Des silos au libre-service: La gouvernance données à l'ère de l'IA

Alors que les entreprises redoublent d'efforts en matière d'IA, nombre d'entre elles découvrent une vérité gênante : leur principal obstacle n'est pas la technologie, mais leur modèle de gouvernance données.

Alors que 79 % des stratèges d'entreprise considèrent l'IA et l'analytique comme critiques, Gartner prédit que 60 % d'entre eux n'atteindront pas leurs objectifs parce que leurs cadres de gouvernance ne peuvent pas suivre.

Les données en silo , les pratiques de qualité ad hoc et les efforts de conformité réactifs créent des goulets d'étranglement qui étouffent l'innovation et limitent l'efficacité de la gouvernance données. L'avenir exige une approche différente : des données traitées comme un produit, une gouvernance Embarqué dans les processus de données, y compris des expériences de libre-service , et des équipes décentralisées habilitées par des métadonnées actives et une automatisation intelligente.

Des silos de données aux produits de données : Pourquoi le changement est urgent

Les cadres traditionnels de gouvernance données n'ont pas été conçus pour la réalité d'aujourd'hui. Les entreprises utilisent des centaines, voire des milliers, de sources de données : entrepôts dans le nuage, entrepôts lacustres, applications SaaS, systèmes sur site et modèles d'IA coexistent tous dans des écosystèmes tentaculaires.

Sans une approche moderne de la gestion et de la gouvernance des données, les silos prolifèrent. La gouvernance devient réactive - appliquée après que les problèmes se soient produits - plutôt que proactive. Et les initiatives d'IA achoppent lorsque les équipes sont incapables de trouver des données fiables et de haute qualité à la vitesse requise par l'entreprise.

Traiter les données comme un produit permet d'aller de l'avant. Au lieu de gérer les données uniquement comme un en silo, un actif spécifique à un domaine, les organisations s'orientent vers la fourniture de produits de données valables et fiables aux consommateurs internes et externes. Chaque produit de données a un propriétaire et des attentes claires en matière de qualité, de sécurité et de conformité.

Cette approche relie directement la gouvernance aux résultats de l'entreprise, ce qui permet d'obtenir des analyses plus précises, des modèles d'IA plus précis et une prise de décision plus rapide et plus sûre.

Permettre une gouvernance axée sur les domaines : Distribuée, pas fragmentée

Pour y parvenir, il faut repenser le modèle de gouvernance traditionnel. Les équipes de gouvernance centralisées ne peuvent à elles seules faire face au volume, à la variété et à la rapidité de la création de données. Il en va de même pour les modèles entièrement décentralisés, dans lesquels chaque domaine fixe ses propres normes sans harmonisation.

La réponse est la gouvernance fédérée, un modèle dans lequel la responsabilité est distribuée à des équipes de domaine mais coordonnée par un cadre partagé de politiques, de normes et de contrôles.

Dans un modèle fédéré :

• Les équipes de domaine s'approprient leurs produits de données, de la documentation à l'assurance qualité en passant par la gestion de l'accès.
• Les organes centraux de gouvernance établissent des garde-fous à l'échelle de l'entreprise, contrôlent la conformité et permettent la collaboration entre les domaines.
• plateformesintelligence des données servent de tissu conjonctif, offrant visibilité, automatisation et contexte dans l'ensemble de l'organisation.

Cet équilibre entre autonomie et alignement garantit que la gouvernance évolue avec l'organisation, sans devenir un goulot d'étranglement pour l'innovation.

L'essor des métadonnées actives et de l'automatisation intelligente

métadonnées actives sont le moteur de la gouvernance moderne. Contrairement aux catalogues de données et aux dépôts de métadonnées traditionnels, qui sont souvent statiques et en silo, les métadonnées actives sont dynamiques, mises à jour en permanence et intégrées dans les processus d'entreprise.

En exploitant les métadonnées actives, les organisations peuvent.. :

• Capturer automatiquement la lignée, les métriques de qualité et les modèles d'utilisation dans divers systèmes.les mesures de qualité et les modèles d'utilisation dans divers systèmes.
• Appliquer les contrats de données entre les producteurs et les consommateurs pour garantir des attentes communes.
• Mettre en place des contrôles d'accès intelligents en fonction de la sensibilité des données, du rôle de utilisateur et des exigences réglementaires.
• Détecter de manière proactive les anomaliesles changements de schémas et les violations de politiques avant qu'ils ne causent des problèmes en aval.

Lorsque les processus de gouvernance sont alimentés par des métadonnées automatisées en temps réel, ils ne ralentissent plus l'activité, ils l'accélèrent.

Intégrer la gouvernance dans le travail quotidien

L'objectif ultime de la gouvernance moderne est de rendre les produits de données de haute qualité facilement découvrables, compréhensibles et utilisables, sans exiger des utilisateurs qu'ils franchissent des obstacles bureaucratiques.

Il s'agit d'intégrer la gouvernance dans les expériences de libre-service :

• Places de marché de données d'entreprise où les utilisateurs parcourent, demandent et accèdent à des produits de données avec des accords de niveau de service et des directives d'utilisation clairs.
• Glossaires professionnels qui normalisent et appliquent des définitions de données cohérentes dans tous les domaines.
• Visualisations interactives du cheminement qui retracent les données depuis leur source jusqu'à chaque étape de transformation dans le pipeline.
• Des flux de travail automatisés pour l'accès aux données qui appliquent des contrôles de sécurité granulaires tout en maintenant la conformité.

Dans ce modèle, la gouvernance devient un catalyseur, et non un obstacle, au travail fondé sur les données.

observabilité: Permettre une confiance permanente

L'observabilité données est un élément essentiel de la gouvernance données pour l'IA, car elle garantit la qualité, l'intégrité et la transparence des données qui alimentent les modèles d'IA. En intégrant l'observabilité données, les entreprises réduisent les taux d'échec de l'IA, accélèrent la prise de conscience et maintiennent l'alignement entre les comportements des modèles.

L'observabilité données améliore l'intelligence des données et aide à :

• S'assurer que des données de haute qualité sont utilisées pour les modèles d'IA en surveillant en permanence les pipelines de données, en détectant rapidement les anomalies, les erreurs ou les biais avant qu'ils n'aient un impact sur les résultats de l'IA.
• Assurer la transparence et la traçabilité des flux de données et des transformations, ce qui est essentiel pour instaurer la confiance, assurer la conformité réglementaire et démontrer la responsabilité des systèmes d'IA.
• Réduire les biais des modèles L'observabilité données permet d'identifier et d'éliminer les biais potentiels dans les ensembles de données et les résultats des modèles en surveillant les modèles et les lignées de données. Il s'agit d'un élément clé pour garantir que les systèmes d'IA sont équitables, éthiques et qu'ils ne perpétuent pas la discrimination.
• Améliorer l'explicabilité des modèles en facilitant la compréhension et l'explication du comportement des modèles d'IA, en fournissant des informations sur les données et les caractéristiques qui influencent les prédictions des modèles.

Construire pour l'avenir : L'adaptabilité est la clé

Le rythme des changements technologiques - en particulier dans les domaines de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'infrastructure de données - ne montre aucun signe de ralentissement. Les environnements réglementaires évoluent également rapidement, du GDPR au CCPA en passant par les législations émergentes spécifiques à l'IA.

Pour rester dans la course, les organisations doivent mettre en place des cadres de gouvernance avec des outils d'intelligence des données qui sont flexibles de par leur conception :

• Des capacités de métamodélisation flexibles pour personnaliser les modèles de gouvernance en fonction de l'évolution des besoins de l'entreprise.
• Des architectures ouvertes qui se connectent de manière transparente entre les nouveaux systèmes et les systèmes existants.
• évolutif automation pour gérer des volumes de données croissants sans augmenter les effectifs.
• Collaboration interfonctionnelle entre les équipes de gouvernance, d'ingénierie, de sécurité et d'affaires.

En intégrant l'adaptabilité au cœur de leur stratégie de gouvernance , les entreprises peuvent pérenniser leurs investissements et support innovation pour les années à venir.

Conclusion : Faire de la gouvernance un avantage concurrentiel

La gouvernance données ne consiste plus à répondre à des exigences minimales de conformité, mais à générer de la valeur commerciale et à instaurer une culture axée sur les données. Les organisations qui traitent les données comme un produit, qui donnent aux domaines le pouvoir de s'approprier les données et qui activent des métadonnées dans l'ensemble de leurs écosystèmes ouvriront la voie à l'innovation axée sur l'IA. Celles qui s'appuient sur des modèles dépassés et centralisés seront confrontées à une prise de décision lente, à des risques croissants et à une perte de confiance. L'avenir sera mené par les entreprises qui Embarquer gouvernance dans le tissu de la façon dont les données sont créées, partagées et consommées - transformant les données fiables en un véritable avantage commercial.

À propos de Nick Johnson

Nick Johnson est directeur principal du marketing des produits chez Actian. Il est responsable de la réussite de la commercialisation de HCL Informix et d'Actian Zen. Avec une carrière consacrée à l'élaboration de messages et de stratégies convaincants pour les bases de données, Nick apporte une riche expérience issue de son travail influent dans des entreprises technologiques de premier plan, notamment Neo4j, Microsoft et SAS.