Top 13 Outils d'automatisation de centres de données et études de cas

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

Notre objectif est d'informer les professionnels de l'informatique sur les principaux outils d'automatisation de centres de données, leurs fonctionnalités et des études de cas réelles pour les aider à prendre des décisions concernant les outils d'automatisation de centres de données.

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

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

RunMyJobs

RunMyJobs by Redwood peut être utilisé pour l'automatisation des processus métier, l'automatisation DevOps, la gestion d'entrepôt de données, la gestion de la sécurité, et plus encore. RunMyJobs est une solution SaaS qui permet la transparence et la conformité dans toute l'entreprise en rationalisant les processus de flux de travail interdépartementaux. Livré 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 concret

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

Grâce à l'automatisation de Redwood, ALSO a pu créer des processus d'automatisation une fois et les utiliser de manière répétée. Cela a entraîné une réduction significative de leurs 46 000 définitions de jobs SAP à 570 scripts Redwood, y compris 140 ensembles de jobs et 300 jobs indépendants. Auparavant, ils avaient besoin d'une équipe de six administrateurs SAP Basis spécialisés 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 comme Arthex, Avaya, Epson et AMD. Vous pouvez consulter leurs offres dans la vidéo ci-dessous :

Stonebranch UAC

Stonebranch gère des charges de travail de masse dans différents environnements, ce qui peut être difficile pour les outils traditionnels d'automatisation de centres de données. Les anciens outils de centre 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 jobs d'entreprise peuvent traiter de nombreuses opérations commerciales sur plusieurs plateformes, 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 concret

Par exemple, ITERGO, une société de services informatiques pour le 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 dans les transactions de données.¹

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

La plateforme offrait les fonctionnalités suivantes :

• Un contrôleur universel pour gérer toutes les plateformes 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 de gestionnaire de données universelle pour un transfert de données sécurisé vers des entreprises tierces depuis le centre de données.

ActiveBatch

L'un des aspects les plus importants d'un centre de données fonctionnant bien est la livraison ponctuelle 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, dans le cloud et les environnements hybrides au sein d'une interface unique pour soutenir de manière sécurisée la gestion de la charge de travail dans les centres de données. ActiveBatch s'intègre également aux systèmes hérités tels qu'OpenVMS.

L'outil prend en charge les déclencheurs basés sur des événements, permettant de lancer des tâches en fonction d'événements spécifiques tels que des modifications de fichiers, la réception d'e-mails ou des alertes système. Cette capacité réduit l'intervention manuelle et assure l'exécution en temps voulu des processus.

Exemple concret

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 de permission utilisateur d'ActiveBatch pour répondre aux problèmes de sécurité afin de contrôler l'accès des utilisateurs/groupes à des bases de données ou applications spécifiques. Ils ont étendu l'adhésion aux exigences d'audit internes et externes tout en réduisant considérablement les scripts manuels et le dépannage.

Les opérations de Vero Skatt ont également bénéficié d'ActiveBatch. Comparé aux outils d'automatisation traditionnels tels que le Planificateur de tâches Windows, 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 service informatique de développer des tâches d'automatisation diverses et complexes qui auraient été difficiles à réaliser avec des outils traditionnels.

JAMS Scheduler

L'administration du centre de données est essentielle pour que vos serveurs communiquent les données à travers votre entreprise. Cependant, déconnecter les centres de données avec PowerShell et d'autres logiciels peut prendre du temps et être accablant pour votre équipe informatique.

Le planificateur JAMS de Fortra est construit sur le framework NET et peut assister votre équipe informatique avec les 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 traditionnels. Le diagramme de job relationnel de JAMS fournit une représentation graphique des jobs en cours d'exécution sur les serveurs, y compris leurs relations, déclencheurs, dépendances, et plus encore.

Exemple concret

Par exemple, Jupiter, une société de gestion de fonds, consacrait beaucoup de temps à surveiller ses processus, sa sécurité et sa conformité. Le chiffrement d'exécution de JAMS, la piste de conformité et diverses autres fonctionnalités ont permis à leurs processus de générer environ 36 000 depuis 1000 processus FTP et ETL sur des centaines de serveurs.³

BMC Control-M

Une opération commerciale transparente nécessite une orchestration efficace des processus de vos applications et du flux de données au sein de votre centre de données. Au fur et à mesure que votre entreprise se développe, la gestion de cette organisation peut devenir de plus en plus complexe pour votre équipe informatique, en particulier lorsqu'il s'agit de suivre les outils manuels ou traditionnels.

Control-M, développé par BMC Software, est un outil d'automatisation des flux de travail et de planification des jobs 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 accomplies dans le bon ordre, au bon moment et avec une intervention manuelle minimale. Cette approche aide les centres de données à maintenir des opérations fiables tout en traitant efficacement de grands volumes de tâches interdépendantes.

Exemple concret

Alors que KoçSistem devenait l'une des plus grandes entreprises technologiques de Turquie, son équipe d'infrastructure commençait à souffrir en raison d'un manque d'employés et d'une surabondance de serveurs. Ils avaient des difficultés à initialiser leurs serveurs pour répondre aux normes de conformité de haute qualité et à gérer les correctifs de serveur causant des vulnérabilités.

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 passé dans les opérations DevOps des serveurs, 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 de la capacité du serveur et de traitement, ce qui entraîne des estimations inexactes du temps d'achèvement des tâches. Cela peut entraîner de mauvaises décisions de planification qui peuvent causer des retards et des inefficacités dans le flux de travail du centre de données.

Les solutions WLA d'IBM contiennent un conseiller de données qui réduit la possibilité que l'ordinateur fasse des estimations inexactes. Data Advisor (AIDA) peut détecter les anomalies dans la charge de travail globale ou des jobs 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 les données du big data et du machine learning et des méthodes d'analyse de données pour comparer ses estimations du temps d'achèvement des tâches entre les serveurs externes et internes afin de guider votre équipe informatique sur l'efficacité de votre centre de données. De plus, 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 jobs et des postes de travail.

Exemple concret

Les efforts d'automatisation des centres de données d'IBM incluent 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 progresser 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 commerciales doivent s'interrompre pendant le traitement de la mise à jour.

OpCon offre un moteur de reporting dans 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 concret

Open Technology Solutions (OTS), une organisation de services de coopératives 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 causer des retards. Les outils WLA innovants peuvent détecter les surcharges des serveurs et les pannes de CPU et ils peuvent diriger les tâches vers des environnements cloud et de machines virtuelles pour garantir que votre accord de niveau de service (SLA) est respecté.

Exemple concret

Par exemple, une compagnie d'assurance ayant du mal à traiter les pics d'activités quotidiennes (environ 25 000 à 100 000 jobs par jour) et où plus d'erreurs se produisaient à mesure que le volume d'activité et de réclamations augmentait. De plus, l'entreprise devait soumettre les plans d'assurance le lendemain à 9h00 au gouvernement pour éviter des pénalités financières.

L'automatisation Tidal WLA a répondu aux exigences de l'entreprise et lui a permis de gérer des pics allant de 6 000 à 100 000 demandes. 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 par Amazon Web Services qui permet aux développeurs, scientifiques et ingénieurs d'exécuter efficacement des charges de travail de calcul par lots à n'importe quelle échelle. 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 la surcharge de la gestion de logiciels de calcul par lots ou de grappes de serveurs. AWS Batch s'intègre à d'autres services AWS, fournissant une solution robuste et évolutive pour les besoins de traitement par lots dans divers secteurs.

Exemple concret

Arm Limited, un fournisseur de renommée mondiale de technologies de calcul sous licence pour les sociétés de semi-conducteurs, a vu plus de 200 milliards de puces basées sur sa conception fabriquées et expédiées par des partenaires au cours des 30 dernières années, en date de février 2022. Cependant, les centres de données sur site d'Arm ne pouvaient pas suivre les besoins croissants en ingénierie, ce qui a conduit l'entreprise à initier des changements drastiques en 2016 pour répondre à sa croissance prévue au cours des 5 à 10 années suivantes.

La transition des centres de données traditionnels vers Amazon Web Services (AWS) a permis à Arm de construire des solutions cloud évolutives pour exécuter des tâches EDA. Arm a optimisé ses dépenses informatiques, stimulé l'efficacité de l'ingénierie, accéléré les délais de lancement des produits et amélioré la qualité des produits grâce à cette approche. De plus, Arm a tiré parti des CPU AWS basés sur son architecture pour concevoir et vérifier de nouvelles puces, propulsant davantage son succès commercial. ⁸

AutoSys

AutoSys rationalise l'automatisation des centres de données en planifiant, gérant et surveillant les tâches sur plusieurs plateformes telles que Linux, Windows et UNIX. Ses capacités pilotées par les événements déclenchent des tâches en fonction de conditions spécifiques, assurant une exécution efficace des flux de travail. Avec un suivi en temps réel, des alertes et une gestion des dépendances, AutoSys réduit l'intervention manuelle, améliore la fiabilité et optimise les opérations complexes des centres de données.

Exemple concret

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 jobs grâce à une automatisation accrue. Hanwha Life a déployé AutoSys Workload Automation.

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

Centres de données virtuels (VDC)

Les outils de centre de données virtuel 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 fournissent une automatisation complète de l'infrastructure cloud via une interface de gestion unifiée.

1. IONOS

IONOS Cloud propose Data Center Designer (DCD) pour les 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), assurant l'isolement des lois d'accès aux données non européennes.
• 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 concret pour Ionos

Architrave est une plateforme européenne de premier plan en matière de 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, modifier et connecter visuellement des topologies de réseau multi-serveurs complexes à la demande.

La plateforme a fourni les fonctionnalités suivantes :

• Un canevas auto-documenté pour reconfigurer visuellement le routage réseau sans erreurs de frappe CLI.
• Provisionnement visuel instantané de l'infrastructure pour lancer 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 charges de travail lourdes 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 les opérations telles que la mise à l'échelle du stockage, le déploiement de clusters et l'application de correctifs de firmware.
• Résilience exceptionnelle : Comprend une réplication des données intégrée et une automatisation du stockage auto-réparateur qui détecte et corrige les erreurs matérielles en arrière-plan.

Exemple concret 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'un mandat cloud-first. Ce changement a apporté :

• Migration sans refactorisation vers Azure, en réutilisant les licences et compétences existantes
• Évolutivité à la demande pour les 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 étendu d'API REST : Permet l'automatisation complète du provisionnement des centres de données en utilisant des outils Infrastructure-as-Code (IaC) populaires comme Terraform.
• Réseau intégré : Tire parti de VMware NSX pour automatiser instantanément des configurations réseau complexes, la micro-segmentation et les pare-feu.

Exemple concret pour VMware Cloud Director

Expedient, un fournisseur américain de services d'infrastructure et de cloud, a utilisé VMware Cloud Director avec VMware Cloud Foundation, NSX et vSAN pour fournir un modèle opérationnel cloud multi-locataires et full-stack à ses clients finaux. Ce changement a produit :

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

Automatisation des entrepôts de données

Alors que l'automatisation des centres de données optimise l'infrastructure et les opérations des serveurs, 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 d'entrepôt de données aident à réduire le temps de développement, à rationaliser les mises à jour des bases de données et à améliorer la précision des données.

Beaucoup des outils d'automatisation de la charge de travail (WLA) mentionnés précédemment offrent des capacités d'automatisation d'entrepôt 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 pré-construits, des APIs et une intégration en temps réel pour ingérer facilement des données depuis des bases de données (SQL, Oracle), des systèmes opérationnels (CRM, ERP) et des 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 pré-construits 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 des données et des changements de schéma en garantissant l'exactitude, la conformité aux règles métier et la cohérence entre les données source et transformées, réduisant ainsi les erreurs dans l'analyse et les rapports.

Automatisation d'entrepôt de données (DWA) vs. automatisation de centre de données (DCA)

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

• Axe principal :
  • 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, automatisant les configurations matérielles, logicielles et réseau.
• Tâches à automatiser :
  • Pour DWA : Ingestion de données et processus ETL (Extract, Transform, Load), création et mise à jour de schémas, modélisation et optimisation des données, optimisation des performances, gestion des métadonnées, test et validation des pipelines de données
  • Pour DCA : Provisionnement et orchestration de serveurs, gestion du stockage et du réseau, conformité de sécurité et surveillance, reprise après sinistre et automatisation des sauvegardes, gestion de l'énergie et optimisation des ressources.

Orchestration de centre de données

L'orchestration de centre de données est la gestion coordonnée de tâches informatiques interdépendantes entre les serveurs, le stockage, les réseaux et les applications pour garantir que les processus s'exécutent dans le bon ordre et en temps voulu. 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 de centre de données vs automatisation de centre 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 accomplir efficacement un flux de travail métier ou informatique complet.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
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Liens de référence

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

JAMS Secure EDM & ETL for Trading Systems | Scalability

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 Limited Case Study

9.

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

10.

Newly Devolved Scottish Government Agency Gets Lift To The Cloud With Nutanix

11.

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

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. 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 numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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