Au cours de la dernière année, les entreprises qui ont doublé leur transformation numérique pendant la pandémie ont vu leur les efforts portent leurs fruits sous la forme d’économies de coûts et d’une gestion des données plus rationalisée. Confrontées à une pression encore plus forte pour rester résilientes et agiles face aux menaces économiques mondiales imminentes, les entreprises de la région Asie-Pacifique (APAC) cherchent à mobiliser davantage les applied sciences émergentes telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique qui optimiseront l’efficacité opérationnelle et les économies de coûts.
Alors que de plus en plus d’industries mûrissent numériquement et adoptent largement les applied sciences d’IA et d’apprentissage automatique, 2023 sera une année charnière pour les organisations qui cherchent à déployer des options technologiques émergentes à l’échelle de l’entreprise pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Voici trois tendances clés qui domineront probablement les priorités des cooks d’entreprise de l’APAC au cours de l’année à venir.
1- Traiter les données comme un actif business stratégique
Ces dernières années, les organisations ont généré des volumes de données sans précédent en tant que sous-produit de leurs activités de numérisation et ont augmenté les factors de contact numériques avec les purchasers. C’est particulièrement le cas dans des secteurs tels que les télécommunications, la vente au détail, la santé, la fabrication, les assurances et les companies financiers. Et avec le déploiement prévu des réseaux 5G dans la région, ce quantity de données augmentera considérablement.
En Asie-Pacifique, nous avons observé que les organisations font (ou visent à faire) plus avec leurs données et réduisent le délai de valorisation. Les données contiennent des informations précieuses pour la prise de décision commerciale critique, et les organisations les plus innovantes et les plus prospères reconnaissent les données comme une ressource stratégique qui exige sa propre stratégie. L’apparence de cette stratégie dépend des besoins commerciaux uniques de l’organisation, automobile l’un affecte l’autre. Il n’y a pas d’approche distinctive ; la stratégie doit continuer à évoluer avec les priorités de l’entreprise.
Ce qui est sure, c’est que le fait d’avoir une stratégie de données d’entreprise alignée sur la stratégie cloud et les priorités commerciales de l’organisation aidera l’organisation à générer une plus grande valeur commerciale en améliorant l’efficacité opérationnelle et en débloquant de nouvelles sources de revenus. Selon les conclusions de Cloudera Maturité des données d’entreprise rapport de recherche, les organisations du monde entier ayant mis en place des stratégies de données depuis plus d’un an enregistrent une croissance moyenne de leurs bénéfices de 5,97 %.
Avec les bons outils en place, la distillation d’informations exploitables à partir de données pour atteindre des objectifs commerciaux ou débloquer de nouvelles sources de revenus est facilement réalisable pour les organisations de toutes tailles dans tous les secteurs, en particulier avec la disponibilité de fonctionnalités en libre-service qui ne nécessitent pas d’opérations spécialisées ou d’experience cloud. .
2- Opérationnaliser les systèmes d’IA adaptatifs pour une prise de décision commerciale plus rapide
Avec l’augmentation de la demande de traitement, de diffusion et de partage de données en temps réel, qui alimente la transformation en organisations axées sur les données, nous prévoyons que davantage d’entreprises investiront dans la building de systèmes d’IA adaptatifs capables d’ingérer de grandes quantités de données à intervalles fréquents et de s’adapter aux changements. et les écarts rapidement.
Ce qui déterminera les gagnants parmi les retardataires dépendra de la vitesse à laquelle l’analyse prédictive peut être exécutée et du rapport coût-bénéfice lié à ces paradigmes algorithmiques. La capacité d’une organisation à créer la confiance avec une IA utilisable et explicable pour des décisions plus rapides et plus flexibles séparera les leaders du peloton.
Nous prévoyons que les organisations se concentreront au-delà de l’algorithme sur des éléments tels que des tableaux de bord prédictifs prêts à l’emploi, des visualisations et des purposes qui simplifient l’utilisation des systèmes d’IA pour tirer des conclusions. Ceux-ci aideront les cooks d’entreprise à comprendre rapidement l’influence sur leur entreprise et à agir en toute confiance.
Nous avons travaillé avec des organisations APAC pour opérationnaliser des options d’analyse de données et d’intelligence artificielle afin de débloquer la prise de décision basée sur les données et l’efficacité opérationnelle, en leur permettant de constater rapidement des avantages commerciaux distincts. Par exemple, United Abroad Financial institution (UOB) de Singapour utilisé l’apprentissage automatique pour opérationnaliser l’analyse et fournir des informations aux utilisateurs de toute la banque. Grâce à la plate-forme de données Cloudera, UOB a lancé une resolution d’analyse des dépôts pour s’assurer qu’elle peut créer des dépôts stables avec une tarification optimale et fournir des vues cohérentes et précises des dépôts. Les résultats sont des revenus plus élevés, des risques réduits et une productivité accrue pour la banque.
3- Poursuite de la transition vers le cloud public et le cloud hybride, optimisant les déploiements
Les dépenses de cloud public et les volumes de cost de travail continuent de s’accélérer pour les organisations de toutes tailles, automobile les politiques axées sur le cloud et la migration vers le cloud restent prioritaires. Cependant, une half importante de ces dépenses est gaspillée, automobile les entreprises peinent à optimiser efficacement leurs coûts.
Selon Rapport sur l’état du cloud 2022 de Flexera, les personnes interrogées ont elles-mêmes estimé que leur organisation avait gaspillé 32 % des dépenses liées au cloud en 2021, contre 30 % l’année précédente. Comme l’optimisation des coûts reste la principale initiative cloud pour les organisations pour la sixième année consécutive, nous verrons probablement les organisations opter pour des stratégies plus rentables pour obtenir des résultats rapidement et efficacement, notamment :
- Migrer davantage de expenses de travail vers le cloud pour libérer des ressources tout en améliorant l’agilité
- Mettre en œuvre des options de données et d’analyse capables de gérer le cycle de vie des données de bout en bout—de l’ingestion de données provenant de plusieurs sources au stockage, au traitement, à la diffusion, à l’analyse et à la modélisation pour générer des informations exploitables
- Rapatrier certains flux de travail d’apprentissage automatique sur website, où les processus complexes sont plus rentables, afin d’optimiser les dépenses liées au cloud pour la conformité, la gouvernance et la sécurité
C’est là que l’exploitation d’architectures de données modernes telles que Information Lakehouse, Information Material et Information Mesh est essentielle pour améliorer l’efficacité de l’entreprise dans diverses opérations. Outre la gestion des données sur website et dans des clouds publics ou privés, ces architectures de données modernes sont également intrinsèquement conçues pour gérer des complexités telles que les problèmes de sécurité et de gouvernance. Ils répondent également aux préoccupations des équipes informatiques en permettant l’accès aux données organisationnelles.
Les organisations peuvent envisager de passer à des plates-formes de données hybrides pour mieux gérer l’ensemble du cycle de vie de l’analyse des données et de l’apprentissage automatique. Les plates-formes doivent avoir des caractéristiques d’ouverture et d’interopérabilité qui facilitent le partage et permettent une fonctionnalité de libre-service, comme la plate-forme de données Cloudera (CDP), qui a une fonction intégrée d’expérience de données partagées (SDX). Ces fonctionnalités offrent aux entreprises un modèle commun de métadonnées, de sécurité et de gouvernance pour toutes leurs données.
Dans l’ensemble, les organisations doivent prendre le temps d’évaluer leurs objectifs commerciaux globaux avant d’adopter les capacités de cloud, de périphérie et de données. Il est essential de déterminer l’approche et les stratégies qui correspondent le mieux aux besoins uniques de leur entreprise et de déterminer où ces capacités peuvent bénéficier à l’ensemble de l’organisation et pas seulement pour résoudre des problèmes spécifiques.
En savoir plus sur CDP pour les architectures de données modernes ici.
