Qu’est-ce que l’omniscience logicielle?
L’omniscience désigne la capacité d’un système à prendre conscience de son état et de ses comportements. La compréhension complète provient de l’analyse des données d’entrée. Il s’agit d’une forme d’intelligence fondée sur les données, capable de se gérer et de s’optimiser.
Dans le contexte de l’IdO, ce superpouvoir facilite l’organisation. Cette organisation est nécessaire, car le nombre de dispositifs connectés au sein d’un même système est une source de complexité. Des réseaux aussi étendus sont difficiles à contrôler, surtout si l’on pense aux limites liées au travail manuel de l’être humain.
Mais plus encore, les logiciels omniscients peuvent apprendre en permanence. Les données d’entrée concernant les comportements internes et les environnements externes conduisent à des connaissances basées sur les données. Un système capable d’évaluer les performances de son propre équipement peut proposer des suggestions d’optimisation, de correction et de prédiction. Chaque suggestion est une adaptation et représente une nouvelle évolution qui permet au système d’atteindre son plein potentiel. L’efficacité, la sécurité, la maintenance et la prise de décision s’en trouvent améliorées.
Comment déployer l’omniscience
La conception de vos architectures de données détermine dans quelle mesure vous pouvez profiter du superpouvoir de l’omniscience logicielle. Suivez les étapes suivantes pour créer un système d’intelligence des données efficace et exploitable.
1 Recueillir des données
Les données recueillies sur l’ensemble de vos dispositifs et équipements connectés vous permettent d’obtenir des informations sur les performances. Amassez des informations structurées et non structurées provenant d’un large éventail de sources comme :
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**Modèles de contexte des dispositifs **: température, flux vidéo, niveaux de bruit, etc.
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Comportement de l’utilisateur ou de l’utilisatrice : interactions, préférences, vitesse souhaitée, etc.
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Activité des systèmes liés aux opérations: logiciel de gestion de la relation client (CRM en anglais), données de progiciel de gestion intégré (ERP en anglais), informations sur l’utilisation des ressources, etc.
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Bases de données externes : référentiels de données ouvertes gouvernementales (Canada, États-Unis, Europe), données externes commerciales, places de marché (Snowflake, ZoomInfo), etc.
2. Organiser les données
Les données ne prennent tout leur sens que lorsqu’elles sont organisées. Traitez les informations que vous avez recueillies afin de pouvoir en tirer des informations exploitables à partir de toutes les entités, relations et attributs connectés.
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Stocker : Conservez toutes les données dans un référentiel central. Vous pouvez ainsi combiner différentes perspectives pour obtenir une vue d’ensemble de votre écosystème d’équipements connectés.
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Transformer : Formatez et validez les données sous une forme canonique. Les formats de données normalisés facilitent l’interopérabilité et l’analyse.
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Dénormaliser : Stockez les mêmes données sous plusieurs formes pour permettre différents types de requêtes, en fonction de vos cas de figure. Cela peut permettre d’optimiser les requêtes en temps réel sans compromettre la vitesse ou la précision.
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Augmenter : Ajoutez des informations contextuelles à vos ensembles de données brutes. Cela permet d’enrichir leur valeur. La performance change en fonction du contexte. Vos données sont donc plus utiles si elles reflètent un éventail d’environnements.
3. Gérer les coûts
La collecte de données engendre des coûts. Les fournisseurs de services infonuagiques (AWS, Microsoft Azure, etc.) facturent en fonction du stockage, de la bande passante et des ressources informatiques. Ces dépenses peuvent nuire à l’efficacité de vos systèmes. Par conséquent, vous devez considérer les coûts des composants au sein de votre architecture de données.
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Stockage : Les prix du stockage dépendent du volume, du type et de la durée des données stockées. Pour optimiser ces coûts, envisagez d’utiliser des techniques de compression des données. Un stockage hiérarchisé (chaud, tiède et froid) basé sur la fréquence d’accès aux données ou sur des politiques de stockage des données, qui suppriment ou archivent les données les moins pertinentes, peut contribuer à maintenir l’efficacité de l’omniscience.
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Bande passante : Les coûts de bande passante sont influencés par la quantité de données transférées à l’intérieur et à l’extérieur de votre infrastructure infonuagique. Vous pouvez optimiser les coûts de la bande passante grâce à des méthodes de transfert de données efficaces telles que la mise en cache, la diffusion de données en continu et les mises à jour delta. Par ailleurs, la simplification des transferts (par exemple, le choix d’un emplacement stratégique pour les centres de données) peut également réduire le temps de latence et le trafic sur le réseau.
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Ressources informatiques : Les coûts de vos ressources informatiques sont déterminés selon la complexité de vos requêtes de données et de vos tâches de traitement. Pour gérer ces coûts, optimisez les performances de vos pipelines de traitement des données. L’optimisation des requêtes, l’indexation, les vues matérialisées et le traitement parallèle sont autant de techniques possibles. Assurez-vous de bien utiliser les capacités de mise à l’échelle automatique de votre fournisseur de services infonuagiques de manière à ajuster les ressources informatiques en fonction de la demande (vous ne payez que ce que vous consommez).
4. Concevoir une sécurité intégrée
Enfin, protégez votre architecture de données. Au fur et à mesure que vous centralisez et consolidez vos données, elles deviennent une cible plus attrayante pour les cyberpirates. Atténuez les risques liés à l’ingénierie sociale, aux accès non autorisés, aux rançongiciels, aux attaques par déni de service et aux fuites de données. Une atteinte à la protection des données peut entraîner un nombre incalculable de conséquences négatives qui réduisent à néant tout éventuel retour sur investissement.
Voici quelques mesures de sécurité que vous pouvez intégrer à vos systèmes de données :
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Audits réguliers : Faites appel à des experts en sécurité pour vous assurer que les meilleures pratiques de sécurité actualisées sont en place.
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Surveillance continue : Utilisez des systèmes qui détectent les menaces éventuelles et vous les signalent.
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Chiffrement : Brouillez toutes les données (en mouvement et au repos) pour plus de sécurité.
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Contrôles d’accès : Limitez les personnes qui peuvent accéder aux différents éléments du système. Vous réduirez ainsi les dégâts si le système est compromis.
Le superpouvoir de l’omniscience en action
Une fois déployé, vous constaterez les résultats tangibles du superpouvoir de l’omniscience dans plusieurs aspects de votre organisation.
Intelligence d’affaires
Tout d’abord, vous obtiendrez une meilleure compréhension des opérations de votre entreprise. La visualisation des données mettra en évidence l’ensemble de vos chaînes de valeur. Grâce à ces informations, vous pouvez évaluer la performance des équipements, les habitudes d’utilisation et les possibilités d’amélioration. Parmi les exemples, citons les données sur les signaux de défaillance, les délais de réapprovisionnement en consommables, la manière dont les personnes utilisent votre équipement, les résultats pour les consommateurs ou consommatrices, etc.
Analyse prédictive
Deuxièmement, vous serez en mesure d’anticiper les tendances futures. Les algorithmes d’apprentissage automatique, les modèles statistiques et les techniques d’apprentissage profond décèlent des tendances cachées dans les ensembles de données historiques qui vous permettent de prédire et d’identifier les actions à venir sur le marché. Réglez les problèmes potentiels avant qu’ils ne se transforment en situation de crise. Il s’agit par exemple d’anticiper les temps d’arrêt opérationnels ou les pannes d’équipement.
Prise de décision en temps réel et automatisation
Troisièmement, vous pourrez prendre des décisions en temps réel. Grâce au volume substantiel d’informations entrantes, un système omniscient peut continuellement fournir des informations exploitables. Cela permet d’obtenir des résultats optimaux, d’augmenter la valeur des équipements connectés et d’améliorer l’expérience et la satisfaction de l’utilisateur ou de l’utilisatrice.
Suivi des performances
Enfin, l’omniscience favorise le bon déroulement des opérations internes. Le système utilisera les données recueillies pour se gérer lui-même de manière optimale. Il peut s’agir, par exemple, de suivre les résultats d’un équipement précis ou de fournir des alertes en cas de défaillance ou de panne. Lorsque la performance diminue, une action rapide (à la fois automatique et humaine) peut limiter les dommages potentiels causés par des événements indésirables.
Conclusion
L’omniscience permet aux systèmes d’équipements connectés d’atteindre leur plein potentiel. Pourquoi? Parce que l’intelligence fondée sur les données crée des connaissances qui mènent à l’action. Un système bien informé, qui est capable de gérer (et d’améliorer) ses performances, possède une grande capacité d’adaptation.
Cette adaptation est votre superpouvoir. Les organisations dotées de systèmes omniscients simplifient leurs opérations, prennent de meilleures décisions et prévoient les enjeux de manière proactive. Exploiter les données pour gagner en adaptabilité procure un avantage concurrentiel, surtout maintenant que nous entrons dans l’ère de plus en plus connectée de l’IdO.
