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Dr. Eric Trumm
Des technologies du futur
Dans le domaine de l'analytique également, les nes nouvelles technologies et les nouveaux concepts modifient la manière dont les entreprises utilisent les données et les transforment en informations précieuses.. Mais toutes les innovations ne tiennent pas leurs promesses. Certains s'établissent s'installent sur durablement et marquent de leur empreinte le Analytics-tandis que d'autres rapidement perdent de leur importance. Dans cet article, nous mettons en lumière les technologies actuellement pertinentes et leur potentiel pour façonner l'avenir de l'analyse des données. marquer de son empreinte. Nous jetons un coup d 'œil sur les tops, les flops et les Superpowers - qui permettent de comprendre les évolutions et d'identifier les véritables les moteurs de l'innovation d'identifier les.
Objectifs et défis des technologies modernes
L'objectif des technologies modernes est clair : elles doivent être accessibles et faciles à utiliser pour que les utilisateurs puissent les utiliser. les utilisateurs sans connaissances techniques approfondies expertise soient en mesure de résoudre les problèmes de manière autonome de résoudre des problèmes. La facilité d'utilisation n'est pas le seul critère. importante, mais aussi mais aussi le site Acceptanz d'une technologie. Car c'est justement au début Au début, les technologies innovantes il n'est pas rare que sont confrontées au scepticisme ou au rejet. Mais avec le temps se transforme cette attitude se transforme souvent en une large acceptation et une utilisationLes technologies de rupture sont un processus que l'on peut observer en particulier dans le domaine des technologies de rupture.
Tops : les favoris actuels dans l'environnement Analytics
BI en libre-service (Business Intelligence) est l'une des évolutions les plus révolutionnaires. Les outils BI modernes tels que SAP Analytics Cloud (SAC) ou SAP Datasphere permettent de aux utilisateurs dede travailler indépendamment de la IT et de créer des rapports. L'avantage : la flexibilité d'effectuer ses propres recherches sur des données existantes et de les combiner avec d'autres sources de données renforce l'autonomie des utilisateurs. Utilisateursà l'intérieur. Ils peuvent ainsi des décisions fondées décisions rapidement et efficaces sont prises.tandis que le site risque d'erreur est considérablement réduite. Le service informatique en profite également, car il est déchargé des tâches de routine et peut se concentrer sur des tâches plus complexes. tâches peut se concentrer sur d'autres tâches.
La démocratisation des données est un autre thème clé.car fPour que les entreprises puissent prendre des décisions fondées sur les données, il est essentiel de permettre au plus grand nombre de collaborateurs de permettre l'accès aux données, quel que soit leur niveau de compétence technique. savoir-faire-how. Cela implique non seulement un accès facile aux données de différents départements, mais aussi la formation nécessaire des collaborateurs.nden à l'utilisation des outils BIpar exemple le SAP Data Catalog, qui fait office de système de catalogage central pour les données et Les utilisateurs de trouver les les informations pertinentes de trouver rapidement des informations.
Flops : les technologies qui n'ont pas eu le succès escompté
Un exemple est la notation standardisée dans les rapports BI, censée apporter plus de cohérence et de transparence, mais qui n'a pas eu le succès escompté en raison de la charge d'apprentissage élevée et des restrictions en matière de conception créative. SAP Analytics Cloud (SAC) offre désormais des solutions permettant de les utilisateurs des visualisationsqui répondent aux normes en vigueur, sans avoir besoin dessde créer des visualisations sans effort.
Un autre exemple de flop dans le domaine de l'analytics est le concept de libre-service Predictive Analytics. L'idée d'établir des prévisions de manière automatisée et sans connaissances techniques approfondies n'a pas abouti au succès escompté, car beaucoup de utilisateurs:trices ne faisaient pas confiance à l'algorithme sous-jacent, en particulier lorsqu'ils ne pouvaient pas comprendre les modèles. Un autre problème est le manque de qualité des donnéescar les Les prévisions sont basées sur des données historiques qui sontssLes prévisions peuvent être faussées par des événements exceptionnels et ne pas avoir l'effet escompté.
Superpowers : les technologies qui façonneront l'avenir
Technologie du cloudn ont permis à n'ont pas seulement révolutionné l'infrastructure d'analyse des données, mais aussi la manière dont les entreprises mettent en œuvre et utilisent leurs solutions de données. Les craintes initiales concernant la sécurité des données et l'accès aux données en nuage. ont été remplacées par par des fonctionnalités innovantes, comme le reporting en direct, et la garantie de la sécurité des données dans les réseaux d'entreprise., et ont ont permis à sont devenus incontournables. L'évolutivité et la disponibilité globale du cloud offrent en outre d'énormes avantages en termes de coûts et de flexibilité pour les entreprises.
IA et ML sont sans aucun doute les Superpouvoirs. Elles ont ont tout simplement révolutionné notre travail avec les données. Grâce au cloud computing et à la puissance de calcul évolutive, ces technologies sont aujourd'hui accessibles à de nombreuses entreprises. Malgré l'engouement actuel pour l'IA, qui est stricto sensu ne correspond pas toujours à la réalité, il est très probable que ces technologies continuent à se développer et à prendre de l'importance dans les années à venir. Elles seront garanties pas seulement les produits SAP, comme SAC et SAP Datasphere, mais aussi de nouvelles portes dans le monde de l'analyse des données. Nous sommes impatients d'en savoir plus !
Informations complémentaires
Sur le site RDans le cadre de la conférence Analytics Online, j'ai tenu une conférence sur ce thème. Pour ceux qui souhaitent approfondir le sujet, l'enregistrement de la conférence est disponible ici.
Conclusion : la meilleure technologie ne sert à rien si la base n'est pas bonne
L'observation montre que de nombreuses technologies célébrées aujourd'hui comme des tops pourraient devenir des flops demain, car le monde de l'analytique est soumis à des changements constants. Mais ce n'est pas seulement la technologie elle-même qui est décisive, mais surtout la manière dont elle est intégrée dans les processus de l'entreprise et la valeur ajoutée pratique qu'elle apporte.
Quelles que soient les technologies mises en œuvre, l'importance de données de haute qualité reste centrale. C'est justement à l'ère de l'IA et du ML que l'on constate que le principe "garbage in, garbage out" est plus vrai que jamais. Ce n'est qu'en s'assurant de travailler dès le départ avec une base de données solide que les entreprises peuvent exploiter pleinement le potentiel des technologies modernes.
Celui qui mise sur les bonnes technologies et les associe à une base de données solide sera en mesure de relever les défis de demain et d'exploiter pleinement le potentiel de la numérisation. Le voyage est loin d'être terminé - et les développements dans l'environnement analytique continueront à nous offrir de nombreuses possibilités (et défis) passionnants.
Nous sommes à votre disposition pour vous donner un aperçu plus détaillé de ce sujet. N'hésitez pas à prendre contact ici.
