Dans son article du 7 juin 2023 pour le magazine Smart Industry « What is data fabric and how can it unleash the full power of AI », Douglas Vargo exprime que l’un des défis communs à l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) est la présence de données floues, non structurées et isolées. 

Il suggère que l’une des solutions pouvant révolutionner la façon dont les entreprises apprivoisent la gestion des données est la construction d’une architecture « Data fabric » intégrée qui relie les informations provenant de sources isolées. Une telle architecture offre aux organisations une vue complète de leurs actifs informationnels, ce qui leur permet de tirer profit de technologies telles que l’IA, l’automatisation et l’apprentissage machine. 

Le nécessaire pour réussir son parcours axé sur les données 

Pour commencer, indique M. Vargo, les organisations peuvent construire de solides fondations pour leur structure de gestion de données en cartographiant une architecture de données et en l’alignant sur un modèle opérationnel. De plus, les leaders des fonctions TI doivent considérer ces trois fonctions essentielles.  

  • Ingestion de données – Prioriser les techniques d’ingestion de données capables de traiter des formats en lots, fondés sur les événements et en temps réel.
  • Stockage de données – Privilégier la mise en œuvre d’une architecture de stockage des données à trois couches (Stockage BRUT, Stockage TRANSFORMÉ et Stockage ORGANISÉ) afin de gérer et de stocker avec efficacité des pétaoctets de données.
  • Indexation et catalogage de données – Indexer et cataloguer les données selon les normes dans un lac de données permet aux utilisateurs de les retrouver.

Les obstacles courant des parcours axés sur les données

Pour obtenir une vue d’ensemble des données et pour en maximiser le rendement du capital investi (RCI), les organisations doivent pallier les défis courants tels que le manque de talents chevronnés en ingénierie, s’assurer que les leaders comprennent les enjeux liés à la modernisation des données et le besoin d’adopter une méthodologie agile permettant de fournir des données et des analyses.

Transformer les données en perspectives pragmatiques

Une fois qu’une solide architecture de données est en place, les organisations peuvent alors tirer parti de l’IA et d’autres technologies pour transformer les données en perspectives pragmatiques et lancer de nouveaux programmes. Ces technologies et cas d’utilisation couvrent notamment :  

  • le partage de données;
  • les applications pour les clients;
  • les plateformes et bibliothèques IA à code source ouvert.

En résumé, M. Vargo indique que la mise en œuvre d’une approche axée sur une architecture « Data fabric » permet aux entreprises d’intégrer et de connecter des données provenant de différentes sources, et ce, en offrant une vue d’ensemble sur leurs actifs dans l’optique de guider leur approche stratégique en gestion de données, pavant ainsi la voie à l’adoption de l’IA. 

Lisez l’article complet sur Smart Industry* 

* en anglais