Tendances du marché de Intelligence opérationnelle APAC Industrie
Le besoin croissant danalyse de données en temps réel devrait stimuler le marché
- Lanalyse du Big Data en temps réel est une innovation en matière de Big Data. Alors que l'analyse Big Data convertit la base de données après la création des fichiers bruts, l'analyse Big Data en temps réel convertit les fichiers bruts au fur et à mesure de leur création. En dautres termes, les données brutes floues sont transformées en données utiles quelques millisecondes après leur création. Les réponses arrivent en temps opportun.
- Les entreprises perdent de largent en raison des retards dans la prise de décision et dans les opérations. L'analyse en temps réel résout ce problème en permettant aux dirigeants d'entreprise de prendre des décisions basées sur des informations rapides et exploitables sur les données. Cela signifie que les entreprises peuvent éviter des retards coûteux, saisir les opportunités et anticiper les problèmes.
- L'analyse des données en temps réel peut être utilisée à diverses fins dans presque toutes les entreprises (et même sur une base individuelle). Lanalyse des données en temps réel est une condition préalable lorsquil sagit de gérer une entreprise et de maintenir une équipe financière à pleine capacité. Les équipes financières peuvent utiliser l'analyse de données en temps réel à diverses fins, notamment déterminer le fonctionnement des opérations quotidiennes (identifier les goulots d'étranglement), mettre en œuvre des améliorations de processus (analyser les KPI) et surveiller la situation financière d'une entreprise (reporting), pour n'en citer que quelques-unes.
- SAP HANA est une base de données unique qui combine de puissants services de traitement de données, des services d'application et des capacités flexibles d'intégration de données dans une seule base de données. HANA utilise un logiciel de base de données en mémoire, qui permet aux utilisateurs d'interroger les données conservées dans la mémoire du système (RAM) plutôt que sur des disques physiques. Les clients peuvent désormais traiter les données de différentes manières, beaucoup plus rapidement et créer une série de scénarios de simulation pour les aider à tirer parti des opportunités ou à éviter les pièges. Les fournisseurs de technologies établis, tels qu'IBM et Oracle, ont également utilisé les nouvelles technologies pour permettre des opérations en temps réel sur leurs plates-formes.
- Bien quelle soit attentive au traitement de quantités massives de données, lanalyse des données en temps réel présente certains inconvénients. L'analyse des données en temps réel doit être accessible pour gérer d'énormes quantités de données et répondre rapidement aux demandes. Cela implique que lanalyse du Big Data en temps réel doit être capable de traiter les éléments du marché et de lentreprise pour prendre des décisions efficaces et efficientes en temps réel.
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Ladoption croissante de lanalyse du Big Data et de lInternet des objets (IoT) devrait stimuler le marché
- Le marché est stimulé par ladoption par les utilisateurs finaux de lanalyse du Big Data et de lInternet des objets (IoT). Les solutions dintelligence opérationnelle (OI) et danalyse ont gagné une part de marché importante au cours de la dernière décennie grâce à lessor du Big Data et à la nécessité croissante de prendre rapidement des décisions commerciales clés. Selon IBM, 62 % des commerçants estiment que l'utilisation des données (Big Data et analyses) confère à leur entreprise un avantage concurrentiel. Ce nombre se compare à 63 % des réponses de tous les secteurs.
- De plus, l'Internet des objets (IoT) est une extension de la connectivité numérique des gadgets et des capteurs présents dans les maisons, les lieux de travail, les automobiles et pratiquement n'importe où. Grâce à cette avancée, presque tous les appareils peuvent désormais collecter et communiquer des données sur leurs activités, qui peuvent ensuite être analysées pour faciliter la surveillance et diverses fonctions automatiques. L'IoT nécessite une intelligence opérationnelle pour accomplir ces tâches (OI). PTC Inc, par exemple, utilise les informations sur l'efficacité opérationnelle fournies par l'IIoT pour évaluer les performances de production en temps réel et anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent.
- Pendant la pandémie, la transformation numérique dans les secteurs de la santé, de lindustrie manufacturière, de la vente au détail et dans dautres secteurs a accru la création de données. L'automatisation dans le secteur manufacturier est motivée par l'IoT industriel et l'intelligence artificielle (IA). La gestion des stocks, la gestion des actifs et la maintenance prédictive, les alertes en temps réel, la fabrication en réseau et d'autres technologies sont introduites pour aider l'industrie manufacturière à prospérer dans des situations commerciales incertaines.
- Selon la GSMA, le nombre mondial de connexions Internet des objets (IoT) devrait augmenter au cours de la période 2020 à 2030, avec un total prévu de 24 milliards de connexions IoT d'entreprise en 2030. La région Asie-Pacifique est en tête de liste et devrait 18,2 milliards de connexions dici 2030.
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