Les données intelligentes au service d'une analyse efficace et agile des données réseaux
Selon Gartner, 80 % des données à la disposition des entreprises ne sont pas totalement utilisées par ces dernières. Une exploitation efficace de la data est pourtant source d'informations précieuses pour les organisations, notamment pour élaborer le développement de leurs activités.
De plus, au sein des réseaux informatiques, les volumes massifs d'informations, ainsi que leur transfert, peuvent se montrer incompatible avec un réseau fluide ; pourtant nécessaire à une expérience utilisateur optimale. Il est donc important de mettre en place des outils favorisant un traitement approfondi des données, sans pour autant perturber le bon déroulement des activités opérationnelles.
Le volume considérable de données transportées désormais sur les réseaux complexifie l'identification des informations pertinentes, offrant des analyses exploitables.
Cette situation démontre la nécessité du recours à la « smart data », soit une nouvelle approche du traitement des données, qui consiste à analyser directement les données à la source pour permettre de prendre des décisions immédiatement.
Lire aussi : La GenAI s'affirme dans les stratégies data
En analysant les charges utiles et en ajoutant de l'intelligence aux paquets, il est en effet possible d'établir des indicateurs clés de performance (KPI) afin d'affiner l'analyse des données.
Ce processus génère des informations que les fournisseurs de services peuvent utiliser pour alimenter des outils d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML).
Enrichir les opérations liées au Data Lake
En combinant des données et des analyses intelligentes, les fournisseurs de services génèrent des informations enrichies et multidimensionnelles, leur permettant d'améliorer les opérations liées au Data Lake. Ce dernier est un espace de stockage global contenant toutes les données, structurées ou non, venant d'un fournisseur, qui sont ensuite utilisées par des applications.
Il précise des dimensions utiles, telles que les identifiants des utilisateurs et des appareils, ainsi que d'autres propres au réseau, relatives au fournisseur d'équipement, à la technologie d'accès radio (RAT), à des informations géographiques sur les connexions, ou encore à l'expérience utilisateur.
Ce groupement de données apporte une visibilité accrue des informations contenues au sein des réseaux, quelles que soient les technologies utilisées pour la connectivité. Les fournisseurs de services peuvent ensuite personnaliser les flux d'informations, en exportant uniquement les données dont ils ont besoin et en masquant les informations d'identification personnelles (PII). Cette démarche permet de réduire les coûts du lac de données, en limitant les flux qu'aux informations pertinentes.
Lire aussi : Orange Business renforce son offre d'IA générative
Favoriser la science des données
Par ailleurs, les fournisseurs de services peuvent mettre en place des outils d'intelligence artificielle et de machine learning, afin d'automatiser la collecte des données les plus importantes. La smart data est en effet essentielle pour l'efficacité des processus internes, puisqu'elle permet d'alimenter de nouveaux algorithmes et des analyses automatisées. Ces éléments offrent une meilleure visibilité de l'état des services d'un fournisseur, au-delà des informations opérationnelles qu'offrent les flux de production fixes.
Pour les professionnels, les informations apportées par les smart data sont extrêmement précieuses car elles permettent de résoudre des questions opérationnelles. Grâce à un référentiel géré de manière centralisée, les fournisseurs de services peuvent appliquer à un nombre important de données des règles personnalisées et relatives au cycle de vie des informations. Ces stratégies permettent de combiner différentes sources de données, ce qui offre des opportunités d'analyse essentielles aux entreprises pour le développement de leurs activités.
Grâce à la mise en place de ces processus en matière de traitement des données, les fournisseurs de services sont en mesure de réaliser une exploitation efficace de leurs lacs de données. Ils permettent ainsi à différentes équipes de répondre à différentes interrogations relatives à leur coeur de métier.
Les informations recueillies au sein des réseaux permettent notamment de redéfinir certains objectifs et de prendre des décisions rapides et plus adaptées. Ce processus permet in fine d'enrichir l'ensemble des activités opérationnelles dans le but d'améliorer la croissance des organisations.
Daniel Crowe, Vice-Président France, Benelux & Southern Europe - NetScout Systems.
Sur le même thème
Voir tous les articles Data & IA