Les entreprises connaissent actuellement une explosion du nombre d'applications et une accélération de leur transformation. De ce fait, leurs architectures sous-jacentes – constituées des interactions entre les personnes, les processus et les technologies – évoluent et se développent plus rapidement que jamais. Toutes ces architectures nécessitent une supervision et une gestion régulières.
Quel genre of organizorganisation et la prise de décision challenges Que regardons-nous ? Eh bien, allons Considérez simplement Applications en nuage. Aen accord avec fournisseur de sécurité NetSkope Rapport sur le cloud et les menacesEn moyenne, une entreprise utilise 2 400 services et applications cloud différents.i. Et le nuage représente désormaiss environ la moitié de tous IT infrastructure; au La migration vers le cloud se poursuit également.faire respecter un rythme.
En plus de the couches de infrastructure, les serveurs, sur mesure software et des solutions prêtes à l'emploi qui permettent à une entreprise de tourner à plein régime, entreprise architectes gérer également comment ces systèmes interagissent avec des systèmes externes, avec processus, avec les gens et le nombreux documents et sources de données qui vont avec ces.
Lgrande quantités of technique et finance données, Ces aussi continuellement généré. BLes données ig ne cessent de croître.. Tout ça needs surveillance raisonnable as c significatifLes coûts et les risques sont en jeu.: le métier d'architecte.
Apprentissage automatique à l'échelle de l'entreprise
Mtoutes les entreprises Ces déjà confortable s'appuyer on l'apprentissage automatique pour renforcer données d'entreprise analyse ou flux de travail des ventess. Faor exemple, dans le cadre de leur CRMou leur cybersécurité défenses.
Une étude 2021 réalisée par Algorithmie Il a été constaté que 46 % des entreprises utilisent IA et apprentissage automatique pour lutter contre la fraude.les principaux cas d'utilisation comprennent l'expérience client et l'automatisation des processusii.
Nous pouvons également utiliser machine apprentissage générer rapidement des informations à partir d'autres ensembles de données d'entreprise.
Architecte d'entreprises pour qui need à identifier tendances, goulots d'étranglement et Opportunités se tournent vers les outils comme algorithmes et apprentissage automatique à se mettre les bras autour leurs ensembles de données techniques et la performance des entreprises stratégie.
Mapprentissage automatique aussi permet aux architectes d'extraire une couche supplémentaire de La valeur dès le tout structure, connexions et complexité du système architectures ils ont consacré du temps et des efforts à documenter.
Ils peuvent l'utiliser pour informations sur le tirage de multiples niveaux de l'entreprise architecture, rechercher des schémasns « remplir les blancs » et apportez ceci tous together intelligemment développement est facile , tous les jours recommandations.
Les experts prévoient également que l'IA tirera profit des bases de données graphiques. la technologie; comme un article récent dans ISemaine de l'information expliqué "L'avenir de l'IA repose sur la modélisation graphique. Les graphes encodent l'intelligence sous forme de modèles qui décrire les contextes liés au sein duquel des décisions intelligentes sont exécutéesiii. »
Des décisions commerciales numériques plus rapides
L'apprentissage automatique est math pas des magesc. Elle est fortement axée sur les données et basée sur les modèles et les relations au sein de ces données.
Téléchargez une feuille de calcul des applications, des cycles de vie ou des données financières et lien dans les autres contenu architectural in ABACUS et le moteur d'apprentissage automatique « Ask » ABACUS » vont utiliser cette ensemble de données à fournir une prédiction quantitative de les valeurs qui appartiennent à tout cellules vides. Par exemple, wIci, une « cellule vide » représente le TEMPS (Tolérer-Investir-Migrer-Éliminer) recommandation pour une demande, machine learning vont proformuler une recommandation.
Précieux tôt Les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans l'architecture d'entreprise incluent:
- Plus efficace saisie de données, et une meilleure qualité des données: machine learning suggérers valeurs pour les cellules vides
- Attribution rapide de la responsabilité : identifier la fonction ou l’équipe à laquelle une nouvelle application pourrait logiquement appartenir, être gérée ou qu’elle pourrait prendre en charge.
- Se concentrer sur les systèmes obsolètes
- Identifier quand deux systèmes se comportent de manière similaire à un similaires la mode; Faut-il les combiner ?
- Indiquer dans quel domaine une application ou une technologie peut prendre en charge un processus clé
- Identifier lequel applications ou les processus doivent présenter des niveaux de criticité ou de risque élevés
- Identifier les opportunités d'amélioration des processus
Architecture d'entreprise : Analyse prédictive et recommandations
"Demander ABACUSL'apprentissage automatique utilise l'analyse prédictive et le langage naturel. traitement (PNL) et la découverte intelligente des données.
Apprentissage automatique a été élaboré premier introduit dans ABACUS in 2019 et Elle a été étendue et améliorée grâce à de nouvelles versions.
It»s simple à permettre et configurer dans-feuilleterr, et intervalles d'entraînement et d'autres paramètres peuvent être être également ajusté facilement. Par exemple, les utilisateurs peuvent définir le nombre minimal d'entités d'un type donné conditions avant de demander ABACUS vont les inclure dans son ensemble d'entraînement.
L'apprentissage automatique a généré des suggestions dans ABACUS Les cellules bordées de rouge contiennent une proposition de valeur pour l'apprentissage automatique, ainsi que l'intervalle de confiance de cette recommandation.
Une fois activé, "Demander ABACUS » valeurs d'apprentissage automatique suggérées vont apparaître in cellules avec une bordure rouge, fournissant un proposé La valeur mais aussi le Intervalle de confiance pour cette recommandation. Par exemple, "Demander ABACUS » peut suggérer que le propriétaire d'une nouvelle application est «Jemima Black", avec une probabilité de 94.5 %.
Isi vous êtes d'accord avec cette suggestion vous pouvez choisir de l'accepter, et cette relation de propriété is ajoutée à votre dépôt.
Par ici, nous pouvons combiner l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine. "Demander ABACUS » propose des valeurs qui peuvent être examiné par l'architecte, qui pourrait prendre en compte politique, contexte et Plans futurs. Il est important de noter cette demande ABACUS ne fait que suggérer des choses et les architectes encore maintenir contrôle final sur la mise en œuvre Recommandations en matière d'apprentissage automatique.
Apprentissage automatique spécifique à l'entreprise
Chaque enterprise est différentDe même, il n'existe pas deux « cerveaux d'apprentissage automatique » identiques..
Le mmoteur d'apprentissage automatique dans ABACUS apprend et s'adapte à l'entreprise elle-même, car elle références le dépôt sur mesure soutenu par un base de données graphiques configurable.
En tant qu'équipe d'architecture accepte ou rejette les recommandations et ajoute des données, "Demander ABACUS » aussi apprend et autoréglages, améliorer son pouvoir prédictifr.
En mûrissant aux côtés du l'architecture d'entreprise dépôt, le machine learning moteur fera référence le contexte des affaires données et décisions, de manière proactive établir des liens, remplir ensembles de données incomplets et recommandations prochaines actions.
Bénéfices du ABACUS Machine Learning
- Apprentissage continu : À mesure que vous mettez à jour vos données, la machine continue d'apprendre de ces mises à jour et ajuste ses prédictions en conséquence.
- Compréhension contextuelle : résultats de l'apprentissage automatique dans ABACUS reposent sur une compréhension structurelle des données de votre architecture ; il s’agit d’une approche différente de celle des grands modèles de langage qui fonctionnent en prédisant le mot le plus probable suivant dans une phrase.
- Aucun problème de droits d'auteur : Demander ABACUS Il s'agit d'un modèle propriétaire entraîné sur les données de votre propre référentiel d'architecture, que vous contrôlez. Il ne porte donc pas atteinte aux droits d'auteur de contenus externes, publics ou privés.
- Intervalles de confiance : Au lieu de présenter des suppositions comme des faits, demandez ABACUS fournit un intervalle de confiance indiquant la probabilité que la prédiction soit correcte. Les valeurs peuvent être consultées par l'utilisateur. qui pourraient prendre en compte la politique, le contexte et les projets futurs.
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