Les organisations ont toujours essayé d'obtenir une vue d'ensemble de leurs vastes quantités de données, mais la croissance de la quantité et de la variété de ces données a toujours contrarié leurs tentatives. Le désir d'une perspective unifiée a pris une nouvelle importance avec l'essor de l'IA générative, qui se nourrit de données.
Lors de notre récent webinar, Collaborative Data and AI Engineering Using AI-Assisted Data Fabric, j'ai eu le plaisir de discuter de ce sujet avec Mike Ferguson, PDG d'Intelligent Business Strategies et l'un des plus grands experts en matière d'architecture de données moderne.
L'une des approches qui gagne en popularité est la fabrication de données assistée par l'IA, qui utilise l'IA pour aider les équipes à simplifier l'intégration, à briser les silos et à créer plus rapidement des produits de données réutilisables. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une solution universelle, elle offre des moyens pratiques de réduire les goulets d'étranglement et de donner aux équipes d'ingénieurs la flexibilité dont elles ont besoin pour répondre à l'évolution rapide des besoins de l'entreprise.
Voici quatre points clés de notre conversation avec Mike Ferguson sur la façon dont les équipes d'ingénieurs peuvent travailler plus intelligemment et produire de la valeur plus rapidement.
1. Commencez par le "pourquoi" : ancrez votre tissu de données dans les résultats de l'entreprise
Mike a souligné que, plus encore que d'autres modèles d'architecture technologique, la data fabric n'est pas simplement un ensemble de capacités techniques, mais se concentre spécifiquement sur la fourniture d'un délai plus rapide de valorisation des données et des initiatives d'IA, dont les critères de réussite sont déterminés par l'entreprise et par les utilisateurs finaux. Avant de se lancer dans l'outillage ou les diagrammes d'architecture, il est donc crucial de s'aligner avec les parties prenantes de l'entreprise sur les résultats spécifiques que vous essayez d'atteindre :
- Souhaitez-vous accélérer les analyses pour prendre des décisions plus intelligentes ?
- Avez-vous besoin d'automatiser les flux de données manuels pour améliorer l'efficacité opérationnelle ?
- Ou bien vous concentrez-vous sur l'activation de modèles d'IA/ML avec des données plus propres et en temps réel ?
Stratégie : Établissez une carte de valeur qui relie les capacités de data fabric aux priorités spécifiques de l'entreprise. Cela vous aidera à obtenir l'adhésion et à faire en sorte que le projet ait un impact.
2. Donner la priorité au libre-service et à la collaboration entre les équipes
L'un des goulets d'étranglement les plus fréquents dans les initiatives de données est le transfert entre les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les utilisateurs professionnels. La structure de données peut briser ces silos en fournissant des interfaces à code réduit ou sans code, une automatisation basée sur les métadonnées et un accès régi à des données fiables.
Mike a appelé cela la "démocratisation de l'ingénierie des données" - un passage d'un contrôle centralisé à des opérations de données collaboratives où plusieurs rôles peuvent participer. Ce changement d'état d'esprit est essentiel pour éviter le mode d'échec des modèles architecturaux parfaits qui ne parviennent pas à s'imposer et à être adoptés dans le monde réel.
Stratégie : Investir dans des plates-formes qui favorisent à la fois l'extensibilité technique (pour les ingénieurs) et la facilité d'utilisation (pour les analystes et les intégrateurs citoyens). Chez SnapLogic, nous avons vu nos clients réussir lorsqu'ils permettent à un plus grand nombre de personnes de créer et de gérer leurs propres flux de données, sans sacrifier la gouvernance.
3. Automatiser les tâches les plus lourdes grâce au traitement des données assisté par l'IA
L'intégration manuelle et la préparation des données sont trop lentes pour le rythme des affaires d'aujourd'hui. C'est là que l'IA et l'automatisation entrent en jeu. Mike a expliqué comment le tissu de données assisté par l'IA peut :
- Recommander des pipelines de données basés sur des modèles.
- Détecter et corriger automatiquement les incohérences de schéma.
- Orchestrer les les workflows complexes dans des environnements hybrides et cloud .
Stratégie: Tirez parti des plateformes qui intègrent des suggestions et une automatisation basées sur l'IA dans vos les workflowsintégration. Les capacités d'IA de SnapLogic, par exemple, aident les équipes à accélérer le développement et à réduire les erreurs tout en libérant les ingénieurs pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
4. Concevoir pour l'évolutivité et la pérennité
Enfin, une structure de données n'est pas un projet unique, c'est une architecture évolutive. Mike a exhorté les organisations à concevoir leur architecture en tenant compte de la modularité et de la composabilité afin de pouvoir s'adapter aux nouvelles sources de données, aux applications et aux charges de travail d'IA au fur et à mesure de leur apparition - et, inévitablement, aux nouvelles exigences de l'entreprise.
Stratégie: Choisissez une plateforme intégration capable de relier facilement tous vos systèmes et données, qu'ils soient sur site, dans le cloud ou les deux. Il est ainsi facile d'ajouter de nouveaux outils et de s'adapter à la croissance de votre entreprise.
Élaborer votre stratégie en matière de tissu de données
Pour prospérer à l'ère de l'IA, les entreprises doivent aller au-delà des outils cloisonnés et des architectures fracturées. Cependant, le rythme rapide de l'évolution des capacités technologiques et de la situation des entreprises signifie que le temps manque pour des projets massifs de migration de plateforme et de réarchitecture. Les architectes d'entreprise ont besoin d'une structure de données moderne qui relie tous les systèmes avec lesquels ils travaillent aujourd'hui et tout ce qui pourrait être ajouté au mélange demain, quel que soit l'endroit où ces systèmes fonctionnent - sur site, dans le cloud et à la périphérie. Il doit permettre aux équipes de collaborer sans chaos, d'utiliser l'IA pour automatiser et accélérer les livraisons, et de s'adapter aussi rapidement que l'exige l'entreprise.
Chez SnapLogic, nous sommes fiers de fournir la plateforme unifiée qui fait de cette vision une réalité.
Vous pouvez regarder l'intégralité du webinar à la demande pour écouter directement les idées de Mike Ferguson, ou télécharger le livre blanc AI-Assisted Data Fabric pour une plongée plus approfondie dans l'architecture et les stratégies qui sous-tendent les mises en œuvre réussies.
