L'analyse proactive utilise l'intelligence artificielle, l'analyse des données et l'apprentissage machine pour rendre les réseaux plus intelligents, fournir des informations ciblées mais aussi dentifier et résoudre les problèmes.

Construire un réseau plus intelligent

Avec l'analyse proactive, le réseau est plus intelligent. L'intelligence artificielle (IA), l'analyse de données et l'apprentissage machine permettent d'établir une corrélation entre les événements sur le réseau, le comportement des utilisateurs et des dispositifs connectés, permettant ainsi au réseau de comprendre la qualité d'expérience (QoE) requise pour chaque usage.

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L'analyse proactive peut simplifier la résolution des incidents réseau en identifiant automatiquement les situations anormales. Par exemple, sur la base d'une analyse continue des temps de connexion, le réseau peut rapidement détecter un problème. Si un changement est détecté, une action sera mise en place pour résoudre le problème. Le réseau enverra ensuite une notification à l'administrateur pour indiquer si le problème peut être résolu automatiquement. L'analyse prédictive peut aussi aider les administrateurs informatiques à anticiper et à résoudre les problèmes potentiels avant qu'ils ne deviennent bloquant pour l'utilisation du réseau.

Analyse proactive dans les industries

L'analyse proactive dans le secteur des soins de santé : grâce à l'analyse proactive, les prestataires de soins de santé sont mieux armés pour cerner leur activité et peuvent valoriser les données pour optimiser les flux de travail ou les processus des départements afin d'offrir à leurs patients la meilleure expérience possible.

L'analyse proactive dans le secteur de l'hôtellerie et de la restauration : l'analyse proactive aide les hôteliers à prendre des décisions éclairées afin d'optimiser l'utilisation du réseau et de développer leur activité. L'analyse prédictive permet d'anticiper les besoins réseau à partir de données sur l'utilisation et le stock des ressources. L'analyse des données de géolocalisation permet d'affiner les stratégies de marketing et d'adapter les offres commerciales. En heures creuses ou lors de périodes d'affluence l'utilisation des équipements de l'hôtel peut alors être optimisée.

L'analyse proactive dans le secteur de l'éducation : l'analyse proactive peut fournir des informations spécifiques et quantifiables qui peuvent être comparées à des indicateurs références issus d'autres institutions afin de formuler des recommandations. Elle peut également fournir des données sur les étudiants comme la fréquentation des cours, l'utilisation des applications et des dispositifs qui contribuent à une meilleure réussite des étudiants.

L'analyse proactive dans le secteur des transports : l'analyse proactive peut fournir des statistiques sur la qualité de l'expérience (QoE) en vue d'optimiser les expériences des passagers et d'améliorer l'efficacité des services proposés. Les entreprises de transport, en particulier les opérateurs ferroviaires, ont des calendriers de maintenance prédictive complexes notamment pour les équipements comme le matériel roulant. L'analyse proactive peut apporter une valeur significative au cycle de maintenance et à l'activité.

L'analyse proactive dans le secteur public : l'analyse proactive peut être utilisée pour améliorer les services proposés au public par exemple en détectant des problèmes de sécurité sur des zones sensibles. Elle peut également fournir des données permettant de détecter des anomalies et de réduire les risques des cyber-attaques du réseau et elle peut minimiser ou éliminer les temps d'arrêt liés aux problèmes de maintenance.

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