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Projet Big Data recherche chef d’orchestre de son IT

Les offres Big Data se développent, mais leur mise en œuvre induit des problématiques issues du digital. L’expertise d’Agarik sur l’exploitation informatique du Big Data a été choisie par différents clients.

IA : Software AG s’empare de TrendMiner

La jeune entreprise belge spécialisée dans l’analyse et la visualisation des données de processus de fabrication tombe dans l’escarcelle de l’éditeur allemand. Ce rachat, dont le montant reste confidentiel, viendra compléter l’offre de solutions pour l’IoT industrielle de Software AG, une activité issue du rachat l’an dernier de Cumulocity.

TrendMiner est une entreprise belge née en 2008, spin-off de l’université de Louvain et spécialisée dans l’analyse de données visuelles des processus de fabrication. Principalement tournée vers les industries chimique et pharmaceutique, elle compte dans son portefeuille de clients quelques grands noms, tels que BASF et Total.

Des technologies qui devaient intéresser Software AG, surtout après les rachats en 2016 et 2017 de Zementis dans le domaine de l’IA et Cumulocity dans celui de l’IoT. En rachetant la jeune pépite belge, pour un montant resté confidentiel, l’éditeur allemand explique vouloir renforcer son portefeuille d’outils dédiés à l’Internet des Objets industriel. « TrendMiner complète parfaitement notre offre Cumulocity IoT » explique Karl-Heinz Streibich, le CEO de Software AG. « Grâce à TrendMiner, nous serons en mesure de proposer la première plateforme combinant l’analyse chronologique des données de streaming et visuelles ».

Faire de lien entre l’ingé process et le data scientist

En effet, TrendMiner propose une « plate-forme d'analyse en libre-service basée sur le Web pour la visualisation rapide des données de processus et d'actifs basées sur des séries chronologiques », disponible en mode SaaS, sur site ou sur un cloud privé. Plus concrètement, il s’agit d’utiliser les données issues par exemple d’une chaîne de production afin d’en optimiser l’efficacité énergétique, en prévoir la maintenance ou encore les erreurs. Le tout se destinant à des ingénieurs n’étant pas des data scientists.


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