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Utilisez le Machine Learning pour gérer les opérations IT

Selon IDC, 55 % des entreprises reconnaissent avoir besoin de nouvelles solutions adaptées à l'échelle et à la complexité du digital business, du Cloud hybride et du Big Data. Or, l’exploitation du machine learning permet de découvrir des anomalies et des problèmes potentiels qui seraient normalement difficiles à détecter avec les méthodes traditionnelles. Découvrez pourquoi l’IA est un véritable atout pour la DSI dans l’étude Gartner ci-dessous :

Donnez-vous une longueur d'avance : Utilisez le Machine Learning pour gérer les opérations IT

Temps de lecture : 5 mn

Dans le marché actuel, chaque entreprise cherche des moyens d'améliorer sa performance pour gagner en efficacité et pour stimuler l'innovation. L'un des principaux problèmes des entreprises est qu'on leur demande de fournir de plus en plus de services et d'applications à un rythme plus rapide tout en faisant face à une croissance rapide de ses portefeuilles d'applications.

Essayer de maintenir et de gérer la complexité et la véracité de ces applications met à rude épreuve les équipes IT. Voici un chiffre intéressant tiré d'un récent sondage auprès d'un groupe d'utilisateurs multiples : plus de 85 % des problèmes de contact avec la clientèle sont signalés en premier par les utilisateurs, et 32 % des appels et courriels concernant la lenteur des performances des applications proviennent du management interne.

Alors, comment pouvons-nous relever ces défis ? Ajoutez-vous d'autres outils de monitoring ou ressources IT à l'équation ? Selon IDC, près de 92 % des entreprises IT disposent actuellement d'un ou de plusieurs outils de monitoring, mais 55 % d'entre elles reconnaissent qu'elles ont besoin de nouvelles solutions adaptées à l'échelle et à la complexité du digital business, du Cloud hybride et du Big Data.

Alors que le besoin de nouvelles solutions de monitoring à l'ère du Cloud augmente, les méthodes traditionnelles sont confrontées à un manque de capacités pour fusionner et intégrer tous les fichiers logs séparés et les données opérationnelles provenant des applications nouvelle génération. Or, les logs et les données opérationnelles détiennent la clé pour obtenir une vision réelle de ce qui se passe réellement dans les applications et environnements système.

L'une d'entre elles consiste à regrouper les silos de données sur une seule plate-forme pour pouvoir analyser en profondeur les informations. Cela permet d'éliminer les possibles lacunes et donne une image complète des événements se déroulant au sein des environnements applicatifs.

Avec une base solide de données unifiées, l’exploitation du machine learning permet de découvrir des anomalies et des problèmes potentiels qui seraient normalement difficiles à détecter avec les méthodes traditionnelles.

Le machine learning donne une longueur d’avance aux entreprises car il permet de trouver et détecter automatiquement les problèmes. C'est une solution tout à fait naturelle pour la gestion et la sécurité des systèmes parce qu'elle permet d'appliquer un peu d'intelligence pour séparer les vrais problèmes de tous les bruits. L'apprentissage automatique tend à identifier des modèles importants au sein des données. En les regroupant, il permet à l’équipe IT de se concentrer sur les problèmes les plus urgents. Celle-ci gagne du temps pour résoudre plus rapidement les problèmes de dépannage qui affectent les utilisateurs et les clients. A l’heure de l’explosion des données et de leur croissance, les entreprises ont besoin d'outils qui automatisent et remédient rapidement à ces problèmes.

L'un des avantages à exploiter ces outils dans le cloud est la réduction considérable du temps de mise en œuvre et des délais de déploiement qui durent maintenant quelques semaines, voire quelques jours au lieu de quelques mois. Selon les analystes de l'industrie, la gestion de systèmes Cloud est l'un des marchés des opérations et de l'analyse IT qui connaît la plus forte croissance.

En utilisant des technologies telles que le machine learning, l’entreprise améliore les performances des applications et de l'infrastructure, réduit les délais de résolution des problèmes et ainsi, reste non seulement dans la course en s’adaptant au contexte actuel mais aussi est tournée vers l’avenir.

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