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Getting Started With Robotic Process Automation

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Technologies such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and natural language processing (NLP) have led the way to software robots that reduce the manual, time-consuming, and repetitive actions performed on digital platforms. The concept of automating tasks on digital platforms is called robotic process automation (RPA). RPA is a software robot that interacts with computer-centric processes and aims to introduce a digital workforce that performs repetitive tasks previously completed by humans. This Refcard introduces RPA technology, how it works, key components, and how to set up your environment.
Source de l’article sur DZONE

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Let’s Talk Data Podcast Series – Nouvelle saison disponible maintenant !

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Découvrez les saisons précédentes de la série de podcasts SAP intitulée « Parlons des données » dans nos précédents blogs sur la saison 5 et la saison 4.

Il est essentiel de créer un robuste socle de données et d’atteindre l’excellence en matière d’informations pour obtenir l’agilité d’entreprise nécessaire pour faire face aux changements et prendre rapidement les bonnes décisions stratégiques. Aider les équipes métier à mettre à profit leurs ressources de données et une remarquable réactivité pour optimiser la collecte et la communication de ces précieuses ressources est extrêmement utile pour renforcer l’efficacité au sein de l’entreprise et gérer de façon optimale les périodes de changements.

Nous avons donc réuni des experts en gestion et stratégie des données pour évoquer les sujets et tendances clés qui transforment la façon dont les entreprises exploitent les données pour libérer tout le potentiel de ces précieuses ressources.

Écoutez cette série de podcasts en anglais pour tout savoir sur les données !

Surveillez les nouveaux podcasts et rattrapez votre éventuel retard en la matière.

Écoute possible sur Spotify, SoundCloud, iTunes, PlayerFM ou YouTube.

Aperçu de la saison 6 : podcasts sur la stratégie de données, cas d’utilisation et solutions SAP associées

Ep. 58 — Partie 2 : Intégration de SAP Signavio Process Intelligence à SAP Data Intelligence

Cet épisode dit tout sur SAP Signavio Process Intelligence : le pourquoi, le quoi et le comment. Il aborde également l’intégration entre SAP Signavio Process Intelligence et SAP Data Intelligence.  Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal SAP Signavio Process Intelligence, et Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 57 — Partie 1 : SAP et Signavio : le quoi et le comment

Cet épisode présente SAP Signavio. Il présente la solution ainsi que les éléments clés et la façon dont SAP et Signavio travaillent ensemble pour améliorer les processus.
Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal SAP Signavio Process Intelligence, et Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 56 — Ce que le conseil d’administration doit savoir sur les données

Ce podcast porte sur les fondements nécessaires aux membres de conseils d’administration, en particulier ceux d’entreprises non natives des données, pour gérer les opportunités et risques majeurs, mener des examens plus approfondis, et assumer leur responsabilité de supervision axée sur les données. Écoutez Dr Thomas C. Redman, « le docteur Données », président de Data Quality Solutions, et Maria Villar, en charge de l’innovation en matière de gestion et de stratégie des données d’entreprise chez SAP, partager leurs précieux insights.

Ep. 55 — Les femmes dans le domaine des données

Rejoignez cette discussion interactive avec des femmes ayant toute une carrière en lien avec les données, dont Kristin McMahon, vice-présidente mondiale Solutions et marketing chez SAP, Corrie Brague, directrice principale Gestion des données chez SAP, Ina Felsheim, directrice marketing produits chez AWS, et Ginger Gatling, directrice principale Gestion des données chez SAP. Vous entendrez leur avis sur l’état actuel de la gestion des données, des conseils pour une carrière en lien avec les données et des insights sur l’importance de la promotion des données dans tous les secteurs.

Ep. 54 — SAP et OpenText : réduction des coûts, amélioration des performances et migration vers SAP S/4HANA avec solide retour sur investissement

Cet épisode concerne le traitement des documents, le partenariat avec OpenText et une récente étude axée sur le retour sur investissement évoquant la réduction des coûts, l’amélioration des performances et l’efficacité en matière de migration vers SAP S/4HANA.
Intervenantes : Sheila McCarthy, directrice mondiale du marketing et des solutions, et Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions SAP

Ep. 53 — Données et analytique SAP : cas d’utilisation client pour l’intégration des données

Ce podcast s’appuie sur l’épisode 51 évoquant les services de gestion des données disponibles dans SAP Business Technology Platform. Dans cet épisode, nous découvrons une entreprise disposant de données en silos, déconnectées et dépourvues de contexte commercial. Ce podcast explique comment SAP Business Technology Platform, et plus particulièrement les services de données et d’analytique, ont été utilisés pour ajouter un contexte commercial à la masse de données existantes afin de favoriser des décisions fiables.
Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal Stratégie produits technologiques et plateformes chez SAP, Axel Schuller, responsable Solutions de gestion des données SAP, Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 52 — Rapprochement des données financières

Savez-vous que le rapprochement des données financières est incontournable dans tout projet de mise en œuvre SAP ? En quoi cela consiste-t-il et pourquoi est-ce nécessaire pour toutes les entreprises d’y prêter attention ? Rejoignez Syin Tan, Kevin Zheng, Lucas Morris et Sam Bannigan, représentants Pratiques relatives aux données chez Deloitte, qui évoquent les coûts, risques et exigences de conformité liés au rapprochement financier, et la façon dont ils ont mis à profit SAP Data Intelligence pour maîtriser ce facteur de réussite essentiel.
Intervenants : Kevin Zheng, spécialiste des données chez Deloitte Consulting, Syin Tan, spécialiste finance et données chez Deloitte Consulting, et Lucas Morris, spécialiste finance chez Deloitte Consulting.

Ep. 51 — Les meilleures façons d’exploiter les services de gestion des données avec SAP Business Technology Platform

Ce podcast explore les plus importants services de gestion des données disponibles sur SAP Business Technology Platform. Ces services incluent le catalogage des données et la gestion des métadonnées, l’intégration des données et le traitement des données. La façon dont ces services sont utilisés dans l’ensemble du portefeuille données et analytique de SAP Business Technology Platform sera également abordée. Rejoignez ce podcast pour découvrir les dernières innovations concernant les services de gestion des données et comment les mettre à profit.
Intervenants : Silvio Arcangeli, directeur principal Stratégie produits technologiques et plateformes chez SAP, Axel Schuller, responsable Solutions de gestion des données SAP, Ginger Gatling, directrice principale du marketing des solutions de gestion des données chez SAP.

Ep. 50 — SAP et Sodales : comment innover, créer et monétiser vos solutions SAP BTP Sodales Solutions crée des solutions pour la gestion EHS (Environnement, Hygiène et Sécurité) des entreprises et elle s’appuie pour cela sur SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Grâce à son innovation continue et à sa mise à profit de SAP BTP, Sodales exploite chaque opportunité d’amélioration. Écoutez ce que ce « modèle en matière de SAP BTP » a à dire et découvrez son approche en matière d’innovation, mais aussi des réflexions concernant SAP Store, les critères d’embauche, etc.

Ep. 49 — Le problème oublié : comment gérer la croissance du volume de données tout en réduisant les coûts et les risques La croissance du volume des données s’accélère. Les coûts et les risques liés à la gestion de toutes ces données ne se limitent pas au stockage. Rejoignez Deepak Sood, PDG d’Auritas, et Robert Pickering, directeur principal Gestion des solutions Business Technology Platform chez SAP, qui expliquent comment et pourquoi gérer le cycle de vie des données tout en trouvant le juste équilibre en matière de coûts des ressources, propriété, risques et conformité légale.

Ep. 48 — Découverte de la valeur ajoutée de SAP BTP pour les partenaires, avec SAP, IDC et le partenaire SAP Rizing Dans cet épisode de podcast, vous entendrez des dirigeants de SAP, IDC et Rizing, partenaire SAP, évoquer la valeur ajoutée obtenue par les partenaires avec SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Paul Edwards (directeur, canaux logiciels et écosystèmes chez IDC) mène une discussion particulièrement instructive avec Martin Stenzig(directeur de la technologie chez Rizing) et Tom Le (vice-président mondial Conseil en solutions partenaires, SAP), en abordant les conclusions du guide de la réussite partenaires IDC qui explore les accélérateurs opérationnels et technologiques offerts aux partenaires via SAP BTP. Les dirigeants abordent des sujets tels que la façon dont Rizing innove avec SAP BTP, le périmètre et l’impact de la plateforme sur la valeur du cycle de vie client, ainsi que les programmes SAP proposés pour assurer la réussite des partenaires avec SAP BTP. Pour en savoir plus, accédez au podcast dès maintenant.

Ep. 47 — Prévision du prix des produits de base avec SAP Data Intelligence Ratan Yedla et Sumanth Krishnan de VASPP Technologies évoquent le fonctionnement de la prévision des prix des produits de base avec SAP Data Intelligence. Ils abordent le recours à des modèles d’IA (intelligence artificielle) et de ML (Machine Learning) pour prévoir les futurs prix en fonction de modèles passés, d’événements externes et de données IoT, et expliquent combien mieux prévoir les prix, avec moins d’erreurs, permet de meilleures décisions d’achat et des économies pour les entreprises. VASPP Technologies a réalisé ce travail lors du sprint de contenus SAP Data Intelligence.

Ep. 46 — Création de l’automatisation intelligente de DataXstream avec SAP Data Intelligence Xilin Cheng et Kathleen Taggart de DataXstream évoquent la création de l’automatisation intelligente et les avantages du recours à SAP Data Intelligence pour les opérations de Machine Learning (MLOps). L’équipe aborde les difficultés rencontrées par le grossiste pour traiter un gros volume de devis et de commandes avec précision et efficacité. Traditionnellement, il fallait que des représentants du service client, comprenant SAP GUI et ayant des années d’expérience dans le secteur, passent des heures à saisir des données. Avec l’automatisation intelligente, la reconnaissance optique de caractères permet de lire du texte dans les modèles de Machine Learning créés par Xilin. Il évoque les techniques de traitement du langage naturel (TLN) utilisées, mais aussi les avantages du développement de pipelines de Machine Learning dans SAP Data Intelligence. Kathleen et Xilin évoquent pour finir l’avenir de l’automatisation intelligente et le potentiel qu’offre le Machine Learning pour remporter plus de contrats et améliorer l’expérience d’achat des clients.

Pour en savoir plus, consultez les ressources et informations supplémentaires disponibles ici :

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Source de l’article sur sap.com

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Machine Learning in Cybersecurity

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What Is Machine Learning?

Machine learning (ML) is a domain of computer science that allows computers to learn without having to be programmed directly. Machine learning is one of the most intriguing technologies ever discovered.

Machine Learning in Security

Thanks to machine learning (ML), computers may learn without being explicitly programmed. Machine learning works with computers to learn as humans do: by trial and error. The topic of artificial intelligence encompasses machine learning as a subset.

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What Does AIOps Mean for SREs? It’s Complicated

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If you’re an SRE, you might view AIOps with great excitement. By automating complex workflows and troubleshooting processes, AIOps could make your life as an SRE much easier.

Alternatively, SREs may choose to view AIOps with disdain. They might think of AIOps as just a fancy buzzword that doesn’t live up to its promises, and that can become a distraction from the SRE tools that really matter.

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Top 5 Data Science, AI, And ML Trends for 2022

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The global artificial intelligence market is expected to reach over $200 billion by 2027. The big data market segment is anticipated to grow up to US$103 billion by 2027 with a share of 45% from the software segment. Similarly, the projected size of the global deep learning market will reach over $40 billion by 2027 at a CAGR of 39.2%.

Indeed, the implementation of technologies like data science, artificial intelligence, and machine learning in organizations has increased exponentially. In the last two years, during the pandemic outbreak, the technologies played a crucial role in saving lives and fostering economic resilience, showing many surprising trends. 

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Open Source Solution for Building Invincible Apps

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Introduction

I left Microsoft after 19 years, where I led teams that built system software for highly scalable cloud applications. This included leading development of the Microsoft Orleans framework from its inception at Microsoft Research until it became one of the most successful open-source projects within the .NET ecosystem. Orleans powers a number of large-scale Microsoft systems such as Xbox Game Services, Skype, Azure IoT, Azure ML, Azure Active Directory, and many more cloud services outside Microsoft. So if you’ve ever played online multiplayer games like Halo or Call of Duty, our team built much of the underlying infrastructure that supports it.

When I originally joined Orleans, cloud computing was still in its infancy. We had a 10,000-foot vision and not a single line of actual code. We needed to reimagine how cloud-scale applications should be coded because, at the time, available and high-performance scalable systems were only achievable by experts. And while everyone knew the cloud was coming, we had no idea how to build applications in a way that ensured they would be accessible and productive for millions of software engineers.

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Why Python Is Best for Machine Learning

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Today, most companies are using Python for AI and Machine Learning. With predictive analytics and pattern recognition becoming more popular than ever, Python development services are a priority for high-scale enterprises and startups. Python developers are in high-demand — mostly because of what can be achieved with the language. AI programming languages need to be powerful, scalable, and readable. Python code delivers on all three.

While there are other technology stacks available for AI-based projects, Python has turned out to be the best programming language for this purpose. It offers great libraries and frameworks for AI and Machine Learning (ML), as well as computational capabilities, statistical calculations, scientific computing, and much more. 

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Generating Business Insights Using Advanced Analytics

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Machine learning-based applications have seen significant commercial success in several mainstream consumer applications in the recent past. Self-driving cars, stock-trading bots, robo-advisors, Amazon’s Alexa, and Apple’s Deep Fusion and Siri are some of the renowned examples of commercial success with artificial intelligence and machine learning. AI has also made our lives easier by improving the customer experience of the products we use. Google’s text generation software, Netflix’s recommendation engine, and Facebook and Twitter’s fake news detection are other prime examples. In fact, every single technology company uses AI in its mainstream applications either directly or indirectly. Non-technology companies are also using AI to improve customer experience, improve efficiency, and generate new revenue streams. Chatbots, robo-advisors, systems that predict system failures, and products that generate efficient supply chain routes are some of the prominent ways in which non-technology companies use AI. This is leads to a popular belief that AI and ML are primarily used by technology companies or they are being used by non-tech companies to build AI-based products.

This popular perception is not true. There are plenty of avenues in which AI/ ML is being used or can be used by non-tech and non-product-based groups to generate insights. In this article, I am going to share with you four ways in which you can augment advanced analytics into your analytics strategy to generate insights.

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Qu’est-ce que la technologie cloud computing ?

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Vos utilisateurs et clients sont déjà habitués à utiliser leurs applications mobiles, comme Facebook ou Google Docs, pour interagir et travailler en toute flexibilité. Mais derrière le cloud computing, il y a bien plus qu’une simple interface web moderne. Le temps de réponse, le stockage des données, l’accès aux informations, la fiabilité et la sécurité sont autant d’éléments vitaux pour toute entreprise qui envisage une « migration dans le cloud ». Vos pairs vous auront sans doute parlé des avantages du cloud computing : accès aux technologies les plus récentes, flexibilité accrue et coûts IT réduits.

Qu’est-ce que la technologie cloud ?

Le cloud computing propose des services tels que le stockage des données, la sécurité, la mise en réseau, des applications logicielles et de la business intelligence, via internet et sur la base d’un abonnement.

En découvrant peu à peu le monde du cloud computing, vous voudrez sans doute vous familiariser avec certains des mots, définitions et choix qui s’offrent à vous. Vous trouverez ici un assortiment d’informations pertinentes, y compris des explications des termes SaaS, PaaS, IaaS, cloud public, cloud privé, cloud hybride et leurs différences. Le cloud offre de nombreux avantages que nous allons d’abord brièvement passer en revue.

Les avantages du cloud computing

  • Fiable : sûr, sécurisé et disponible. Bénéficiez d’un accès 24h/24 et 7j/7 au système de cloud computing de n’importe où et avec un excellent temps de réponse. Exécutez sur des serveurs sécurisés avec une équipe d’experts sécurité à temps plein. Vos données sont copiées et sauvegardées à distance.
  • Flexible: obtenez la puissance de calcul dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin. Ajoutez ou enlevez des serveurs, du réseau, du stockage. Intégrez de nouveaux utilisateurs instantanément. Étendez vos activités à de nouvelles zones géographiques. Tout est fait rapidement et facilement.
  • Economique : Ne payez que pour ce dont vous avez besoin. Pas de frais initiaux pour le matériel ou les infrastructures. Réduisez le temps consacré par le personnel informatique à la maintenance et à la mise à jour des systèmes. Investissez plutôt vos ressources dans des projets qui génèrent des revenus.
  • Actualisé : ayez toujours la dernière version de la plateforme, base de données, des applications logicielles. De plus, profitez des technologies émergentes telles que le Machine Learning (ML), l’intelligence artificielle (AI), l’Internet des objets (IoT), et plus encore. Restez toujours au fait des dernières innovations.

Les différents types de services de cloud computing

Le cloud computing est divisé en trois grandes catégories de services : SaaS, PaaS et IaaS. Certains fournisseurs combinent ces services et d’autres les proposent séparément.

Qu’est-ce que le SaaS ?

Avec le SaaS (software-as-a-service), les logiciels sont hébergés sur un serveur distant et les clients peuvent y accéder partout et à tout moment, à partir d’un navigateur web ou d’une intégration web standard. Le fournisseur de SaaS se charge des sauvegardes, de la maintenance et des mises à jour. Les solutions SaaS comprennent l’enterprise resource planning (ERP), la gestion de la relation client (CRM), la gestion de projets, etc.

Qu’est-ce que le PaaS ?

La plateforme en tant que service (PaaS) est un environnement de développement d’applications basé sur le cloud qui fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer et déployer des applications. Avec le PaaS, les développeurs peuvent choisir les fonctionnalités et services cloud qu’ils souhaitent sur la base d’un abonnement ou d’un paiement à l’utilisation.

Qu’est-ce que l’IaaS ?

L’IaaS (Infrastructure-as-a-service) permet aux entreprises de « louer » des ressources informatiques, telles que des serveurs, réseaux, du stockage et des systèmes d’exploitation, sur la base d’un paiement à l’utilisation. L’infrastructure est modulable et les clients n’ont pas à investir dans le matériel.

IaaS vs. PaaS vs. SaaS

Comparez le SaaS, le PaaS et l’IaaS et découvrez ce que vous pouvez attendre de chaque modèle « as-a-service ». La plupart des entreprises utilisent aujourd’hui un mélange des trois, et les limites entre les trois peuvent parfois s’estomper.

SaaS PaaS IaaS
Qui l’utilise Utilisateurs Business Développeurs Administrateurs système
Ce que vous obtenez Applications logicielles Plateforme de développement Ressources informatiques
Objectif Mener à bien des tâches business Construire et déployer des applications Accéder en ligne au stockage, aux réseaux, aux serveurs et à d’autres infrastructures
Contrôles du fournisseur cloud Applications, données, runtime, middleware, O/S, virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau Runtime, middleware, O/S, virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau Virtualisation, serveurs, stockage, mise en réseau
Contrôles du client N / A – tout est géré par le fournisseur Applications, données Applications, données, runtime, middleware, O/S

Types de déploiement cloud

Il existe trois types différents de déploiement cloud : public, privé et hybride. De nombreuses entreprises combinent plusieurs approches et mettent en place un environnement multi-cloud.

  1. Cloud Public : les services sont fournis aux clients sur un réseau disponible pour les clients du fournisseur. Le cloud public est efficace, abordable et est souvent multilocataires, ce qui signifie que le fournisseur gère votre service dans un environnement partagé.
  2. Cloud Privé : les services sont maintenus sur un réseau privé protégé par un pare-feu. Vous pouvez créer un cloud privé dans votre propre data center ou vous abonner à un cloud privé hébergé chez un fournisseur. Le cloud privé offre plus de sécurité et de contrôle.
  3. Cloud Hybride : combinaison d’un cloud public, cloud privé et d’une infrastructure sur site. Le cloud hybride vous permet de conserver des informations sensibles dans un data center traditionnel ou un cloud privé, tout en profitant des ressources du cloud public.

Cloud public vs privé vs hybride

Comparez les trois différents types de déploiements cloud pour découvrir celui qui conviendrait le mieux à votre entreprise.

Cloud public Cloud privé Cloud hybride
Environnement Ressources informatiques publiques partagées Ressources informatiques privées Mix de ressources publiques et privées
Mise à l’échelle automatique Élevé Peut être limité Élevé
Sécurité Bonne – mais dépend de la sécurité du fournisseur Plus sûr – toutes les données sont stockées dans un data center privé Très sûr – les données sensibles sont stockées dans un data center privé
Fiabilité Moyenne – dépend de la connectivité Internet et de la disponibilité du fournisseur de services Élevée – tout l’équipement est installé dans les locaux ou hébergé chez un fournisseur de services en cloud privé dédié Moyenne à élevée – une certaine dépendance à l’égard du fournisseur de services
Coût Faible – modèle « payez pour ce dont vous avez besoin » et pas besoin de stockage et de ressources sur site Modéré à élevé – peut nécessiter des ressources sur site telles qu’un data center, de l’électricité et du personnel informatique Modéré – mélange de modèle « payez pour ce dont vous avez besoin » et de ressources sur site
Pour qui ? Les entreprises qui souhaitent tirer parti des dernières applications SaaS et de l’IaaS flexible. tout en maintenant des coûts bas Organismes gouvernementaux, prestataires de soins de santé, banques et toute entreprise qui gère un grand nombre de données sensibles Les entreprises qui souhaitent préserver la confidentialité des applications et des données critiques – tout en utilisant les services de cloud public

La sécurité du cloud

Le cloud est-il vraiment sécurisé ? La sécurité du cloud dépend de la manière dont il a été déployé et des capacités du fournisseur. Mais il a été démontré que, dans la plupart des cas, le cloud offre plus de sécurité que les installations sur site. Il y a plusieurs raisons à cela :

  • Emplacement des données : avec un déploiement sur site, vos données se trouvent dans votre installation. Or la 1ère étape pour quelqu’un qui cherche à voler vos données est de savoir où elles se trouvent. Les grands fournisseurs de cloud computing ont de nombreux serveurs à différents endroits, il est donc difficile de savoir où se trouvent les données.
  • Sécurité : avec une installation sur site, votre personnel gère toutes les procédures de sécurité et mises à jour logicielles. Récemment, une grande compagnie d’assurance a été victime d’une faille de sécurité, et il s’est avéré que le service informatique n’avait pas installé de mises à jour de sécurité depuis de nombreux mois. Grâce à un fournisseur de cloud computing réputé, les entreprises disposent d’experts en sécurité à plein temps pour protéger leurs données.
  • Sauvegarde : dans le cadre d’une installation sur site, vous êtes responsable de la sauvegarde régulière de vos précieuses informations. Si votre entreprise adopte ce type de déploiement, il est nécessaire d’avoir des copies à jour stockées hors site.

Proposez de nouvelles technologies via le cloud

Les départements informatiques subissent une pression croissante pour passer du statut de centre de coûts à celui de créateur de valeur – et doivent maintenant mener la charge en matière d’innovation. Le cloud computing et le Platform-as-a-Service (PaaS) peuvent être un catalyseur pour les DSI qui souhaitent maintenir avec succès un environnement informatique bi-modal qui encourage l’innovation rapide tout en soutenant en toute sécurité le noyau stable et critique de l’entreprise.

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Source de l’article sur sap.com

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How Machine Learning Has Disrupted Finance Industry

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In the last decade, the finance industry has seen an infusion of cutting-edge technologies like never before. This transformation is largely attributed to many startups that appeared on the scene post 2008 recession and followed a technology-first approach to create financial products and services with a target to improve customer experience. FinTech, as these startups are known, have been the early adopters of the new technologies like Smartphones, Big Data, Machine Learning (ML), Blockchain and were considered the trendsetters that were later followed by more traditional banks and financial institutes.

The recent advancements in machine learning and deep learning has really pushed the boundaries of computer vision and natural language processing. FinTechs are leaving no stones unturned to capitalize on these breakthroughs to improve financial services. As per a report, the ML Fintech market was valued at $7.27 billion in 2019 and it is expected to grow to $35.40 billion by 2025. Statista forecasts that the entire banking industry overall will be able to derive the business value of  $182 billion globally with machine learning by the year 2025.

Source de l’article sur DZONE

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