Qu'est-ce que l'intelligence opérationnelle ?
L'intelligence opérationnelle (OI) est le processus de collecte et d'analyse des données opérationnelles en temps réel afin de surveiller l'état du système et de réduire les problèmes de manière préventive. L'OI traditionnel portait principalement sur les opérations informatiques : données et métriques relatives aux serveurs, aux réseaux, aux déploiements d'applications, aux configurations et à la sécurité informatique. Avec l'introduction de l'Internet des objets (IoT) et des capteurs intelligents, OI inclut désormais la surveillance en temps réel des opérations réelles telles que les pipelines, les machines et les équipements énergétiques. Dans les deux cas, OI utilise la collecte et l'analyse de données en temps réel pour découvrir de manière proactive les tendances opérationnelles, anticiper les problèmes et aider les travailleurs de première ligne à prendre les meilleures décisions en matière de dépannage et de maintenance.
Qu'est-ce que l'intelligence opérationnelle industrielle ?
L'intelligence opérationnelle industrielle est un terme utilisé dans les organisations qui gèrent des infrastructures industrielles physiques et des machines, telles que les centrales électriques, les réseaux logistiques et les mines. Dans ces environnements professionnels :
- L'infrastructure est plus spécialisée
- La gamme d'appareils IoT est bien plus large
- La chaîne d'approvisionnement peut être longue et complexe
- L'analyse des données des machines est bien plus complexe
Ces organisations ont généralement besoin d'une solution puissante et spécifique à l'industrie ou d'un logiciel configuré sur mesure pour gérer l'architecture, les capacités de données et les flux de travail de leurs opérations. Les solutions personnalisées intègrent des réseaux d'appareils IoT spécifiques à des logiciels d'analyse spécialisés. Par exemple, une opération énergétique utilise des capteurs pour mesurer les indicateurs de performance des éoliennes et prendre des décisions en temps réel concernant l'entretien, l'arrêt ou la réparation des éoliennes. Les données sont également utilisées pour la planification prédictive de nouvelles infrastructures en fonction de la demande anticipée.
Quels sont les avantages de l'intelligence opérationnelle ?
OI est une solution très utile pour les entreprises modernes ou les petites entreprises dotées d'architectures de systèmes complexes et interconnectées. Voici quelques avantages de l'OI.
Surveillance des opérations en temps réel
Vous pouvez utiliser les systèmes OI modernes pour surveiller l'état et la santé opérationnelle des systèmes et de leurs communications en temps réel. Dans le passé, il appartenait aux équipes informatiques d'examiner rétrospectivement les journaux de données historiques et les instantanés afin de déterminer l'état du système et des communications. Cela entraînait souvent de longs délais d'attente pour l'analyse des données, la production de rapports et la prise de décisions commerciales. Aujourd'hui, vous pouvez développer des requêtes qui s'exécutent sur des données opérationnelles en temps réel afin de fournir des visualisations et des rapports actualisés.
Identification des défauts
Avec les outils OI, vous pouvez cartographier le flux régulier de données opérationnelles pour une meilleure visibilité du système. Il donne une vue d'ensemble de la façon dont les données circulent entre les différents composants du système afin que vous puissiez identifier tout écart par rapport au fonctionnement normal du système. Plus important encore, vous pouvez créer des flux de travail intelligents dans le système OI qui détectent les défauts et déclenchent automatiquement des actions correctives. Après avoir configuré les alertes, vous pouvez effectuer des recherches dans les journaux pour identifier les causes profondes et résoudre les problèmes de performance ou les modèles de pannes.
Prise de décisions stratégique
L'OI permet de surveiller les processus et les systèmes métier afin de détecter les utilisations, les configurations et les inefficacités financières non optimales. Vous pouvez prendre des décisions éclairées concernant la modification de l'état de l'architecture système de votre entreprise. Certaines solutions d'OI peuvent également simuler l'impact des modifications du système tout au long de la chaîne opérationnelle afin d'améliorer les informations et d'aider à la prise de décisions.
Réduction des risques
La connaissance et la visualisation de l'état actuel des opérations commerciales réduisent automatiquement les risques à tous les niveaux. Avec OI, vous disposez d'une vue intégrée de toutes les données opérationnelles et des indicateurs de performance clés, ce qui vous permet de vous assurer que les opérations sont alignées sur les objectifs commerciaux. Les risques imprévus susceptibles d'avoir un impact catastrophique soudain sur les entreprises sont moins nombreux.
Comment fonctionne le renseignement opérationnel ?
Les systèmes OI associent une technologie axée sur les données à une stratégie commerciale. Voici un aperçu du processus.
Collecte de données
Les flux de travail de l'OI commencent par la collecte de données. Cela peut inclure des flux de données en temps réel tels que des journaux, des mesures et des données de performance, ou des données sur le comportement des utilisateurs. Voici des exemples de sources de données :
- Infrastructure informatique, telle que les serveurs, les bases de données et les réseaux
- Ordinateurs de bureau et appareils mobiles
- Appareils IoT, tels que les capteurs et les compteurs intelligents
- Plateformes de sécurité
- Streams de clics
- Applications
La collecte de données donne la priorité à la capture de tous les aspects des opérations du système, des mesures d'utilisation aux données relatives aux performances des machines et à l'environnement en passant par les interactions avec les utilisateurs.
Traitement et analyse des données
Une fois les données collectées, le système les traite à l'aide de diverses techniques de calcul. Par exemple, le traitement complexe des événements identifie et analyse les modèles d'événements dans plusieurs flux de données. Le traitement des données comprend également le filtrage, l'agrégation et la transformation des données pour les préparer à l'analyse.
Visualisation et création de rapports
Pour rendre les informations accessibles, les systèmes opérationnels fournissent des fonctionnalités de visualisation, telles que des tableaux de bord et des rapports. Vous pouvez observer les tendances, les modèles et les anomalies de vos opérations de manière intuitive, souvent en temps réel. La solution OI génère également des alertes et vous aide à hiérarchiser les tâches nécessitant une action lorsque certains critères prédéfinis sont remplis : par exemple, lorsque les indicateurs opérationnels dépassent un seuil. Le système peut également déclencher des actions automatisées telles que la fermeture de services, l'isolation des opérations ou l'ajout de nouveaux services si nécessaire.
Adaptation automatique
De nombreux systèmes OI intègrent des algorithmes de machine learning (ML) qui s'améliorent au fil du temps. Ils tirent des leçons des résultats des décisions passées en affinant continuellement les critères d'alerte et les mesures prises en réponse à des modèles ou à des anomalies spécifiques. Cet aspect adaptatif permet d'améliorer progressivement l'efficacité du système.
En savoir plus sur le machine learning
Le schéma suivant montre un exemple d'OI dans une usine, qu'il s'agisse de la collecte de données par des appareils IoT sur site, de l'ingestion et du traitement des données dans le cloud, en passant par une interface utilisateur pour le responsable de production.
Quelles sont les technologies clés de l'intelligence opérationnelle ?
OI utilise plusieurs technologies, dont beaucoup se chevauchent avec d'autres systèmes d'analyse du renseignement. Voici un aperçu général.
Logiciel d'intelligence opérationnelle
Le logiciel OI fournit une boîte à outils en libre-service pour l'exploration et la recherche de données, les alertes, les tableaux de bord, les rapports et la surveillance des processus métier. Il existe différentes solutions logicielles qui offrent une gamme de sources de données, d'outils, d'actions, de flux de travail et d'intégrations disponibles. Vous devez sélectionner la solution qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise.
Technologies de traitement des flux
Un pourcentage important des données opérationnelles est constitué de données diffusées en continu ou de données émises en grand volume de manière continue et incrémentielle. Les technologies de traitement des flux peuvent mettre en mémoire tampon, traiter, transformer et stocker des données en streaming à grande vitesse tout en les orientant continuellement vers des analyses. Elles incluent des technologies complexes de traitement des événements capables d'identifier des modèles et des relations entre de multiples flux de données en temps réel.
En savoir plus sur le streaming de données
Automatisation et orchestration
Les technologies d'automatisation s'intègrent aux systèmes d'OI pour déclencher des actions basées sur les informations issues de l'analyse des données. Les outils d'orchestration sont nécessaires pour répondre aux événements en déployant des ressources, en ajustant les configurations ou en déclenchant des processus sans intervention humaine.
Technologies d'analyse
Les systèmes OI s'intègrent aux analyses commerciales existantes pour garantir que les informations et les actions sont fournies dans le contexte opérationnel de l'organisation. Les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning sont utilisés pour prévoir les tendances, prescrire des actions et automatiser la prise de décision. Les outils de visualisation des données fournissent des tableaux de bord dynamiques et des fonctionnalités de reporting qui transforment des ensembles de données complexes en représentations graphiques compréhensibles par tous.
Quelle est la différence entre l'intelligence opérationnelle et l'intelligence d'affaires ?
La BI (Business Intelligence) fait référence à des analyses qui permettent d'obtenir de meilleurs résultats commerciaux. Lorsque l'analyse de données est devenue un domaine, elle s'est concentrée sur les données commerciales historiques pour étayer les décisions futures. L'analyse des données s'est étendue pour inclure l'analyse de données en temps réel dans divers domaines. Lorsqu'elle soutient la prise de décisions en matière d'opérations, on parle d'intelligence opérationnelle.
L'une des principales différences réside dans le fait que l'OI inclut une surveillance proactive et la prise de mesures immédiates pour résoudre les problèmes opérationnels liés à l'exécution. La BI est axée sur le long terme et rétrospective, et ne comporte pas d'aspect d'alerte et de résolution des problèmes.
Cependant, l'OI et la BI sont liés car l'OI joue un rôle crucial dans l'avancement de la BI. Vous avez généralement des solutions BI et OI qui fonctionnent côte à côte. De nombreux objectifs commerciaux tels que l'optimisation des ventes commerciales, la mise en place d'une meilleure adéquation entre les produits et le marché et la compréhension des comportements des utilisateurs bénéficient de l'analyse des données opérationnelles. Vous pouvez intégrer les données et les analyses du logiciel OI à des outils de BI pour avoir une vue d'ensemble de votre entreprise.
Quels sont les défis de l'intelligence opérationnelle ?
Le défi que pose l'analyse d'énormes quantités de données opérationnelles consiste toujours à disposer de données propres et bien structurées pour obtenir des informations. Les données doivent être propres, balisées et organisées, et les données historiques doivent être stockées correctement afin que vous puissiez comprendre la solution d'OI sous-jacente. Voici d'autres défis.
Courbe d'apprentissage abrupte
Les obstacles à l'analyse des données ont diminué depuis que vous travailliez avec des bases de données de base et des interfaces de ligne de commande (CLI). Cependant, la manipulation et la combinaison des données, ainsi que la réalisation des requêtes et des analyses appropriées, restent un défi. Une compréhension de l'analyse statistique et de la manière de développer des requêtes complexes est essentielle pour une gestion juste à temps. L'acquisition des compétences requises au sein de votre équipe peut prendre du temps.
Sécurité des données et des systèmes
La gouvernance et la gestion des données restent une préoccupation tout au long du flux de travail opérationnel. Bien que les tableaux de bord et les rapports OI puissent être utiles à un large éventail d'utilisateurs au sein de votre entreprise, vous devez mettre en œuvre les mesures appropriées pour empêcher tout accès non autorisé. Les métadonnées relatives aux opérations sont également confidentielles et doivent être suffisamment protégées.
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière d'intelligence opérationnelle ?
Amazon Web Services (AWS) propose une gamme de solutions d'OI permettant d'obtenir des informations critiques en temps réel.
AWS Systems Manager est une solution d'architecture OI que vous pouvez déployer pour gérer et automatiser les configurations de services AWS multicloud, sur site et hybrides en temps réel. Vous pouvez automatiser des processus tels que l'application de correctifs et les modifications de ressources sur AWS, sur site et dans d'autres clouds. Vous pouvez diagnostiquer et résoudre rapidement les problèmes opérationnels avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
Amazon CloudWatch collecte des métriques et des journaux en temps réel provenant de divers services AWS afin que vous puissiez visualiser et corréler les données des services opérationnels en temps réel. Vous pouvez améliorer les performances opérationnelles informatiques en utilisant des alarmes et des actions automatisées configurées pour être activées à des seuils prédéterminés.
AWS IoT est un ensemble de services AWS que vous pouvez utiliser pour déployer, gérer, faire évoluer et analyser des systèmes opérationnels industriels et des données qui contribuent à l'intelligence opérationnelle. Ces services sont notamment les suivants :
- Avec AWS IoT Analytics, vous pouvez nettoyer et enrichir les données IoT, effectuer des analyses et des inférences AI/ML, et interroger les données des capteurs.
- Avec AWS IoT Events, vous pouvez détecter et réagir aux événements provenant de capteurs et de données IoT. En utilisant une logique et des règles de données personnalisées, vous pouvez visualiser les performances et la qualité des opérations commerciales grâce à des capteurs.
- AWS IoT SiteWise est une solution d'OI industrielle sur l'ensemble de l'infrastructure des appareils IoT. Avec AWS IoT SiteWise, vous pouvez gérer les opérations de vos équipements industriels sans avoir à développer de logiciels supplémentaires.
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