Les systèmes de gestion de la qualité en entreprise et l’analyse de Big Data

L’expression « Big Data » fait référence à une plateforme sur laquelle un important volume de données, structurées ou non, peuvent être injectées et stockées grâce à un système évolutif et déployé à grande échelle, ce qui offre un niveau optimal de parallélisme et d’évolutivité. Trois composantes de haut niveau dominent généralement les Big Data : volume, vélocité et diversité. Avec l’amélioration des technologies utilisées pour cette plateforme et l’évolution des capacités d’analyse des données, une nouvelle composante vient s’ajouter à la liste : la valeur. Cette dernière renvoie à l’aptitude à améliorer la valeur opérationnelle et commerciale des données.

analyse de Big Data

Aujourd’hui, TrackWise Analytics ajoute des capacités analytiques intégrées aux solutions de gestion de la qualité en entreprise, ce qui permet aux organisations d’améliorer la valeur des données relatives à la qualité. Dès lors, quel est le rôle des Big Data dans l’acquisition d’une meilleure vision d’ensemble ?

Les entreprises commencent à réaliser qu’en combinant les données issues de plusieurs sources au sein d’un répertoire centralisé de Big Data, elles peuvent bénéficier d’une vision d’ensemble sans précédent. En associant les données de plusieurs systèmes de production aux données d’une solution de gestion de la qualité en entreprise et de scripts gratuits, il est alors possible d’apporter de nouvelles réponses et notamment de déterminer les tendances, de mesurer la qualité et d’identifier les causes à l’origine des problèmes rencontrés.

Les entreprises commencent à tirer profit des capacités analytiques fournies par les plateformes des Big Data. En collectant les données de divers systèmes pour les placer dans un répertoire centralisé, les organisations procèdent à une analyse de toutes ces informations et cessent de travailler avec des répertoires de données isolés. La combinaison de ces données, l’analyse des informations et l’association des résultats aux systèmes ou processus individuels à l’origine sont autant de facteurs permettant d’obtenir une meilleure vision d’ensemble et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.

TrackWise Analytics est capable d’analyser les données comprises dans votre solution de gestion de la qualité en entreprise. TrackWise propose également un mécanisme capable d’injecter les données du logiciel dans un écosystème de Big Data, ce qui vous permet de passer rapidement au niveau supérieur en matière d’analyse des données et ainsi d’améliorer la valeur des données relatives à la qualité dans l’entreprise.

En analysant les données collectées à partir de plusieurs sources, les organisations peuvent :

• Améliorer l’efficacité opérationnelle dans son ensemble
• Réduire la gestion des risques
• Réduire les coûts induits par une qualité médiocre
• Afficher un avantage compétitif par rapport à la concurrence

Des estimations prévoient qu’en 2019, 16,9 milliards de dollars seront consacrés aux Big Data et à l’analyse des données , ce qui confirme l’importance pour TrackWise Analytics d’améliorer la visibilité et la transparence au sein des systèmes de gestion de la qualité en entreprise.

Nous sommes convaincus de l’importance du rôle joué par une solution de gestion de la qualité en entreprise dans l’apport de données au sein des processus d’analyse globaux. Une solution flexible et configurable proposant un ensemble d’interfaces intuitives et claires, mais aussi capable d’injecter et d’extraire des données, permet de prévoir les problèmes opérationnels et les opportunités commerciales. Ainsi, les avantages sont non seulement d’ordre opérationnel, mais aussi compétitif.

TrackWise Analytics est la première solution participant à l’amélioration de la valeur des données et permettant aux utilisateurs de développer un plan d’action réfléchi. En incluant les données de la solution de gestion de la qualité en entreprise dans une initiative de Big Data, les tendances de valeur favorisant la prise de décision dans l’entreprise ne sont plus perdues sous une montagne de flux de données désorganisés.

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