Le ROI des cas d'utilisation observés cette année requiert le croisement de données non structurées avec des données relationnelles plus traditionnelles.
l’Internet des Objets va nourrir le nouvel « Internet Industriel »

Par exemple, l’un des cas les plus courants pour lequel nous aidons les entreprises est la mise en œuvre d’une vue 360° de leurs clients. L’architecture de référence de facto implique le croisement de données relationnelles/ transactionnelles détaillant les achats des clients, avec des données non structurées de logs web et de flux de clics, ce qui met en évidence les tendances de comportement des clients sur ce qu’ils devraient acheter dans le futur. Cette approche de « blending data» est fondamentale pour d’autres cas d’utilisation tels que l’Internet des Objets.
L’adoption rapide des Big Data a conduit à la naissance de nouveaux modèles d’activité chez certains de nos clients tels que Paytronix ou ReachRelevance. En 2015, je suis convaincu que les Big Data commenceront à transformer les entreprises industrielles en offrant un avantage opérationnel stratégique et concurrentiel. L’Allemagne et d’autres pays d’Europe, tels que la France développent un ambitieux projet d’Industry 4.0, afin de créer des « Smart Factories » qui soient flexibles, efficaces dans l’utilisation des ressources, ergonomiques et intégrées avec leurs clients et partenaires. Les données machines générées par des capteurs et appareils alimentent des projets clés, que sont les maisons intelligentes, les villes intelligentes, et la médecine intelligente, qui nécessitent tous une analyse des Big Data. Un peu comme le mouvement de « l’Internet Industriel » aux Etats-Unis, l’Industrie 4.0 est caractérisée par l’Internet des Objets. Selon la communauté open source, Wikibon, la valeur de l’efficacité provenant des données machines pourrait atteindre 1,3 trillions de dollars et générer $514 milliards de dépenses informatiques d’ici 2020. Cependant, les principaux blocages sont des problématiques liées à la sécurité et gouvernance des données, aux silos de données, et à l’intégration des systèmes.
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