catalogue de données d'entreprise
Dans cet article publié en avant-première par O’Reilly, Ole Olesen-Bagneux examine l’évolution des catalogues de données d’entreprise à l’ère de l’IA.
Pendant des décennies, les moteurs de recherche ont révolutionné la manière dont les utilisateurs découvraient des informations sur le Web. Aujourd’hui, l’IA transforme la façon dont les organisations recherchent et exploitent leurs données d’entreprise. Les catalogues de données ne sont plus seulement des systèmes de découverte et gouvernance. Ils fournissent désormais métadonnées essentielles métadonnées un contexte sémantique aux systèmes d’IA modernes.
S'appuyant sur gestion des données les sciences de l'information et de la documentation, cet ouvrage examine comment métadonnées, les ontologies d'entreprise, les graphes de connaissances, la traçabilité et gouvernance les organisations gouvernance améliorer la recherche d'entreprise, découverte de données et l'explicabilité de l'IA.
L'IA révolutionne la manière dont les données d'entreprise sont recherchées et interprétées.
La recherche d'entreprise traditionnelle visait principalement à localiser jeux de données, des documents et des tableaux de bord. Les systèmes d'IA posent un défi différent : ils nécessitent une compréhension contextuelle.
Les grands modèles linguistiques et les systèmes d'IA s'appuient sur métadonnées, gouvernance, la traçabilité et les ontologies pour extraire et interpréter les informations avec précision.
Cet ouvrage examine comment les catalogues catalogue de données données modernes évoluent vers des systèmes sémantiques qui support la recherche manuelle et la recherche automatisée par l'IA. Plutôt que de considérer métadonnées une documentation passive, catalogue de donnéesThe Enterprise catalogue de données, 2e édition, montre comment métadonnées un contexte actif pour les systèmes d'IA et la recherche à l'échelle de l'entreprise.
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À propos du livre
La plupart des organisations continuent de considérer les catalogues de données avant tout comme des outils de recherche, gouvernance ou de conformité. Or, les systèmes d'IA posent un défi différent : ils nécessitent une compréhension contextuelle.
Cet ouvrage examine comment métadonnées, les ontologies, les graphes de connaissances, la traçabilité, gouvernance et les architectures sémantiques aident les entreprises à améliorer l'explicabilité, la découverte, la précision et la confiance en matière d'IA. Il analyse également comment les normes et approches modernes redéfinissent la manière dont les systèmes d'IA interagissent avec les données d'entreprise.
Plutôt que de se concentrer sur un seul fournisseur ou une pile technologique spécifique, cet ouvrage adopte une approche indépendante des technologies et présente des modèles architecturaux et des principes pratiques permettant de mettre en place gouvernance évolutif métadonnées gouvernance pour l'IA.
« Le catalogue de données plus seulement un système permettant de trouver des données : il devient une source de contexte pour l’IA. »
— Ole Olesen-Bagneux
Vice-président et évangéliste en chef, Actian
Contenu
Chapitres disponibles en avant-première
Préface
Chapitre 1 : Introduction aux catalogues de données
Chapitre 2 : Organiser les données : concevoir une architecture robuste pour la recherche
Chapitre 3 : Recherche de données : concepts, fonctionnalités, mécanismes, modèles
Chapitre 4 : Recherche de modèles de données
D'autres chapitres seront publiés progressivement via le service « O’Reilly Early Release ».
À venir
Chapitre 5 : Accéder aux données et les analyser
Chapitre 6 : Donner les moyens aux utilisateurs finaux et impliquer les parties prenantes
Chapitre 7 : Domaines de données
Chapitre 8 : Architecture des données, fournisseurs et consommateurs
Chapitre 9 : Produits de données et contrats de données
Chapitre 10 : Gérer les données : améliorer la gestion du cycle de vie
Chapitre 11 : Le catalogue de données désormais une source à part entière
Chapitre 12 : Le modèle LLM + KG
Chapitre 13 : Normes et IA
Ce que vous apprendrez
✔️ Comment métadonnées un contexte aux systèmes d'IA
✔️ Comment les catalogues de données modernes support , gouvernance et les cas d'utilisation de l'IA
✔️ Pourquoi les graphes de connaissances et les ontologies améliorent le contexte et l’explicabilité de l’IA
✔️ Comment la traçabilité, observabilité et gouvernance support des systèmes d’IA
✔️ Comment les architectures MCP et agentiques interagissent avec métadonnées d’entreprise
✔️ Pourquoi les systèmes d’IA ont besoin d’un contexte métier sémantique, et pas seulement d’un accès aux données brutes
✔️ Comment les organisations peuvent tirer parti des graphes catalogue de données pour des cas d’utilisation de l’IA
À qui s'adresse ce livre ?
- Ingénieurs de données
- Data scientists data analysts
- gouvernance gestion des données de gouvernance
- Responsables des données (CDO)
- Directeurs des données et de l'intelligence artificielle (CDAIO)
- Responsables de la sécurité des systèmes d'information (RSSI)
- Délégués à la protection des données (DPD)
À propos de l’auteure
Ole Olesen-Bagneux
Vice-président, évangéliste en chef, Actian
Ole Olesen-Bagneux est un leader d'opinion de renommée mondiale dans les domaines de métadonnées et de l'architecture des données d'entreprise. En tant que vice-président et « Chief Evangelist » chez Actian, il œuvre à sensibiliser le secteur et à favoriser l'adoption d'approches modernes en matière d'intelligence des données, de recherche d'entreprise et gouvernance.
Auteur accompli, Ole est l’auteur de *The Enterprise catalogue de données O’Reilly, 2023). Il a récemment publié *Fundamentals of métadonnées (O’Reilly, 2025), dans lequel il présente une métadonnées novatrice baptisée « Meta Grid ». Titulaire d’un doctorat en bibliothéconomie et sciences de l’information de l’université de Copenhague, il apporte un point de vue unique qui fait le lien entre les sciences de l’information traditionnelles et gestion des données moderne gestion des données.
Son expérience dans le secteur comprend des postes à responsabilité dans les domaines de l'architecture d'entreprise et de la stratégie en matière de données au sein de grandes entreprises pharmaceutiques, telles que Novo Nordisk. Ole se passionne pourmétadonnées évolutif , les graphes de connaissances et les solutions permettant aux organisations de rendre leurs données véritablement accessibles et exploitables.
