L'intelligence artificielle (IA) dans la gestion des données peut être l'outil le plus important pour toute entreprise ou organisation afin de prendre des décisions plus efficaces basées sur les données. Cependant, le chemin vers une gestion des données alimentée par l'IA peut s'avérer ardu. Ce blog partage quelques réflexions sur ce que cela implique, ainsi que des conseils pour vous aider à déterminer dans quelle mesure votre organisation est prête pour la gestion des données basée sur l'IA.
Vos considérations en matière d'infrastructure de données
Une infrastructure de données robuste et résiliente est une exigence obligatoire, car il s'agit d'un élément fondamental pour la mise en œuvre d'une gestion des données efficace gestion des données par l'IA. Vos systèmes de gestion de base de données devront faire face aux gros volumes de données utilisés par les modèles d'IA. Les performances des bases de données à haut débit dépendent d'un réseau à faible latence pour le traitement en temps réel des flux de données à grande échelle. L'infrastructure de données comprend le matériel, les logiciels et les processus qui support collecte, le stockage et le traitement des données. Une infrastructure bien conçue garantit la Préparation données pour un accès rapide et facile par les applications alimentées par l'IA, telles que les systèmes informatique décisionnelle en temps réel.
Vous devez également vous assurer que votre infrastructure est suffisamment flexible et évolutif pour continuer à bien vous servir à mesure que votre entreprise se développe et que de nouvelles technologies apparaissent. Déterminez si vos données seront consolidées dans un dépôt centralisé, comme un entrepôt de données d'entreprise (EDW), un lac de données ou distribuées.
Décidez si votre infrastructure de données sera sur site, hybride, en nuage ou multi-cloud pour répondre à vos besoins de croissance et de conformité.
La qualité des données est primordiale
Les décisions prises par l'IA ne seront fructueuses que si elles s'appuient sur des données de haute qualité. L'adage "garbage in, garbage out" est toujours d'actualité. En appliquant la validation et le nettoyage des données, vous pouvez corroborer l'authenticité de vos données. La réalisation continue d'audits et le contrôle de la qualité des données permettent de garantir leur intégrité et de combler les lacunes éventuelles. Les incohérences dans les données saisies conduisent souvent à des prédictions erronées de l'IA. Une combinaison de processus complets de gouvernance et de gestion des données renforcera la confiance des utilisateurs dans la qualité de vos données.
La qualité des données est définie comme l'exactitude, l'exhaustivité et la justesse des données. Des données de mauvaise qualité conduisent à des informations erronées et donc à une mauvaise prise de décision. Mettez en œuvre de solides activités de gestion de la qualité des données, telles que le profilage, le nettoyage et la validation des données. Une surveillance continue et des contrôles de qualité peuvent aider à détecter les problèmes, garantissant que les modèles d'IA sont formés sur des données fiables.
Sécurité des données et protection de la vie privée dans la gestion des données par l'IA
Les mécanismes de sécurité et de protection de la vie privée sont essentiels car les applications d'IA peuvent traiter des informations importantes et souvent confidentielles. L'application de mesures de sécurité strictes protégera vos données contre les accès non autorisés, les violations et les cyberattaques. Mettez en œuvre des mesures robustes de sécurité des données et de confidentialité telles que le cryptage, les contrôles d'accès et les audits réguliers pour protéger les informations sensibles en conformité avec des réglementations telles que le GDPR, l'HIPPA ou le CCPA.
Êtes-vous technologiquement prêt pour la gestion des données par l'IA ?
Être prêt sur le plan technologique signifie que votre pile technologique est compatible avec les outils d'IA. Examinez la capacité de votre matériel et de vos logiciels à répondre aux besoins de calcul des modèles d'IA. Vos systèmes doivent être suffisamment souples pour intégrer les outils et les cadres de l'IA.
Disposer d'un plan d'acquisition de compétences
Évaluez les compétences de votre équipe pour gérer les initiatives de données alimentées par l'IA. L'apprentissage sera probablement aussi impliqué pour combler les lacunes. La formation continue et l'embauche d'experts peuvent vous aider à améliorer les compétences de l'organisation en matière d'IA. En investissant dans des programmes d'apprentissage pour recycler les travailleurs actuels, vous vous assurez qu'ils possèdent les compétences nécessaires pour gérer efficacement les projets d'IA.
Votre feuille de route pour la gouvernance données
La gouvernance données permet de s'assurer que les données sont gérées correctement et de manière responsable. Créer des cadres de gouvernance solides pour déclarer la propriété, la gestion et la responsabilité des données. Développer et faire respecter les meilleures pratiques en matière de gestion des données données en élaborant des politiques régissant les opérations d'IA et en définissant des rôles spécifiques pour superviser les responsabilités en matière de gouvernance données.
Cas d'utilisation pratiques et mesurables
Vous réalisez la valeur lorsque vous trouvez des défis spécifiques et des applications pratiques où l'IA peut avoir un impact positif sur votre organisation. La maintenance prédictive, la segmentation de la clientèle, la détection des fraudes et l'optimisation de la Chaîne d'approvisionnement sont quelques exemples. Des objectifs clairs et des indicateurs de performance clés doivent toujours être définis pour suivre la réussite des initiatives d'IA. Ces objectifs peuvent être l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, l'amélioration de l'expérience client ou l'augmentation du chiffre d'affaires.
Réduire efficacement la taille de l'entreprise
La planification de l'échelle vous aide à vous préparer à la croissance future. Les solutions de stockage doivent pouvoir répondre aux nouvelles demandes. Les solutions de stockage distribuées peuvent s'adapter à une configuration de serveur en cluster et s'étendre facilement. Créez une feuille de route pour faire évoluer l'IA tout en répondant aux besoins de votre entreprise, ce qui devrait inclure la mise à niveau de la technologie, l'allocation des ressources, l'optimisation des processus et la prise en compte de nouveaux cas d'utilisation.
Plan de conformité et de réglementation
En veillant à vous tenir au courant de toutes les exigences réglementaires, vous éviterez les problèmes juridiques et vous vous assurerez de rester en conformité. Il est également essentiel de comprendre les réglementations relatives à la protection des données, les lois spécifiques au secteur et l'éthique concernant l'utilisation de l'IA. Veillez à ce qu'il existe des processus de suivi périodique des changements de réglementation et à ce que les adoptions nécessaires soient effectuées pour maintenir la conformité. Formez une équipe de conformité qui définisse clairement sa tâche , à savoir l'examen périodique des politiques, la réalisation d'audits et la programmation de sessions d'apprentissage .
Sélection des fournisseurs et des outils
Selon les organisations et les circonstances, les outils appropriés pour la gestion des données AI gestion des données seront basés sur ce dont votre organisation a besoin pour atteindre ses objectifs. Comment faire votre choix en fonction des fonctionnalités, du potentiel d'évolutivité , de la facilité d'intégration et du prix ? Demandez aux fournisseurs potentiels s'ils sont compétents pour votre cas d'usage, en les évaluant sur les plans de la fiabilité, de l'évolutivité, de l'support, de la facilité d'utilisation et du coût. Faites le point sur les capacités existantes par rapport aux exigences de l'organisation. Classez par ordre d'importance les outils qui correspondent le mieux à chaque capacité.
Budgétiser de manière appropriée la technologie et les nouvelles ressources
L'acquisition et l'installation d'une nouvelle technologie est un processus de longue haleine et vous devez tenir compte des coûts initiaux. Veillez à ce que votre budget corresponde à la configuration initiale et aux coûts permanents. L'acquisition de la technologie, l'apprentissage personnel et les coûts de maintenance et de mise à niveau ne sont que quelques-uns des facteurs à prendre en compte. Si vous prévoyez de vous engager dans des initiatives d'intelligence artificielle, assurez-vous de disposer de la base et de l'équilibre nécessaires en matière de support technologique et de ressources humaines - pour l'achat de matériel, l'acquisition de logiciels, l'architecture de stockage des données et le apprentissage des RH afin d'attirer ou de faire progresser les employés ayant des connaissances en intelligence artificielle.
L'adoption d'un service d'abonnement basé sur l'informatique en nuage accélérera le délai de valorisation, les coûts de maintenance et les dépenses d'investissement initiales. Le fournisseur s'occupe de l'approvisionnement et des mises à jour permanentes.
La communication pour une meilleure gestion du changement
Un programme structuré de gestion du changement peut aider toute technologie à être plus largement acceptée et adoptée. Par exemple, il convient de préparer votre organisation au changement en communiquant dès le début sur ce qui change et sur les avantages, et en répondant aux résistances. Utilisez des stratégies telles que la mise en place de programmes d'apprentissage et l'implication des parties prenantes pour support une adoption progressive et sans heurts. Créez une culture de l'innovation ouverte au changement et adoptez les pratiques de gestion des données de l'IA pour en tirer le maximum d avantage.
Comme un scout, soyez prêt
Lorsque vous évaluez si votre entreprise est prête à gérer des données d'IA, plusieurs éléments doivent être pris en compte, notamment plus que la force et la vitesse des connexions de données. Commencez par ces pierres angulaires et ouvrez la voie à votre transformation avec l'IA en utilisant ces données pour innover, apprendre et faire évoluer votre parcours axé sur les données. Engagez-vous - évaluez les systèmes actuels, apportez les changements nécessaires et mettez en place une culture de l'apprentissage et de l'ajustement continus.
En procédant à un examen détaillé de votre état de préparation et en comblant les éventuelles lacunes, vous pouvez faciliter la transition et optimiser la façon dont vous exploitez l'IA dans la gestion des données.
