L’intégration des données constitue une première étape cruciale dans la création de toute application d’intelligence artificielle (IA). S’il existe différentes méthodes pour lancer ce processus, les organisations accélèrent le développement et le déploiement des applications grâce à la virtualisation des données.
La virtualisation des données permet aux entreprises de libérer le potentiel caché de leurs données, en fournissant des informations en temps réel basées sur l’IA pour des applications de pointe comme la maintenance prédictive, la détection des fraudes et la prévision de la demande.
Malgré les investissements massifs dans les bases de données et la technologie, de nombreuses entreprises peinent à extraire davantage de valeur de leurs données. La virtualisation des données comble cette lacune en permettant aux organisations d’utiliser leurs sources de données existantes avec flexibilité et efficacité dans les initiatives d’IA et d’analyse.
La virtualisation des données agit comme un pont, permettant à la plateforme d’accéder à des données provenant de systèmes sources externes et de les afficher à la demande. Cette approche innovante centralise et rationalise la gestion des données sans nécessiter de stockage physique sur la plateforme elle-même. Une couche virtuelle s’établit entre les sources de données et les utilisateurs, permettant aux organisations d’accéder à leurs données et de les gérer sans réplication ni déplacement depuis leur emplacement d’origine.
L’IA a considérablement transformé les grandes entreprises, remodelant les opérations métier et les processus décisionnels grâce à des solutions d’analyse avancées. Cette transformation s’appuie fortement sur la virtualisation des données, qui crée un hub central : elle connecte les flux de données en temps réel de diverses sources, telles que les données des capteurs et les journaux des équipements, et elle élimine les silos de données et la fragmentation.
La virtualisation des données intègre non seulement les données en temps réel, mais aussi les données historiques provenant de suites logicielles complètes utilisées pour diverses fonctions, telles que la planification des ressources de l'entreprise ou la gestion de la relation client. Ces données historiques fournissent des informations précieuses sur les calendriers de maintenance, la performance des actifs ou le comportement des clients, chaque suite ayant sa spécificité.
En combinant des données historiques et en temps réel provenant de diverses sources, la virtualisation des données crée une vue complète et unifiée de l’ensemble de l’écosystème de données opérationnelles d’une organisation. Cette vision holistique permet aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données, d’optimiser les processus et d’acquérir un avantage concurrentiel.
Avec l’essor des chatbots d’IA générative, les modèles de fondation utilisent désormais ce riche jeu de données. Ces algorithmes passent activement au crible les données pour découvrir des schémas, des tendances et des corrélations cachés, fournissant ainsi des informations précieuses qui permettent à l’analyse avancée de prédire une série de résultats. Ces prévisions permettent d’identifier des opportunités commerciales potentielles telles que les évolutions du marché et les besoins des clients, de détecter et de prévenir de manière proactive les problèmes et les défaillances des systèmes, et d’optimiser les programmes de maintenance pour un temps de fonctionnement et une efficacité maximums.
La possibilité d’accéder directement aux données stockées entraîne généralement moins de latence que la récupération de données virtualisées, qui peut entraver les analyses de maintenance prédictive en temps réel, où des informations à jour sont cruciales.
Une approche à deux volets est nécessaire pour garantir l’obtention d’informations en temps réel et minimiser les retards dans l’accès aux données virtualisées. Nous allons commencer par analyser l’infrastructure réseau et optimiser les protocoles de transfert de données. Cette étape peut impliquer des techniques comme la segmentation du réseau pour réduire la congestion, ou l’utilisation de protocoles plus rapides comme le protocole UDP pour certains types de données. En optimisant le transfert des données, nous réduisons le temps nécessaire à la récupération des informations dont vous avez besoin. Ensuite, nous mettrons en œuvre des stratégies d’actualisation des données afin de maintenir un jeu de données raisonnablement à jour pour l’analyse. Cette étape peut impliquer l’exécution de tâches par lots pour la mise à jour incrémentielle des données à intervalles réguliers, en équilibrant la fréquence des mises à jour avec les ressources requises. Cet équilibre est essentiel : des mises à jour trop fréquentes peuvent mettre à rude épreuve les ressources, tandis que des mises à jour trop espacées peuvent conduire à des données obsolètes et à des prévisions inexactes. En combinant ces stratégies, nous pouvons profiter à la fois d’une latence minimale et d’un jeu de données actualisées pour une analyse optimale.
L’interrogation continue des données virtualisées pour obtenir des informations en temps réel peut surcharger les systèmes sources, nuisant aux performances. Cela pose un problème critique pour l’analyse prédictive ou l’IA, qui dépend de la mise à jour fréquente des données.
Afin d’optimiser la fréquence des requêtes pour votre analyse prédictive et votre reporting, vous devez concevoir soigneusement la méthode d’accès aux données. Il s’agit notamment de se concentrer sur la récupération des seuls points de données critiques et peut-être d’utiliser des outils de réplication des données pour un accès en temps réel à partir de sources multiples. En outre, envisagez de planifier ou de regrouper les récupérations de données pour des points cruciaux spécifiques au lieu de les interroger en permanence, ce qui permet de réduire la charge sur les systèmes de données et d’améliorer les performances globales des modèles.
La couche de virtualisation de la plateforme de données agit comme une couche d’abstraction. En d’autres termes, les développeurs peuvent créer des applications d’IA/ML ou de data mining pour les entreprises dès que la couche d’abstraction est prête, sans avoir à se soucier de l’endroit où les données sont physiquement stockées ou de leurs caractéristiques de stockage spécifiques. Ils peuvent se concentrer sur la conception de la logique de base de leurs modèles sans s’enliser dans les complexités de la gestion des données. Cela permet d’accélérer les cycles de développement et le déploiement de ces applications.
En utilisant une couche d’abstraction, les développeurs travaillant sur l’analyse des données peuvent se concentrer sur la logique de base de leurs modèles. Cette couche agit comme un bouclier, cachant les complexités de la gestion du stockage des données. Cela se traduit par des délais de développement plus courts, car les développeurs n’ont pas à s’enliser dans la complexité des données, ce qui permet en fin de compte d’accélérer le déploiement des modèles de maintenance prédictive.
Les techniques d’optimisation du stockage telles que la normalisation ou la dénormalisation peuvent ne pas s’appliquer directement à toutes les fonctions d’une application d’analyse de données spécifique, mais elles jouent un rôle important dans le cas d’approche hybride. Cette approche implique l’intégration des données ingérées et des données consultées via un processus de virtualisation au sein de la plateforme choisie.
L’évaluation des compromis à faire entre ces techniques permet de garantir une utilisation optimale du stockage pour les jeux de données ingérés et virtualisés. Ces considérations de conception sont cruciales pour créer des solutions de ML efficaces à l’aide de données virtualisées sur la plateforme de données.
La virtualisation des données a évolué au-delà de la simple innovation. Cet outil stratégique améliore les capacités de diverses applications. Les plateformes de virtualisation des données en sont un bon exemple. Cette plateforme facilite le développement d’une large gamme d’applications avec la virtualisation des données, ce qui améliore considérablement leur efficacité, leur adaptabilité et leur capacité à fournir des informations en temps quasi réel.
Explorons quelques cas d’utilisation probants qui mettent en évidence le pouvoir de transformation de la virtualisation des données.
Dans l’économie mondiale interconnectée d’aujourd’hui, les chaînes d’approvisionnement sont caractérisées par de vastes réseaux aux dépendances complexes. La virtualisation des données rationalise ces systèmes complexes de manière cruciale. Une plateforme de virtualisation des données unifie les données de sources variées, notamment les indicateurs de production, les détails du suivi logistique et les données sur les tendances du marché. Cette vue globale donne aux entreprises les moyens d’agir en leur offrant une image complète de l’ensemble des opérations de leur chaîne d’approvisionnement.
Imaginez que vous disposiez d’une visibilité sans entrave sur tous les aspects de votre environnement. Vous pouvez identifier les goulots d’étranglement potentiels de manière proactive, optimiser les processus logistiques et vous adapter à l’évolution de la dynamique du marché en temps réel. Il en résulte une chaîne de valeur optimisée et agile offrant des avantages concurrentiels significatifs.
Avec la révolution numérique, il est essentiel pour la réussite de votre entreprise de comprendre vos clients. Une plateforme de virtualisation des données élimine les silos de données avec la virtualisation des données. Elle intègre les données clients provenant de différents points de contact de façon fluide, tels que les registres de vente, les interactions avec le service client et les indicateurs de performance des campagnes marketing. Cet environnement de données unifié permet de mieux comprendre les schémas de comportement et les préférences des clients.
Grâce à ces informations approfondies sur les clients, les entreprises peuvent créer des expériences hautement personnalisées, cibler leurs promotions et innover avec des produits qui répondent plus efficacement aux attentes de leur public cible. Cette approche fondée sur les données favorise la satisfaction des clients et cultive une fidélité durable, un élément clé pour prospérer dans le paysage concurrentiel d’aujourd’hui.
La fraude financière ne cesse d’évoluer. Il peut donc être plus difficile pour les plateformes de virtualisation des données de les détecter de manière proactive. La plateforme identifie les tentatives de fraude potentielles en temps réel en virtualisant et en analysant les données provenant de diverses sources, telles que les journaux de transactions, les modèles de comportement des utilisateurs et les informations démographiques. Cette approche permet non seulement de protéger les entreprises contre les pertes financières, mais aussi de renforcer la confiance de leurs clients, un atout crucial à l’ère numérique.
Le potentiel de transformation associé à la virtualisation des données est illustré par ces applications à fort impact. La plateforme IBM Cloud Pak for Data et IBM watsonx permettent aux entreprises d’exploiter toute la puissance de leurs données, de stimuler l’innovation et d’obtenir un avantage concurrentiel significatif dans divers secteurs. IBM propose également IBM Data Virtualization comme moteur de requête commun et IBM Knowledge Catalog pour la gouvernance des données.
Nous sommes là pour vous aider à chaque étape de votre parcours de virtualisation des données.
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