Tendances dans les solutions technologiques émergentes

L'analyse du Big Data, l'automatisation des processus critiques et la migration vers le cloud ne sont que quelques-unes des tâches manuelles que les entreprises automatisent avec des solutions technologiques. À mesure que les besoins des entreprises évoluent, il est essentiel de continuer à tirer parti de la technologie pour faire face aux nouveaux défis et améliorer les processus opérationnels. Découvrez les tendances actuelles en matière de transformation numérique, telles que la gestion des API, les conteneurs, l’automatisation des processus et DevOps, et découvrez comment utiliser ces solutions pour la transformation numérique de votre entreprise.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique:
L'intelligence artificielle et l'analyse prédictive permettent de tirer des informations d'un grand nombre de données. L'apprentissage automatique aide les entreprises à s'adapter aux nouvelles situations et fournit des outils tels que le traitement automatique du langage. De meilleures données signifient des idées plus solides et une prise de décision mieux informée. Ensemble, ces outils permettent de réduire les heures de travail manuel et permettent à vos équipes de se concentrer sur des tâches plus prioritaires.

Automatisation:
L'intégration d'outils issus de différentes phases du cycle DevOps permet aux équipes de tirer parti des outils d'autres équipes. Cela améliore la collaboration entre les équipes et permet un déploiement et des versions plus rapides et plus précis.

Blockchain:
Les réseaux de chaînes de blocs garantissent la transparence des transactions effectuées en dehors de vos systèmes internes. Par exemple, blockchain garantit l'authenticité des informations qui circulent d'une société à une autre en créant un système de MPM entre homologues. Ce nouveau système pourrait créer une chaîne de valeur ajoutée plus efficace et permettre davantage de collaboration.

L'Internet des objets (IoT):
L'IoT est un moteur du changement en fournissant les données nécessaires pour accroître l'efficacité et réduire les coûts. Par exemple, le capteur d’un produit détecte que sa température est en dehors de la plage normale et envoie une alerte à un ingénieur. Le système éteint automatiquement le produit et lance un diagnostic. En fonction du correctif, l'ingénieur pourra peut-être résoudre le problème à distance. Auparavant, un correctif manuel était entièrement automatisé, permettant à l'entreprise de gagner du temps et de l'argent.

Microservices :
Les microservices sont de petites fonctionnalités mises à disposition en tant que service. En tant que blocs de construction indépendants, ils facilitent la création, le test et la compréhension des applications. Cela signifie que plusieurs équipes DevOps peuvent créer et déployer des microservices en même temps et dans plusieurs environnements, créant ainsi de nouveaux niveaux de développement et de flexibilité. , et le coût de la migration vers le cloud peut constituer un obstacle. Les API permettent aux entreprises de déplacer leurs ressources de manière transparente d'un site à un autre sans affecter l'application. Cela signifie également que les entreprises peuvent facilement déployer, gérer et intégrer leurs systèmes existants, quel que soit le nombre d'environnements cloud.

Automatisation de processus robotique (RPA):
RPA permet aux entreprises de diviser le travail. Les humains exécutent les tâches les mieux adaptées à leurs compétences et les ordinateurs commencent à s’acquitter des tâches précédemment accomplies par les humains. Les robots éliminent les processus répétitifs sujets aux erreurs humaines. L'automatisation libère les humains pour qu'ils puissent effectuer des activités plus complexes et introduit l'efficacité dans des processus autrefois manuels.

Passage des pipelines d'intégration continue (CI) aux chaînes d'assemblage de DevOps :
Les pipelines CI montrent votre application du contrôle de source à la production, mais DevOps s'oriente davantage vers le développement continu (CD). Les entreprises investissent leur temps et leurs efforts pour mieux comprendre l’automatisation de leur processus de développement logiciel complet et s’orientent vers les chaînes d’assemblage DevOps.

Utilisez l'analyse pour piloter l'action d'un processus:
Le MPM génère de grandes quantités de données pouvant être utilisées pour ajuster les processus et influencer d'autres processus. Le logiciel BPM qui inclut des fonctionnalités de reporting permet aux données de processus de continuer à informer et à apporter des améliorations.

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