Top 13 outils d'automatisation des centres de données et études de cas

Les outils d'automatisation des centres de données peuvent aider à maintenir des données de haute qualité, à prendre des décisions éclairées fondées sur les données et à rationaliser l'automatisation des processus des centres de données. Nous avons sélectionné 10 outils d'automatisation des centres de données en fonction de leurs fonctionnalités, de leur présence sur le marché et de leurs meilleurs cas d'utilisation. Suivez les liens pour découvrir les études de cas et les avantages de ces outils :

Nous visons à informer les professionnels de l'informatique sur les meilleurs outils d'automatisation des centres de données, leurs fonctionnalités et des études de cas réelles afin de les aider à prendre des décisions concernant les outils d'automatisation des centres de données.

Comparatif des 13 meilleurs outils d'automatisation des centres de données

* Trié avec les sponsors en haut et le reste trié selon la note moyenne. Les notes sont basées sur les avis des utilisateurs B2B.

RunMyJobs

RunMyJobs de Redwood peut être utilisé pour l'automatisation des processus métier, l'automatisation DevOps, la gestion des entrepôts de données, la gestion de la sécurité, et plus encore. RunMyJobs est une solution SaaS qui permet la transparence et la conformité dans l'ensemble de l'entreprise en rationalisant les processus de flux de travail interfonctionnels. Fournie en tant que SaaS, les utilisateurs n'ont pas non plus à se soucier de la mise à jour ou de l'accès à la dernière version du logiciel.

Exemple réel

ALSO a choisi Redwood comme solution pour améliorer la vitesse de traitement des commandes clients. En mettant en œuvre la solution RunMyJobs de Redwood en une semaine, ALSO a intégré avec succès son application d'entrepôt à ses opérations SAP, lui permettant de traiter rapidement les commandes entrantes.

Grâce à l'automatisation de Redwood, ALSO a pu créer des processus d'automatisation une seule fois et les réutiliser à plusieurs reprises. Cela a entraîné une réduction significative de leurs 46 000 définitions de tâches SAP à 570 scripts Redwood, y compris 140 ensembles de tâches et 300 tâches indépendantes. Auparavant, ils avaient besoin d'une équipe de six administrateurs spécialisés SAP Basis pour gérer ces processus. Cependant, avec la mise en œuvre de Redwood, ils n'ont plus besoin que d'un seul administrateur, ce qui permet à l'équipe de consacrer ses efforts à d'autres tâches importantes.

Les services de Redwood sont utilisés par des organisations telles qu'Arthex, Avaya, Epson et AMD. Vous pouvez consulter leurs offres dans la vidéo ci-dessous :

Stonebranch UAC

Stonebranch gère des charges de travail massives dans différents environnements, ce qui peut s'avérer difficile pour les outils traditionnels d'automatisation des centres de données. Les anciens outils de centres de données peuvent avoir une capacité opérationnelle inférieure à celle des outils modernes et peuvent causer des problèmes d'intégration de bases de données.

Les outils modernes d'automatisation de la charge de travail (WLA) et les planificateurs de tâches d'entreprise peuvent traiter de nombreuses opérations métier sur plusieurs plates-formes, maximiser les économies et augmenter les performances et l'évolutivité. Stonebranch prend en charge à la fois les installations sur site et les modèles de déploiement SaaS/cloud. Les utilisateurs de Stonebranch peuvent accéder à des intégrations pré-packagées pilotées par la communauté.

Exemple réel

Par exemple, ITERGO, une société de services informatiques du groupe d'assurance ERGO, avait besoin d'une alternative à ses outils WLA traditionnels pour gérer son centre de données de masse avec environ 15 millions de transactions par jour et souhaitait une fiabilité des transactions de données.¹

Stonebranch leur a proposé une plateforme unifiée unique, Universal Automation Center, qui a connecté leur planificateur Tivoli Workload Automation, d'autres planificateurs et leurs bases de données basées sur le cloud avec 38 000 utilisateurs.

La plateforme offrait les fonctionnalités suivantes :

• Un contrôleur universel pour gérer toutes les plates-formes du centre de données.
• Un agent universel exécute à distance des processus sur divers logiciels.
• Un gestionnaire de données universel automatise le pipeline de données de manière fiable et sécurisée sur vos serveurs.
• Une passerelle universelle de gestion des données pour un transfert sécurisé des données vers des entreprises tierces depuis le centre de données.

ActiveBatch

L'un des aspects les plus importants d'un centre de données qui fonctionne bien est la livraison rapide des données aux départements ou aux clients. Cependant, les opérations dans les centres de données cloud et de machines virtuelles peuvent soulever des problèmes de sécurité, car l'intégration de systèmes peut donner accès à un groupe de personnel qui n'est pas autorisé à y accéder.

ActiveBatch intègre les centres de données sur site, le cloud et les environnements hybrides dans une interface unique pour prendre en charge de manière sécurisée la gestion des charges de travail dans les centres de données. ActiveBatch s'intègre également aux systèmes existants tels qu'OpenVMS.

L'outil prend en charge les déclencheurs basés sur des événements, permettant aux tâches de se déclencher en fonction d'événements spécifiques tels que les modifications de fichiers, les réceptions d'e-mails ou les alertes système. Cette capacité réduit les interventions manuelles et garantit l'exécution ponctuelle des processus.

Exemple réel

Par exemple, Vero Skatt, une agence fiscale finlandaise, a utilisé ActiveBatch pour connecter six environnements dans une interface centrale.² Ils ont utilisé la fonctionnalité d'autorisation des utilisateurs d'ActiveBatch pour répondre aux préoccupations de sécurité afin de contrôler l'accès des utilisateurs/groupes à des bases de données ou applications spécifiques. Ils ont renforcé la conformité aux exigences d'audit internes et externes tout en réduisant considérablement la création manuelle de scripts et le dépannage.

Les opérations de Vero Skatt ont également bénéficié d'ActiveBatch. Comparé aux outils d'automatisation traditionnels tels que Windows Task Scheduler, ActiveBatch dispose d'une interface low-code avec un concepteur de flux de travail par glisser-déposer et plusieurs vues de flux de travail. L'interface facile à utiliser d'ActiveBatch a permis à leur équipe informatique de développer des tâches d'automatisation diverses et complexes qui auraient été difficiles à accomplir avec des outils traditionnels.

JAMS Scheduler

L'administration du centre de données est essentielle pour que vos serveurs communiquent des données dans toute votre entreprise. Cependant, déconnecter les centres de données avec PowerShell et d'autres logiciels peut être chronophage et fastidieux pour votre équipe informatique.

Le planificateur JAMS de Fortra est construit sur le framework .NET et peut aider votre équipe informatique avec des scripts PowerShell. De plus, JAMS permet aux équipes informatiques de comprendre les flux de travail entre leurs serveurs, d'effectuer des modifications rapides et d'augmenter leur efficacité, contrairement aux outils d'automatisation à l'ancienne. Le diagramme relationnel des tâches de JAMS fournit une représentation graphique des tâches en cours d'exécution sur les serveurs, y compris leurs relations, déclencheurs, dépendances et plus encore.

Exemple réel

Par exemple, Jupiter, une société de gestion de fonds, consacrait un temps considérable à la surveillance de ses processus, de sa sécurité et de sa conformité. Le chiffrement à l'exécution de JAMS, l'essai de conformité et diverses autres fonctionnalités ont permis à leurs processus de générer environ 36 000 à partir de 1000 processus FTP et ETL sur des centaines de serveurs.³

BMC Control-M

Une opération métier fluide nécessite une orchestration efficace des processus de vos applications et des flux de données au sein de votre centre de données. À mesure que votre entreprise se développe, la gestion de cette organisation peut devenir de plus en plus complexe pour votre équipe informatique, notamment lorsqu'il s'agit de suivre le rythme des outils manuels ou traditionnels.

Control-M, développé par BMC Software, est un outil d'automatisation des flux de travail et de planification des tâches conçu pour rationaliser et gérer les traitements par lots complexes dans divers environnements. Dans le contexte de l'automatisation des centres de données, Control-M fournit une plateforme centralisée pour orchestrer les flux de travail, garantissant que les tâches sont exécutées dans le bon ordre, aux bons moments et avec une intervention manuelle minimale. Cette approche aide les centres de données à maintenir des opérations fiables tout en gérant efficacement de grands volumes de tâches interdépendantes.

Exemple réel

À mesure que KoçSistem est devenue l'une des plus grandes entreprises technologiques de Turquie, son équipe d'infrastructure a commencé à souffrir d'un manque d'employés et d'une surabondance de serveurs. Ils avaient des difficultés à initialiser leurs serveurs pour répondre à des normes de conformité de haute qualité et à gérer les correctifs de serveur causant des vulnérabilités de serveur.

Contrairement aux outils traditionnels, l'outil WLA moderne Control-M a fourni une gestion des correctifs et de la conformité. La gestion des correctifs les a aidés dans leur pipeline CI/CD en réduisant le temps consacré aux opérations DevOps sur serveur telles que le téléchargement, l'analyse, le test et la réparation des correctifs de différents fournisseurs. La gestion de la conformité a aidé KoçSistem à mieux utiliser ses ressources et a atteint un taux de conformité des correctifs d'environ 100 %.⁴

IBM WLA

Dans les outils d'automatisation traditionnels, le logiciel ou l'IA peut parfois faire des estimations inexactes sur la capacité de ses serveurs et de traitement, ce qui entraîne des estimations inexactes de l'achèvement des tâches. Cela peut conduire à de mauvaises décisions de planification qui peuvent provoquer des retards et des inefficacités dans le flux de travail du centre de données.

La solution WLA d'IBM contient un conseiller de données qui réduit la possibilité que l'ordinateur fasse des estimations inexactes. Data Advisor (AIDA) peut détecter des anomalies dans la charge de travail globale ou des tâches spécifiques. Ainsi, il peut permettre à votre équipe informatique de connaître avec précision le temps d'achèvement des tâches et de signaler les inexactitudes.

De plus, il peut utiliser des données du big data et du machine learning ainsi que des méthodes d'analyse de données pour comparer ses estimations du temps d'achèvement des tâches sur les serveurs externes et internes afin de guider votre équipe informatique sur l'efficacité de votre centre de données. En outre, son interface utilisateur (UI) peut offrir des informations précieuses sur l'efficacité du centre de données, car elle peut enregistrer, suivre et analyser les données historiques des tâches et des postes de travail.

Exemple réel

Les efforts d'automatisation des centres de données d'IBM comprennent sa collaboration avec le centre de données Montpellier en France. Pour réduire l'impact environnemental tout en garantissant la qualité de service, le centre a utilisé IBM Turbonomic et IBM Instana. Ces outils ont analysé la consommation d'énergie pilotée par les applications et fourni des recommandations d'optimisation. Cette automatisation a amélioré l'efficacité opérationnelle et fait avancer les objectifs de durabilité du centre. ⁵

OpCon

La fonctionnalité de l'outil WLA OpCon, OpCon deploy, permet aux équipes informatiques de mettre à jour leurs serveurs pendant que les processus métier sont en cours. Dans les méthodes traditionnelles, cela impliquerait que certains serveurs doivent être arrêtés et que les opérations métier doivent s'interrompre pendant le traitement de la mise à jour.

OpCon offre un moteur de reporting au sein de Solution Manager qui génère tous les rapports hérités du gestionnaire d'entreprise (par exemple, les rapports BIRT). L'outil WLA OpCon peut être important dans votre boîte à outils DevOps pour une gestion efficace des serveurs.

Exemple réel

Open Technology Solutions (OTS), une organisation de services de coopérative de crédit, rencontrait des erreurs dans ses serveurs centraux avec son ancien outil d'automatisation. L'utilisation des outils WLA OpCon dans leurs serveurs a presque éliminé les temps d'arrêt du système.⁶

Tidal Workload Automation

En raison d'inefficacités dans la planification et la gestion du CPU dans les centres de données, les serveurs peuvent parfois tomber en panne pendant le traitement et la distribution des données et provoquer des retards. Les outils WLA innovants peuvent détecter les surcharges des serveurs et les défaillances du CPU et ils peuvent diriger les tâches vers des environnements basés sur le cloud et des machines virtuelles pour garantir que votre accord de niveau de service (SLA) est respecté.

Exemple réel

Par exemple, une compagnie d'assurance ayant du mal à traiter les pics d'activités quotidiennes (environ 25 000 à 100 000 tâches par jour) et davantage d'erreurs se produisaient à mesure que le volume d'activité et de sinistres augmentait. De plus, l'entreprise devait soumettre les plans d'assurance le lendemain à 9:00 au gouvernement pour éviter des pénalités financières.

L'automatisation WLA de Tidal a répondu aux exigences de l'entreprise et lui a permis de gérer des pics allant de 6 000 à 100 000 requêtes. De plus, depuis le déploiement de Tidal en 2007, l'entreprise n'a manqué aucun SLA.⁷

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AWS Batch

AWS Batch est un service entièrement géré d'Amazon Web Services qui permet aux développeurs, scientifiques et ingénieurs d'exécuter efficacement des charges de travail de calcul par lots de toute taille. Il automatise le provisionnement et la gestion de l'infrastructure nécessaire, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'analyse des résultats et la résolution de problèmes sans les frais généraux liés à la gestion de logiciels de calcul par lots ou de grappes de serveurs. AWS Batch s'intègre aux autres services AWS, offrant une solution robuste et évolutive pour les besoins de traitement par lots dans divers secteurs.

Exemple réel

Le concepteur mondial de puces Arm Limited a migré ses charges de travail d'ingénierie EDA complexes de centres de données sur site vers AWS pour soutenir une croissance et une mise à l'échelle rapides. Le passage au cloud a optimisé les coûts de calcul, renforcé l'efficacité de l'ingénierie et accéléré la mise sur le marché. Aujourd'hui, Arm exploite même des instances AWS propulsées par sa propre architecture pour concevoir et vérifier les futures puces. ⁸

AutoSys

AutoSys rationalise l'automatisation des centres de données en planifiant, gérant et surveillant les tâches sur plusieurs plates-formes telles que Linux, Windows et UNIX. Ses capacités pilotées par les événements déclenchent des tâches en fonction de conditions spécifiques, garantissant une exécution efficace des flux de travail. Grâce au suivi en temps réel, aux alertes et à la gestion des dépendances, AutoSys réduit les interventions manuelles, améliore la fiabilité et optimise les opérations complexes des centres de données.

Exemple réel

Hanwha Life Insurance Co Ltd est un fournisseur mondial d'assurance-vie dont le siège principal est situé en Corée du Sud. Reconnaissant la nécessité d'améliorer l'efficacité informatique et de réduire la charge des tâches de gestion informatique, Hanwha Life a cherché à rationaliser la planification des tâches grâce à une automatisation accrue. Hanwha Life a déployé AutoSys Workload Automation.

Les solutions sont actuellement utilisées pour planifier des tâches dans les environnements mainframe et UNIX, en particulier concernant les systèmes comptables et l'entrepôt de données de l'entreprise, gérant environ 8 000 tâches au total. L'équipe informatique de Hanwha utilise des consoles en ligne intuitives, qui leur permettent de classer les tâches par charge de travail et par serveur, ainsi que de modifier facilement les configurations des tâches par lots.

Centres de données virtuels (VDC)

Les outils de centres de données virtuels permettent aux organisations d'abstraire le matériel physique en pools définis par logiciel de ressources de calcul, de stockage et de réseau. Contrairement aux plateformes d'orchestration de services, ces outils offrent une automatisation complète de l'infrastructure cloud via une interface de gestion unifiée.

1. IONOS

IONOS Cloud propose Data Center Designer (DCD) aux organisations qui ont besoin d'une approche visuelle de la gestion de l'infrastructure associée à des cadres de conformité stricts. Certaines des fonctionnalités clés d'IONOS incluent :

• Concepteur visuel de centre de données : une interface utilisateur graphique (GUI) qui permet aux architectes informatiques de provisionner et de configurer des serveurs, du stockage et des pare-feu à l'aide d'un système de glisser-déposer.
• Souveraineté des données européenne : conforme au RGPD et aux initiatives cloud européennes (comme GAIA-X), garantissant l'isolation des lois d'accès aux données hors UE.
• Mise à l'échelle en direct : permet des ajustements en temps réel du CPU, de la RAM et de l'allocation de stockage sans nécessiter de redémarrage du système.

Exemple réel pour Ionos

Architrave est une plateforme européenne de premier plan dans le domaine des technologies immobilières (PropTech) gérant plus de 60 milliards d'euros de données immobilières. IONOS Cloud a fourni à l'équipe informatique d'Architrave la plateforme Data Center Designer pour cartographier visuellement, modifier et câbler à la demande des topologies de réseau multi-serveurs complexes.

La plateforme offrait les fonctionnalités suivantes :

• Un canevas auto-documenté pour reconfigurer visuellement le routage réseau sans erreurs de saisie CLI.
• Provisionnement visuel instantané de l'infrastructure pour déployer des ressources supplémentaires en un clic.
• Déploiement multi-serveurs souverain qui isole complètement les dossiers de propriété des clients dans un environnement conforme au RGPD.⁹

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters fournit un logiciel d'infrastructure hyperconvergée (HCI) qui unifie les centres de données virtuels privés et publics dans une interface opérationnelle unique.

• Portabilité multicloud hybride : déplace les machines virtuelles et les lourdes charges de travail entre les centres de données sur site et les clouds publics (comme AWS ou Azure) sans modification.
• Cycle de vie de l'infrastructure en un clic : automatise des opérations telles que la mise à l'échelle du stockage, le déploiement de clusters et l'application de correctifs de micrologiciels.
• Résilience hors du commun : comprend une réplication des données intégrée et une automatisation du stockage auto-réparatrice qui détecte et corrige les erreurs matérielles en arrière-plan.

Exemple réel pour Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Forestry and Land Scotland, une agence du gouvernement écossais gérant plus de 1.5 million d'acres de forêt nationale, a utilisé NC2 sur Microsoft Azure pour étendre sa plateforme Nutanix sur site d'environ 300 machines virtuelles vers le cloud public dans le cadre d'une stratégie cloud-first. Ce changement a apporté :

• Migration sans refactorisation vers Azure, réutilisant les licences et compétences existantes
• Évolutivité à la demande pour des besoins de capacité imprévisibles.¹⁰

3. VMware Cloud Director

VMware Cloud Director est une plateforme d'automatisation de niveau entreprise pour gérer les ressources de centres de données virtuels multi-locataires dans des environnements matériels distribués, avec des fonctionnalités telles que :

• Mutualisation des ressources multi-locataires : isole les pools de calcul, de réseau et de stockage pour différentes unités commerciales ou clients au sein de la même infrastructure physique.
• Écosystème API REST étendu : permet une automatisation complète du provisionnement des centres de données à l'aide d'outils Infrastructure-as-Code (IaC) populaires comme Terraform.
• Réseau intégré : exploite VMware NSX pour automatiser instantanément les configurations réseau complexes, la micro-segmentation et les pare-feu.

Exemple réel pour VMware Cloud Director

Expedient, un fournisseur américain d'infrastructure et de services cloud, a utilisé VMware Cloud Director aux côtés de VMware Cloud Foundation, NSX et vSAN pour offrir un modèle d'exploitation cloud multi-locataire et full-stack à ses clients finaux. Ce changement a produit :

• 30 % de gain d'efficacité opérationnelle
• 18 % de coûts d'infrastructure réduits.¹¹

Automatisation des entrepôts de données

Alors que l'automatisation des centres de données optimise les opérations d'infrastructure et de serveur, les entreprises doivent également s'assurer que leurs pipelines de données, processus ETL et entrepôts de données sont automatisés pour des analyses et des rapports fluides. Les outils d'automatisation des entrepôts de données aident à réduire le temps de développement, à rationaliser les mises à jour des bases de données et à améliorer l'exactitude des données.

De nombreux outils d'automatisation de la charge de travail (WLA) mentionnés précédemment offrent des capacités d'automatisation des entrepôts de données. Cependant, il existe également des solutions DWA dédiées spécialement conçues pour optimiser les processus d'entreposage de données.

• Intégrations transparentes : les outils DWA doivent prendre en charge des connecteurs préconstruits, des APIs et une intégration en temps réel pour ingérer facilement des données à partir de bases de données (SQL, Oracle), de systèmes opérationnels (CRM, ERP) et d'applications tierces tout en assurant un flux de données fluide vers les plateformes de BI et d'analyse.
• Automatisation low-code : un concepteur de flux de travail par glisser-déposer, des modèles d'automatisation préconstruits et une automatisation pilotée par les métadonnées réduisent les efforts de codage manuel, permettant une gestion plus rapide et plus efficace des pipelines de données.
• Automatisation des tests ETL : automatise la validation de l'extraction, de la transformation et des changements de schéma des données en garantissant l'exactitude, la conformité aux règles métier et la cohérence entre les données sources et transformées, réduisant ainsi les erreurs d'analyse et de reporting.

Automatisation des entrepôts de données (DWA) vs automatisation des centres de données (DCA)

Voici en quoi les deux technologies diffèrent l'une de l'autre :

• Objectif :
  • DWA se concentre sur l'automatisation de la conception, du déploiement, de l'exploitation et de la maintenance d'un entrepôt de données.
  • DCA couvre l'infrastructure informatique plus large au sein d'un centre de données, en automatisant les configurations matérielles, logicielles et réseau.
• Tâches à automatiser :
  • Pour DWA : ingestion des données et processus ETL (Extract, Transform, Load), création et mise à jour de schémas, modélisation et optimisation des données, réglage des performances, gestion des métadonnées, test et validation des pipelines de données
  • Pour DCA : provisionnement et orchestration des serveurs, gestion du stockage et du réseau, conformité et surveillance de la sécurité, reprise après sinistre et automatisation des sauvegardes, gestion de l'énergie et optimisation des ressources.

Orchestration des centres de données

L'orchestration des centres de données est la gestion coordonnée de tâches informatiques interdépendantes sur les serveurs, le stockage, les réseaux et les applications pour garantir que les processus s'exécutent dans le bon ordre et à temps. Contrairement à l'automatisation, qui exécute des tâches ou des scripts individuels, l'orchestration se concentre sur le flux de travail de bout en bout, reliant plusieurs tâches automatisées en un processus fluide et fiable.

Orchestration des centres de données vs automatisation des centres de données

• Automatisation : exécute des tâches uniques automatiquement (par exemple, exécuter un script, sauvegarder un serveur).
• Orchestration : coordonne plusieurs tâches automatisées entre les systèmes pour réaliser efficacement un flux de travail métier ou informatique complet.

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  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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Journal des modifications

11 mises à jour

1. 202629 Juil

   Ajout d'un exemple concret de Forestry and Land Scotland à la section Nutanix Cloud Clusters.

2. 22 Juin

   Remplacé DigitalOcean et Vultr par Nutanix Cloud Clusters et VMware Cloud Director dans la section des centres de données virtuels.

3. 17 Juin

   Ajout d'une section "Alternatives d'infrastructure cloud automatisée" couvrant IONOS, DigitalOcean et Vultr avec études de cas.

4. 17 Mar

   Le produit ActiveBatch a été retiré de l'article.

5. 202522 Août

   La section "Pour DCA" a été enrichie d'une définition de l'orchestration des centres de données et d'une comparaison avec l'automatisation des centres de données.

6. 6 Mar

   Réduction du nombre d'outils d'automatisation de centre de données listés dans la section principale.

7. 202427 Déc

   Ajout d'un exemple concret à la section IBM.

8. 12 Nov

   La description d'AWS Batch a été étendue dans la section « 9. AWS Batch accélère la mise sur le marché ».

9. 202325 Juil

   Ajout d'une liste d'articles connexes à la conclusion.

10. 12 Juil

    Ajout de AWS Batch et AutoSys à la liste des outils d'automatisation des centres de données.

11. 11 Juil

    Ajout de Redwood RunMyJobs à la liste des meilleurs outils d'automatisation de centres de données.

Liens de référence

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

Job Scheduling Use Cases, Solutions & Applications | JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

6.

Open Technology Solutions Case Study

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Scales Performance for Chip Design Using Amazon FSx for NetApp ONTAP

9.

https://ce1.uicdn.net/shopsfar/pdf/ionos-success-story-architrave-en.pdf

10.

Nutanix NC2 Helps Forestry and Land Scotland Migrate to Public Cloud

11.

https://www.vmware.com/docs/expedient-case-study

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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