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Intelligence artificielle : comment mieux gérer l’installation des data centers

Les données aident les entreprises à prendre de meilleures décisions entre les différents départements. A terme, elles seraient indispensables à l’installation et au suivi des data centers grâce à l’ intelligence artificielle et au machine-learning.

Le marketing peut utiliser les données pour améliorer l’efficacité des campagnes d’e-mail, la finance peut analyser les tendances passées pour faire des prévisions et des projections pour l’avenir et les commerciaux peuvent cibler leurs clients potentiels grâce à des informations détaillées et régulièrement mises à jour.

Mais les données sont seulement utiles lorsque des outils comme l’ intelligence artificielle sont capables de les transformer en informations précieuses. L’intelligence des données grâce à des algorithmes et l’analytique rend les données métier pertinentes. Les dernières solutions disponibles sur le marché exigent de grandes quantités de données pour être en mesure d’offrir une vision encore plus précise. Aujourd’hui, à cause de cela, la plupart des données des entreprises sont stockées sur le Cloud, car la plupart n’ont pas la capacité ou le budget pour stocker une telle quantité d’informations.

Les data centers, où sont stockées les données alimentant les applications métier, varient de petites salles dans des immeubles de bureaux à d’énormes salles regroupant de nombreux data centers, avec un contrôle de la température et des réglementations d’utilisation.

L’efficacité énergétique, un défi majeur

Des installations de grande ampleur exigent de grandes quantités d’énergie et d’eau pour les alimenter. Ainsi, cela ajoute une pression et une responsabilité des acteurs technologiques face aux ressources naturelles du monde. Pour donner un ordre d’idée, les data centers représentent 3% de l’approvisionnement mondial en électricité et devrait probablement croître aux fur et à mesure des années, avec l’augmentation des données.

Le coût de la construction des plus grandes installations pouvant atteindre des milliards de dollars, il est judicieux d’éviter la moindre erreur, préjudiciable pour les futurs résultats de l’entreprise. La précision est donc cruciale au stade de la planification pour s’assurer un meilleur retour sur investissement. En effet, la plupart des data centers fournissant des outils avancés d’analyse de données ont été conçus sur des logiciels simples et peu intelligents.

Quelque chose doit changer dans la façon de gérer les data centers. Ils deviendront de plus en plus indispensables aux entreprises, car ils représentent un atout stratégique important. Les applications d’intelligence d’affaires ont le potentiel d’améliorer la responsabilisation des data centers et fournir des avantages à l’ensemble de l’entreprise.

La visibilité acquise grâce à l’analyse en temps réel permet aux exécutifs d’améliorer la prévision, la construction et la gestion des installations pour assurer un investissement judicieux des fonds.

Cette visibilité est d’autant plus bénéfique au cours des étapes de planification. Un software de modélisation prédictive aide à la sélection du site, à la gestion du projet et à l’acquisition de l’informatique, en validant les designs et en identifiant les options les plus économiques. Tout cela peut être étudié et décidé avant la construction d’un ensemble de data centers pour garantir de meilleures chances de succès.

De plus, il est possible d’utiliser l’analyse pour calculer et mesurer l’utilisation des ressources naturelles comme la consommation d’eau et de combustibles fossiles. Cela devient une obligation peu à peu, car une grande partie des investisseurs sont susceptibles d’aller chercher ailleurs si une entreprise est incapable de fournir des preuves détaillées de ses activités visant à améliorer l’efficacité et donc l’impact environnemental.

L’analyse permet également de suivre la durée de vie d’un data center afin de faire les meilleurs choix concernant l’installation et récolter les données fournies sur l’eau et l’énergie, dans le but de respecter la politique CSR de l’entreprise. Ainsi, les entreprises peuvent comparer les effets de l’utilisation des différentes technologies de l’eau et de l’énergie.

Prendre le tournant de l’intelligence artificielle et du machine-learning

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Les entreprises les plus avancées dans l’analyse utilisent déjà l’ intelligence artificielle, le machine-learning et l’analyse prédictive. Une multitude d’applications logicielles basées sur le Cloud peuvent exécuter des technologies d’analyse telles que l’ intelligence artificielle pour que les utilisateurs bénéficient de données encore plus riches. Ces technologies doivent être également utilisées dans les data centers.

Le récent logiciel DeepMind AI, développé de Google, a démontré les résultats financiers de l’utilisation de son intelligence artificielle propriétaire pour réduire la consommation d’énergie des data centers. Il est important de ne pas dépendre uniquement de l’ intelligence artificielle car elle ne peut pas prédire tous les résultats, en particulier dans le cas de l’intervention humaine. Quoi qu’il en soit, l’utilisation de machine-learning et de l’ intelligence artificielle devient cruciale pour les sociétés dépendantes de l’analyse de données.

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