Introduction
L'ère du travail IA-first est désormais une réalité, mais la question se pose : la couche de données est-elle prête à gérer cette nouvelle donne ? Les entreprises ont commencé à déployer des solutions d'IA, mais les défis liés à la gouvernance des données et à la qualité des données sont devenus des freins importants.
Contexte Technique
Les entreprises ont investi massivement dans les solutions d'IA, avec 97 % d'entre elles ayant alloué un budget pour l'IA, mais seulement 18 % ayant déployé ces solutions de manière complète. Les principaux obstacles à cela sont la qualité des données, l'intégration et la gouvernance des données. Selon Sam Pierson, directeur technique de Qlik, la principale contrainte pour les entreprises est la gestion des données provenant de multiples systèmes et bases de données.
La mise en place d'une gouvernance des données solide est essentielle pour déployer des solutions d'IA à grande échelle. Cela nécessite une approche délibérée et une architecture qui intègre la gouvernance des données, plutôt que de simplement la laisser dans les documents de politique. La conversation sur la gouvernance des données devient rapidement une conversation sur la sécurité, car les équipes de sécurité veulent savoir comment les données sont sécurisées pour éviter les fuites de données.
Analyse et Implications
La gouvernance des données est un facteur clé pour déployer des solutions d'IA à grande échelle. Les entreprises doivent mettre en place des stratégies de gouvernance des données pour garantir la qualité et la sécurité des données. Cela peut inclure la mise en place d'une couche sémantique pour fournir un contexte métadonnées aux produits de données et analyser l'impact en amont.
Les entreprises doivent également adopter des normes ouvertes et modulaires, telles que Apache Iceberg et l'Open Semantic Interchange, pour découpler et modulariser leur approche. Cela leur permettra de faire des changements de manière sécurisée et de remplacer les anciennes solutions par de nouvelles sans avoir à tout reconstruire.
Perspective
À l'avenir, les entreprises devront continuer à investir dans la gouvernance des données et la qualité des données pour déployer des solutions d'IA à grande échelle. La mise en place d'une gouvernance des données solide et d'une architecture qui intègre la gouvernance des données sera essentielle pour garantir la sécurité et la qualité des données. Les entreprises devront également adopter des normes ouvertes et modulaires pour rester flexibles et évolutives.
