Les entreprises ont besoin de données connectées et intelligentes: impératif # 2

Partie 2 de la série Trusted Data Imperative

Les données métier ne sont jamais isolées. Par exemple, les grandes entreprises peuvent avoir besoin de fusionner et de compiler des données provenant de nombreux systèmes différents pour fournir une vue consolidée de la performance financière de leur organisation. La capacité de connecter les données entre les systèmes est essentielle pour aider les entreprises numériques à acquérir une connaissance de la situation et à extraire des informations complètes en temps réel pour soutenir la prise de décision et l'automatisation. La réalisation de ceci est ce que nous appelons devenir une entreprise intelligente .

Les défis de la gestion des données

L'objectif est clair: «Prévoir les événements et générer des réponses automatisables. "Quels sont les défis pour une entreprise dans la mise en œuvre de ceci?

• Nous devons identifier l'impact d'un événement déclenché n'importe où dans la chaîne de valeur pour qu'il soit consolidé avec le temps de latence minimum et être disponible centralement. définir une plate-forme dans laquelle les données sont intégrées à travers les périphériques et les systèmes et le connecter avec les systèmes d'enregistrement.

Accomplir cela, et nous pouvons surveiller efficacement la propagation de l'impact à travers l'entreprise. Des aperçus intégrés en temps réel à chaque étape du processus permettraient de quantifier l'impact de tout événement et d'analyser l'impact à travers la chaîne de valeur, en terminant par l'impact sur la performance financière.

Comme nous l'avons souligné plus haut blog les données en temps réel constituent l'élément central de l'entreprise intelligente. Les données sont la monnaie de la transformation numérique, et les applications pilotées par les données sont l'avenir du développement d'applications. Un processus de bout en bout qui, par exemple, recueille des données de capteurs pour fournir de nouveaux modèles de gestion par répartition (en intégrant l'analyse spatiale, l'apprentissage automatique, la chaîne de blocs, les contrats, les opérations et la facturation) ouvre de nouvelles perspectives. monde de la prise de décision axée sur les données.

Envisager un projet qui combine des données d'entreprise en temps réel avec des données provenant d'autres solutions d'affaires. Une telle configuration fournit des informations basées sur les données à chaque point de décision de votre processus métier en prédisant automatiquement les résultats des données actuelles et historiques.

Choisir la bonne stratégie de gestion des données peut également aider votre entreprise à surmonter les barrières ] et surmontent la complexité des données . Une entreprise doit exécuter des analyses avancées en même temps que des transactions haute vitesse sur des données en temps réel pour des réponses précises et à jour en une fraction de seconde, en tirant profit de l'apprentissage automatique, par exemple, pour pouvoir enregistrer des données en temps réel.

Cela signifie que votre solution de gestion de données doit:

• Intégrer des données à travers des dispositifs et des systèmes

• Connecter avec votre système d'enregistrement

• Être disponible en temps réel pour votre système d'intelligence [19659015] Ouvrir la voie à l'entreprise intelligente

  Un système de gestion de données moderne peut vous aider à dompter votre paysage de données actuel et à devenir une entreprise intelligente. Une plate-forme de données avancée peut connecter des données et créer des applications intelligentes et dynamiques qui combinent des analyses avancées sur toutes les données.

  Les innovations clés découlent des capacités des modèles de données logiques et de la virtualisation associées à la puissance native de la plate-forme. Cela permet d'interroger et d'analyser des données grâce à des capacités d'apprentissage automatique en temps réel, ou d'intégrer des données de grande valeur provenant de diverses sources avec des capacités d'intégration de données intelligentes.

  Pour les données connectées et intelligentes devrait fournir trois capacités de base: 1) accès aux données, 2) traitement analytique, et 3) développement d'applications.

  Accès aux données:

  • Obtenez une vue complète et précise de votre entreprise en accédant aux données de
  • Accédez aux données où elles se trouvent, intégrez ou répliquez des données pertinentes dans une base de données en mémoire, et assurez la qualité des données pour augmenter la confiance dans la prise de décision.
  • Améliorer, nettoyer et transformer les données le rendre plus précis et utile avec un paysage simplifié – un environnement dans lequel fournir et consommer des données. Profitez de formats de données logiques et de capacités de virtualisation des données pour interroger les données où qu'elles se trouvent, tout en conservant la possibilité d'intégrer des données de grande valeur provenant de diverses sources avec des données intelligentes.

  Traitement des analyses:

  • Bénéficiez de nouvelles connaissances grâce au traitement analytique avancé en exploitant les capacités de traitement des données en mémoire (texte, prédictive, spatiale, graphique, streaming et séries chronologiques) pour obtenir des réponses à des questions d'affaires et prendre des décisions intelligentes en temps réel.
  • Obtenir de nouvelles idées à partir de données commerciales enrichies de données géospatiales (lire plus ), découvrir des relations à la volée à partir de données graphiques connectées, opérer en direct des données pour un aperçu en temps réel, et de rechercher de nouvelles opportunités ou d'optimiser les décisions basées sur la valeur prédictive des ensembles de données à grande échelle (avec des algorithmes d'apprentissage machine dans la base de données avec des
  • Avec les techniques de streaming, capturer, filtrer, analyser et agir sur des millions d'événements par seconde en temps réel à partir d'une grande variété de sources.

  Développement d'application: [19659005] Développer des applications de nouvelle génération combinant analyses et transactions et les déployer sur n'importe quel appareil.

• Développer des applications Web réactives qui s'exécutent sur n'importe quel appareil et s'adaptent automatiquement à la taille de l'écran, offrant une apparence cohérente à tous les points de contact. 19659006] Construire des applications basées sur une architecture de microservices grâce à la prise en charge de plusieurs langages de programmation, notamment Java, JavaScript, Python, Go, Node.JS, JSON et OData (Open Data Protocol).

• outils, tels que Git, GitHub, et Apache Maven, et de construire des applications non-SQL (NoSQL) de classe entreprise avec le support pour stocker des données schémas-flexibles au format JSON. Combinez des données JSON avec des données structurées et interrogez-les ou analysez-les en utilisant SQL

En savoir plus

En résumé, tirer parti d'une architecture de base de données multimodèles en mémoire permet non seulement de traiter des données structurées et non structurées. pour éviter les agrégats prédéfinis, les vues matérialisées et la duplication de données entre les systèmes opérationnels et d'aide à la décision.

En savoir plus sur SAP HANA Data Management Suite et comment l'utiliser avec votre SAP S / 4HANA projette de devenir une entreprise intelligente. Votre entreprise acquiert la capacité de détecter, de répondre, d'apprendre, de s'adapter et de prévoir en temps réel en utilisant l'intelligence de tous vos actifs de données.

Cet article a été publié sur le site SAP HANA. republié avec permission.

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