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juin 19, 2018

L'entreprise intelligente apprend et s'épanouit


Les philosophes ont lutté pendant des siècles pour articuler une définition du mot "intelligence". Aristote la considérait comme la plus haute des vertus humaines, et la racine de la pensée rationnelle, et même la signification de son mot latin original, intellectus , se traduit par compréhension.

Une autre définition, souvent attribuée au défunt astronome Stephen Hawking, décrit l'intelligence comme «la capacité de s'adapter au changement». C'est une opinion qui colle étroitement à celle de Greg McStravick, président de la base de données et de la gestion des données chez SAP lorsqu'il parle de l'entreprise intelligente: «De la même manière que les humains s'adaptent et apprennent de l'expérience et de l'information, les entreprises peuvent apprendre et s'adapter pour grandir.»

 Greg McStravick [19659004] Mais que vous parliez d'une personne ou d'une entreprise, il y a un piège: la seule façon de comprendre quelque chose est de savoir si vous avez les bonnes informations à ce sujet, les bonnes données. Et en affaires, obtenir les bonnes données n'est pas facile.</p data-recalc-dims=

«La seule façon de changer et de croître est de combiner des données avec des technologies émergentes telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique», explique McStravick. "Une solution qui aide les entreprises à gérer de gros volumes de données provenant de sources disparates pour obtenir des informations précieuses constitue l'exigence fondamentale de l'entreprise intelligente."

Les entreprises collectent une masse de données sur tous les aspects de leurs opérations. Étudiez les données assez près, la pensée va, et finalement, les modèles émergent qui mènent à des idées qui à leur tour conduire à des décisions d'affaires plus éclairées. Et ces décisions visent généralement l'un des deux résultats suivants: augmenter les revenus ou réduire les coûts

Ce n'est donc pas une coïncidence si les données ont été appelées pétrole du XXIe siècle . La comparaison est profonde. Avant que ce soit utile, l'huile doit d'abord être raffinée en éléments de valeur comme l'essence ou le carburéacteur. Selon McStravick, pour avoir une valeur, les données doivent également être affinées et analysées: «Vous ne pouvez pas alimenter une entreprise intelligente sans données. C'est comme une voiture sans gaz. "

Data sprawl

Les comparaisons se terminent là. L'accès à des données utiles et exploitables est difficile pour de nombreuses raisons. D'une part, il est généralement répandu partout. La plupart des entreprises stockent leurs données de manière fragmentée dans six à huit systèmes de cloud différents, chacun exécutant des applications différentes. Cette «prolifération des données» laisse les entreprises sans la compréhension et la compréhension significatives de leurs clients, fournisseurs et même de leurs propres produits. Et cela conduit à des décisions commerciales mal informées.

Ce paysage de données tentaculaire est également difficile à gouverner et à protéger. Les deux problèmes ajoutent une nouvelle couche de risque et de responsabilité: de nouveaux régimes de réglementation tels que GDPR dans le E.U .

La vision de SAP est de fournir à une entreprise un modèle de données commun qui regroupe tous les types de données provenant de nombreuses sources sans rien déplacer.

«Une fois les données capturées et traitées, devient digne de confiance, et seulement alors peut-il être utilisé à des fins analytiques et informatiques », explique McStravick. «L'élégance consiste à combiner de gros volumes de données en dehors des systèmes centraux … pour permettre le calcul des données à l'endroit où elles résident sans avoir à les répliquer.» Cela facilite l'analyse ou l'alimentation des données dans un système d'apprentissage automatique

Un exemple de l'intelligence d'entreprise

Les entreprises dans une gamme d'industries sont sur le chemin de l'intelligence. «Certaines entreprises énergétiques tirent déjà parti des capacités géospatiales [of an in-memory platform] pour identifier tous les impacts sur leur réseau et gérer le sous-ensemble de l'infrastructure de la grille sur une base graphique», explique McStravick.

Il explique ensuite que couche d'intelligence, une entreprise chargerait toutes les données sur les clients, les usines et les maisons en utilisant leurs services d'utilité par la longitude et la latitude dans le système en mémoire pour identifier exactement où sont leurs actifs. Des événements comme des interruptions de service peuvent être immédiatement identifiés par emplacement et gérés.

"Cela prend normalement des heures; avec [an in-memory platform] cela prend des sous-secondes », dit McStravick. "Dans la deuxième couche, l'entreprise pourrait commencer à tirer parti d'autres sources de données pour prédire la probabilité de pannes, sur la base des données météorologiques et météorologiques."

C'est cette capacité qui leur permettrait de prévoir de manière intelligente et proactive les pannes,

Une approche par étapes

L'un des grands problèmes auxquels sont confrontées les entreprises sur le chemin de l'intelligence est le vieillissement des systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) et l'harmonisation de leurs données de base. , rendant difficile l'accès et la compréhension des informations provenant de sources disparates.

Par exemple, toute entreprise qui possède des dizaines de sites de fabrication dans le monde génère d'énormes volumes de données dans un paysage complexe. L'obtention de rapports standardisés est un défi car souvent les tableaux sont stockés dans différents systèmes, et beaucoup d'outils manuels sont nécessaires pour les cartographier. Relever ce défi consiste en un référentiel central de données et un flux unifié de données propres, permettant aux entreprises d'analyser et de traiter pour prendre des décisions.

Les entreprises intelligentes suivent un parcours à long terme qui implique généralement une approche progressive. Premièrement, ils ont besoin d'une plate-forme opérationnelle pour automatiser les processus et permettre l'accès à toutes les données, qui peuvent avoir été dispersées physiquement et logiquement en même temps. Ensuite, ils peuvent commencer à prendre des décisions tactiques meilleures et plus rapides en utilisant des informations fiables. Et enfin, ils peuvent procéder à des prises de décisions commerciales avancées pour un impact stratégique.

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Cet article a été publié dans le Centre d'Actualités SAP. republié avec permission.

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