La puissance de l’intégration de données nouvelle génération
La qualité médiocre des données constitue un obstacle majeur à la réussite des projets d'intelligence artificielle (IA) les plus ambitieux, pouvant engendrer des pertes financières et des revers stratégiques. Grâce à des solutions d'intégration de données modernes comme IBM DataStage, les développeurs, les ingénieurs et les entreprises disposent des technologies nécessaires pour améliorer les éléments suivants :
- Productivité : une interface no-code ou low-code, assistée par machine learning, qui permet de connecter et d’intégrer rapidement des données provenant de centaines de sources, de cibles et de formats.
- Performance : un moteur de traitement parallèle de pointe complété par une observabilité et une surveillance proactives des pipelines de donnée.
- Flexibilité : traitez les données selon vos besoins sur n'importe quel cloud, cloud privé virtuel (VPC), dans n'importe quelle région géographique ou sur site grâce à une architecture de moteur à distance et utilisez divers modèles d'intégration réutilisables adaptés aux besoins de chaque cas d'utilisation.
En adoptant une solide infrastructure d'intégration de données, les entreprises peuvent garantir l'exactitude, la rapidité et la valeur de leurs données, ce qui leur permet de libérer tout le potentiel de leurs investissements en IA et de favoriser une prise de décision éclairée au sein de l'organisation.
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Les dirigeants d'entreprise sont soumis à une forte pression pour implémenter l'intelligence artificielle générative (IA générative) en raison de son potentiel significatif d'impact sur les résultats financiers : l'IA générative devrait augmenter le PIB mondial de 7 % au cours des 10 prochaines années. Gartner prévoit que d'ici 2026, 80 % des entreprises auront déployé ou prévoient de déployer des modèles de fondation et d'adopter l'IA générative. Dans ce contexte, le soutien aux initiatives d'intelligence artificielle est plus crucial que jamais.
Cependant, la mise à l'échelle de l'IA au sein des entreprises est confrontée à des défis importants, notamment liés à la qualité des données. Malgré la nécessité de données de haute qualité pour développer une IA performante, les organisations sont confrontées à des défis sans précédent liés à la gestion des données dans le contexte actuel, ce qui freine considérablement les initiatives d'IA. Gartner prévoit que 30 % des projets d'IA générative seront abandonnés d'ici fin 2025, principalement en raison de problèmes de qualité des données.
La qualité des données est primordiale pour maximiser le retour sur investissement de l'IA. Des données propres, cohérentes et fiables sont indispensables, d'autant plus que les données se multiplient dans différents formats et emplacements. L'accélération de la préparation des données pour l'IA peut être favorisée par une approche d'entreprise utilisant une architecture de data fabric. Cette approche démocratise l'accès aux données au sein de l'organisation, garantissant ainsi la disponibilité en temps opportun de données fiables et exploitables par l'ensemble de l'entreprise. L'intégration de données joue un rôle crucial dans la mise en place d'une architecture de data fabric efficace.
L'intégration de données constitue un élément crucial du data fabric et l'une des composantes clés pour améliorer l'exploitabilité des données dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA), de la Business Intelligence (BI) et de l'analyse. L'intégration de données provenant de multiples sources est aujourd'hui indispensable pour la réussite des entreprises. Cela leur permet d'acquérir des connaissances précieuses, d'améliorer la prise de décision, d'identifier de nouvelles sources de revenus et d'optimiser leurs opérations. Les pratiques et technologies traditionnelles d'intégration de données sont souvent confrontées à de nombreux défis :
- Silos et complexité des données : la dispersion des données sur site, dans le cloud et à travers diverses applications, combinée à leur diversité de formats et de structures, crée des silos d'information et une complexité qui entravent considérablement l'analyse. Ces silos de données isolés empêchent d'obtenir une vue d'ensemble, ce qui ralentit considérablement la découverte d'informations précieuses. Par conséquent, les équipes de données doivent souvent passer beaucoup de temps à standardiser manuellement les données, un processus complexe et chronophage.
- Silos de code : l'intégration de données pilotée par le code, bien que puissante, peut s'avérer lourde et coûteuse. La nécessité de gérer des données diversifiées implique une logique complexe. De plus, les requêtes SQL écrites manuellement sont sujettes aux erreurs et nécessitent un entretien constant, ce qui augmente la complexité et les coûts de maintenance. Cette approche des pipelines d'intégration de données crée un fardeau important en termes de développement et de maintenance. Pour gagner en efficacité, les ingénieurs de données doivent se concentrer sur la création d'une logique de transformation reproductible et facilement maintenable, en s'appuyant sur les outils DataOps pour réduire les délais et les risques de mise en production.
- Évolutivité et performance : les approches traditionnelles d'intégration de données, même les plus sophistiquées, sont confrontées à des défis majeurs face aux volumes croissants de données et aux exigences de traitement en temps réel, en particulier dans les environnements hybrides, sur site et dans le cloud. Ces méthodes peinent souvent à s'adapter aux exigences de performance élevées des organisations actuelles.
- Manque de compétences : les équipes de données spécialisées sont confrontées à de nombreux défis, notamment une pression croissante pour répondre aux demandes des utilisateurs, une pénurie d'ingénieurs de données qualifiés et la nécessité d'améliorer la culture des données au sein de l'entreprise. Une stratégie visant à autonomiser les utilisateurs moins techniques tout en accélérant le retour sur investissement des équipes de données est donc essentielle pour relever ces défis.
Les solutions modernes d'intégration de données répondent à ces défis en offrant :
- Autonomisation des développeurs : grâce à une interface utilisateur intuitive à faible ou sans code, les développeurs peuvent rapidement créer des pipelines de données réutilisables et reproductibles, réduisant ainsi le besoin de codage tout en conservant une grande flexibilité. L'écosystème ouvert de connecteurs pré-construits pour diverses sources et formats de données simplifie considérablement l'intégration, permettant ainsi d'accélérer le processus et d'améliorer son efficacité.
- La puissance au service de l'ingénieur : des performances de traitement des données inégalées garantissent une livraison des données en temps opportun, tandis qu'une surveillance proactive des pipelines identifie et résout les problèmes avant qu'ils n'impactent les flux de travail en aval.
- La puissance au service de l'entreprise : la flexibilité de déploiement – la capacité de concevoir des tâches une fois et de les exécuter dans n'importe quelle région géographique ou VPC – permet une évolutivité adaptée aux besoins commerciaux en constante évolution. Enfin, la flexibilité d'exécution, qui permet de basculer entre les modèles de traitement ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform) sans intervention manuelle, permet aux organisations d'optimiser leur style d'intégration en fonction de leurs besoins spécifiques, améliorant ainsi la gestion des coûts et les performances.
IBM est un acteur de confiance dans le domaine de l'intégration de données depuis près de deux décennies, offrant des outils de pointe du secteur. Afin de répondre aux exigences des entreprises dans le paysage actuel du cloud hybride et de l'IA, IBM a lancé la nouvelle génération de DataStage. Cette solution moderne d'intégration de données permet de concevoir, développer et exécuter des tâches pour déplacer et transformer les données avec des performances et une flexibilité optimales, permettant aux entreprises de tirer pleinement parti du potentiel de leurs données.