AI-Empowered Business: 5 éléments de base

Les implémentations d'intelligence artificielle réussies reposent rarement sur l'innovation unique d'un algorithme spécifique ou d'une technique de science des données. Ce sont des facteurs importants, mais les opérations de données fondamentales et les plates-formes habilitantes sont encore plus fondamentales pour une activation réussie de l’IA Ceux-ci agissent comme le carburant et le châssis de la machine d'IA qu'une entreprise doit construire et évoluer pour conserver un avantage concurrentiel permanent.

Voici les cinq éléments fondamentaux à prendre en compte pour permettre la transformation réussie en une entreprise dotée de l'IA:

1. Définir une stratégie d'intégration pour intégrer l'IA et les analyses dans les opérations commerciales

Les transformations numériques réussies se concentrent sur l'évolution et l'optimisation des opérations commerciales grâce à une meilleure utilisation des actifs de données combinée à des technologies modernes telles que machine learning (ML) , IA et robotique. Ces changements de paradigme se traduisent par la création de nouveaux modes de fonctionnement plutôt que par de simples opérations plus efficaces. De cette manière, la transformation numérique représente les opérations de l'entreprise dans la manière dont l'entreprise souhaite être dirigée, plutôt que dans la manière dont elle fonctionnait en raison des limitations techniques et opérationnelles et des obstacles qui la gênent.

Pour aller au-delà des informations cloisonnées ou à usage unique et tirer pleinement parti de l'IA et de l'analyse, une entreprise doit d'abord décider de la manière dont l'entreprise souhaite / doit fonctionner pour l'avenir. Déterminer les priorités de transformation de votre entreprise, puis évaluer les options de technologie avancée et de science des données permettant de les traiter est une étape clé vers la maturation et l'évolution vers une entreprise axée sur les données. Cette compréhension permettra d'identifier le type d'intelligence artificielle et d'analyse qui sera le plus bénéfique pour votre entreprise, ainsi que la technologie nécessaire pour la réaliser. Le livre blanc intitulé « Définir une stratégie de données: un élément essentiel de votre transformation digitale .»

2. Établir une plate-forme holistique de données et d'analyse

La sélection et la configuration d'un ensemble intégré de technologies prenant en charge la gestion de données et l'analyse appliquée constituent un défi complexe. Heureusement, les solutions à une telle intégration technique ont évolué au cours des dernières années pour intégrer des composants de plate-forme de base prédéfinis et des meilleures pratiques pouvant être accélérées et complétées par le biais de logiciels tiers et de services partenaires à valeur ajoutée.

Environnements de plate-forme modulaire en nuage associez flexibilité technique et élasticité financière à un ensemble de capacités techniques de plus en plus perfectionné, y compris l'interopérabilité entre environnements hybrides comprenant des déploiements sur site hérités et une fédération géographique. Outre les composants open source, ces plates-formes incluent l'option d'intégration de certains modules natifs et de certains composants technologiques commerciaux pour une plus grande flexibilité, ainsi qu'une architecture personnalisable pouvant être déployée en tant que services prédéfinis pour une adoption et une intégration simplifiées.

et permettre l'intégration de l'intelligence artificielle dans les opérations commerciales commencent à utiliser les mêmes capacités que celles activées. Par exemple, les outils de pipeline de données commencent à utiliser ML. Les outils de métadonnées utilisent AI et ML pour identifier le contenu et générer automatiquement les métadonnées à la volée. De plus, les interfaces utilisateur intègrent la technologie d'intelligence artificielle chatbot et assistant numérique afin de guider les utilisateurs finaux à travers les complexités de la science des données pour une analyse accélérée. En adoptant des ensembles d'outils et des plates-formes intégrant l'IA et l'analyse dans leur cœur, l'utilisation et l'intégration de l'IA dans les opérations commerciales seront plus naturelles et accélérées dans l'ensemble de la communauté des entreprises.

3. Connaissez vos données

Bien comprendre les données auxquelles votre entreprise a accès peut sembler être un besoin fondamental pour la prise en charge des rapports et des analyses opérationnels au sein de l'entreprise. Cependant, de nombreuses organisations s'arrêtent à de simples listes de systèmes sources et peut-être à des définitions et des schémas de haut niveau.

Connaître vos données est une vue de leurs origines et de leurs processus métiers, ainsi que de leurs opérations. y sont effectuées avant votre accès, quelles transformations sont effectuées par la suite, le niveau de qualité associé et, bien sûr, les «V» principaux de Big Data : volume, vitesse, variété, véracité et valeur .

L’établissement d’un catalogue d’informations à l’échelle de l’entreprise, à l’échelle de l’entreprise, constitue l’un des premiers pas vers l’autonomisation des données. L'exposition du catalogue à un modèle de montage collaboratif garantit un contenu plus riche et une adoption plus large de ces informations dans l'entreprise.

4. Contrôlez et gérez vos données

Comprendre les types de contrôles et de gouvernance dont vous avez besoin est une extension naturelle de la connaissance de vos données. En examinant les types de données et leur contenu métier avec les métadonnées associées, les entreprises peuvent aligner et définir des règles de gouvernance et de conformité appropriées liées aux règles internes et aux normes externes telles que HIPAA pour les soins de santé, PCI-DSS pour les paiements sécurisés, ainsi que les informations personnelles et les RPGP pour confidentialité des données.

Il est également important que les données source conservent leur intégrité d'état d'origine sans traitement excessif ni filtrage excessif. L'alignement sur les principes de flux de travaux du pipeline de données «ingérer, affiner, consommer» permet d'exploiter efficacement les mêmes données pour différentes utilisations, avec des stratégies et des besoins opérationnels différents, tout en garantissant la sécurité. Ces contrôles peuvent également être étendus pour prendre en charge et définir les normes de qualité requises pour utiliser les données disponibles et pour déclencher tous les processus de contrôle nécessaires pour corriger les éventuelles dérogations aux normes.

Vous pouvez protéger la conformité des règles, améliorer la facilité d'utilisation, et augmentez la confiance et l'adoption par la communauté des utilisateurs finaux en veillant à ce que des contrôles de gouvernance soient intégrés à vos opérations de gestion des données dès le début.

5. Simplifiez l'accès à vos données

Pour étendre l'adoption de l'IA et de l'analyse, il est important de simplifier et d'automatiser les flux de travail de données et l'utilisation d'outils d'analyse. La réduction des frais généraux des processus manuels peut améliorer considérablement le délai de mise sur le marché et la qualité des résultats. Une gouvernance claire et flexible permet aux entreprises de contrôler cet accès sans que cela ne devienne un obstacle à l'utilisation.

Le libre-service permet une adoption rapide par la communauté d'utilisateurs et une meilleure intégration des données et des perspectives dans les opérations commerciales. En réduisant la dépendance vis-à-vis des ressources informatiques pour des outils complexes d'intégration et de préparation des données, les utilisateurs moyens peuvent interagir avec les données par le biais d'interfaces communes et recevoir les résultats dans des formats simples et facilement consommables.

Une fois ces éléments fondamentaux en place, les organisations peuvent plein avantage de la proposition de valeur unique offerte par l'analyse avancée et l'IA. Et ils peuvent le faire avec la certitude que les solutions résultantes sont évolutives, sécurisées, de qualité et faciles à utiliser. C’est ce type de confiance qui incite les utilisateurs professionnels à s’adapter et, à son tour, à une transformation numérique réussie.

Pour plus d’informations et des conseils pratiques sur la marche à suivre, consultez ce webinaire de DXC et Zaloni, “ Une architecture de données numériques moderne: meilleures pratiques pour adoption .”

Et lisez la série “ Enterprise Data Strategy ” sur le Digitaliste.

Cet article a été publié à l'origine par DXC Technology et est republié avec son autorisation. DXC Technology est un partenaire SAP Platinum.