désormais étroitement liées à notre lac de données, ce qui nous aide à mieux connaître nos clients,» explique-t-il. Une vision intégrée des interactions antérieures, à la fois en ligne et dans les succursales, «nous permet de mieux servir nos clients,» ajoute-t-il.

Un tiers des responsables informatiques pensent que les big data/analyses génèrent les investissements informatiques les plus importants — mais seulement 16% des chefs d'entreprises sont d'accord.

Élimination des goulots d’étranglement

Chez AmeriPride, le DSI Steven John et son équipe ont pris la décision, il y a deux ans et demi, de vider la base de données existante de l'entreprise, remplaçant ainsi un entrepôt de données dont John admet n'avoir jamais eu la vision ou le soutien financier nécessaire. À sa place, l'entreprise a mis en place trois composantes de base: Le logiciel de visualisation Tableau, la base de données analytique distribuée Vertica de Micro Focus et la plate-forme de gestion de données Informatica.

À un niveau basique, la pile simplifiée a aidé l'équipe de John à éliminer un goulot d’étranglement significatif: Réduire le temps requis pour produire des rapports opérationnels quotidiens. Un processus qui prenait auparavant 36 heures se déroule désormais en moins de 15 minutes.

Le reporting simplifié a permis à AmeriPride d'étendre son effort d'analyse à l'ensemble de l'entreprise. L'équipe de John a créé 20 tableaux de bord à travers lesquels les employés peuvent organiser et contrôler, de ce fait, une visibilité en temps réel sur tout, des normes de sécurité à la gestion de la flotte sont fournies.

«Nous possédons 60 usines en Amérique du Nord et chacune d’elle constitue une petite entreprise en soi,» explique John. «Elles ont besoin d'informations sur une base quotidienne leur permettant de servir leurs clients et les comparer à nos indicateurs afin de voir s’ils grimpent ou s’ils chutent.»

L'infrastructure d'analyse est devenue un élément fondamental de la vision plus large d'AmeriPride visant à simplifier, normaliser et automatiser l'ensemble de l'entreprise.

«Nous avions un tabouret à trois pieds et deux jambes: un bon jugement et un bon leadership,» explique John. «Nous avons ajouté de bonnes données, ce qui nous donne une base solide pour prendre de meilleures décisions. Cela a changé toute la dynamique de notre entreprise.»

«Nous avions un tabouret à trois pieds et deux jambes : un bon jugement et un bon leadership. Nous avons ajouté de bonnes données, ce qui nous donne une base solide pour prendre de meilleures décisions. Cela a changé toute la dynamique de notre entreprise.»

– Steven John,
DSI, AmeriPride

Apprentissage machine: nouvelle vision

Une infrastructure informatique hybride et flexible est capable d'adapter la capacité de stockage et de calcul aux besoins de l’entreprise. En effet, elle ouvre la porte à un afflux de données qui peut submerger les méthodes traditionnelles de gestion des données, les outils et les équipes d'analyse. C'est là que l'apprentissage automatique joue un rôle croissant. Les organisations évaluant de plus en plus les solutions qui utilisent l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour de nombreuses activités liées à l'infrastructure telles que la prévision des temps d'arrêt, la résolution prescriptive, l'analyse des causes profondes et même un support technique de type analytique.

«Un grand volume de données peut constituer un handicap si vous ne savez pas quoi en faire,» explique Jeff Wike, Directeur technique de DreamWorks Animation, créateur de films à succès tels que Shrek et How to Train Your Dragon. DreamWorks Animation génère certainement beaucoup de données: Un seul film d'animation de 90 minutes généré par ordinateur, à raison de 24 images par seconde, comprend 130 000 images individuelles, soit environ 500 millions de fichiers numériques. Selon Wike, L'opération de rendu d'image du studio traite jusqu'à 112 000 transactions par seconde lors de la création d'images tout en collectant près d'un million d'artefacts par jour.

«Un grand volume de données peut constituer un handicap si vous ne savez pas quoi en faire.»

— Jeff Wike,
CTO, DreamWorks Animation

Dans le cadre d'une transformation plus large de son architecture de centre de données et de gestion de données, DreamWorks a optimisé ses opérations de rendu avec des analyses avancées. L'approche permet de déterminer le temps requis pour créer une image spécifique et le coût nécessaire pour des tâches spécifiques en fonction des réalisations passées.

L'automatisation de cette analyse représente un grand pas en avant par rapport à la méthode manuelle de l’examen des fichiers journaux à la recherche de modèles. «La prédiction ne s’est pas avérée très fiable,» affirme Wike. «En capturant ces artefacts et en prédisant leurs modèles grâce à l'apprentissage automatique, lorsqu'un travail similaire arrive, nous savons précisément combien de ressources il faut y consacrer.» Le système a amélioré les performances de rendement d'environ 15%.

Les outils d'analyse utilisent également des méthodes de détection d'anomalies pour identifier les problèmes liés aux processus de rendu. «Les anomalies peuvent nuire à la réalisation d’un projet,» précise Wike. «La capacité à détecter les problèmes au moment où ils surviennent - ou avant - et à les contourner revêt un impact énorme.»

«C’est vraiment le plus gros avantage. Il permet aux artistes d'économiser énormément de temps et de ressources techniques d’essayer de résoudre des problèmes lorsque nous sommes en pleine production,» dit-il. «C'est inestimable!»



L'apprentissage machine joue également un rôle croissant dans les efforts de SunTrust orientés vers la protection de ses clients contre les activités frauduleuses.

«Il y a de nombreuses personnes malintentionnées qui essaient de profiter des institutions financières pour voler de l'argent,» déclare Cheriyan. «Des outils d'analyse en temps réel plus modernes, exploitant l'apprentissage machine, nous permettent de connecter un grand nombre d'analyses de base à nos processus opérationnels et à nos systèmes opérationnels de base.»

La connexion des systèmes de gestion des risques aux systèmes transactionnels permet à SunTrust d'identifier plus rapidement les comportements potentiellement inappropriés et d'anticiper. «La vitesse à laquelle nous pouvons traiter et rendre l'information adéquate sous-tend les avantages réels,» affirme-t-il.

Rôle Clef

7. Les 3 Cs

Les entreprises se servent de l'informatique de pointe pour construire des bâtiments, villes, lieux de travail, expériences de vente au détail, étages d'usine, ...plus intelligents. Voici comment faire pour capturer des informations plus approfondies à partir de la “périphérie intelligente”.
Connectivité

Connectez en réseau ou directement les appareils et les objets à la périphérie: voitures, outils, gadgets, appareils, personnes, réseaux électriques, robots, lampadaires, pompes, bâtiments, etc.

Commande

Configurez, actionnez ou organisez les objets et l'équipement périphérique.


Calcul

Analysez les données à partir de la périphérie pour révéler de nouvelles informations commerciales, techniques ou scientifiques.


Plongez plus profondément dans l’informatique hybride.

Guide stratégique du DSI

Créez un plan de jeu pour accélérer la transformation numérique avec la bonne combinaison de technologies de l’information hybride.