La solution à l’échelle est la clé pour s’assurer que l’informatique s’acquitte de sa responsabilité de créer une expérience client qui renforce la confiance.
L’adoption de clouds hybrides ou publics reste le moyen de prédilection de l’informatique pour atteindre l’échelle. Bien que cette transformation ait amélioré la performance des prix et les capacités commerciales avancées axées sur la technologie, y compris des informations plus rapides et plus approfondies sur les données, elle n’a pas toujours engendré une plus grande confiance des clients.
Cela est dû en grande partie à des piratages largement médiatisés qui ont exposé des informations personnellement identifiables (PII), ainsi qu’à une dépendance accrue des clients vis-à-vis du commerce mobile, à des systèmes d’inventaire incohérents et à des commandes en ligne peu fiables. Selon certaines mesures, la performance à grande échelle consiste à améliorer les transactions par seconde.
Selon une étude de PwC de 2022, « 87 % des dirigeants d’entreprise pensent que les consommateurs ont un niveau élevé de confiance dans leur entreprise. Mais seulement 30 % des consommateurs disent que oui. Selon l’étude, l’une des plus grandes menaces pour la confiance est une violation de données. Fait significatif, 91 % des consommateurs affirment que si les entreprises gagnent leur confiance, elles achèteront probablement des produits ou des services auprès d’elles.
Pour instaurer la confiance des clients dans les systèmes informatiques, il ne suffit pas d’augmenter la capacité de stockage et de traitement. Cela nécessite également de générer des informations en temps opportun à partir de données structurées et non structurées pour améliorer la disponibilité et aider à prévenir les incidents qui détruisent la confiance.
L’échelle et la confiance de l’informatique dépendent des analyses et des informations
Dans de nombreuses entreprises, les problèmes qui sapent la confiance des clients commencent par un manque de visibilité en temps réel et d’accès au flux de données opérationnelles. Les équipes opérationnelles doivent évaluer ce qui se passe dans l’entreprise, mais elles ne le peuvent pas en l’absence de télémétrie partagée ou d’accès aux données. Les problèmes de sécurité des données et de performances s’aggravent lorsque les entreprises tentent d’adapter leurs services pour atteindre un nombre plus important de clients.
« Lors de la mise à l’échelle d’un système basé sur le cloud pour des centaines de millions d’utilisateurs, je dois m’assurer qu’un utilisateur n’affecte pas les performances d’un autre utilisateur », explique Abhishek Das, fondateur d’Acante, une société de sécurité des données. Il pense que les équipes de sécurité ont besoin de visibilité sur chaque service et doivent examiner la télémétrie pour identifier où les problèmes se produisent et comment les résoudre.
Le manque de visibilité opérationnelle est un problème chronique pour les équipes des opérations de sécurité (SecOps), qui s’appuient sur un accès en temps réel et sans entrave aux données opérationnelles pour évaluer les menaces et prévenir ou au moins enquêter sur les intrusions. Et l’inverse est également vrai : les équipes d’exploitation informatique sont sous pression pour être plus soucieuses de la sécurité et comprendre les implications du nouveau code ou des nouvelles technologies du point de vue de la sécurité. Das pense qu’une équipe de centre d’opérations de sécurité (SOC) doit appliquer l’apprentissage automatique et un outil d’observabilité pour établir une corrélation et prendre les mesures appropriées.
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Le manuel pour approfondir la confiance des clients commence par l’exploitation de la télémétrie opérationnelle et environnementale pour obtenir des informations sur les performances en temps réel et une analyse de la cybersécurité. « Vous devez examiner les sources de données structurées et non structurées, récupérer les données plus rapidement et les corréler », a déclaré Das.
Voici comment trois entreprises ont abordé et résolu les problèmes de confiance des clients en améliorant l’observabilité et en adaptant les informations opérationnelles.
- Optimisation de l’expérience client et la prévention des temps d’arrêt sont des objectifs cruciaux de WePay, un fournisseur de services de paiement en ligne appartenant à JPMorgan & Chase. L’entreprise a constaté que la saisie de toutes les données de journalisation et de télémétrie disponibles dans une solution de recherche pouvait réduire de 90 % le temps nécessaire pour identifier l’impact sur les clients lors d’incidents. L’équipe de sécurité de WePay exploite également les données en continu pour protéger l’entreprise contre les menaces externes et satisfaire à toutes les réglementations de conformité.
- La quête d’une plus grande compréhension a conduit Albert Heijn Technology (AH Tech), une marque européenne de supermarchés comptant plus de 1 000 magasins, à essayer l’observabilité pour récolter une grande quantité de données à partir de son infrastructure informatique distribuée et de 13 000 points de vente. L’entreprise a constaté une diminution de 40 % des incidents informatiques chez les utilisateurs finaux et a augmenté les ventes des magasins de 10 % tout en réduisant les pénuries de produits.
- Augmentation de la vitesse, de la surveillance et de l’évolutivité sont des priorités pour Auchan, qui s’appuyait auparavant sur une infrastructure sur site pour gérer les données, mais rencontrait des problèmes compte tenu de la rapidité avec laquelle ses opérations se développaient. En utilisant une solution basée sur la recherche pour permettre à ses équipes d’observer les données dans un tableau de bord propre et de choisir les informations à capturer et à analyser, Auchan est en mesure de traiter – et d’observer réellement – les quelque cinq millions de flux de données qui transitent quotidiennement dans sa base de données.
De plus en plus, les entreprises se tournent vers des solutions de recherche pour apprivoiser et analyser leurs données, de la cybersécurité aux applications en passant par les interactions et les transactions avec les clients.
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Cet article a été écrit dans le cadre d’une campagne de contenu avec Elastic.
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