2. Améliorer la précision/l'accessibilité des données pour une meilleure gestion des actifs et des services
L'exactitude de vos données est un impératif. Les données imprécises ou incomplètes freinent l'adoption de l'IA, car nous savons que pour s'entraîner et fonctionner l'IA a besoin de volumes de données élévés et de haute qualité. Sans données précises et complètes, vous pouvez seulement être réactif, vous ne pouvez pas être proactif.
Prenons l'exemple suivant : si vous ne savez pas de quels logiciels et de quel matériel vous disposez au sein de votre entreprise, vous risquez de faire des achats inutiles. Éliminez ces angles morts. Améliorez votre visibilité sur vos actifs, puis prenez des mesures pour les surveiller. Sur la base de ces données de surveillance granulaires, vous pourrez identifier les coûts masqués ou inutiles, ou trouver des méthodes proactives pour limiter les coûts.
Ensuite, combinez les silos de données présents dans l'entreprise. Vous disposez probablement d'un silo de données pour l'inventaire des actifs, d'un autre pour les logiciels de gestion des actifs, d'un troisième pour l'inventaire du centre de données et d'une multitude de silos pour la cartographie des services, les tickets, les informations diverses, les bases de connaissances ou les journaux de surveillance. En combinant toutes ces données, vous n'obtenez pas seulement une vue unique d'un actif, mais une vue à 360 degrés de cet actif. Il ne vous restera plus qu'à l'exploiter pour optimiser vos résultats. »
Daren Goeson
Senior Vice President of Product Management, SUEM, Ivanti