Le monde de la Supply Chain se transforme voire connait un vrai changement de paradigme : pression de la demande, changement de modèles organisationnels, évolutions réglementaires…
Les opérateurs doivent absolument s’adapter pour survivre. Dans ce contexte, un mot revient souvent : la data. Perçue comme un vrai levier de valeur, elle n’est pourtant pas simple à exploiter. D’autant plus que le volume de données générées double tous les ans…
De nombreux outils de BI sont souvent annoncés comme moteur d’optimisation, alors qu’ils ne fournissent que des tableaux de bord intelligents et rapides à utiliser. D’où le sentiment commun que la révolution du Big Data n’a pas réussi à apporter la valeur promise et espérée. Chez DCbrain, nous pensons que nous pouvons passer d’une ère de visualisation des données à une ère de recommandation par les données, ce qui signifie qu’une optimisation basée sur les données est possible, même pour des problèmes complexes.
Nous parlons de Big Data depuis 1980, mais l’utilisation opérationnelle du Big Data est apparue vers 2010. En mettant en œuvre des lacs de données, l’utilisation première était de conserver toutes les données originales afin d’affiner l’analyse à l’aide de data scientists et d’algorithmes. Et en 2020, où en sommes nous ?
Les réseaux de transport et de distribution de gaz sont aujourd’hui confrontés à deux grands défis : Les nouvelles injections de gaz (biométhane et hydrogène) et la pression économique. Découvrez comment nous apportons des solutions grâce à l’hybrid AI. Inclut les cas d’usage de GRDF, Régaz et Teréga.
