Intelligence des données
Qu’est-ce que l’intelligence des données ?
L’intelligence des données correspond aux outils et aux méthodes utilisés par les grandes entreprises pour mieux comprendre les informations qu’elles collectent, stockent et exploitent en vue d’améliorer leurs produits et/ou services. Appliquez l’IA et le machine learning aux données stockées, et vous obtenez l’intelligence des données.
L’intelligence des données face à l’analyse de données
Bien que ces termes soient parfois utilisés de manière interchangeable, il existe une nette différence entre l’intelligence des données et l’analyse de données. Ces deux concepts renvoient à la collecte de données en vue d’améliorer l’activité. Cependant, l’intelligence des données désigne spécifiquement la collecte d’éléments de données disparates et l’utilisation de l’IA afin de déterminer ce qui s’est produit dans le passé et pourquoi, tandis que l’analyse de données correspond à l’utilisation de ces informations pour créer des prédictions exploitables quant à l’avenir.
Origines de l’intelligence des données
L’intelligence des données est apparue initialement comme un moyen de collecter des informations contextuelles précises dans le but d’assurer un reporting plus fiable et granulaire. Mais avec le volume considérable de données collectées, il est devenu nécessaire de procéder à une pondération qualitative des données proprement dites, ce qui a conduit à qualifier les actifs de données selon une approche scientifique en cherchant à déterminer d’où elles viennent, quand elles ont été collectées, et pourquoi.
Valeur métier et intelligence des données
Il y a dix ans, les entreprises les plus solides étaient celles qui recueillaient des données client donnant lieu à des informations commercialement exploitables. Cependant, la nouvelle définition de la valeur métier donne la priorité aux notions de culture organisationnelle des données, de gouvernance des données en tant que modèle culturel et de compréhension organisée de lacs de données dans le but d’évoluer vers une utilisation démocratisée d’informations centrées sur les métadonnées.
Comment fonctionne l’intelligence des données ?
Alors que la business intelligence est le processus d’organisation des informations et de leur présentation sous une forme intelligible, contextualisée et exploitable, l’intelligence des données s’intéresse davantage à l’analyse des données elles-mêmes. Les experts en intelligence des données s’attachent à comprendre les données stockées, à découvrir d’autres explications, à résoudre des problèmes et à identifier des tendances pour améliorer la prise de décision.
Les entreprises utilisent des outils d’intelligence artificielle et de machine learning pour analyser d’énormes volumes de données dont les coûts et temps de traitement seraient prohibitifs en mode manuel. De plus, l’IA et le machine learning aident à stocker et à organiser les données de façon à rendre les opérations de nettoyage (ou de recherche détaillée) moins fastidieuses pour les grands ensembles de données.
Les données étant collectées à partir de diverses sources, les entreprises souhaitent pouvoir ingérer et intégrer ces données dans le but de prendre des décisions métier éclairées et efficaces. Pour gérer ce type de scénarios à grands volumes de données, les entreprises utilisent une data fabric, qui crée une couche unifiée de données accessibles en ingérant le contenu de ces sources disparates, puis en automatisant le processus d’organisation de ces données pour un large éventail d’utilisateurs. Cette data fabric fonctionne comme un métier à tisser, qui combine des fils divers et variés pour former une seule pièce de matériau utilisable.
Intelligence des données et data fabric
Une data fabric offre plusieurs avantages clés :
- Une visibilité sur l’ensemble des données, quels que soient leur localisation ou leur type
- La possibilité d’ingérer, d’orchestrer et de transformer les données de plusieurs sources en tableaux de bord, en analyses avancées et en connaissances exploitables intégrés en temps réel
- La démocratisation des données pour tous les utilisateurs, la conformité et la protection des données restant garanties par des politiques de contrôle d’accès et de chiffrement à l’échelle de l’entreprise
Une data fabric unifie différents types de données pour former un magasin de données logique. Elle procède ensuite au nettoyage des données, ouvrant ainsi l’accès aux données présentes dans les lacs de données, dans les entrepôts, dans les différents clouds, à l’edge et dans les datacenters sur site. Le stockage centralisé des données permet de créer des stratégies globales de sécurité, de haute disponibilité, de protection des données et de mutualisation réutilisables à l’échelle de milliers de clusters distribués dans le monde. Il n’est donc plus nécessaire de définir de telles stratégies ni d’y accéder pour chacune de ces ressources au sein des différentes applications et régions géographiques.
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