Dans la quête pour atteindre tout le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML), rien ne remplace des données facilement accessibles et de haute qualité. Si le volume de données est insuffisant, il est impossible de créer des algorithmes de ML robustes. Si la qualité des données est mauvaise, les résultats générés seront inutiles.
Les silos de données, le manque de normalisation et l’incertitude quant au respect des réglementations en matière de confidentialité peuvent limiter l’accessibilité et compromettre la qualité des données, mais une gestion moderne des données peut surmonter ces défis. En s’associant avec des leaders du secteur, les entreprises peuvent acquérir les ressources nécessaires à une découverte efficace des données, à une gestion multi-environnements et à une protection renforcée des données. Pour tirer pleinement parti de l’IA et de l’analyse afin d’atteindre les objectifs commerciaux clés et de maximiser le retour sur investissement (ROI), une gestion moderne des données est essentielle.
La puissance de la gestion moderne des données
La gestion moderne des données intègre les technologies, les cadres de gouvernance et les processus métier nécessaires pour garantir la sûreté et la sécurité des données, depuis la collecte jusqu’au stockage et à l’analyse. Il permet aux organisations d’obtenir efficacement des informations en temps réel pour une prise de décision stratégique efficace.
Certaines des applications clés de la gestion moderne des données consistent à évaluer la qualité, à identifier les lacunes et à organiser les données pour la création de modèles d’IA. Il est également utile pour contrer la pénurie pressante de talents informatiques, en fournissant dans de nombreux cas une expertise approfondie et étendue que peu d’organisations peuvent conserver en interne.
Partenariat pour une plus grande génération de valeur
Les clients de SAS et d’Intel ont constaté que les atouts de chaque entreprise – les analyses avancées de SAS et le calcul haute performance d’Intel – sont amplifiés grâce à leur approche « mieux ensemble ». Ensemble, ils offrent des outils et des services complémentaires pour réaliser la découverte de données, accéder à des informations en temps réel, mettre en œuvre une gestion de données multi-environnements et intégrer la protection des données au niveau de la puce.
« Les tâches telles que l’analyse des données, l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive nécessitent des performances élevées, ce que fournissent les derniers processeurs Intel », a noté Bruno Domingues, CTO du secteur des services financiers d’Intel. « Plus les données sont traitées rapidement, plus rapidement des informations exploitables peuvent être générées. »
Et cette vitesse de traitement ne doit pas nécessairement être entravée par la quête de la perfection. L’objectif de la gestion moderne des données n’est pas de rendre les données intactes. «C’est impossible», déclare Shadi Shahin, vice-président de la stratégie produit chez SAS. « Essayer de nettoyer les données et de les rendre parfaites ne fonctionnera pas. Comprendre l’utilisation des données est essentiel : elles doivent être adaptées à leur objectif.
Obtenir un retour sur investissement grâce à l’IA nécessite à la fois une technologie de gestion des données haute performance et une stratégie commerciale ciblée. Les organisations déterminées à contrôler les coûts, à minimiser les risques et à maximiser la productivité dans l’exécution d’une stratégie d’IA devraient commencer modestement, tirer parti d’une technologie de pointe et travailler avec des partenaires de confiance.
Obtenir des résultats fiables
Aucune organisation n’a besoin de s’appuyer sur la gestion, la préparation et les algorithmes traditionnels des données. « Vous pouvez tirer parti des données beaucoup plus rapidement », note Shahin, « que ce soit grâce à des moteurs de recommandation, des pipelines d’apprentissage automatique automatisés ou d’autres techniques modernes conçues pour résoudre des problèmes existants ».
Ensemble, SAS et Intel accélèrent le parcours vers la réalisation de valeur. « Vous pouvez démarrer rapidement et montrer de la valeur rapidement », ajoute Shahin. « Vous n’avez pas besoin d’un projet pluriannuel pour valoriser vos données. »
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