IoT&5G : sans architecture dynamique, pas d’exploitation efficace des données

Image par Pete Linforth de Pixabay

Si covid-19 a bien montré quelque chose, c’est que le “remède” miracle incarné par le big data n’en est pas un. La donnée en tant que telle n’a aucune utilité si on ne dispose pas d’une infrastructure et  d’outils de valorisation à l’échelle. “Tester, tester, tester” est une excellente stratégie nécessaire mais pas suffisante, si les outils informatiques ne peuvent pas suivre.

La quantité de données générées par les entreprises a atteint des niveaux sans précédent suite aux vagues successives de numérisation des produits, services, opérations et chaînes d’approvisionnement, et grâce à l’omniprésence des technologies informatiques dans le cloud. Les volumes de données sont appelés à augmenter encore, car la 5G entraîne une croissance exponentielle de la connectivité et fait du déploiement de l’IoT à grande échelle une réalité. Disposer d’une architecture adéquate pour stocker, structurer et analyser les données est essentiel pour augmenter les capacités, en les utilisant pour développer de nouveaux produits et services, résoudre des problèmes commerciaux et apporter de la valeur aux clients internes et externes.

Ce rapport du MIT explore la manière dont les responsables des données et des analyses des principales organisations d’Amérique du Nord, d’Europe et d’Asie mettent en place des infrastructures de données, des services et des cas d’utilisation qui génèrent de la valeur commerciale. Il examine les tensions et les compromis dans les différentes architectures et approches, et les objectifs que les responsables des données ont pour la fourniture de “données en tant que service” dans les années à venir. Les principales conclusions sont les suivantes :

  • Les entreprises élaborent des stratégies de données en adhérence avec des chaînes de valeur commerciales
  • Les responsables des données analysent les ensembles de données existants et nouveaux afin d’y déceler de la valeur non exploitée
  • Il y a de nombreuses décisions et compromis à faire concernant l’architecture des données
  • Les équipes d’analyse doivent trouver un équilibre entre l’accès aux données et le maintien du contrôle
  • Un changement culturel important doit avoir lieu pour que les organisations deviennent axées sur les données

La suite (MIT Technology Review Insights)

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