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Cloud hybride et multicloud : innovez en contrôlant les coûts

L’entreprise data-driven et prédictive dans un contexte multi-cloud

Informations client, fournisseurs ou internes : les mégadonnées générées par l’écosystème des entreprises sont un grand challenge aujourd’hui qui bouleverse la gouvernance et l’infrastructure informatique traditionnelle. Pourtant, couplé à l’analytique et le cloud hybride ou multi-cloud, le Big Data est une opportunité unique pour chaque organisation de devenir prédictive.
 

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Le Cloud, un tremplin pour l’essor des technologies de pointe

Le volume croissant, la rapidité et la variété des données récoltées par les entreprises en font une ressource difficile à exploiter pleinement : moins d’un pour cent des données sont utilisées selon IBM. Pourtant celles-ci ont une valeur potentielle considérable non seulement pour développer de nouveaux produits, modèles commerciaux et partenariats, mais aussi pour changer le mode opératoire de l’entreprise elle-même pour qu’elle devienne une organisation « data-driven » et cognitive. En effet, les entreprises les plus visionnaires combinent dès aujourd’hui le Big Data à des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’analytique afin de devenir plus proactives et donc intelligentes. 

L’importance d’une plateforme collaborative et intégrée de gestion des données 

Pour se faire, le cloud hybride ou multi-cloud offre un environnement de convergence technologique idéale. En effet, celui-ci permet de remplacer certains outils d’analyse existants et d’intégrer des données et des outils de modélisation sur une seule et même plateforme, créant ainsi un espace unique et sûr pour l’analyse des données et réduisant aussi les coûts d’infrastructure et d’administration. Les outils Open Source, de leur côté, permettent de réduire les problèmes de compatibilité et de contrôle de version. 

Davantage de valeur pour les projets de data Science 

Autre avantage : la possibilité de déployer des outils tels que Watson Studio et Watson Knowledge Catalog, portables sur tous les clouds, afin de démocratiser l’apprentissage machine et en profondeur pour accélérer l’introduction de l’IA dans l’entreprise et stimuler l’innovation. Le retour sur investissement potentiel que les entreprises pourraient réaliser en utilisant ces outils est immense : selon une étude Forrester Consulting pour IBM, les revenus supplémentaires ou économies de coûts des principaux projets de Data science sont de l’ordre de 2,5 millions de dollars par projet.

Pour comprendre les bénéfices d’une plateforme collaborative et intégrée de gestion des données, lisez les meilleures pratiques en matières de données et d’IA

 

 

Article réalisé en partenariat avec IBM

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