Comment Medtronic utilise Snowflake pour sa transformation numérique

Comment Medtronic utilise Snowflake pour sa transformation numérique


Une séance de questions-réponses avec Raj Harapanahalli, vice-président, informatique, innovation et perspectives chez Medtronic

Note de l’éditeur : Raj a récemment fait une présentation lors d’un webinaire Snowflake. Vous trouverez ci-dessous les points saillants de ses commentaires lors de la séance de questions-réponses (édités ici pour le format blog).

Medtronic, une entreprise mondiale de technologie médicale de premier plan, propose des thérapies et des solutions dans quatre domaines principaux : les soins cardiovasculaires, chirurgicaux, les neurosciences et le diabète. Raj Harapanahalli dirige une équipe axée sur l’innovation et les connaissances au sein de l’organisation informatique mondiale et se concentre sur trois domaines principaux, notamment la santé numérique (axée sur les soins connectés), les données et l’analyse d’entreprise et les services de conseil tels que le laboratoire d’innovation, la conception centrée sur l’humain. , l’excellence des processus et l’automatisation robotique des processus.

Modérateur : Qu’avez-vous découvert sur l’évolution des besoins en données et en analyses de votre communauté d’affaires ?

Raj : Nous traversions nous-mêmes une transformation numérique, ce qui offre une opportunité incroyable de travailler là-dessus. Tous nos efforts se concentrent sur la façon dont nous pouvons transformer les données, grâce à l’IA et à l’automatisation, en informations exploitables. Cette initiative est destinée aux cas d’utilisation internes à Medtronic et aux professionnels et organisations de la santé. Pour y arriver, nous travaillons selon quatre grands piliers :

  • Améliorer l’expérience client et l’engagement
  • Améliorer les résultats pour les patients
  • Piloter l’excellence opérationnelle
  • Construire une culture de haut QI des données

Nous examinons donc comment pouvons-nous tirer parti des données pour faire progresser et améliorer les résultats pour les patients ? De plus, dans le domaine de l’excellence opérationnelle, nous nous concentrons bien sûr sur tout, des chaînes d’approvisionnement aux finances en passant par les rapports et l’analyse des données. Comment pouvons-nous soutenir de meilleures décisions commerciales, rapidement et à grande échelle ?

On fédère aussi les données ou, comme certains diraient aujourd’hui, on les démocratise ? Nous avons ajusté le modèle d’exploitation entre le cœur et la périphérie, avec des équipes d’analyse commerciale intégrées au sein de l’entreprise. Ils comprennent intimement leur partie de l’entreprise et sont donc de bons juges de la perspicacité dont ils ont besoin. Nous les accompagnons avec les meilleures architectures et plateformes évolutives et avons défini les processus de stewardship ; qui fait quoi et comment les choses se mettent en place. En fin de compte, il s’agissait de renforcer la confiance avec nos parties prenantes afin que nous puissions leur fournir ce dont elles ont besoin pour alimenter leurs propres idées.

Q : Quelles ont été les valeurs pratiques de la migration vers Snowflake ?

Raj : En termes simples, Snowflake nous aide à libérer la valeur commerciale de nos données, de Salesforce, Workday, etc. Cela nous aide à atteindre cette valeur commerciale plus rapidement, et nous tirons profit des partenariats de Snowflake avec d’autres éditeurs de logiciels afin que nous puissions passer rapidement à la livraison à notre entreprise. De plus, la capacité de Snowflake à évoluer et à offrir un stockage de calcul à la demande nous aide à répondre à la demande de l’entreprise en termes de rapprochement et de libération de la valeur commerciale des ensembles de données.

« Snowflake nous aide à libérer la valeur commerciale de nos données. Cela nous aide à atteindre plus rapidement la valeur commerciale.

Q : Parlez-nous de votre initiative « Grands Lacs ». Vous avez choisi de migrer des solutions sur site vers Snowflake dans le cloud.

Raj : Bien sûr, Great Lakes est notre surnom pour moderniser nos données d’entreprise, notre infrastructure de données de base et notre entrepôt de données. Ainsi, dans notre pilier plateformes et technologies, nous avons creusé profondément dans la compréhension de notre paysage existant. Nous avons examiné comment nous soutenons le noyau d’information numérique et nous nous sommes demandé : « Où devons-nous aller ? » Cette question est devenue un moteur stratégique dans notre décision de lancer l’initiative Great Lakes et de choisir finalement Snowflake comme l’une de nos plateformes clés.

La demande d’analytique augmente sans fin en vue. En matière de transformation digitale, toute l’organisation réfléchit à comment accélérer la prise de décision. La demande pour prendre de meilleures décisions augmente plus rapidement que notre infrastructure ne pourrait le supporter, il y a donc cette raison évidente d’envisager le cloud. Mais nous devions également proposer des analyses avancées d’apprentissage automatique, car nos rapports et tableaux de bord actuels n’allaient pas répondre aux besoins futurs. Comment pourrions-nous démêler des informations encore meilleures, encore plus exploitables, à partir de nos données ? Notre solution actuelle n’a pas pu évoluer pour répondre à cette demande. Et chaque fois qu’un nouveau projet se présentait à nous, cela étendait notre infrastructure. Nous avions besoin de plus que d’une capacité supplémentaire : nous avions besoin d’une capacité élastique. Et puis il y a le talent. Nous savions que la prochaine génération de talents serait formée dans le cloud et s’attendrait à travailler dans le cloud. Nous voulons être un employeur de choix. Ce sont là les principaux moteurs de notre choix de moderniser notre technologie.

Q : Pouvez-vous en dire plus sur la façon dont vous construisez ce noyau solide et ces capacités d’analyse pour offrir cette périphérie flexible et aider l’entreprise ?

Raj : Nous aimons dire qu’il faut un village. Un village pour fournir le bon aperçu au bon moment dans le bon niveau de qualité. Nous avons donc tous des rôles différents à jouer, au sein de l’informatique et des fonctions commerciales. À la base, en informatique, nous essayons d’accroître l’expertise en la matière dans les domaines commerciaux et les compétences technologiques. Comment vous assurez-vous que les points sont connectés de la bonne manière afin que nous puissions exploiter cette information très rapidement ? Notre équipe se concentre sur la fourniture d’ensembles de données et d’infrastructures évolutifs. Nous devons nous assurer que les données que nous fournissons reposent sur des ensembles de données de haute qualité et qu’elles sont correctes, domaine par domaine. Cela inclut donc un catalogue de données et divers outils entourant l’entrepôt de données d’entreprise sur lesquels nous devons nous concentrer.

Q : Voyez-vous l’entreprise en profiter ? Les avez-vous vus utiliser des données d’une manière qu’ils ne faisaient pas auparavant ?

Raj : Nous sommes toujours dans ce voyage. Aujourd’hui, environ 30 % de nos données sont déplacées vers le cloud. Il ne s’agit pas d’une approche « big bang ». Mais la réponse courte à votre deuxième question est oui, et voici un exemple. Nous avons connecté nos données transactionnelles internes de notre HP Salesforce avec les données d’exploitation de nos propres appareils. Notre équipement produit des données opérationnelles sur son fonctionnement et nous pouvons combiner ces données avec nos systèmes internes et commencer à voir les analyses avancées qui peuvent être utilisées pour améliorer nos capacités de produit, de R&D et d’ingénierie.

Un deuxième exemple est dans notre programme d’offre au comptant. Nous avons consolidé les données de notre instance Salesforce dans différentes régions avec la vitesse et les données opérationnelles nécessaires pour fournir des analyses permettant de surveiller les flux et de créer une vue de bout en bout pour nos clients. Un autre exemple est que nous avons fait une preuve de concept avec nos données RH sur Snowflake se connectant à Data IQ pour des analyses avancées. Il s’agissait d’une connexion transparente en termes de connexion entre le data IQ en tant qu’outil de science des données et Snowflake, et nous avons apporté de la valeur à notre équipe RH grâce à des analyses prédictives avancées. Et il y a plus de cas d’utilisation qui arrivent régulièrement – Snowflake commence à stimuler beaucoup d’innovation.

« Nous favorisons l’excellence opérationnelle avec Snowflake. »

Q : De nombreuses personnes se demandent combien d’outils de BI vous utilisez. Et l’utilisation des outils est-elle centralisée ou les utilisateurs professionnels utilisent-ils ce qu’ils préfèrent ?

Raj : Excellente question. Nous avons parlé de la façon dont nous devons obtenir les bonnes données. Et nous avons cette idée de noyau et de périphérie et la nécessité de normaliser l’obtention des bonnes données. C’est là que 80% du travail se passe. Et nous voulons offrir de la flexibilité à nos partenaires commerciaux : celui-ci veut utiliser cet outil tandis que celui-là en préfère un autre. Donc, nous ne prendrons pas en charge 100 choix, mais il est raisonnable d’en prendre deux ou trois qui sont des outils d’entreprise connectés à l’environnement et qui ont une couche de logique métier qui peut être exploitée.

Q : Quels sont les conseils et astuces que vous pouvez partager et qui ont aidé votre équipe à s’assurer que les données sont exactes et peuvent être exploitées en toute confiance ?

Raj : Je dirais qu’il faut accorder une grande priorité à la gouvernance des données, ou fédérer vos processus. Avec la bonne tutelle en place, vous pouvez soutenir l’entreprise avec d’énormes gains d’efficacité opérationnelle. Sans une bonne tutelle, vous avez des gens qui passent beaucoup de temps à demander comment les autres ont calculé ou lu leurs données par rapport à comment vous auriez pu le faire, et ce qui a commencé comme de bonnes données devient confus parce que ce n’est pas des pommes avec des pommes. Un exemple est un groupe d’utilisateurs définissant un territoire où un autre va par région et leur tableau de bord n’utilise même pas les territoires. Une bonne gouvernance aide les gens à communiquer, à être sur la même longueur d’onde et à avoir confiance dans les données.

Pour voir l’intégralité du webinaire, cliquez sur ici.

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