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L'Impact de l'IoT sur l'Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

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L’Internet des Objets (IoT) a révolutionné la manière dont les données sont intégrées et utilisées. Découvrez comment cette transformation a un impact sur le voyage!

La relation intrinsèque entre l’IoT et l’intégration des données

The challenge of data integration is compounded by the sheer volume of data generated by IoT devices. The sheer number of devices, combined with their ability to generate data at high speeds, has resulted in an exponential growth in the amount of data that needs to be managed. This data must be integrated, analyzed, and acted upon in real-time. To do this, organizations must develop a comprehensive architecture that can handle the scale and complexity of the data.

L’intrinsèque relation entre l’IoT et l’intégration des données

La prolifération des appareils IoT a ajouté une nouvelle dimension au paysage déjà complexe de la gestion des données. Ces appareils produisent une variété de types de données, telles que des données en série temporelle, des journaux structurés et semi-structurés et même du texte non structuré provenant d’interfaces utilisateur. Ainsi, l’intégration des données est maintenant chargée de quelque chose de bien plus complexe que simplement assimiler des bases de données et des stockages en nuage ; il s’agit de comprendre un monde connecté par des milliards d’appareils. Comme l’a judicieusement déclaré la scientifique des données Hilary Mason : « Les données sont le matériau brut de l’ère de l’information ». Et en effet, la qualité et la forme de ce « matériau brut » ont considérablement évolué avec l’avènement de l’IoT.

Le défi de l’intégration des données est amplifié par le volume phénoménal de données générées par les appareils IoT. Le nombre considérable d’appareils, combiné à leur capacité à générer des données à grande vitesse, a entraîné une croissance exponentielle de la quantité de données à gérer. Ces données doivent être intégrées, analysées et traitées en temps réel. Pour ce faire, les organisations doivent développer une architecture globale qui puisse gérer l’ampleur et la complexité des données.

L’architecture IoT pour l’intégration des données

Pour réussir à intégrer les données IoT, les organisations doivent mettre en place une architecture qui prend en compte la variété et la vitesse des données. Cette architecture doit être capable de collecter, stocker, traiter et analyser les données en temps réel. Elle doit également être capable d’intégrer les données provenant de sources diverses et hétérogènes. Les technologies modernes telles que le streaming en temps réel, le traitement distribué et le traitement par lots peuvent être utilisés pour mettre en œuvre cette architecture. Les technologies d’intégration des données telles que les outils d’ETL (Extraction, Transformation et Chargement) peuvent également être utilisés pour intégrer les données provenant de différents systèmes.

La mise en place d’une architecture IoT pour l’intégration des données est essentielle pour tirer parti des avantages offerts par l’IoT. Une architecture robuste permet aux organisations de collecter et d’analyser les données à grande échelle afin de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Elle

Source de l’article sur DZONE

Par Erik Marcadé, Head of SAP Labs Paris

Les entreprises et dirigeants du monde entier sont aujourd’hui confrontés à des défis de taille, que ce soit la volatilité des marchés, les incertitudes économiques ou encore les conflits géopolitiques… Ayant compris que l’intégration des technologies permettait de faire face à ces incertitudes, les entreprises redoublent d’efforts dans leurs transformations digitales pour survivre et prospérer. Cependant, la pénurie importante de talents et de compétences dans le secteur technologique renforce ce sentiment d’incertitudes.

Selon une récente étude d’IDC, 48 % des répondants sont confrontés à une pénurie de développeurs pour répondre à leurs demandes actuelles. C’est l’une des raisons pour lesquelles seulement 8 % des entreprises mondiales ont pu atteindre leurs objectifs de transformation digitale.

Dans l’enquête « Global Workforce Hopes and Fears Survey for 2022 » de PWC, on apprend que 29 % des personnes interrogées indiquent que leur pays ne dispose pas des ressources nécessaires à l’exercice de leur métier – les soins de santé, la technologie, les médias et les télécommunications arrivant en tête de liste. Pour combler le déficit de compétences, de nombreuses entreprises (40 %) investissent dans des programmes de perfectionnement et de formation, tandis que d’autres (33 %) augmentent les salaires pour retenir les meilleurs talents.

La demande de développeurs de logiciels n’a jamais été aussi forte, et cette pénurie de main-d’œuvre qualifiée crée non seulement des lacunes, ralentit le processus d’innovation et de croissance de nombreuses entreprises, mais provoque également des taux d’épuisement professionnel exceptionnellement élevés chez les développeurs. Pour les retenir sur le marché du travail, les entreprises devraient adopter des méthodes “low-code/no-code”, c’est-à-dire des méthodes de développement de logiciels qui ne nécessitent que peu ou pas de compétences en programmation. Plutôt que des langages de programmation textuels, ces méthodes utilisent des outils de conception d’applications visuelles et d’autres techniques de modélisation graphique.

En allant un cran plus loin, la clé d’une transformation digitale plus efficace pour l’entreprise ainsi que pallier la pénurie de compétences, passera par le développement de l’expertise technologique de ceux qui la connaissent le mieux – les utilisateurs eux-mêmes. Mais qu’entendons-nous par « utilisateurs professionnels » ? Il s’agit des analystes financiers, des opérateurs de la chaîne d’approvisionnement, des responsables de la chaîne de production, des spécialistes des achats et du marketing. Grâce à la formation et à l’investissement dans des solutions low-code/no-code, les entreprises peuvent exploiter la puissance du logiciel en dehors du back-office et la mettre entre les mains de personnes qui l’utilisent tous les jours pour innover, exécuter des tâches, se connecter, etc. En outre, cette approche permet également de répondre à la pression que ressentent de nombreux professionnels de l’informatique, chargés des grandes révisions d’infrastructure et des transformations digitales.

Les organisations peuvent former des employés qui n’ont aucune expérience préalable de la programmation, en leur fournissant des connaissances sur le low-code/no-code. L’objectif de ces formations est la certification en tant que «citizen developer», qui permettra à ces employés de développer et d’exploiter des programmes low-code/no-code à l’aide d’une expertise applicative personnelle. Ils peuvent alors décharger les développeurs professionnels de simples tâches routinières de programmation afin qu’ils puissent davantage s’impliquer dans le développement stratégique d’applications.

Bien sûr, les personnes ayant un certain niveau d’expertise technique peuvent également tirer profit des logiciels low-code/no-code : les tâches trop complexes pour un « citizen developer » comme les fonctions de sécurité, ou encore l’utilisation d’outils pour concevoir un programme à budget limité sans perdre la capacité d’évoluer. L’expertise des développeurs confirmés est – dans ce cas – toujours nécessaire mais avec l’aide du low-code/no-code, ils peuvent développer ces fonctions de manière plus efficace.

Les entreprises technologiques doivent être capables, à l’avenir, de s’adresser à tous : du développeur cloud-native et du data scientist, à l’architecte d’entreprise et au développeur d’applications et d’intégration, en passant par le concepteur UX et même les utilisateurs non techniques ! Le besoin est évident : le marché total adressable du développement d’applications et de l’automatisation des processus low-code/no-code n’a cessé de croître, et devrait atteindre 159 milliards de dollars d’ici 2030, contre 27 milliards de dollars cette année.

Dans le but de soutenir nos clients, SAP vient de lancer une nouvelle suite low-code appelée SAP Build – un ensemble d’outils qui mettent notre technologie de pointe entre les mains de tout utilisateur professionnel – utilisateur qui pourra désormais créer seul les applications dont il aura besoin, sans compétences approfondies en matière de codage et sans l’intervention du service informatique.

SAP Build est notre contribution à la mise en œuvre de cas d’utilisations commerciales, tout en atténuant les effets de la pénurie mondiale de compétences informatiques, grâce à la possibilité de transformer n’importe qui en développeur, ainsi que chaque entreprise, quelle que soit sa taille ou son secteur d’activité, en entreprise technologique.

Avec l’aide du low-code/no-code, les utilisateurs professionnels peuvent travailler plus efficacement et plus rapidement, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur des tâches plus décisives et les entreprises peuvent mieux réussir, indépendamment de ce leur réserve l’avenir.

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Source de l’article sur sap.com

Today no less than 60% of companies are either exploring the possibilities of adopting artificial intelligence or trying to realize its potential to transform the way they do business. The problem is that a significant portion of them (one-third) struggle to produce substantial change with AI.

The lifecycle of an AI solution usually consists of problem definition, data collection, model building, model fine-tuning, and applying the solution to solve a specific problem. Various experts build the solution to solve business problems. Still, a problem solved by a data scientist does not automatically translate into a constant stream of actual value for the business. Once deployed to production, the AI solution cannot be left as-is. Like any other system, it requires continuous maintenance. However, any AI solution’s maintenance differs significantly from the maintenance of other systems (e.g., microservice-based applications). The performance of any AI solution can be affected by many factors, and if the maintenance work is not done, the solution will cause problems instead of solving them.

Source de l’article sur DZONE

A data scientist extracts manipulate and generate insights from humongous data. To leverage the power of data science, data scientists apply statistics, programming languages, data visualization, databases, etc.

So, when we observe the required skills for a data scientist in any job description, we understand that data science is mainly associated with Python, SQL, and R. The common skills and knowledge expected from a data scientist in the data science industry includes – Probability, Statistics, Calculus, Algebra, Programming, data visualization, machine learning, deep learning, and cloud computing. Also, they expect non-technical skills like business acumen, communication, and intellectual curiosity.

Source de l’article sur DZONE


What Is AdaBoost?

First of all, AdaBoost is short for Adaptive Boosting. Basically, Ada Boosting was the first really successful boosting algorithm developed for binary classification. Also, it is the best starting point for understanding boosting. Moreover, modern boosting methods build on AdaBoost, most notably stochastic gradient boosting machines.

Generally, AdaBoost is used with short decision trees. Further, the first tree is created, the performance of the tree on each training instance is used. Also, we use it to weight how much attention the next tree. Thus, it is created should pay attention to each training instance. Hence, training data that is hard to predict is given more weight. Although, whereas easy to predict instances are given less weight. 


Source de l’article sur DZONE (AI)