La mauvaise qualité des données entrave-t-elle vos initiatives de gestion des licences d'ingénierie pilotées par l'IA ?
Les industries qui dépendent des applications d'ingénierie - telles que la fabrication, l'énergie, l'automobile, l'aérospatiale et la défense - se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer leurs stratégies de gestion des licences logicielles.
Mais lorsque les entreprises ne disposent pas de données de qualité sur l'utilisation des licences, elles se heurtent à des obstacles importants lorsqu'il s'agit d'exploiter l'IA pour gérer et optimiser leurs actifs logiciels. À mesure que les portefeuilles de logiciels deviennent plus complexes, la qualité des données devient de plus en plus difficile. Une mauvaise qualité des données entrave non seulement les efforts de gestion des licences logicielles pilotés par l'IA, mais ralentit également le processus global d'adoption de l'IA.
Facteurs contribuant à la mauvaise qualité des données
Un problème fondamental dans la collecte de données de qualité est le fait que de nombreuses entreprises ne considèrent pas les données comme un actif essentiel. Il est alarmant de constater que 72 % des organisations ne considèrent pas les données comme une priorité stratégique, ce qui conduit près de la moitié d'entre elles à les sous-utiliser pour obtenir des informations exploitables. Malgré les progrès rapides de l'analyse des données, 62 % des entreprises utilisent encore des méthodes de collecte de données manuelles et obsolètes ou n'ont pas de stratégie claire pour moderniser leur infrastructure de gestion des données.
Ce manque de priorité se traduit par des problèmes d'intégrité persistants, 68% des responsables des données identifiant la qualité des données comme leur défi le plus pressant. En outre, 40 % des organisations signalent des difficultés à maintenir des ensembles de données cohérents et de haute fidélité, ce qui compromet directement les initiatives axées sur l'IA, en particulier dans le domaine de la gestion des licences logicielles. Sans données de qualité sur l'utilisation des licences, les entreprises peinent à exploiter tout le potentiel de l'IA dans l'optimisation des actifs logiciels.
La complexité des licences logicielles exacerbe les défis liés à la qualité des données
La nature complexe des licences logicielles complique encore les efforts visant à maintenir des données de haute qualité pour la gestion des licences pilotée par l'IA.
Ecosystèmes logiciels fragmentés - Les environnements de licences hybrides couvrant les modèles sur site, basés sur le cloud et SaaS génèrent des flux de données disparates, ce qui complique l'agrégation et l'analyse.
Formats de données incohérents - La variabilité des structures de données entre les applications d'ingénierie et les gestionnaires de licences nécessite une normalisation et un mappage approfondis des caractéristiques avant que les modèles d'IA ne puissent extraire des informations significatives.
Manque d'informations granulaires - Les outils de reporting natifs fournissent souvent des résumés de haut niveau plutôt que des mesures d'utilisation détaillées, ce qui limite la capacité de l'IA à optimiser l'allocation des licences.
72% des organisations ne considèrent pas les données comme une priorité stratégique, ce qui entrave la mise en œuvre réussie des initiatives d'IA.
Silos de données - Les données relatives à l'utilisation des licences sont souvent confinées dans des systèmes isolés, ce qui empêche d'avoir une vision globale de la consommation de logiciels dans l'entreprise.
Enregistrements inexacts ou incomple ts - Les données erronées ou manquantes faussent les analyses pilotées par l'IA, ce qui entraîne une prise de décision sous-optimale et des risques de non-conformité.
Pour faire face à ces complexités, il faut une solution capable d'agréger, de normaliser et d'analyser de manière transparente les données d'utilisation des licences provenant de sources multiples, avec un degré élevé de précision.
Comment l'Open iT garantit-il la qualité des données et permet-il la gestion des licences d'IA ?
Un pionnier dans la gestion des licences de logiciels, Open iT est spécialisée dans l'aide aux entreprises pour la collecte, la normalisation et l'analyse des données d'utilisation des licences afin de garantir que les initiatives d'IA aient accès à des ensembles de données de la plus haute qualité. Voici comment Open iT améliore la gestion des licences axée sur l'IA :
Collecte complète de données sur l'ensemble des plates-formes
Open iT regroupe les données relatives à l'utilisation des licences provenant d'un large éventail de sources, y compris les environnements en nuage, sur site et hybrides. Cela permet d'éliminer la fragmentation des données et d'obtenir une vue complète et personnalisée de la consommation de logiciels.
Normalisation et standardisation avancées des données
Les modèles d'IA nécessitent des données propres et structurées pour des prédictions précises. Open iT applique des techniques de normalisation robustes pour standardiser les données à travers de multiples systèmes de licences, les rendant ainsi prêtes pour l'IA.
Informations détaillées sur l'utilisation des licences
Contrairement aux outils standard de reporting sur les licences, Open iT fournit des données approfondies sur l'utilisation des licences, notamment sur l'identité des utilisateurs, la durée de l'utilisation et la conformité de l'utilisation avec les conditions de la licence. Il capture également les périodes de pointe et d'inactivité, ainsi que les tendances de consommation spécifiques aux utilisateurs et aux services. Ce niveau de granularité permet aux modèles pilotés par l'IA d'optimiser l'attribution des licences, de prévoir les besoins futurs et d'identifier les possibilités de réduction des coûts.
Éliminer les silos de données grâce à une visibilité centralisée
Open iT crée un référentiel de données centralisé, supprimant les silos et fournissant aux organisations une source unique de vérité pour l'utilisation des licences. Cela permet aux algorithmes d'IA d'accéder à des ensembles de données complets sans nécessiter de consolidation manuelle des données.
Garantir l'exactitude et la fiabilité des données
Open iT utilise des techniques automatisées de validation des données pour détecter les incohérences, ce qui garantit que les modèles d'IA sont alimentés par des données fiables et de haute fidélité. Cela minimise les risques d'une mauvaise prise de décision due à des enregistrements inexacts.
Qualité des données : La clé de la gestion des licences logicielles basée sur l'IA
La gestion des licences pilotée par l'IA offre un immense potentiel, mais son efficacité dépend des données qu'elle traite. Les organisations qui cherchent à exploiter l'IA pour optimiser les actifs logiciels doivent donner la priorité à la qualité des données en tant que fondement de leur stratégie. Open iT fournit les outils nécessaires pour combler le fossé des données, garantissant que les initiatives d'IA apportent une valeur commerciale tangible. Grâce à des informations précises, normalisées et exploitables, Open iT permet aux entreprises d'optimiser leurs actifs logiciels, d'éliminer les inefficacités et d'accélérer l'adoption de l'IA.
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