Les entreprises lancent des projets pilotes d’IA prometteurs, mais trop peu d’entre elles réussissent à s’adapter. L’IA à l’échelle de l’entreprise exige des données d’entreprise adaptées à l’IA. Un accès unifié, sécurisé et gouverné aux données est un élément critique d’un socle de données fiable.

Lisez ce guide pour découvrir pourquoi la mise en place de données adaptées à l’IA commence souvent par un accès efficace aux données structurées et non structurées, ainsi que les défis auxquels peuvent être confrontés les responsables des données. Ces obstacles englobent notamment le volume et la complexité des données, les silos de données qui peuvent en résulter, les défis uniques des données non structurées, ainsi que les limites de la génération par récupération augmentée (RAG) conventionnelle.

Plus important encore, ce guide propose un cadre des exigences destiné aux entreprises qui les aide à unifier et à accéder à leurs données structurées et données non structurées. Il inclut des principes directeurs fondamentaux pour rendre vos données accessibles et prêtes pour l’IA. Il explore également la manière de surmonter les limites de la RAG conventionnelle, la valeur d’une architecture de data lakehouse avec des capacités étendues de data fabric et l’importance des capacités hybrides et d’une approche ouverte dans votre stratégie de gestion des données.