This blog post explores how event streaming with Apache Kafka provides a scalable, reliable, and efficient infrastructure to make gamers happy and gaming companies successful. Various use cases and architectures in the gaming industry are discussed, including online and mobile games, betting, gambling, and video streaming.
Learn about:
Spark-streaming can be used to read the data from a source in a streaming fashion. We just have to create a read-stream from the data source and then we can create the write-stream to load the data into a target datasource.
For this demo, I will assume that we have different JSON payloads coming into a kafka topic that we need to transform and write it to another kafka topic.
The rise of data in motion in the insurance industry is visible across all lines of business, including life, healthcare, travel, vehicle, and others. Apache Kafka changes how enterprises rethink data. This blog post explores use cases and architectures for event streaming. Real-world examples from Generali, Centene, Humana, and Tesla show innovative insurance-related data integration and stream processing in real-time.
Most insurance companies have similar challenges:
Après avoir mis SAP HANA au cœur du SI financier de SCOR, SAP annonce que son client a finalisé avec succès sa roadmap finance. Annoncée en 2015, cette dernière permet aux différents métiers de la finance de SCOR de répondre sereinement aux objectifs des années à venir. La raison d’être du projet : être au service des métiers pour soutenir l’excellence opérationnelle du domaine finance.
Quatrième réassureur mondial, SCOR offre à ses clients une gamme innovante et diversifiée de solutions et de services pour le contrôle et la gestion des risques via une assise financière solide. Fidèle à sa devise « l’Art et la Science du Risque », le Groupe met son expertise reconnue au sein du secteur et ses solutions financières de pointe au service du bien-être et de la résilience des populations.
Répondre à de nombreux enjeux business et numérique pour évoluer technologiquement
SCOR concrétise sa roadmap 2015-2020 avec la conversion vers S/4HANA opérée en Juillet 2020, point d’orgue d’une ambition métier supportée par SAP HANA visant à mettre en place une plateforme financière unique et intégrée pour l’ensemble des besoins de la Finance.
Ce plan sur 5 ans a permis la mise en place des axes suivants :
Un déploiement prenant en considération tous les paramètres, coûts, délais et qualité grâce à l’expertise consolidée métier, projets et systèmes du SAP Competency Center de SCOR dirigé par François Bossard, qui s’est vu être complétée par le déploiement sur une instance unique de la gestion de la trésorerie (SAP TRM), de la communication bancaire (SAP BCM), de la gestion budgétaire (SAP eBPC) et de la sécurisation du cycle de développement (Solution Manager).
SCOR est désormais doté d’un avantage concurrentiel indéniable pour les 3 prochaines années dans le domaine de la Finance en termes d’innovations technologiques. Sa plateforme est complètement intégrée et dotée d’interfaces répondant en temps réel voire en streaming, un niveau d’intégration que de nombreux acteurs commencent tout juste à entrevoir. Ces avancées sont dues à un concept fonctionnel clé : la réconciliation « by design » de l’ensemble des domaines de la finance au sein d’une plateforme unifiée.
« SCOR posait il y a 10 ans les bases d’une vision rationnalisée de son système d’information financier en migrant l’ensemble de ses comptabilités dans SAP. Ces cinq dernières années, il nous paraissait naturel de faire fructifier cet acquis via une roadmap de développement ambitieuse, associant enrichissements fonctionnels et innovations technologiques pour en tirer tous les bénéfices, optimisant nos processus financiers et nos capacités analytiques. Grâce à ces acquis et à une migration fluide vers S/4HANA réalisée en quelques mois, nous pouvons compter sur une plateforme financière performante qui est en mesure d’encaisser les impacts des prochaines échéances d’évolution règlementaire IFRS9 et IFSR17 », précise Marc Philippe, Directeur des Systèmes d’Information du Groupe SCOR.
Une implémentation réussie pour aller plus loin dans l’excellence opérationnelle
Déployée en juillet 2020, SAP S/4HANA, montre déjà de nombreux bénéfices : des économies sur de nombreux projets, des gains de temps pour mieux redéployer les ressources, la mise en place de process plus intégrés, plus automatisés, plus simples et plus informés pour permettre aux équipes de se concentrer sur leur valeur ajoutée et ainsi libérer du temps aux collaborateurs pour se concentrer sur l’opérationnel. Cette nouvelle étape répond à une logique stratégique sur le moyen long-terme. En effet, elle permet de se rapprocher tactiquement de la roadmap SAP, d’avoir toujours un œil sur l’innovation, d’aller encore plus loin dans l’excellence opérationnelle ou encore de se rapprocher davantage de la réalité comptable tout en abordant de manière plus sereine les challenges normatifs de l’industrie pour les 3 prochaines années.
A l’initiative et à la direction de cette roadmap, y compris la conversion vers S/4HANA venant la conclure, Marc Henry, Head of Finance Projects, Systems, Processes and Controls du Groupe SCOR, précise que « S/4HANA nous permet de construire et développer IFRS9 et IFRS17 sur la nouvelle plateforme sans avoir à faire de migration par la suite. La solution nous permet aussi de développer de nouvelles fonctionnalités clés comme l’ajout de devises, de ledger, de GAAPs et d’aller encore plus loin dans l’intégration du domaine de la finance ».
La solution SAP Analytics Cloud permet de déployer un ensemble de best practices, de capitaliser sur l’ensemble des efforts consentis sur HANA et de s’inscrire comme early-adopter de la roadmap de SAP pour assurer une co-innovation et un partage constant avec toutes les parties prenantes. La solution fournit également au top management des données en temps réel leur permettant d’avoir un avis fiable et factuel sur plusieurs process comme la santé financière de leur division dans le cadre d’un projet ou encore sur le pilotage de KPIs plus globaux. Enfin, SAC permet de rendre les utilisateurs de la solution plus indépendants afin d’être davantage sur l’accompagnement et la certification de la donnée plutôt que sur sa production par les équipes métier.
SAP Business Planning and Consolidation (eBPC) a offert à SCOR la possibilité d’adapter ses plans de planification, de budgétisation, de prévision pour améliorer l’ensemble du processus budgétaire du Groupe. La solution a également permis d’entrevoir des gains additionnels au regard de la roadmap SAP et de son intégration avec d’autres outils déjà existants comme SAP Analytics Cloud Planning. L’objectif : accélérer les cycles budgétaires et de clôture financière, et renforcer l’expérience utilisateur.
« Après le succès de la première implémentation avec SAP, nous souhaitions poursuivre la collaboration. Nous avons pu mettre en place une plate-forme mondiale intégrée, dotée d’une base de données unique disponible en temps réel. SCOR a pu capitaliser sur tout le travail effectué précédemment, avoir un seul point d’accès pour la donnée Finance et rendre certains modules plus flexibles. Nous sommes très fiers d’être une vitrine pour SAP qui nous offre de réels bénéfices opérationnels à court terme », ajoute Marc Henry.
A propos de SAP
La stratégie de SAP vise à aider chaque organisation à fonctionner en “entreprise intelligente”. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 77 % des transactions commerciales mondiales entrent en contact avec un système SAP®. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analytique avancées aident nos clients à transformer leurs activités en “entreprises intelligentes”. SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration afin qu’elles puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent – sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Avec son réseau mondial de clients, partenaires, employés et leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun. Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.
Contacts presse :
Daniel MARGATO, Directeur Communication : 06 64 25 38 08 – daniel.margato@sap.com
Pauline BARRIERE : 06.13.73.93.11 – presse-sap@publicisconsultants.com
SAP Press Room; press@sap.com
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Hybrid cloud architectures are the new black for most companies. A cloud-first is obvious for many, but legacy infrastructure must be maintained, integrated, and (maybe) replaced over time. Event Streaming with the Apache Kafka ecosystem is a perfect technology for building hybrid replication in real-time at scale.
Most enterprises require a reliable and scalable integration between legacy systems such as IBM Mainframe, Oracle, SAP ERP, and modern cloud-native applications like Snowflake, MongoDB Atlas, or AWS Lambda.
Les données jouent un rôle clé dans le fonctionnement des entreprises. Il est donc essentiel de leur donner du sens et de déterminer leur pertinence parmi la multitude d’informations générées par les systèmes et technologies qui soutiennent nos économies mondiales hautement connectées. Les données sont omniprésentes, mais inutiles en tant que telles. Pour exploiter toutes les formes de données et les utiliser de manière pratique et efficace dans les chaînes logistiques, les réseaux d’employés, les écosystèmes de clients et de partenaires, etc., les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie, une gouvernance et un modèle de data management performants.
Qu’est-ce que le data management (ou gestion des données) ? Le data management consiste à collecter, organiser et accéder aux données en vue d’améliorer la productivité, l’efficacité et la prise de décision. Compte tenu de l’importance accrue des données, il est essentiel que toute entreprise, indépendamment de sa taille et de son secteur d’activité, mette en place un système moderne et une stratégie efficace de data management.
Le processus de data management comprend un large éventail de tâches et de procédures. Par exemple :
Les applications, solutions analytiques et algorithmes utilisés dans une entreprise (c’est-à-dire les règles et les processus associés au moyen desquels les ordinateurs résolvent les problèmes et exécutent les tâches) reposent sur un accès transparent aux données. Fondamentalement, un système de data management permet de garantir la sécurité, la disponibilité et l’exactitude des données. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là.
Les données trop volumineuses peuvent être inutiles, voire nuisibles, si elles ne sont pas gérées de manière appropriée. Toutefois, avec les outils adéquats, les entreprises peuvent exploiter le Big Data pour enrichir plus que jamais les renseignements dont elles disposent et améliorer leurs capacités prévisionnelles. Le Big Data peut les aider à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à leur offrir une expérience exceptionnelle. L’analyse et l’interprétation du Big Data permet également de mettre en place de nouveaux modèles de gestion axés sur les données, tels que les offres de services basées sur l’Internet des Objets (IoT) en temps réel et les données de capteurs.
163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)
80 % des données mondiales seront non structurées en 2025 (IDC)
Les Big Data sont des ensembles de données extrêmement volumineux, souvent caractérisés par les cinq V : le volume de données collectées, la variété des types de données, la vitesse à laquelle les données sont générées, la véracité des données et leur valeur.
Il est bien connu que les entreprises pilotées par les données disposent d’un avantage concurrentiel majeur. En utilisant des outils avancés, les entreprises peuvent gérer des volumes de données plus importants provenant de sources plus diversifiées que jamais. Elles peuvent aussi exploiter des données très variées, structurées et non structurées ou en temps réel, notamment les données des dispositifs IoT, les fichiers audio et vidéo, les données du parcours de navigation sur Internet et les commentaires sur les réseaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilités de monétiser les données et de les utiliser comme véritable actif.
On dit souvent que les données sont le moteur de la transformation numérique. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning, l’Industrie 4.0, les analyses avancées, l’Internet des Objets et l’automatisation intelligente requièrent d’énormes volumes de données ponctuelles, exactes et sécurisées.
L’importance des données et des technologies axées sur les données n’a fait que se renforcer depuis l’apparition de la COVID-19. De nombreuses entreprises ressentent le besoin urgent d’exploiter leurs données de manière plus efficace pour prévoir les événements à venir, réagir rapidement et intégrer la résilience dans leurs plans et modèles de gestion.
Le machine learning, par exemple, requiert des ensembles de données extrêmement volumineux et diversifiés pour « apprendre », identifier des modèles complexes, résoudre les problèmes et assurer la mise à jour et l’exécution efficace des modèles et algorithmes. Les analyses avancées (qui exploitent souvent l’apprentissage automatique) requièrent également de gros volumes de données de haute qualité pour pouvoir générer des informations pertinentes et exploitables qui puissent être utilisées en toute confiance. Quant à l’IoT et l’IoT industriel, ils s’exécutent sur un flux constant de données de machines et capteurs à 1,6 millions de kilomètres par minute.
Les données sont le dénominateur commun de tout projet de transformation numérique. Pour transformer leurs processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir intelligentes, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure de données solide. En résumé, d’un système de data management moderne.
« La survie de toute entreprise dépendra d’une architecture agile centrée sur les données, capable de s’adapter au rythme constant du changement. »
Donald Feinberg, vice-président de Gartner
Une gestion appropriée des données est également essentielle pour garantir la conformité aux lois nationales et internationales en matière de confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (California Consumer Privacy Act ou « CCPA ») aux États-Unis, et répondre aux exigences de confidentialité et de sécurité spécifiques du secteur. En outre, il est essentiel de mettre en place des politiques et procédures solides en matière de data management pour satisfaire aux exigences d’audit.
Les systèmes de data management reposent sur des plates-formes et intègrent une combinaison de composants et processus qui vous aident à tirer profit de vos données. Il peut s’agir de systèmes de gestion de base de données, d’entrepôts de données, de lacs de données, d’outils d’intégration de données, d’outils analytiques, etc.
Il existe différents types de systèmes de gestion de base de données. Les systèmes les plus courants sont les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), les systèmes de gestion de base de données orientée objet (SGBDOO), les bases de données in-memory et les bases de données en colonnes.
La gestion des données de base est une discipline qui consiste à créer une référence de base fiable (référence unique) de toutes les données de gestion importantes, telles que les données produit, les données client, les données d’actifs, les données financières, etc. Elle garantit que l’entreprise n’utilise pas plusieurs versions potentiellement incohérentes des données dans ses différentes activités, y compris dans les processus, les opérations, l’analyse et le reporting. La consolidation des données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données constituent les trois piliers clés d’une gestion des données de base efficace.
« Une discipline basée sur la technologie dans laquelle l’entreprise et l’organisation informatique collaborent pour garantir l’uniformité, la précision, l’administration, la cohérence sémantique et la responsabilité des ressources de données de base partagées officielles de l’entreprise. »
Définition de la gestion des données de base par Gartner
De nouveaux types de bases de données et d’outils ont été développés pour gérer le Big Data : d’énormes volumes de données structurées, non structurées et semi-structurées inondent les entreprises aujourd’hui. Outre les infrastructures basées sur le Cloud et les techniques de traitement hautement efficaces mises en place pour gérer le volume et la vitesse, de nouvelles approches ont vu le jour pour interpréter et gérer la variété de données. Pour que les outils de data management puissent comprendre et utiliser différents types de données non structurées, par exemple, de nouveaux processus de prétraitement permettent d’identifier et de classer les éléments de données en vue de faciliter leur stockage et leur extraction.
L’intégration des données consiste à intégrer, transformer, combiner et mettre à disposition les données à l’endroit et au moment où les utilisateurs en ont besoin. Cette intégration s’effectue dans l’entreprise et au-delà, chez les partenaires et dans les cas d’utilisation et les sources de données tierces, pour répondre aux besoins de consommation de données de toutes les applications et de tous les processus de gestion. Les techniques utilisées incluent le déplacement des données en masse/par lots, l’extraction, la transformation, le chargement (ETL), la capture des données de modification, la réplication des données, la virtualisation des données, l’intégration des données de streaming, l’orchestration des données, etc.
La gouvernance des données est un ensemble de règles et de responsabilités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la conformité et la sécurité des données dans toute l’organisation. Elle définit l’infrastructure et désigne les collaborateurs (ou postes) au sein d’une organisation dotés du pouvoir et de la responsabilité nécessaires pour assurer le traitement et la sauvegarde de types de données spécifiques. La gouvernance des données est un aspect clé de la conformité. Alors que les mécanismes de stockage, de traitement et de sécurité sont gérés par les systèmes, la gouvernance des collaborateurs permet de s’assurer que les données sont exactes, correctement gérées et protégées avant d’être entrées dans les systèmes, lorsqu’elles sont utilisées, puis lorsqu’elles sont extraites des systèmes à d’autres fins d’utilisation et de stockage. La gouvernance détermine comment les responsables utilisent les processus et les technologies pour gérer et protéger les données.
La sécurité des données est bien évidemment une préoccupation majeure dans notre monde actuel constamment menacé par les pirates informatiques, les virus, les cyberattaques et les violations de données. Bien que la sécurité soit intégrée dans les systèmes et les applications, la gouvernance des données garantit que ces systèmes sont correctement configurés et administrés pour protéger les données, et que les procédures et les responsabilités sont appliquées pour assurer leur protection en dehors des systèmes et de la base de données.
La plupart des systèmes de data management, sinon tous, incluent des outils de reporting et d’extraction des données de base, et beaucoup d’entre eux intègrent ou sont fournis avec de puissantes applications d’extraction, d’analyses et de reporting. Les applications d’analyses et de reporting sont également disponibles auprès de développeurs tiers et sont presque toujours incluses dans le groupe d’applications en tant que fonctionnalité standard ou en tant que module complémentaire facultatif pour des fonctionnalités plus avancées.
La puissance des systèmes de data management actuels réside, dans une large mesure, dans les outils d’extraction ad hoc qui permettent aux utilisateurs disposant d’un minimum de formation de créer leurs propres extractions de données à l’écran et d’imprimer des rapports en bénéficiant d’une grande flexibilité dans la mise en forme, les calculs, les tris et les résumés. En outre, les professionnels peuvent utiliser ces outils ou des jeux d’outils d’analyses plus avancés pour aller encore plus loin en termes de calculs, comparaisons, mathématiques abstraites et mises en forme. Les nouvelles applications analytiques permettent de relier les bases de données traditionnelles, les entrepôts de données et les lacs de données pour intégrer le Big Data aux données des applications de gestion en vue d’améliorer les prévisions, les analyses et la planification.
De nombreuses entreprises se sont montrées passives dans leur approche de stratégie de data management en acceptant ce que leur fournisseur d’applications de gestion avait intégré dans leurs systèmes. Mais cela ne suffit plus. Avec l’explosion actuelle des données et leur importance accrue dans le fonctionnement de toute entreprise, il devient indispensable d’adopter une approche plus proactive et plus globale du data management. D’un point de vue pratique, cela implique de définir une stratégie des données visant à :
La mise en œuvre d’une infrastructure et d’une stratégie de gestion des données d’entreprise offre notamment l’avantage de fédérer l’entreprise, en coordonnant toutes les activités et décisions à l’appui de ses objectifs, à savoir offrir des produits et des services de qualité de manière efficace. Une stratégie globale de data management et une intégration transparente des données permettent de décloisonner les informations. Elles aident chaque service, responsable et employé à mieux comprendre sa contribution individuelle à la réussite de l’entreprise, et à adopter des décisions et des actions alignées sur ces objectifs.
La gestion efficace des données joue un rôle clé dans la réussite des entreprises depuis plus de 50 ans : elle permet d’améliorer la précision du reporting, de repérer les tendances et de prendre de meilleures décisions pour favoriser la transformation numérique et exploiter les nouvelles technologies et les nouveaux modèles de gestion. Les données représentent aujourd’hui une nouvelle forme de capital et les organisations visionnaires sont toujours à l’affût de nouveaux moyens de les exploiter à leur avantage. Ces dernières tendances en matière de data management méritent d’être surveillées et peuvent être pertinentes pour votre entreprise et votre secteur d’activité :
« D’ici 2022, les tâches manuelles de data management seront réduites de 45 % grâce à l’apprentissage automatique et à la gestion automatisée des niveaux de service. »
– Gartner
Découvrez d’autres termes et tendances en matière de data management.
L’information est dérivée des données et si elle synonyme de pouvoir, cela signifie que la gestion et l’exploitation efficaces de vos données pourraient représenter une formidable opportunité de croissance pour votre entreprise. Les responsabilités en matière de data management et le rôle des analystes de bases de données (DBA) évoluent vers un modèle d’agent du changement, qui favorise l’adoption du Cloud, exploite les nouvelles tendances et technologies et apporte une valeur stratégique à l’entreprise.
Solutions de data management et de bases de données
Découvrez comment SAP peut vous aider à gérer, administrer et intégrer vos données d’entreprise pour disposer d’analyses fiables et prendre des décisions avisées.
Publié en anglais sur insights.sap.com
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In this article, we will go through one of the most important concepts of MuleSoft Streaming strategies.
There are three types of streaming strategies available in MuleSoft:
In the wake of COVID, video streaming is no longer a fun diversion. Organizations are depending on it to keep their workforce moving… and parents are counting on it to keep their kids from going into all-out rebellion mode during lockdowns. We’re all familiar with the hiccups we experience using streaming platforms, so the application of Deep Learning to video encoding and streaming promises to be an interesting frontier.
Convolutional Neural Networks (CNNs) are a form of Deep Learning – machine learning designed to mimic the human brain by creating multiple layers of ‘neuron’ connections based on weighted probabilities – that is commonly used in image recognition. Each neuron represents a combination of features from a dataset, which are activated for prediction through sigmoid, threshold and rectifier functions.
Nous entendons souvent des analystes conseiller aux entreprises de repenser, réorganiser ou même complètement transformer leurs business models.
Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement ? Est-ce pertinent pour tous les types de produits, y compris les miens, qui ont toujours été vendus de la même manière aux clients ?
Les exemples de business models transformés et couronnés de succès sont nombreux et connus de tous :
Et certains de ces « nouveaux business models » ont non seulement remplacé les « business models traditionnels », mais aussi offert une place à de nouveaux acteurs sur le marché. Des startups inconnues ont silencieusement attaqué des marques bien connues, les contraignant à une position défensive.
Et l’histoire récente montre que ces modèles de consommation sont bien acceptés par les clients. Ce n’est plus seulement la qualité des produits qui compte, mais aussi le mode de consommation, le service et la fiabilité associés.
Envisager et tester des changements et des orientations complètement différentes en matière d’offres est vraiment une excellente idée. Il s’agit non seulement d’innover en matière de produits physiques et de fonctionnalités, mais aussi de façonner quelque chose de nouveau : un nouveau produit offrant une perspective étendue et une valeur accrue aux clients, avant que d’autres ne s’en chargent.
Mais il faudra pour cela surmonter un obstacle, lié au fait qu’un business model transformé à ce point changera non seulement la vie des clients, mais aussi votre entreprise, et ce par bien des aspects :
Il s’agit vraiment d’un changement complet de business model !
Bonne nouvelle : chez SAP, nous disposons non seulement de l’expertise nécessaire pour vous aider, mais aussi de solutions et de processus standardisés. Nombre de nos clients ont réussi à transformer leur entreprise et à se protéger vis-à-vis de nouveaux acteurs. Ils ont prouvé que c’était possible et sont parvenus à garder une longueur d’avance en matière d’innovation de business model.
Autre bonne nouvelle : les clients qui ont doté leur entreprise traditionnelle d’un business model moderne sont devenus plus forts et plus résilients face aux crises, quelles qu’elles soient. Ce n’est pas la seule raison qui doit vous pousser à penser autrement, et ce dès maintenant, mais il s’agit clairement d’un argument de poids.
Rejoignez-nous pour notre présentation BRIM (1), proposée dans le cadre du sommet virtuel SAP Finance and Risk, et découvrez les expériences et idées de nos clients et experts à travers leurs témoignages.
Nous sommes impatients de vous retrouver le 16 mars.
(1) BRIM est l’acronyme de Billing Revenue Innovation Management, pour gestion novatrice de la facturation et des revenus
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If you’re paying attention to anything that’s happening in the development world, you’re likely familiar with the term “observability.” We’re seeing more and more monitoring companies from all different backgrounds jumping on the term to describe their solutions, many claiming their observability tool to be the factor that will take businesses to the next level.
Growing out-of-control system engineering, observability allows dev teams to unify and study the behaviors of various IT systems through the external outputs of the internal systems. In the case of software, that’s log events, distributed tracing, and time-series metrics. By unifying the data streaming through today’s complex IT environments, it certainly gives SREs and DevOps practitioners a leg up from traditional monitoring. But the data alone is no longer enough.
