Jean-François Marie, Head Data Product & Solutions EMEA NetApp
Qu'il s'agisse de sociétés comme Uber qui change la façon dont nous commandons et payons les taxis, ou les détaillants traditionnels qui adoptent une approche multicanaux pour servir les clients dans les magasins, les sites Web et la technologie des applications mobiles, ces entreprises modifient radicalement la façon dont nous appréhendons, utilisons et réglons les services.
Les données sont le point de convergence de ce virage numérique, de par la façon dont ces nouvelles entreprises en tirent profit. Le détaillant multicanal peut collecter des réponses instantanées pour évaluer ses nouvelles lignes de produits et ses stratégies marketing, et utiliser ces données pour éclairer la prise de décisions futures concernant les stocks et une stratégie commerciale plus large.
L'exemple le plus emblématique de la High Street est Zara, qui s’est construit grâce à une utilisation avisée des données pour devenir l'un des géants de la mode parmi les plus dynamiques au monde. Il fait partie d'un groupe vendant un milliard de vêtements par an sans avoir recours à la publicité.
Au lieu de cela, il collecte les données sur les ventes en magasin ainsi que les retours et commentaires des clients sur chaque produit. Certaines de ces données structurées proviennent de transactions, mais également d’informations fournies par le personnel en magasin sur l’avis des clients sur les vêtements.
Ces données sont utilisées pour gérer le réapprovisionnement - un processus qui ne se produit non pas une fois par mois mais deux fois par semaine – fonctionnant davantage comme un supermarché qu'un détaillant de vêtements classique. Les gestionnaires de magasins du monde entier échangent quotidiennement avec le siège pour dresser une image plus nette de ce qui se passe dans leurs points de vente.
La société utilise également ces données pour informer et améliorer le reste de sa chaîne d'approvisionnement, qui peut pousser un nouveau produit du bureau du concepteur au magasin en moins de trois semaines.
La société utilise une modélisation complexe de l'optimisation des stocks pour s'assurer que les magasins individuels obtiennent juste le stock qu'ils peuvent vendre et pas plus.
Cela s'explique aussi en partie par le fait que la vitesse à laquelle le détaillant fonctionne est maintenant bien comprise par ses clients - s'ils voient un élément qu'ils aiment en magasin, il y a davantage de pression pour l'acheter ici immédiatement car il est probable qu'il ne soit pas disponible la semaine suivante.
Cette transformation numérique impacte chaque composante de l’économie, de l’industrie à l'agriculture. Cette mutation permet de collecter des données issues de sources multiples, tandis que des technologies de pointe telles que le « Machine Learning » ou l’apprentissage assisté, l'intelligence artificielle offrent aux entreprises l’opportunité de trouver des axes d’analyse décisionnelle à partir de données complexes et dites “chaotiques”, considérées auparavant comme inexploitables.
Hier nous parlions de stockage, aujourd’hui nous faisons références aux données car elles sont au cœur de cette révolution. Là où le stockage était auparavant relayé au second plan de l'infrastructure, le stockage ou plutôt la gestion de la donnée est actuellement un facteur clé de la compétitivité des entreprises : les données sont aujourd’hui pour chaque organisation, une condition centrale pour en garantir leur succès.
Cette transformation numérique a déjà profondément impacté l’industrie, des médias à la vente de détail. Mais un exemple tiré du secteur de la santé peut illustrer son impact sur une activité qui repose traditionnellement sur l'expertise et les compétences humaines au lieu de la technologie. L’entreprise Mercy Technology Services (MTS) a utilisé la technologie Flash pour transformer sa surcharge de données, perçu alors comme un défi pour l'entreprise, pour passer à une approche d'amélioration de ses services et du traitement des patients. MTS fournit des services et des dossiers de santé électroniques à 3 500 médecins et 65 000 professionnels de la santé aux États-Unis.
Le passage à une solution 100% Flash signifie que les requêtes sur les données peuvent être adressées six fois plus rapidement qu'avant. L’ensemble de l'organisation a ainsi été transformé en améliorant le diagnostic, le traitement et la prévention pour les patients. Les médecins sont assistés en temps réel pendant les consultations par des systèmes qui collectent des données provenant de diverses bases de données reliées entre elles. L’analyse massive des données peut aider à prédire la probabilité de complications comme les infections secondaires suite au traitement initial.
Le système a permis l’accroissement de la détection de certaines infections d'environ un tiers. Scott Richert, vice-président des services d'entreprise de MTS, a déclaré : « Le programme a permis d’augmenter l'identification précoce de la septicémie de 30 pour cent. Nous pouvons analyser les données si vite que nous sommes en mesure d’avoir une longueur d’avance, de stopper le risque de détérioration et de sauver des vies ".
Une meilleure utilisation des données peut également aider à améliorer les traitements futurs à travers l’évaluation de différents régimes thérapeutiques et en contribuant à la mise en place de pratiques cohérentes, les meilleures pratiques et les systèmes de soins éprouvés basés sur la data.
Mais la technologie permet également à MTS de transformer les services et d’appliquer le traitement en dehors de l’hôpital et de la clinique, au sein des foyers des patients.
Les patients peuvent utiliser leurs tablettes pour organiser des conférences vidéo avec des médecins sans quitter leur domicile. Le système est également prêt pour les nouvelles formes de télémétrie et de surveillance à distance pour améliorer encore davantage les soins aux patients, l’histoire de MTS continue ici: http://www.netapp.com/us/company/customer-stories/mercy-technology-services.aspx
Il faut se rendre à l’évidence, une technologie de pointe ne fait pas tout, les entreprises aujourd’hui travaillent généralement dans un environnement hybride alliant cloud public et privé multipliant ainsi les sources de données. L’enjeu aujourd’hui est de casser les silos et fluidifier les flux de données entre ces différents environnements. En créant un accès unifié aux données, cela permet aux entreprises de faciliter leur prise de décision et ainsi gagner en efficacité business.
L'accès instantané aux données partagées facilite la coopération inter-département. Un meilleur accès à l'information dans l'entreprise donne à l’ensemble des collaborateurs un aperçu de la stratégie globale mise en œuvre, et une chance de partager des solutions et les meilleures pratiques pour résoudre des problèmes de manière collaborative.
Construire une infrastructure sur le principe de la Data Fabric, permet un accès transparent aux données de l'entreprise qu’elles soient au sein de l’entreprise ou dans le cloud. Cette nouvelle manière de repenser l’utilisation de la donnée permettra également de profiter des technologies à venir comme l'intelligence artificielle et le machine learning. La Data Fabric permet également l'ajout de nouvelles sources de données qu'elles proviennent de projets IoT ou de sources de données non structurées, comme les médias sociaux.
Mettre les données en avant et au centre de la stratégie commerciale n'est pas seulement une option mais une nécessité. Afin de survivre à la vague de transformation numérique qui affecte l'ensemble de l'économie, les entreprises doivent considérer les données comme l'atout n°1 le plus important et unique de leur entreprise.
Les données sont le point de convergence de ce virage numérique, de par la façon dont ces nouvelles entreprises en tirent profit. Le détaillant multicanal peut collecter des réponses instantanées pour évaluer ses nouvelles lignes de produits et ses stratégies marketing, et utiliser ces données pour éclairer la prise de décisions futures concernant les stocks et une stratégie commerciale plus large.
L'exemple le plus emblématique de la High Street est Zara, qui s’est construit grâce à une utilisation avisée des données pour devenir l'un des géants de la mode parmi les plus dynamiques au monde. Il fait partie d'un groupe vendant un milliard de vêtements par an sans avoir recours à la publicité.
Au lieu de cela, il collecte les données sur les ventes en magasin ainsi que les retours et commentaires des clients sur chaque produit. Certaines de ces données structurées proviennent de transactions, mais également d’informations fournies par le personnel en magasin sur l’avis des clients sur les vêtements.
Ces données sont utilisées pour gérer le réapprovisionnement - un processus qui ne se produit non pas une fois par mois mais deux fois par semaine – fonctionnant davantage comme un supermarché qu'un détaillant de vêtements classique. Les gestionnaires de magasins du monde entier échangent quotidiennement avec le siège pour dresser une image plus nette de ce qui se passe dans leurs points de vente.
La société utilise également ces données pour informer et améliorer le reste de sa chaîne d'approvisionnement, qui peut pousser un nouveau produit du bureau du concepteur au magasin en moins de trois semaines.
La société utilise une modélisation complexe de l'optimisation des stocks pour s'assurer que les magasins individuels obtiennent juste le stock qu'ils peuvent vendre et pas plus.
Cela s'explique aussi en partie par le fait que la vitesse à laquelle le détaillant fonctionne est maintenant bien comprise par ses clients - s'ils voient un élément qu'ils aiment en magasin, il y a davantage de pression pour l'acheter ici immédiatement car il est probable qu'il ne soit pas disponible la semaine suivante.
Cette transformation numérique impacte chaque composante de l’économie, de l’industrie à l'agriculture. Cette mutation permet de collecter des données issues de sources multiples, tandis que des technologies de pointe telles que le « Machine Learning » ou l’apprentissage assisté, l'intelligence artificielle offrent aux entreprises l’opportunité de trouver des axes d’analyse décisionnelle à partir de données complexes et dites “chaotiques”, considérées auparavant comme inexploitables.
Hier nous parlions de stockage, aujourd’hui nous faisons références aux données car elles sont au cœur de cette révolution. Là où le stockage était auparavant relayé au second plan de l'infrastructure, le stockage ou plutôt la gestion de la donnée est actuellement un facteur clé de la compétitivité des entreprises : les données sont aujourd’hui pour chaque organisation, une condition centrale pour en garantir leur succès.
Cette transformation numérique a déjà profondément impacté l’industrie, des médias à la vente de détail. Mais un exemple tiré du secteur de la santé peut illustrer son impact sur une activité qui repose traditionnellement sur l'expertise et les compétences humaines au lieu de la technologie. L’entreprise Mercy Technology Services (MTS) a utilisé la technologie Flash pour transformer sa surcharge de données, perçu alors comme un défi pour l'entreprise, pour passer à une approche d'amélioration de ses services et du traitement des patients. MTS fournit des services et des dossiers de santé électroniques à 3 500 médecins et 65 000 professionnels de la santé aux États-Unis.
Le passage à une solution 100% Flash signifie que les requêtes sur les données peuvent être adressées six fois plus rapidement qu'avant. L’ensemble de l'organisation a ainsi été transformé en améliorant le diagnostic, le traitement et la prévention pour les patients. Les médecins sont assistés en temps réel pendant les consultations par des systèmes qui collectent des données provenant de diverses bases de données reliées entre elles. L’analyse massive des données peut aider à prédire la probabilité de complications comme les infections secondaires suite au traitement initial.
Le système a permis l’accroissement de la détection de certaines infections d'environ un tiers. Scott Richert, vice-président des services d'entreprise de MTS, a déclaré : « Le programme a permis d’augmenter l'identification précoce de la septicémie de 30 pour cent. Nous pouvons analyser les données si vite que nous sommes en mesure d’avoir une longueur d’avance, de stopper le risque de détérioration et de sauver des vies ".
Une meilleure utilisation des données peut également aider à améliorer les traitements futurs à travers l’évaluation de différents régimes thérapeutiques et en contribuant à la mise en place de pratiques cohérentes, les meilleures pratiques et les systèmes de soins éprouvés basés sur la data.
Mais la technologie permet également à MTS de transformer les services et d’appliquer le traitement en dehors de l’hôpital et de la clinique, au sein des foyers des patients.
Les patients peuvent utiliser leurs tablettes pour organiser des conférences vidéo avec des médecins sans quitter leur domicile. Le système est également prêt pour les nouvelles formes de télémétrie et de surveillance à distance pour améliorer encore davantage les soins aux patients, l’histoire de MTS continue ici: http://www.netapp.com/us/company/customer-stories/mercy-technology-services.aspx
Il faut se rendre à l’évidence, une technologie de pointe ne fait pas tout, les entreprises aujourd’hui travaillent généralement dans un environnement hybride alliant cloud public et privé multipliant ainsi les sources de données. L’enjeu aujourd’hui est de casser les silos et fluidifier les flux de données entre ces différents environnements. En créant un accès unifié aux données, cela permet aux entreprises de faciliter leur prise de décision et ainsi gagner en efficacité business.
L'accès instantané aux données partagées facilite la coopération inter-département. Un meilleur accès à l'information dans l'entreprise donne à l’ensemble des collaborateurs un aperçu de la stratégie globale mise en œuvre, et une chance de partager des solutions et les meilleures pratiques pour résoudre des problèmes de manière collaborative.
Construire une infrastructure sur le principe de la Data Fabric, permet un accès transparent aux données de l'entreprise qu’elles soient au sein de l’entreprise ou dans le cloud. Cette nouvelle manière de repenser l’utilisation de la donnée permettra également de profiter des technologies à venir comme l'intelligence artificielle et le machine learning. La Data Fabric permet également l'ajout de nouvelles sources de données qu'elles proviennent de projets IoT ou de sources de données non structurées, comme les médias sociaux.
Mettre les données en avant et au centre de la stratégie commerciale n'est pas seulement une option mais une nécessité. Afin de survivre à la vague de transformation numérique qui affecte l'ensemble de l'économie, les entreprises doivent considérer les données comme l'atout n°1 le plus important et unique de leur entreprise.