Publicité
Publicité

La Data Driven Company et l’arme des capteurs de l’industrie

Le phénomène du Big Data étant maintenant largement répandu dans les entreprises, on parle aujourd’hui communément de « Data Driven Company ». Sous ce terme, on pense souvent en priorité aux secteurs dont l’activité est directement reliée au monde digital ou en contact direct avec une clientèle de masse, comme les géants de l’internet, les opérateurs de télécommunication ou de contenu multimédia. Focus sur la manière dont les entreprises industrielles optimisent leur production par le Big Data.

Les capteurs de données
déjà présents partout

Les entreprises industrielles n’ont cependant pas attendu le « Big Data » pour installer des capteurs dans leurs usines, dans le but d’optimiser leur production, de contrôler la qualité des produits ou encore de réaliser les opérations de maintenance à moindre coût. Dans le secteur électrique par exemple, la planification de la production est depuis longtemps optimisée à l’aide d’une prévision de la consommation, utilisant des approches analytiques basées sur des données de capteurs internes, ou externes à l’entreprise comme les données météorologiques.

PUBLICITE

Des données en grande quantité
et moins coûteuses

Pour ces entreprises industrielles, la rupture aujourd’hui liée au Big Data se situe à différents niveaux. D’abord, une quantité croissante de données liées à l’activité industrielle sont disponibles soit de façon intrinsèque (il y a de plus en plus d’informatique dans les machines industrielles), soit en raison d’une baisse très importante des coûts des capteurs et des moyens de télécommunications permettant d’en remonter les mesures. A cette profusion de données internes à l’entreprise viennent s’ajouter de nombreuses données externes qui les complètent avantageusement, et sont disponibles gratuitement –  les fameuses « Open Data » – ou bien sous forme payante.  Ensuite de nouvelles solutions informatiques qui se sont développées autorisent un stockage de données très volumineuses à un coût compétitif et des traitements analytiques poussés, même sur des volumes de données très importants. Ces solutions permettent alors d’envisager des analyses portant non plus sur un matériel particulier mais aussi sur toute une flotte d’un même matériel installé à plusieurs endroits. Les traitements analytiques peuvent alors tirer parti de l’observation de situations plus nombreuses d’opérations de chaque matériel, ce qui permet d’envisager par exemple une maintenance prédictive plus efficace des installations.
Lecture associée  Do you speak Big Data ?

L’implication des dirigeants
d’entreprise est un élément clé

Si les solutions techniques (capteurs, moyens de collecte et remontée des données, moyens informatique de stockage et traitements analytiques) sont aujourd’hui nombreuses et disponibles à faible coût, il reste néanmoins des difficultés pour faire émerger de la valeur dans les applications du Big Data. Les organisations à mettre en œuvre pour mener à bien des projets Big Data nécessitent une plus grande flexibilité, des compétences nouvelles à acquérir, des processus décisionnels à des pas de temps souvent plus courts que ceux rencontrés habituellement dans ces secteurs. A cet égard, l’implication des dirigeants d’entreprise est un élément clé, et leur meilleure compréhension des enjeux ne saurait se faire sans réelle formation à cet environnement complexe et mouvant. Autant de défis à aborder pour les responsables d’entreprises industrielles, mais qui permettront une création de valeur indispensable dans la compétition actuelle.
Lecture associée  Big data et analyse prédictive RH

PUBLICITE

Gratuit : recevez les Newsletters

1 réaction

  1. Alexander Kopriwa

    28 juin 2016 à 4 h 51 min

    Le Big Data est un changement de culture dans la direction générale jusqu’aux couches opérationnels de l’entreprise. Ce ne pas seulement de la technologie. C’est d’abord HUMAIN et culturel. Bien que en choisissant la mauvaise technologie on peut s’y perdre de façon majestueuse…Le problème clé est comment analyser des grand volumes de façon efficace. Avez vous déjà entendu parler de l’analyse sans modèle algorithmique? Les anciens technologies DW et BI seront rapidement remplacés avec le Data Lake correctement managé via un Data Self Service Appliance ou un service Cloud accessible aux utilisateurs non-experts.

Réagissez à cet article

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

0
0
0

Abonnez-vous GRATUITEMENT aux digests du magazine.
[Modifiez à tout moment la fréquence de réception ou annulation ]

x