Stratégie de données IA : Comment tirer le meilleur parti de vos données

Une mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux organisations, selon Gartner www.gartner.com/smarterwithgartner/how-to-improve-your-data-quality. Un défi important dans la mise en œuvre réussie des projets d'IA survient lors de la transition de la preuve de concept (POC) au déploiement à grande échelle. Si la constitution d'un petit ensemble de données pour le POC donne souvent des résultats prometteurs, la véritable difficulté réside dans l'extension de cet effort à un ensemble de données plus large. Cela implique un nettoyage, un catalogage, une harmonisation et une gouvernance des données complets - un processus où les complications et les obstacles ont tendance à s'intensifier.

Pour relever ces défis, les organisations doivent se concentrer sur les multiples dimensions de la gestion de la qualité des données : La qualité des données englobe l'exactitude et la cohérence entre les systèmes, la garantie de l'exhaustivité des ensembles de données avec tous les éléments requis, le maintien des mises à jour et de la disponibilité en temps opportun, la confirmation de la pertinence par rapport aux objectifs afffaires et la validation de la conformité aux normes. Chacun de ces aspects doit être géré avec soin pour créer une base solide pour les initiatives d'IA.

Construireune plateforme de données moderne pour l'IA plutôt que d'adopter une approche unique, les plateformes réussies sont construites en tenant compte des exigences spécifiques du domaine.

Une plateforme de données moderne est un système complet qui intègre diverses capacités de données pour répondre aux défis fondamentaux des affaires, tels que la redondance des données, une gouvernance incohérente, une mauvaise distribution et un traitement inefficace.

L'architecture de la plateforme se compose généralement de trois couches fondamentales :

• les systèmes d'enregistrement pour l'ingestion et la validation des données

• Systèmes de stockage et de traitement pour la transformation des données

• Systèmes d'engagement pour la consommation et l'analyse des données.
  

Les principaux composants sont les suivants

• Lacs de données pour un stockage flexible.
• Architectures de flux pour une faible latence
• Entrepôts de données/labyrinthe pour les analyses des données structurées
• Une structure de données pour les relier entre eux
  

Cependant, la simple mise en œuvre de la technologie ne suffit pas - la plateforme doit s'aligner sur la façon dont les différents domaines d'affaires utilisent réellement les données et interagissent avec elles. Les données provenant de diverses sources doivent également être harmonisées ; par exemple, les données clients provenant de divers systèmes doivent être harmonisées pour créer une vue composite afin de réduire les doublons et de disposer d'une référence commune à utiliser dans l'ensemble de l'organisation.

Le fait de disposer d'une version unique de la vérité est peut-être le plus important dans le contexte des données de base et de référence dans les plateformes de données modernes.

Si la collecte et le stockage de toutes les données disponibles peuvent sembler idéaux, les contraintes de ressources rendent cette approche impraticable pour la plupart des organisations. Au lieu de cela, une stratégie ciblée sur les jeux de données les plus précieux permet d'obtenir de meilleurs résultats. Cela signifie qu'il faut être sélectif dans le traitement des données et donner la priorité à la qualité plutôt qu'à la quantité.

La clé consiste à comprendre quelles sources de données apportent la plus grande valeur aux affaires, comment les différents domaines doivent accéder aux données et les analyser, et quel niveau de qualité des données est requis pour les différentes applications. Cette approche ciblée aide les organisations à tirer le meilleur parti de leurs ressources limitées, tout en obtenant des succès commerciaux de leurs initiatives informatiques et en maintenant des normes élevées de qualité des données.

Nos expériences, tant avec des clients externes qu'avec des projets internes, prouvent constamment la valeur du maintien d'une focalisation claire sur les initiatives en matière de données. En ciblant les ensembles de données critiques, en appliquant une gouvernance précise et en garantissant une adoption adéquate, les organisations peuvent obtenir des résultats mesurables tout en construisant une méthodologie évolutive et éprouvée pour une amélioration progressive. Par exemple, dans un projet récent pour un fournisseur de services de gestion d'actifs, cette approche a permis de réduire de 35 % les efforts manuels, d'obtenir plus rapidement des Insights et de gagner en agilité - mettant en évidence l'impact transformateur d'initiatives de données priorisées et de haute qualité.

Alignez votre stratégie de données sur des objectifs d'affaires clairs, en donnant la priorité aux résultats plutôt qu'à la technologie.

Il sert de cadre simple de principes et de lignes directrices, permettant aux organisations d'identifier leurs principales priorités et d'aligner leurs efforts et leurs investissements en matière de données afin d'atteindre efficacement ces objectifs d'affaires.

Cela implique de travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes afin d'identifier les cas d'utilisation prioritaires et de comprendre comment les différentes unités d'affaires utiliseront réellement les données. La stratégie doit présenter des étapes pratiques pour améliorer la qualité des données, mettre en place une gouvernance et apporter une valeur mesurable aux affaires.

Une stratégie réussie doit pouvoir être mise en œuvre et suivie efficacement, en évitant le piège de la réflexion excessive et de la paralysie de l'analyse. Cet état d'esprit pratique permet aux organisations de passer de la planification à la mise en œuvre concrète.

La mise en œuvre d'une stratégie globale en matière de données nécessite un investissement dans la technologie, les processus et le personnel. Le GFT recommande plusieurs approches pour gérer efficacement ces frais :

• Commencer par des produits viables minimaux (MVP) qui permettent d'obtenir des résultats rapides tout en construisant des objectifs à plus long terme.

• Se concentrer sur des mises en œuvre spécifiques à un domaine plutôt que d'essayer des solutions universelles.

• Utiliser une approche systématique "évaluer, transformer, gérer et monétiser" (ATMM).

• Hiérarchiser les initiatives en fonction de l'impact sur les affaires et de la faisabilité.

• Évaluer régulièrement le retour sur investissement afin d'orienter les corrections de trajectoire

GFT accompagne les organisations dans l'élaboration et la mise en œuvre de leurs stratégies de données IA en s'appuyant sur l'ensemble de l'expertise et des solutions en matière d'IA et de données au sein du GFT AI.DA Marketplace. Notre approche comprend

• Évaluation de la maturité de l'intelligence des données
  Analyse des éléments à mesurer et de l'ingénierie des données pour garantir les objectifs afffaires et comment diffuser une culture axée sur les données au sein de l'entreprise.
  
• Ateliers IA + Données
  Approche basée sur des ateliers pour identifier les opportunités en matière d'IA et de Data Intelligence. Comprendre comment vous pourriez tester les innovations dont le monde entier bénéficie en matière de données et d'IA en utilisant la place de marché IA.DA.
  
• Cadre d'expérience IA
  Solutions pilotées par le design et l'humain, rendues possibles par l'IA et les données de confiance.
  
• Élaboration de stratégies et de feuilles de route menant à des déploiements.
  Création de plans d'action priorisés basés sur des preuves et des besoins d'affaires qui amènent le spectre des parties prenantes à une compréhension commune de la façon dont ces initiatives leur seraient avantageuses.

Il est indéniable que la réussite de la mise en œuvre d'une stratégie de données IA digne de ce nom nécessite une expertise technique considérable. Cependant, elle exige une compréhension continuellement claire des objectifs d'affaires, un alignement culturel, une forte adhésion des parties prenantes et une planification minutieuse pour montrer une valeur tangible de manière efficace. En établissant un partenariat avec GFT, les organisations peuvent accéder à l'expertise, à l'expérience stratégique et à l'excellence de l'ingénierie nécessaires pour les aider à transformer leurs données en véritables actifs stratégiques.