7 étapes pour construire une infrastructure de données prête pour l'IA

La mise en place d'une infrastructure de données prête pour l'IA est essentielle pour libérer tout le potentiel des technologies de l'IA. La plupart des projets d'IA échouent en raison de la médiocrité des systèmes de données, et non de l'IA elle-même. Voici comment créer un cadre évolutif et efficace pour la réussite de l'IA :

1. Auditer les systèmes de données actuels : Identifier les lacunes en matière de qualité, de gouvernance et d'accès aux données.
2. Assurer la conformité : Alignez les systèmes sur les réglementations telles que HIPAA, SOX ou CCPA.
3. Intégrer les sources de données : Utilisez des plateformes hybrides pour unifier les données sur sur site, dans le nuage et à la périphérie.
4. Établir une gouvernance: Créer des politiques claires et automatiser leur mise en œuvre pour assurer la cohérence.
5. Contrôlez la qualité des données : Utilisez des outils d'intelligence artificielle pour le suivi en temps réel et la résolution des problèmes.
6. Automatiser les pipelines : Créez des pipelines modulaires avec des outils sans code pour plus d'efficacité.
7. Déployer des systèmes de stockage et de calcul de de haute performance : Adapter la puissance de stockage et de calcul aux besoins de l'IA, en s'appuyant sur des configurations de cloud hybride.

Ces étapes aident les entreprises à gérer efficacement les données, à réduire les coûts et à améliorer les résultats de l'IA. Des entreprises comme Standard AI et Pickle Robot ont déjà constaté des avantages mesurables, tels que des économies de coûts et une plus grande précision. L'IA devrait ajouter 15,7 billions de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030, il est donc temps de préparer votre infrastructure de données.

Construire une infrastructure de données de de haute performance pour l'IA

Étape 1 : Examiner vos systèmes de données actuels

Avant de plonger dans la construction d'une infrastructure prête pour l'IA, il est essentiel de bien comprendre votre environnement de données actuel. Si vous sautez cette étape, vous risquez de commettre des erreurs coûteuses. Commencez par évaluer vos systèmes de données existants afin d'établir une base solide pour l'amélioration.

Effectuer un audit complet des données

Un audit approfondi des données est essentiel pour obtenir une image claire du patrimoine de données de votre organisation. Commencez par définir des objectifs clairs pour l'audit et répertoriez toutes vos sources de données. Cela va des systèmes existants au stockage en nuage, en passant par les feuilles de calcul et même les sources non autorisées.

Examinez de près qualité des données en évaluant des facteurs tels que l'exactitude, l'exhaustivité, la cohérence, l'actualité, l'unicité et la validité. Utilisez des techniques de profilage pour découvrir des anomalies, des doublons ou des valeurs manquantes. Par exemple, vous pouvez trouver des incohérences dans le formatage ou les conventions d'appellation qui doivent être corrigées avant d'aller de l'avant.

Suivant, évaluez vos pratiques actuelles en matière de gestion des données . Décrivez la manière dont les données sont collectées, stockées, traitées et conservées au sein de votre organisation. Cette étape peut révéler des lacunes en matière de gouvernance, telles que des contrôles de saisie des données insuffisants ou des mesures de sécurité obsolètes. Assurez-vous que vos pratiques sont conformes aux politiques internes et aux normes du secteur.

Un autre aspect important consiste à d'analyser les schémas d'accès et d'utilisation des données. Identifiez qui a accès à quels types de données et déterminez si les niveaux d'accès sont appropriés. Cela peut mettre en évidence des situations où des données sensibles sont surexposées ou des données critiques ne sont pas partagées avec les équipes qui en ont le plus besoin.

Il convient de noter que plus de 80 % des projets d'IA échouent, souvent parce que les organisations se concentrent sur les symptômes superficiels au lieu de s'attaquer aux problèmes plus profonds de leur infrastructure de données.

"Même les meilleurs outils d'IA ne peuvent pas résoudre un problème mal compris. Pour trouver des solutions durables, il faut identifier et traiter les véritables points douloureux d'un workflow ." - Terry Cangelosi et Bobby Hunter, Orr Group

Enfin, documentez tout dans un rapport détaillé. Incluez vos conclusions sur les problèmes de qualité des données, les vulnérabilités en matière de sécurité et les lacunes dans les pratiques de gestion, ainsi que des recommandations exploitables pour chaque domaine. Ce rapport servira de base à l'intégration de systèmes de données prêts pour l'IA.

Une fois l'audit terminé, l'étape suivante consiste à aligner vos systèmes sur les normes de conformité et de gouvernance .

Définir les exigences en matière de conformité et de gouvernance

Pour les organisations basées aux États-Unis, la compréhension des exigences de conformité n'est pas négociable. Les lois sur la protection des données varient en fonction du secteur et de l'État, et le fait de s'en préoccuper dès le départ peut vous éviter de coûteuses violations de la conformité par la suite.

Commencez par identifier les réglementations qui s'appliquent à votre organisation, telles que HIPAA, SOX, GLBA ou CCPA. Par exemple, les organismes de santé doivent respecter les normes HIPAA pour les données des patients, tandis que les sociétés financières doivent se conformer aux lois SOX et GLBA. Si votre organisation opère en Californie ou dessert ses résidents, les réglementations CCPA relatives à la protection des données des consommateurs entrent également en ligne de compte.

Les exigences en matière de résidence des données sont un autre facteur essentiel. Certaines réglementations exigent que des types spécifiques de données restent à l'intérieur des frontières américaines ou répondent à certaines certifications de sécurité. La compréhension de ces règles guidera les décisions concernant les fournisseurs d'informatique dématérialisée et l'architecture de stockage.

En outre, passez en revue vos politiques de conservation et de suppression des données pour vous assurer qu'elles répondent aux normes réglementaires. Certaines lois vous obligent à conserver des données spécifiques pendant une période déterminée, tandis que d'autres exigent la suppression rapide des informations personnelles sur demande. Ces règles influencent directement la manière dont vous concevez vos systèmes de stockage et gérez le cycle de vie des données.

Pour conclure cette étape, documenter tout écart de conformité et créez un plan de remédiation. Concentrez-vous sur les problèmes les plus urgents qui pourraient retarder la mise en œuvre de l'IA ou entraîner des sanctions réglementaires. Établissez des échéances claires, attribuez des responsabilités et définissez des indicateurs de réussite pour chaque tâche. En comblant ces lacunes dès le départ, vous vous assurez que votre gouvernance données est suffisamment solide pour support initiatives avancées en matière d'IA.

L'omission de ce travail de base entraîne souvent des problèmes majeurs plus tard, lorsque leur résolution devient beaucoup plus coûteuse et perturbatrice.

Étape 2 : Configurer l'intégration des données évolutif

Après avoir réalisé l'audit des données et identifié les exigences de conformité, l'étape suivante consiste à rassembler toutes les sources de données dans un système unifié. En moyenne, les entreprises modernes s'appuient sur 187 à 190 applications, créant ainsi un réseau complexe de données qui doivent fonctionner en harmonie. D'ici 2025, la création mondiale de données devrait atteindre 163 zettaoctets par an. Avec de telles quantités de données, il est essentiel de disposer d'une stratégie d'intégration évolutif pour assurer la réussite des initiatives en matière d'IA.

Aujourd'hui, les données sont réparties entre des systèmes sur site , des nuages multiples et des sites périphériques, ce qui peut dépasser les méthodes d'intégration traditionnelles. Pour y remédier, les entreprises se tournent vers des plateformes intégration hybrides afin de réunir ces divers environnements de manière transparente.

Voyons comment connecter des sources de données hybrides et concevoir despipelines de données efficaces en mode batch et en streaming .

Connecter des sources de données hybrides

Les plateformes intégration hybride simplifient le processus d'unification des données et des applications dans des environnements sur site et multicloud. Cette approche permet d'éliminer les silos de données qui entravent souvent les initiatives d'IA.

"Une plateforme d'intégration hybride doit fournir aux entreprises tous les outils dont elles ont besoin pour simplifier et faciliter l'intégration des données et des applications à travers n'importe quel sur site et environnement multicloud. En brisant les silos de données, les entreprises ont une opportunité incroyable de transformer leurs données en informations exploitables, ce qui leur permet de prendre de meilleures décisions plus rapidement." - Pete McCaffrey, Directeur, IBM Hybrid Cloud Marketing

Lors de la sélection d'une plateforme d'intégration, privilégiez des fonctionnalités telles que la gestion du cycle de vie des API, la support des données structurées et non structurées, le traitement en temps réel par le biais d'architectures de messagerie et axé sur des événements , et le transfert de données à grande vitesse Fonctionnalités. Par exemple, Actian DataConnect offre une intégration transparente dans les environnements cloud, sur site et hybrides, en gérant des types et des volumes de données illimités.

Des exemples concrets mettent en évidence les avantages de l'intégration hybride. Emirates Global Aluminum (EGA) a mis en œuvre une configuration hybride connectant des services de cloud privé avec des centres de données sur site et des plateformes cloud public. Cette approche a permis de réduire la latence, de prendre en charge l'IA avancée et l'automatisation, et d'obtenir un traitement de l'IA 10 à 13 fois plus rapide avec une réduction des coûts de 86 % pour les cas d'utilisation de l'image et de la vidéo. De même, Uniper a développé un tableau de bord centralisé pour gérer les applications à travers les systèmes cloud et sur site , permettant des lancements de services plus rapides et des performances améliorées sans perturber l'infrastructure critique.

Lors de l'évaluation des plateformes, donnez la priorité à des mesures de sécurité solides telles que le cryptage, la gestion des identités et les contrôles d'accès. En outre, assurez-vous que la plateforme peut gérer divers formats de données tout en répondant à vos exigences de conformité.

Construire des pipelines de données par lots et Streaming

Les systèmes d'IA s'appuient sur des données historiques et en temps réel. C'est pourquoi il est essentiel de créer des pipelines robustes de traitement par lots et de streaming pour traiter les volumes de données quotidiens massifs.

Pour les streaming , la conception doit tenir compte de l'évolutivité et d'une latence minimale. Les systèmes distribués avec traitement parallèle peuvent aider à maintenir le débit au fur et à mesure que les volumes de données augmentent. L'automatisation des tests et de la surveillance à l'aide de systèmes d'alerte peut également permettre de détecter et de résoudre rapidement les problèmes de performance.

Les pipelines de Streaming doivent mettre l'accent sur la tolérance aux pannes et un débit élevé. Les outils doivent maintenir l'état et ajuster dynamiquement l'allocation des ressources pour gérer les demandes changeantes. La mise en œuvre du Change Data Capture (CDC) garantit la synchronisation des données en temps réel. Étant donné que plus de 80 % des dirigeants d'entreprises soulignent l'importance de l'intégration des données pour les opérations quotidiennes, la mise en place de solides pipelines de batch et de streaming dès maintenant préparera vos applications d'IA à évoluer efficacement et à offrir une valeur à long terme.

Étape 3 : Mettre en place une solide gouvernance données

Une fois les pipelines de données intégrés en place, l'étape suivante consiste à établir une gouvernance solide pour assurer la cohérence et la sécurité des données pour les systèmes d'IA. Selon Gartner, 80 % des organisations numériques risquent d'échouer si elles ne disposent pas d'une gouvernance moderne gouvernance données. Bien que 68 % des entreprises consacrent près de 30 % de leur budget informatique à la gestion des données, seules 12 % d'entre elles atteignent la maturité en matière d'IA. Une gouvernance solide garantit que les modèles d'IA sont alimentés par des données précises et fiables, qu'ils sont conformes à des réglementations telles que le GDPR et le CCPA, et qu'ils contribuent à atténuer les biais de l'IA. Cela crée un cadre pour des politiques claires et applicables qui support efficacement support initiatives d'IA.

Créer desFrameworks gouvernance fédérés

Les modèles de gouvernance traditionnels sont souvent confrontés à des défis : les systèmes centralisés peuvent créer des goulots d’étranglement, tandis que les approches décentralisées peuvent conduire à des silos de données et à des normes incohérentes. Un modèle de gouvernance fédérée offre une solution intermédiaire en combinant la prise de décision centralisée et l'exécution locale, en garantissant des normes unifiées et en responsabilisant les équipes individuelles.

"La gouvernance fédérée des données est un modèle de gouvernance hybride conçu pour trouver un équilibre entre le contrôle descendant et l'autonomie locale, en intégrant des principes de gouvernance centralisée des données et une exécution décentralisée." - Michael Meyer

Dans ce modèle, un organe directeur central définit les politiques organisationnelles, les exigences de conformité et les critères de mesure, tandis que les équipes locales du domaine s'occupent de l'exécution quotidienne. Cette approche permet aux équipes de gérer leurs data products manière indépendante tout en adhérant à des normes de gouvernance globales.

Le Very Group en est un excellent exemple. En 2020, Steve Pimblett, Chief Data Officer, a mis en place une structure de gouvernance en étoile en utilisant Alation. Cette structure a centralisé la coordination des politiques de haut niveau tout en donnant aux départements individuels la flexibilité de gérer leurs besoins en données, ce qui a donné lieu à une culture de données plus cohésive et plus avancée.

Les étapes clés de la mise en œuvre de la gouvernance fédérée sont les suivantes

• Former un conseil de gouvernance avec des responsables locaux : Ce conseil doit définir les politiques de l'organisation et adapter les lignes directrices centrales à des domaines de données spécifiques. Il doit comprendre des représentants des services informatiques, juridiques, de la conformité et des principales unités opérationnelles.
• Adoptez uncatalogue de données évolutif : La centralisation des métadonnées stimule la découverte des actifs et favorise une compréhension commune au sein des équipes.
• Normaliser la classification des données : Utiliser une taxonomie cohérente pour clarifier les types de données, les niveaux de sensibilité et les restrictions d'utilisation, afin de garantir une meilleure interopérabilité.

Une fois lesframeworks gouvernance mis en place, l'automatisation devient cruciale pour appliquer ces normes de manière efficace et à grande échelle.

Utiliser l'application automatisée des politiques

L'application automatisée des règles garantit la cohérence, réduit les erreurs et maintient la conformité tout en allégeant la charge de travail opérationnelle. Parmi les principaux avantages, citons la détection en temps réel des violations de politiques, les flux de travail de remédiation, le contrôle d'accès cohérent et les pistes d'audit complètes.

Par exemple, CHRISTUS Health a mis en place des outils de gouvernance automatisés pour gérer les complexités de son système de dossiers médicaux électroniques (EHR). D'ici à 2023, elle utilisera la solution de lignage des données de MANTApour améliorer la transparence, résoudre les problèmes de manière proactive et maintenir la conformité de son environnement de données de santé. Des outils avancés de data lineage comme ceux-ci aident les organisations à passer d'une résolution réactive des problèmes à une approche plus proactive, permettant une gouvernance agile.

Pour mettre en œuvre une application automatisée de la politique :

• Impliquer les experts en la matière : Veillez à ce que les politiques automatisées s'alignent sur les besoins et les flux de travail réels de l'entreprise en impliquant des experts de chaque domaine de données.
• Déployer une plateforme de gouvernance active gouvernance données : Utilisez une plateforme dotée de fonctionnalités telles qu'un dépôt centralisé des politiques, des outils de transparence, des analyses d'application et des pistes d'audit en temps réel. Par exemple, la Data Intelligence Platform d'Actian offre ces Fonctionnalités grâce à la technologie des graphes de connaissances et aux fonctions de gouvernance fédérée.
• Définir des mesures d'application : Suivre des paramètres tels que les taux d'adhésion à la politique, la fréquence des infractions, les temps de réponse aux incidents, la conformité réglementaire et les taux d'adoption des outils de gouvernance afin de mesurer l'efficacité du système.
• Mettre en place une gouvernance par exception : Fixez des seuils de tolérance et surveillez les performances afin d'identifier et de résoudre rapidement les infractions à la politique.

La gouvernance automatisée simplifie non seulement la conformité, mais renforce également les bases pour déployer des modèles d'IA de manière efficace et sécurisée.

Étape 4 : Contrôler la qualité et la performance des données

Une fois que vous avez mis en place desframeworks gouvernance et des pipelines intégrés, la prochaine étape cruciale consiste à surveiller de près la qualité et la performance des données. Il ne s'agit pas seulement d'un avantage, mais d'un élément essentiel. La mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Gartner prévoit même que l observabilité données sera un élément clé d'ici 2025. Pourquoi ? Parce qu'aujourd'hui, les ingénieurs de données consacrent près de la moitié de leur temps à des tâches routinières de fiabilité, tandis que les data analysts consacrent 40 à 80 % de leur temps à assurer la qualité des données. L'industrie s'oriente vers des solutions proactives, avec desplateformes observabilité IA en tête. Ces outils peuvent détecter et traiter les problèmes avant qu'ils ne nuisent aux performances des modèles d'IA.

Suivi de la qualité des données en temps réel

La surveillance en temps réel fait passer la gestion de la qualité des données au niveau supérieur. Au lieu de s'appuyer sur des seuils statiques, l'apprentissage automatique définit des lignes de base "normales" et signale les écarts subtils qui pourraient fausser les modèles d'IA. Les outils pilotée par l’IA rationalisent le processus en automatisant des tâches telles que le profilage des données, la détection des anomalie et même le nettoyage des données.

Voici quelques caractéristiques essentielles du contrôle moderne de la qualité des données :

• Détection intelligente des anomalie : L'IA apprend à partir des données historiques à repérer les modèles inhabituels et les anomalies. Elle peut même prédire les problèmes et compléter les données manquantes sur la base des tendances passées.
• Profilage automatisé des données : Recherche en continu des changements dans la structure, le volume ou la qualité des données qui pourraient perturber les applications d'IA en aval.
• Contrôle de la conformité : Permet de garantir le respect de réglementations telles que GDPR ou HIPAA en identifiant les erreurs et en maintenant l'exactitude des données, réduisant ainsi le besoin d'audits laborieux.
• Analyse des causes profondes : Les outils avancés ne se contentent pas de vous dire que quelque chose a mal tourné - ils vous aident à comprendre pourquoi, ce qui accélère la résolution des problèmes.

Pour que la surveillance en temps réel soit efficace, il convient de définir des indicateurs clés de performance (ICP) pour la qualité des données, tels que l'exhaustivité, l'exactitude, la cohérence et l'actualité. L'utilisation de normes ouvertes comme OpenTelemetry peut également contribuer à réduire les coûts et à améliorer la compatibilité entre les systèmes.

La surveillance en temps réel ouvre naturellement la voie à une gestion proactive des incidents.

Mise en place d'une gestion automatisée des incidents et des alertes

Une fois que vous avez mis en place un suivi en temps réel, l'étape suivante consiste à transformer les informations en actions. Les systèmes automatisés de gestion des incidents sont conçus à cet effet. Ils envoient des alertes contextuelles avant que les problèmes ne s'aggravent, aidant ainsi les équipes à résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les performances de l'IA.

Par exemple, Actian Data observabilité fournit une solution robuste avec des alertes en temps réel, des mesures basées sur SQL et des tickets d'incident automatisés. Cela permet aux organisations de passer d'une résolution réactive des problèmes à une gestion proactive de la qualité.

Voici à quoi ressemble une gestion automatisée des incidents efficace :

• Alerte basée sur les seuils : Envoi de notifications en temps réel dès que les seuils sont dépassés.
• analyse prédictive et remédiation automatisée : Combine l'analyse prédictive avec des correctifs automatisés, garantissant une résolution rapide des problèmes et s'appuyant sur des pistes d'audit détaillées.
• Pistes d'audit complètes : Permet un enregistrement clair des incidents afin de support conformité et l'amélioration continue.
• Suivi de l'itinéraire de l'utilisateur : Permet de déterminer où les problèmes de qualité des données sont à l'origine des défis les plus importants en termes de performances et de coûts.

Lors de la mise en œuvre de ces systèmes, il est important d'optimiser les politiques de conservation des données et d'évaluer les coûts de stockage par rapport à la valeur des données surveillées. Concentrez-vous sur les alertes qui offrent des informations exploitables afin que les équipes puissent traiter efficacement les menaces réelles qui pèsent sur la qualité des données.

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Étape 5 : Automatiser les flux de données et les flux de travail

Une fois que vous avez mis en place un contrôle de la qualité des données en temps réel et une gestion automatisée des incidents, l'étape suivante consiste à automatiser vos pipelines de données. Pourquoi ? Parce que le traitement manuel des données ne peut tout simplement pas répondre aux exigences croissantes du monde actuel, fondé sur les données. En fait, le marché mondial du pipeline de données devrait monter en flèche, passant de près de 12,3 milliards de dollars en 2025 à 43,6 milliards de dollars d'ici 2032, avec un taux de croissance annuel composé de près de 20 %. Cette croissance souligne une tendance claire : les organisations s'appuient de plus en plus sur l'automatisation pour gérer des volumes de données plus importants sans effort manuel constant.

L'automatisation permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer la fiabilité. Elle libère les ingénieurs de données pour qu'ils se concentrent sur des tâches à forte valeur ajoutée, comme la construction de modèles d'IA avancés ou la résolution de défis commerciaux complexes. Et avec l'automatisation comme colonne vertébrale, les ajustements de workflow deviennent encore plus simples avec des outils no-code ou low-code.

Design évolutif Data Pipelines

Construire des pipelines de données évolutif est essentiel pour s'assurer que votre système peut gérer des charges de données croissantes sans transpirer. Commencez par une conception modulaire et associez-la à une infrastructure cloud-native capable de faire évoluer automatiquement les ressources en fonction de la à la demande.

Voici comment procéder :

• Composants modulaires : Concevez chaque partie du pipeline comme un module distinct. De cette façon, vous pouvez faire évoluer des composants spécifiques - par exemple en allouant davantage de ressources à l'ingestion de données pendant les périodes de pointe - sans avoir à réviser l'ensemble du système.
• Contrôle de version : Des outils tels que Git sont essentiels pour suivre les modifications, collaborer et revenir sur les mises à jour si nécessaire.
• Validation intégrée : N'attendez pas la fin pour vérifier les erreurs. Ajoutez des étapes de validation tout au long du pipeline pour détecter rapidement les problèmes tels que les incohérences de schéma, les valeurs nulles ou les doublons.
• Orchestration automatisée : Utilisez des outils comme Airflow ou Prefect pour gérer l'exécution de la tâche et les tentatives. Ces systèmes peuvent tenter une reprise automatisée en cas de problème, en ne faisant appel à l'homme qu'en cas de nécessité.
• S'adapter à l'évolution des schémas : Les structures de données changent avec le temps, il faut donc prévoir une dérive des schémas. Utilisez des outils qui détectent les changements et garantissent que les transformations s'adaptent sans perturber les processus en aval.
• Un déploiement sûr : Les indicateurs de fonctionnalités et les déploiements échelonnés vous permettent de tester les mises à jour dans des environnements contrôlés avant leur mise en œuvre complète, ce qui minimise les risques et permet de revenir rapidement en arrière si nécessaire.

"Shakudo nous a donné la flexibilité d'utiliser les composants de la pile de données qui correspondent à nos besoins et de faire évoluer la pile pour rester en phase avec l'industrie. - Neal Gilmore, Senior Vice President, Enterprise Data & Analytics

Si les pipelines robustes constituent la base technique, les outils sans code facilitent l'ajustement et la maintenance des flux de travail.

Utiliser des outils de Workflow sans code/à faible code

Les plateformes "no-code" et "low-code" changent la donne en matière d'automatisation du pipeline de données . Ces outils permettent aux utilisateurs non techniques de contribuer au développement du pipeline tout en offrant la flexibilité dont les équipes techniques ont besoin. Le résultat ? Un déploiement plus rapide et une collaboration plus facile entre les équipes.

Ces plateformes utilisent des interfaces visuelles et des outils prédéfinis pour simplifier le développement. Elles permettent non seulement d'accélérer le processus, mais aussi de rendre la logique du pipeline plus facile à comprendre pour toutes les personnes concernées. De nombreux outils modernes intègrent même l'IA, ce qui permet aux utilisateurs de décrire les tâches en langage clair et de laisser le système s'occuper de l'exécution technique.

L'une des caractéristiques les plus remarquables est la capacité des pipelines à s'ajuster automatiquement lorsque les métadonnées de la source changent. Par exemple, si une source de données introduit de nouveaux champs ou modifie les types de données, ces outils peuvent automatiquement adapter les processus en aval, réduisant ainsi la maintenance manuelle.

Lorsque vous choisissez une plateforme sans code ou à faible code, donnez la priorité aux solutions avec :

• Forte intégration Fonctionnalités.
• Sécurité et surveillance fiables.
• Support scripts ou de modules personnalisés pour répondre à des besoins plus complexes.

L'intégration d'une validation automatisée des données dans ces flux de travail garantit l'intégrité des données à chaque étape, réduisant ainsi la nécessité d'un contrôle manuel.

Les organisations qui investissent dans une infrastructure de données évolutif , y compris dans des outils d'automatisation sans code, ont constaté une augmentation de 20 % de leur efficacité opérationnelle. Cette amélioration provient de la réduction des interventions manuelles, de l'accélération des cycles de déploiement et d'un traitement plus cohérent des données.

"L'avenir de l'entreprise reposera sur les données, et l'évolutivité sera le facteur déterminant de la réussite." - Marc Benioff, PDG de Salesforce

Étape 6 : Déployer des solutions de stockage et de calcul de de haute performance

Une fois que vos pipelines de données automatisés sont opérationnels, l'étape suivante consiste à se concentrer sur la construction d'une infrastructure robuste capable de répondre aux exigences élevées des charges de travail d'IA. Les applications d'IA se nourrissent d'un accès rapide aux données et de puissantes Fonctionnalités calcul. Pour garantir des opérations fluides pendant l'apprentissage et l'inférence, vous avez besoin d'un stockage et de ressources de calcul qui éliminent les goulots d’étranglement potentiels.

Si votre système de stockage est trop lent, il peut laisser des GPU coûteux inutilisés. De même, une puissance de calcul insuffisante peut transformer des tâches rapides en processus longs. Les solutions de stockage modernes et les configurations de cloud hybride vous permettent de faire évoluer les performances et les coûts séparément, ce qui vous donne la flexibilité nécessaire pour vous adapter en fonction des besoins.

Choisir des solutions de stockage évolutif

Les charges de travail d'IA s'accompagnent de besoins de stockage que les systèmes d'entreprise traditionnels ont souvent du mal à satisfaire. Votre stockage doit suivre les vitesses des GPU tout en gérant les énormes jeux de données nécessaires aux modèles d'IA. Le stockage flash, par exemple, offre une vitesse nettement supérieure à celle des disques durs traditionnels et est essentiel pour les opérations d'IA actives.

Recherchez des solutions de stockage qui vous permettent de faire évoluer les performances et la capacité de manière indépendante. Cette approche permet d'éviter de payer trop cher pour un stockage de de haute performance alors que vous n'avez besoin que de plus d'espace, ou d'offrir des performances insuffisantes alors qu'un accès plus rapide est nécessaire.

Lorsque vous évaluez les options de stockage, faites correspondre les mesures de performance (comme la bande passante, l'IOPS et la latence) aux besoins spécifiques de vos applications d'IA. Par exemple :

• L'apprentissage grands modèles de langage nécessite souvent une bande passante élevée et soutenue pour alimenter les données de plusieurs GPU.
• L'inférence en temps réel vise à minimiser le temps de latence pour obtenir des réponses rapides.

Le stockage d'objets est particulièrement utile pour gérer de grandes quantités de métadonnées. Pour optimiser votre stratégie de stockage, pensez à

• Cycle de vie et gestion des données: Séparez les données "actives" fréquemment consultées des données "inactives" utilisées pour l'archivage ou la conformité. Utilisez des systèmes tels que Azure Managed Lustre, Azure NetApp Files ou des systèmes de fichiers NVMe/SSD locaux pour les données actives. Les données inactives peuvent être automatiquement déplacées vers des niveaux de stockage moins coûteux. Mettre en œuvre le versionnage des données pour suivre les modifications apportées aux jeux de données et aux modèles, ce qui facilite les retours en arrière et la reproductibilité.
• Sécurité et performances : Protégez vos données d'IA contre les menaces telles que le piratage ou la falsification, tout en veillant à ce que les mesures de sécurité ne ralentissent pas les performances.

Un exemple concret est fourni par VAST Data, dont la technologie de réduction de la similarité permet de réduire la taille des données de 3:1 pour les pipelines d'apprentissage 'IA par rapport aux méthodes traditionnelles de compression et de déduplication.

Une fois le stockage évolutif en place, l'étape suivante consiste à intégrer ces ressources dans un environnement de nuage hybride flexible.

Utiliser des architectures d'informatique dématérialisée hybrides

S'appuyant sur le stockage évolutif , les architectures de cloud hybride font passer les performances de l'IA au niveau supérieur en équilibrant les coûts et les besoins en calcul. Selon le rapport 2024 State of the Cloud de Flexera, 89 % des organisations utilisent désormais un modèle multicloud, dont 73 % adoptent des configurations de cloud hybride. Cette utilisation généralisée met en évidence les avantages pratiques des approches hybrides pour les charges de travail d'IA.

Le principal avantage ? La flexibilité financière. Les nuages publics sont idéaux pour les charges de travail variables ou saisonnières - vous ne payez que ce que vous utilisez. En revanche, les charges de travail prévisibles et stables peuvent rester sur des systèmes privés ou sur site , où les coûts sont plus stables. Cet équilibre est particulièrement utile pour les projets d'intelligence artificielle, où les demandes de calcul peuvent varier considérablement entre l'apprentissage et l'inférence.

La répartition des charges de travail de l'IA évolue. En 2023, l'apprentissage représentait 80 % des charges de travail, mais d'ici 2028, cette répartition devrait passer à 20 % pour l apprentissage et 80 % pour l'inférence, avec une répartition équilibrée 50:50 prévue d'ici 2025. Cela signifie que votre infrastructure doit s'adapter à ces modèles changeants sans pour autant nécessiter une refonte complète.

Des exemples concrets illustrent les avantages de l'informatique dématérialisée hybride :

• Walmart: Utilise un "modèle triplet" combinant deux plateformes nuage public avec son nuage privé, réparti dans plusieurs régions des États-Unis. L'entreprise exploite également 10 000 nœuds de cloud en périphérie dans ses magasins et ses clubs pour un traitement évolutif et à faible latence de l'IA aux points d'interaction avec les clients.
• Netflix: S'appuie sur le nuage public pour la gestion du contenu et le suivi des données des utilisateur , tout en utilisant un réseau privé de diffusion de contenu basé sur le nuage pour réduire le temps de latence pour la streaming vidéo.

Pour les avantages spécifiques à l'IA, le cloud hybride garantit que les modèles ont accès aux données les plus récentes, quel que soit l'endroit où elles sont stockées géographiquement.

Les organisations peuvent commencer dans le nuage, surveiller les coûts et migrer les charges de travail sur site fonction des besoins. Une référence commune consiste à utiliser 60 à 70 % du coût total des systèmes d'achat comme seuil pour décider quand transférer les charges de travail. Pour prendre des décisions éclairées, il convient de suivre les besoins en matière de données et d'hébergement de modèles (en gigaoctets) par rapport au nombre de transactions par seconde qu'un seul GPU peut traiter.

Une connectivité réseau rapide et sécurisée est également essentielle pour l'inférence de l'IA. La contiguïté au cloud, c'est-à-dire l'emplacement de vos systèmes à proximité des clouds publics, peut réduire la latence et stimuler les performances des applications distribuées.

En adoptant une approche de cloud hybride pour l'infrastructure, nous pouvons "échouer rapidement" lorsque nous apportons des corrections à nos modèles commerciaux, évaluons les coûts et prenons des décisions sur la manière dont les technologies d'IA renforceront notre avantage concurrentiel." - Liam Yu, Responsable Marketing Solutions Produits, Systèmes Intégrés chez Hitachi Vantara

"Le cloud hybride est le fondement de l'accès global aux données de fichiers non structurées distribuées, qui sous-tend l'utilisation réussie de l'IA par les entreprises. Vous ne pourrez pas tirer le meilleur parti de l'IA dans l'entreprise si vous n'avez pas accès à toutes vos données non structurées. Et vous ne pouvez pas fournir ce niveau d'accès global sécurisé sans le cloud hybride". - Jim Liddle, Nasuni

Cette infrastructure constitue l'épine dorsale du traitement rapide des données et de l'apprentissage modèles qu'exige l'IA.

Étape 7 : Ajouter des données intelligentes pilotées par l'IA

Une fois que vous avez mis en place une infrastructure de données évolutif et automatisée, il est temps de passer à l'étape suivante en exploitant l'IA pour extraire des informations exploitables. Avec vos systèmes de stockage et de calcul de de haute performance en place, l'intelligence pilotée par l'IA peut transformer vos données en un outil puissant pour répondre à des questions complexes, identifier des modèles cachés et faire des prédictions précises. Cette étape transforme votre infrastructure en un système dynamique capable de découvrir des informations d'une manière que les méthodes traditionnelles ne peuvent tout simplement pas égaler.

pilotée par l’IA les plateformes analyse combinent l'apprentissage automatique, le traitement du traitement du language naturel (NLP) et la gestion des données avancée gestion des données pour dépasser les Fonctionnalités des outils d'analyse traditionnels. Ces plateformes traitent d'énormes jeux de données en temps quasi réel, révélant des relations et des tendances que les analystes humains mettraient des semaines à découvrir.

L'automatisation est la principale caractéristique de l'analyse par l'IA. De la préparation et du nettoyage des données à la modélisation et à la visualisation, ces plateformes s'occupent de tout, fournissant des informations et des recommandations exploitables plus rapidement que jamais.

Utilisation pilotée par l’IA Analytics plateformes

pilotée par l’IA , lesplateformes sont conçues pour traiter à la fois des données structurées (comme les bases de données) et des données non structurées (comme les messages sur les réseaux sociaux , les courriels, les images et les documents). Grâce au langage naturel Fonctionnalités, les utilisateurs peuvent poser des questions en anglais, et la plateforme les traduit en requêtes SQL, extrait les données d'images et génère des visualisations et des informations instantanées.

Prenons l'exemple de la plateforme Actian Data Intelligence. Elle utilise la technologie des graphes de connaissances et la gouvernance fédérée pour démocratiser l'accès aux données tout en maintenant des mesures strictes de conformité et de sécurité. Cet équilibre permet aux organisations d'étendre leurs initiatives en matière d'IA sans sacrifier le contrôle des informations sensibles.

L'un des principaux avantages des requêtes basées sur l'IA est leur capacité à révéler des informations qui ne sont pas influencées par les hypothèses des data scientists. Ces outils comprennent souvent des modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés pour des tâches telles que la détection du langage et l'analyse des sentiments, ce qui les rend accessibles même aux utilisateurs non techniques. Lorsque vous choisissez une plateforme, recherchez des caractéristiques telles que desFonctionnalités robustes de requête langage naturel, une intégration transparente avec vos sources de données existantes et la support différents formats de données.

Connecter les solutions de données Edge et IoT

L'IA périphérique apporte la puissance de l'analyse directement à la source des données. Au lieu d'envoyer les données des capteurs IoT dans le nuage pour traitement, l'Edge AI permet aux appareils locaux de traiter et d'analyser les données sur place. Cette approche réduit la latence, améliore la confidentialité des données et permet une prise de décision en temps réel dans des domaines tels que la fabrication, les véhicules autonomes et le suivi des soins de santé.

Alors que l'analyse centralisée permet d'obtenir des informations approfondies sur de grands jeux de données, l'IA périphérique accélère la prise de décision en fournissant des informations là où elles sont le plus nécessaires, c'est-à-dire sur le terrain.

Le potentiel de croissance dans ce domaine est énorme. Le marché de l'Edge AI, évalué à 14,8 milliards de dollars en 2023, devrait monter en flèche pour atteindre 163 milliards de dollars d'ici 2033. De même, le marché des dispositifs activés par l'IdO devrait atteindre 6,5 milliards de dollars d'ici 2030. La capacité à prendre des décisions instantanées en fonction des conditions locales change la donne, en particulier dans les environnements où chaque milliseconde compte.

Pour réussir l'intégration des solutions edge et IoT, il faut se concentrer sur ces domaines clés :

• Sélection du matériel : Choisissez les appareils en fonction de leur puissance de traitement, de leur efficacité énergétique et de leur compatibilité avec vos besoins. Les microcontrôleurs (MCU) sont parfaits pour les tâches simples, tandis que les microprocesseurs (MPU) peuvent gérer des charges de travail d'IA plus complexes.
• Optimisation du modèle : Des techniques telles que la quantification et l'élagage permettent d'adapter les modèles d'IA aux appareils périphériques, en veillant à ce qu'ils restent efficaces sans compromettre la précision.
• Mesures de sécurité : Pour protéger les appareils et les données, privilégiez les processus de démarrage sécurisés, le stockage crypté des données et les méthodes d'authentification forte. La détection des anomalie et les mises à jour régulières des microprogrammes sont également essentielles au maintien de la sécurité.
• Intégration transparente : Veillez à ce que vos solutions de pointe s'intègrent harmonieusement aux systèmes en nuage et aux plateformes entreprise afin de maximiser l'évolutivité et l'efficacité.

L'efficacité énergétique est un autre facteur critique à mesure que les organisations déploient des milliers d'appareils périphériques. Recherchez des solutions qui concilient performances et faible consommation d'énergie, et envisagez des outils automatisés qui simplifient le déploiement et la surveillance des systèmes d'intelligence artificielle en périphérie. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité, mais aussi de soutenir les efforts de développement durable au fur et à mesure que votre réseau se développe.

Conclusion : Construire une infrastructure de données prête pour l'avenir

La création d'une infrastructure de données adaptée à l'IA place votre organisation sur la voie du succès à long terme. Les sept étapes décrites ici établissent une base solide et unifiée qui remodèle la façon dont votre entreprise collecte, gère et exploite les données - des étapes initiales aux étapes avancées pilotée par l’IA insights.

En combinant la gouvernance, l'automatisation et l'intelligence pilotée par l'IA, les organisations peuvent obtenir des résultats mesurables. Par exemple, les entreprises dotées d'une gouvernance mature en matière de données et d'IA font état d'améliorations de la performance financière allant de 21 % à 49 %. En outre, McKinsey estime que l'IA pourrait accroître les bénéfices des entreprises d'un montant stupéfiant de 4,4 billions de dollars par an. Ces chiffres soulignent l'urgence pour les entreprises d'investir dans une infrastructure de données robuste.

Cette approche conduit à un système flexible et modulaire qui peut s'adapter à l'évolution des technologies de l'IA et aux besoins changeants des entreprises. La flexibilité devient d'autant plus essentielle que le marché de l'intégration des données devrait passer de 13,6 milliards de dollars en 2023 à 43,38 milliards de dollars en 2033.

"L'IA a le pouvoir de tout transformer dans la façon dont nous vivons nos vies. - Jon Lin, directeur commercial, Equinix

Cette citation met en évidence le potentiel de transformation des stratégies cohésives évoquées. En se concentrant sur l'intégration, la qualité et la conformité des données, votre organisation évite non seulement les inefficacités coûteuses, mais favorise également l'innovation. Le suivi en temps réel, la gouvernance automatisée et les pipelines de données évolutif garantissent des opérations plus fluides et ouvrent la voie à des avancées révolutionnaires.

Cette infrastructure prête pour l'IA devient plus qu'une simple plateforme technique - elle évolue vers un atout stratégique. Elle accélère la prise de décision, réduit les dépenses opérationnelles et renforce les pratiques de conformité. Considérez ceci : les employés passent souvent jusqu'à 30 % de leur temps à rechercher et à préparer des données. Avec des flux de travail automatisés et un accès unifié, vos équipes peuvent considérablement augmenter leur productivité et se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Alors que l'IA devient de plus en plus la pierre angulaire de l'avantage concurrentiel dans tous les secteurs, votre infrastructure avant-gardiste garantit que votre organisation est prête à saisir de nouvelles opportunités. En même temps, elle maintient la sécurité et l'évolutivité nécessaires à un succès durable. Le travail de fond que vous avez réalisé aujourd'hui garantit que votre infrastructure de données reste un catalyseur de croissance, donnant à votre entreprise les moyens de prospérer dans un avenir axé sur l'IA. En intégrant des systèmes évolutif et des processus automatisés, votre organisation transforme ses données en un moteur de progrès continu.

FAQ

Comment les entreprises peuvent-elles s'assurer que leur infrastructure de données est conforme à des réglementations telles que HIPAA, SOX ou CCPA lorsqu'elles se préparent à l'adoption de l'IA ?

Pour rester en phase avec des réglementations telles que HIPAA, SOXet la CCPAles entreprises doivent se concentrer sur des stratégies solides de gouvernance données. Les étapes clés comprennent l'utilisation du cryptage des donnéesla mise en place de contrôles d'accèset la réalisation d'audits audits réguliers pour protéger les informations sensibles. Pour réduire les risques potentiels, il est essentiel de veiller à ce que les politiques de gestion des données interne gestion des données soient conformes aux normes réglementaires.

Il est également important d'évaluer soigneusement les fournisseurs de données pour s'assurer qu'ils répondent aux exigences de conformité. Incorporer des outils automatisés pour le suivi et le reporting peuvent simplifier le processus de maintien de la conformité tout en intégrant des solutions d'IA. En intégrant ces mesures dans leurs systèmes de données, les organisations peuvent répondre en toute confiance aux exigences réglementaires et minimiser les risques liés à l'adoption de l'IA.

Quels sont les avantages de l'utilisation d'une architecture de cloud hybride pour les charges de travail d'IA, et comment améliore-t-elle les performances et la gestion des coûts ?

L'architecture de cloud hybride offre un moyen intelligent de gérer les charges de travail d'IA en permettant aux organisations de choisir l'environnement adapté à leurs besoins, que ce soit sur site, dans le cloud public ou une combinaison des deux. Cette configuration permet de sécuriser les données sensibles tout en tirant parti de la capacité du cloud à évoluer pour les tâches d'IA gourmandes en ressources.

Grâce à des outils pilotés par l'IA, les systèmes de cloud hybride peuvent ajuster automatiquement les ressources en fonction des demandes de charge de travail . Cela signifie que les entreprises peuvent maintenir des performances élevées sans payer trop cher pour des capacités inutilisées. En outre, les charges de travail peuvent être distribuées efficacement, ce qui garantit une haute disponibilité et des vitesses de traitement plus rapides sans grever le budget.

En résumé, l'architecture hybride offre un mélange pratique de performance, de gestion des coûts et de contrôle. performance, de gestion des coûts et de contrôlece qui en fait une solution idéale pour les projets axés sur l'IA.

Comment l'intelligence des données pilotée par l'IA améliore-t-elle l'analyse traditionnelle, et quels avantages apporte-t-elle à la découverte d'informations et à l'élaboration de prévisions ?

pilotée par l’IA data intelligence fait passer l'analyse traditionnelle au niveau supérieur en combinant l'automatisation et l'apprentissage continu. Cette approche permet aux entreprises de traiter des quantités massives de données plus rapidement et avec une plus grande précision, en réduisant le risque d'erreur humaine et de partialité. Le résultat ? Des informations et des prévisions sur lesquelles vous pouvez compter.

Parmi les principaux avantages, citons une prise de décision plus éclairée, l'identification précoce des tendances et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. En automatisant les tâches routinières et en repérant des modèles qui pourraient échapper à l'analyse manuelle, l'IA permet aux organisations de garder une longueur d'avance et de naviguer en toute confiance dans les demandes changeantes du marché.

L'infrastructure seule ne suffit pas - vos données doivent être accessibles et significatives.
Découvrez comment les solutions de data intelligence d' Actian rendent vos données prêtes pour l'IA, de l'intérieur.

À propos d'Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.