Accès aux données Qu’est-ce que l’accès aux données ?
Élément vital de l’IA, l’accès aux données permet aux modèles d’apprendre, de s’améliorer et de fournir des informations fiables grâce à la récupération, au traitement et à l’utilisation efficaces des informations pertinentes.
- Pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’un accès direct aux données ?
- Pourquoi l’accès aux données peut-il être complexe pour les équipes d’IA ?
- Pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’accéder à des sources de données hybrides ?
- Qu’est-ce qu’une passerelle d’accès aux données ?
- HPE et l’accès aux données
Pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’un accès direct aux données ?
L’IA a besoin d’accéder directement à diverses sources de données pour plusieurs raisons :
- Constitution d’une base pour l’apprentissage : les modèles d’IA apprennent à partir de données. Sans accès à des données pertinentes et de qualité, ils ne peuvent pas développer d’informations fiables et utiles.
- Performance des modèles : la qualité et la quantité des données ont un impact direct sur les performances d’un modèle d’IA. Une plus grande quantité de données conduit souvent à de meilleurs résultats.
- Prise de décision : les systèmes d’IA s’appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées, qu’il s’agisse de recommander des produits, de diagnostiquer des maladies ou de conduire des véhicules autonomes.
- Innovation : l’accès à des ensembles de données riches et diversifiés peut stimuler l’innovation et le développement de nouvelles applications d’IA.
Pourquoi l’accès aux données peut-il être complexe pour les équipes d’IA ?
Plusieurs facteurs peuvent avoir un impact significatif sur l’efficacité, la justesse et la fiabilité des systèmes d’IA. Il s’agit notamment des facteurs suivants :
- Différentes sources de données peuvent utiliser des formats et des structures variés (données structurées et non structurées), ce qui rend plus difficiles l’intégration et le traitement transparent des données.
- Les systèmes d’IA ont besoin d’exploiter des données sensibles, qui doivent donc être protégées conformément à des directives strictes.
- La préparation de quantités massives de données générées peut entraîner des problèmes de nettoyage, de traitement et d’analyse des données.
- Certains systèmes et applications d’IA requièrent un accès en temps réel aux données, ce qui peut être difficile dans des environnements distribués présentant des problèmes de latence et de réseau.
Pourquoi l’IA a-t-elle besoin d’accéder à des sources de données hybrides ?
Les sources de données hybrides fournissent la couche de données fondamentale nécessaire pour déployer une IA efficace, efficiente et évolutive dans un environnement économique actuel particulièrement dynamique.
- L’IA doit utiliser une variété de types de données pour l’entraînement et l’inférence. Les environnements hybrides permettent une allocation flexible des ressources pour gérer efficacement ces diverses charges de travail.
- L’IA exploite souvent des données sensibles. Les environnements hybrides constituent un cadre adapté pour maintenir la gouvernance des données et les normes de confidentialité.
- Nombre d’organisations disposent d’une grande quantité de données stockées dans des systèmes sur site. Les environnements hybrides permettent d’intégrer les données des systèmes existants dans les initiatives d’IA.
- Les environnements de données hybrides donnent accès à une grande diversité de types de données, qui permettent aux modèles d’IA de produire des informations reflétant les résultats du monde réel.
Qu’est-ce qu’une passerelle d’accès aux données ?
Une passerelle d’accès aux données est un composant logiciel ou matériel qui offre un point d’accès sécurisé et contrôlé aux données stockées dans différents sites et sous différents formats. Elle joue un rôle de médiateur entre la source de données et l’utilisateur final ou l’application en permettant l’accès, le traitement et le partage des données en toute sécurité à l’échelle de différents environnements.
Les passerelles d’accès aux données peuvent être utilisées pour accéder à des données stockées dans des datacenters sur site, sur des clouds publics ou privés et dans des applications SaaS. Elles sont souvent utilisées dans les environnements hybrides et multicloud, dans lesquels les données sont réparties entre plusieurs sites.
Les passerelles d’accès aux données offrent généralement un éventail de fonctionnalités telles que chiffrement, authentification et autorisation, transformation, filtrage et mise en cache des données. Elles peuvent être utilisées pour offrir un accès sécurisé et contrôlé aux données à des utilisateurs internes, des partenaires externes et des applications tierces.
Voici quelques cas d’utilisation courants pour les passerelles d’accès aux données :
- Fournir un accès sécurisé aux données sur site depuis des clouds publics ou des sites distants.
- Permettre la diffusion et le traitement des données en temps réel entre plusieurs environnements distribués.
- Fournir un accès sécurisé à des applications SaaS et à des API.
- Permettre un partage de données sécurisé entre des partenaires et des clients.
Une passerelle d’accès aux données est un composant indispensable pour permettre un accès sécurisé et contrôlé à des données stockées dans différents sites et sous différents formats. Elle permet aux entreprises d’accéder à leurs actifs de données et de les exploiter de manière flexible et évolutive.
HPE et l’accès aux données
Hewlett Packard Enterprise (HPE) propose un large choix de solutions d’accès aux données :
- HPE Ezmeral Data Fabric : Cette solution permet aux entreprises de résoudre les problématiques décrites plus haut en déployant un data lakehouse hybride, qui offre une visibilité instantanée et un accès direct données de tous types stockées sur site, en colocation, dans des clouds, sur HPE GreenLake et dans les environnements edge.
- HPE Ezmeral Unified Analytics est une plateforme complète qui combine les fonctionnalités de l’entreposage de données traditionnel, des lacs de données et du machine learning dans une solution unifiée. Cette plateforme offre une architecture flexible et évolutive capable de gérer une large gamme de charges de travail de données, du traitement par lots à l’analyse en temps réel.
- HPE Data Access Gateway : Cette solution logicielle offre un accès sécurisé et contrôlé aux données stockées dans différentes sources, telles que datacenters sur site, clouds publics ou applications SaaS. Elle offre un point d’accès unifié pour les données à l’échelle des différentes sources et permet aux entreprises de gérer et sécuriser leurs actifs de données.
- HPE Services : HPE propose également des services de conseil et des services technologiques afin d’aider les entreprises à gérer leurs besoins en matière d’accès aux données. Ces services incluent la conception de l’architecture de données, la migration des données et la gestion des données.
HPE propose un éventail de solutions d’accès aux données comprenant plateformes de gestion des données, conteneurisation, opérations de machine learning, automatisation de pipelines de données, passerelles d’accès aux données, services de conseil et services technologiques. Ces solutions sont conçues pour aider les entreprises à gérer leurs actifs de données et en extraire des informations à valeur ajoutée dans les meilleures conditions d’efficacité.
