L’intelligence artificielle : de la promesse à la progression des données !

Nous vivons à une époque d’LesNews de données. Chaque interaction numérique crée un petit point qui, une fois agrégé, dresse un tableau remarquablement détaillé de notre identité et de nos actions. Les données sont devenues un carburant central de l’économie mondiale du XXI^e siècle et, si elles sont gérées de manière optimale, peuvent offrir des avantages compétitifs et opérationnels aux organisations de tous types.

Cependant, malgré des investissements conséquents et une attention croissante, la véritable promesse des données — comprendre les besoins des clients et concevoir de meilleurs produits — reste difficile à réaliser. De plus, les risques associés aux données, tels que la vie privée, la sécurité et les exigences de conformité, ne sont toujours pas gérés de façon adéquate. Heureusement, de nouveaux outils et processus pourraient changer la donne. L’automatisation, et en particulier l’intelligence artificielle (IA), semble détenir la clé pour libérer tout le potentiel des données.

Application de DevOps et DataOps à la Gouvernance des Données

En dépit des gains d’efficacité remarquables qu’a permis l’ère numérique, la plupart des activités de création de données restent historiquement manuelles.

Pensons au développement logiciel. Celui-ci commence par une collecte de requirements parfois longue, suivi de l’écriture du code avant qu’il ne soit transmis aux testeurs, et enfin déployé en production. Ces activités essentielles sont principalement réalisées par des humains et sont souvent assujetties à des délais et à une complexité frustrants, causés par la collaboration de différentes équipes.

Conscient de ces limitations, l’émergence récente de DevOps, puis de DataOps, a favorisé une collaboration approfondie entre équipes et un processus d’intégration et de livraison continue, afin d’améliorer la rapidité, la quantité et la qualité des résultats.

Aujourd’hui, ces mêmes principes, associés à l’automatisation, sont appliqués à la gouvernance des données, un processus essentiel pour libérer la valeur des données tout en réduisant les risques qui y sont liés. En effet, cette approche novatrice a donné naissance à un terme relativement récent : DataGovOps.

DataGovOps : Collaboration et Automatisation au Service des Données

La gouvernance des données est une méthode éprouvée pour bien gérer les données, mais son adoption par les organisations demeure relativement faible, et les résultats positifs sont inégaux. La diligence nécessaire pour que tous les acteurs de la chaîne d’approvisionnement de données respectent régulièrement les processus et les normes est souvent difficile à atteindre.

Il est vrai que plusieurs organisations réussissent brillamment dans leurs efforts en matière de gouvernance des données, mais cela peut être coûteux et engendrer une bureaucratie envahissante. DataGovOps propose une solution à la gouvernance des données qui permet de partager ses avantages de manière plus large et d’augmenter les chances d’obtenir les résultats souhaités.

Une Nouvelle Ére Pour la Gouvernance des Données

Kash Mehdi occupe le poste de vice-président de la croissance, des opérations et de la stratégie chez DataGalaxy, un acteur du marché de la gouvernance des données. Fort de plus d’une décennie d’expérience, il a aidé de nombreuses organisations à travers le monde à optimiser leurs efforts en matière de données, notamment lors de ses passages dans des entreprises de solutions de données comme Informatica et Collibra.

Mehdi se concentre sur la façon de valoriser les données et d’aider particulièrement les organisations de secteurs très régulés, comme la banque, à adopter et à mettre en œuvre les avantages de la gouvernance des données. Ces dernières années, des avancées notables ont eu lieu dans sa profession, et il reste optimiste quant à plusieurs évolutions récentes.

Tout d’abord, il estime que la reconnaissance de la valeur de la gouvernance des données par les dirigeants d’entreprise s’accroît, tout comme la perception erronée selon laquelle elle n’est qu’une question de conformité et de mise en œuvre des processus diminue. De plus en plus d’organisations parviennent à lier leurs initiatives de gouvernance des données à de réels résultats commerciaux positifs. Ensuite, il se réjouit des capacités améliorées que l’automatisation et l’IA apportent aux solutions de gouvernance des données.

Automatisation et Intelligence Artificielle au Service de la Gouvernance des Données

Alors que les données circulent à travers et entre les organisations, elles doivent répondre à de nombreuses exigences concernant la gestion de l’accès et de la disponibilité, la qualité et les normes, la sécurité et la conformité. Plutôt que de s’appuyer sur des interventions manuelles, qui engendrent inefficacité et erreurs, des outils et plateformes contemporains mettent en avant l’automatisation comme solution pour éliminer les goulets d’étranglement et améliorer la qualité des données prêtes à l’emploi.

Mehdi exprime son enthousiasme pour le rôle de l’IA dans l’accélération et l’optimisation des avantages de l’automatisation. Par exemple, en utilisant l’IA pour identifier facilement des motifs, classifier et taguer des données, ces tâches, traditionnellement très manuelles, peuvent être automatisées, permettant ainsi au personnel de se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée, comme le développement de nouveaux produits et services.

Le Chemin vers le Succès avec DataGovOps et l’Intelligence Artificielle

La gouvernance des données prend l’ascenseur en termes de priorité, année après année, motivée par une meilleure compréhension de sa valeur ainsi que par des exigences de conformité et de sécurité croissantes. Elle est également perçue comme un catalyseur de la réussite des initiatives d’IA, étant donné que la qualité des résultats d’IA repose souvent sur des données prêtes à l’emploi.

L’utilisation croissante de l’automatisation dans la gouvernance des données réduit les réticences, rassurant les dirigeants que les avantages d’un investissement dépasseront largement les coûts de déploiement.

Kash Mehdi propose trois conseils aux dirigeants pour surmonter les obstacles au succès avec DataGovOps :

1. Identifier, documenter et communiquer à l’ensemble de l’organisation comment les initiatives de gouvernance des données sont directement liées aux résultats commerciaux escomptés.
2. Former tous les employés aux attentes, outils et compétences liés à l’utilisation des données, en intégrant la gouvernance des données dans les descriptions de poste.
3. Développer une culture où les employés comprennent qu’ils sont des créateurs de données et non de simples consommateurs. Autrement dit, le personnel doit percevoir que les données qu’ils collectent et saisissent sont essentielles aux objectifs globaux de l’entreprise.

Enfin, bien que DataGovOps présente un potentiel transformateur pour les efforts liés aux données d’une organisation, compter uniquement sur la technologie serait une erreur. L’humain doit rester au cœur du système, car la meilleure synergie réside dans le bon équilibre entre automatisation et activités manuelles.