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5 histoires de succès dans l'analyse de données

Tiffany Snyder, DSI de Cargill, utilise les données pour aider les éleveurs de crevettes à gérer la santé de leurs parcs et améliorer les rendements.

Avec l'afflux des données au sein des entreprises, les responsables IT sont sollicités pour trouver des moyens afin de qualifier, d'accéder, d'analyser ces datas. Pour CIO.com, plusieurs DSI reviennent sur les projets analytiques menés avec succès.

PublicitéBelkin renforce sa stratégie analytique

Au sein de Belkin, fournisseur américain de matériel informatique, le DSI Lance Ralls se prépare à analyser les informations clients et opérationnelles. Mais avant de réaliser cette stratégie, le dirigeant doit établir une base de données solide. L'équipe de Lance Ralls passe donc au peigne fin une variété de feuilles Excel pour trouver des données pouvant être versées dans un datalake. De même, elle s'exerce à la gestion des copies de données, un moyen pour les utilisateurs de pouvoir prévenir et analyser les problèmes à partir des snapshots financiers ou métiers. Belkin se sert du logiciel Delphix pour virtualiser, compresser et protéger les données. L'ensemble de ces efforts ont pour objectif que « les utilisateurs se sentent ainsi plus à l'aise avec les données et peuvent réaliser plus de rapports, les métiers disposent de plus de données en temps réel pour l'analytique », constate Lance Ralls.

Shell croise les données pour la maintenance des machines

Le secteur de l'énergie et en particulier l'activité pétrolière produit énormément de données. Shell s'en est servi pour traiter le problème de maintenance. Pendant des données, le géant pétrolier Shell a eu des difficultés pour localiser les différentes machines à travers le monde, pour savoir quand réapprovisionner en pièces. Il n'arrivait pas non plus à prévoir quand les pièces allaient tomber en panne. Comme l'arrêt des machines coûtent des millions de dollars, Shell a décidé de collecter des données pour éviter ces problèmes.

A cette fin, le groupe a élaboré une plateforme analytique combinant plusieurs logiciels pour réaliser des modèles prédictifs, explique Daniel Jeavons, directeur général du centre d'excellence data science de Shell. Ces modèles sont capables de prévoir l'usure et les pannes de plus de 3 000 pièces des machines de forage. Parmi les solutions, il y a Databricks qui capture les données en continu via Apache Spark. Le logiciel facilite la planification des achats de pièces et leur stockage. Hébergé sur le cloud Azure de Microsoft, le service a permis à Shell de réduire l'analyse de stocks de 48 heures à moins de 45 minutes et de réaliser au passage des millions de dollars d'économie sur le déplacement et la réaffectation des stocks.

Cargill qualifie les données pour les éleveurs de crevettes

Le spécialiste de l'alimentation animale, Cargill, a développé iQuatic, une application mobile à destination des éleveurs de crevettes. Elle les aide à réduire le taux de mortalité de leurs parcs. L'application prédit la biomasse dans les bassins à crevettes en fonction de facteurs environnementaux, comme la température, le pH et la nutrition. « L'application travaille de concert avec le distributeur automatique de nourriture (aussi baptisé iQuatic) qui s'appuie sur une technologie acoustique pour comprendre les habitudes alimentaires des crevettes », explique Tiffany Snyder, DSI de Cargill.

PublicitéLes éleveurs sauvegardent les données de l'application dans le nuage, puis accèdent à un tableau de bord des opérations en direct. Ils peuvent visualiser la performance des bassins, obtenir des indicateurs clé et des analyses prédictives pour mieux gérer la santé des crevettes et augmenter les rendements. Auparavant, les éleveurs recueillaient les données à l'ancienne : papier et crayon.

A noter que pour développer l'application, Tiffany Snyder explique que Cargill a envoyé des ingénieurs et des responsables métiers dans un élevage de crevettes en Equateur pour apprendre comment les agriculteurs saisissaient les données de leurs parcs. « Nous avons intégré l'éleveur dans l'équipe », souligne-t-elle. Grâce à cette collaboration et au mode agile, deux pizzas teams ont livré un pilote en 5 mois, et une mise en production quelques semaines plus tard.

Merck élabore un système de datawarehouse maison

Merck, spécialiste mondial de la santé, était à la recherche d'un outil pour utiliser les données collectées dans les systèmes ERP et centraux pour la fabrication des médicaments et le contrôle des stocks. L'objectif est d'obtenir une meilleure compréhension des activités. Problème : les ingénieurs consacraient de 60 à 80% de leurs efforts à la recherche, à l'acquisition et à l'accès des données pour chaque projet. Le résultat est que les objectifs n'étaient pas atteints. « Nous ne considérions pas les données comme un actif viable, permanent et précieux », déclare Michelle d'Alessandro, DSI de l'IT industrielle de Merck. « Nous souhaitions adopter une culture où nous passions beaucoup moins de temps à déplacer et à communiquer les données et beaucoup plus de temps à utiliser les données pour obtenir des résultats opérationnels significatifs », poursuit-il.

Dans ce cadre, Merck a créé MANTIS (Manufacturing and Analytics Intelligence), un système de datawarehouse comprenant des bases de données in memory et des outils Open Source capables d'ingérer des données structurées et non structurées, y compris des textes, des vidéos, et des réseaux sociaux. Le système intègre également un outil de datavisualisation pour faciliter l'accès à l'information aux analyses métiers non techniques. Les data scientists disposent eux d'outils de simulation et de modélisation plus perfectionnés. MANTIS a permis de réduire de 45% le temps et les coûts du portefeuille des projets analytiques IT. Sur le plan opérationnel, le groupe a constaté une réduction de 30% du délai moyen d'exécution et 50% sur les coûts moyens d'inventaires.

L'une des clés de son succès, explique Michelle d'Alessandro, a été d'identifier un projet analytique « phare » dans une usine de l'Asie-Pacifique où Merck avait le plus grand retour sur investissement. Après avoir démontré le succès de MANTIS, d'autres sites ont été équipés. La DSI a appris à ne pas avoir les yeux plus gros que le ventre. Elle confie qu'elle a exagéré lors des premières expériences sur l'IA et le machine learning pour analyser les coûts de processus de fabrication de Merck. « Ce n'était pas un manque de leadership ou de visions, nous ne pouvions tout simplement pas le faire marcher », conclut-elle.

ARC bascule dans la gestion des données en mode cloud

Les données sont l'élément vital pour Airlines Reporting Corp (ARC). L'organisme règle chaque année plus de 88 milliards de dollars de transactions entre les compagnies aériennes comme Delta, American Airlines, British Airways, Alaska Airlines et des agences de voyage comme Expedia. Les transporteurs aériens paient pour accéder aux données des transactions analysées par ARC. Les informations concernent l'endroit où les voyageurs vont, quand ils voyagent et combien ils paient sur plus de 2,2 milliards de vols par an.

ARC capture les données, les ingère dans des moteurs d'analyse, les affine et crée des rapports personnalisés pour ses clients. L'entreprise est en train de migrer d'un datawarehouse Teradata vers une solution en mode cloud avec Snowflake. Cela doit accélérer la commercialisation des produits data et offrir une plus grande évolutivité grâce à l'hébergement sur AWS, explique Dickie Olivier, DSI de l'ARC. Par contre, le passage à cette plateforme de données est un challenge pas uniquement sur le plan technologique, mais surtout sur la gestion du changement. Le dirigeant considère que le défi est « d'amener les gens à changer d'état d'esprit et à adopter ce processus de changement » et d'ajouter qu'il faut « s'engager pleinement dans la formation des collaborateurs, y compris le passage de certifications et l'aide de consultants pour aider à la gestion du changement ».

Article de Clint Boulton/CIO.com (traduit et adapté par Jacques Cheminat)