Les entreprises peuvent prendre un avantage grâce à la gestion des métadonnées

Alors que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) continuent de remodeler les secteurs, une gestion robuste des données est devenue essentielle pour les organisations de toutes tailles. Au cœur de tout cela se trouve la gestion des métadonnées, un élément essentiel pour assurer le succès futur.

L’IA et le ML ont besoin de grandes quantités de données précises pour que les entreprises puissent tirer le meilleur parti de la technologie. Cela signifie que les organisations doivent couvrir tous les domaines liés à la gestion des données, notamment la sécurité, la réglementation, l’efficacité et l’architecture.

Malheureusement, de nombreuses équipes informatiques ont du mal à organiser et à suivre les données sensibles dans leurs environnements. Selon un étude Cloudera récenteprès des trois quarts (73 %) des responsables informatiques d’entreprise déclarent que les données de leur entreprise existent dans des silos et sont déconnectées, tandis que plus de la moitié (55 %) déclarent qu’ils préféreraient recourir à un traitement de canal plutôt que d’essayer d’accéder à toutes les données de leur entreprise.

Les entreprises et leurs équipes informatiques ont besoin de données – structurées ou non structurées – pour avoir une vue cohérente des gestionnaires, être visibles par les employés de tous les départements, être sécurisées et suivre les politiques de gouvernance, et être rentables, que les données soient dans le cloud ou sur site. .

Voyons à quoi cela ressemble, quelles solutions de contournement certaines équipes informatiques utilisent aujourd’hui et pourquoi la gestion des métadonnées est la clé du succès.

Qu’est-ce qui rend la gestion des métadonnées importante ?

Un aspect essentiel de la gestion des données est d’avoir une visibilité sur l’ensemble du flux de données : savoir d’où proviennent les données, où elles sont stockées et qui y a accès. Cela implique une vue unifiée de toutes les données d’une organisation. Une solution de contournement utilisée par les équipes informatiques de nombreuses organisations consiste simplement à déplacer ou à copier des données d’un système source à un autre.

Cette approche est risquée et coûteuse. Cela multiplie le volume de données, gonfle les dépenses de stockage et complique la gestion. Pire encore, cela compromet l’intégrité des données en raison de sources peu claires. Une mauvaise gestion de ces données étendues peut s’avérer catastrophique : une seule fuite peut entraîner une atteinte à la réputation, des amendes et une perte de confiance des clients. Selon le Centre de ressources sur le vol d’identitéil y a eu un nombre record de 3 025 compromissions de données dans les organisations aux États-Unis en 2023, soit une hausse de 78 % par rapport à 2022.

L’IA et le ML entraînent davantage de mouvements de données dans un environnement, ce qui signifie que les équipes informatiques doivent renforcer leurs pratiques de gestion des données d’entreprise pour éviter ces risques.

Imaginez les photos sur votre smartphone. Lorsque vous souhaitez retrouver une vieille photo et la rendre plus accessible, vous pouvez fouiller dans votre album photo et faire une copie de l’image pour la mettre au premier plan. Bien que le faire une fois ne soit pas un gros problème, copier et organiser des photos à plusieurs reprises pendant de nombreuses années peut consommer une quantité importante de stockage de votre téléphone. Cela pourrait vous amener à acheter un disque dur externe ou à mettre à niveau votre téléphone. De plus, vous risquez de perdre la trace des photos qui sont des originaux et de celles qui sont des copies modifiées.

Le même concept s’applique aux données d’une organisation. Lorsque des centaines d’employés dupliquent des données et les déplacent vers différents points de terminaison pendant de nombreuses années, il devient difficile d’identifier les ensembles de données d’origine, ce qui entraîne une augmentation des coûts de stockage et des données non fiables – une recette pour un désastre lorsqu’il s’agit de créer ou d’exploiter des modèles d’IA.

C’est là que la gestion des métadonnées devient essentielle. Les métadonnées fournissent des informations sur les données, ce qui les rend plus consultables et plus faciles à suivre. Par exemple, au lieu de faire défiler sans fin votre album photo pour trouver une image spécifique, vous pouvez effectuer une recherche par lieu, personnes sur la photo ou plage de dates. De cette façon, vous pouvez rapidement rechercher et organiser les photos qui répondent à vos critères dans un dossier séparé.

Les métadonnées facilitent la gestion, la sécurisation et le suivi des données, ce qui réduit le besoin de copier les données et permet d’économiser sur les coûts de stockage. Cela profite à toutes les ailes d’une organisation : les data scientists auront plus de facilité à trouver les données avec lesquelles ils ont besoin de travailler, tandis que l’entreprise pourra réduire les coûts et rester conforme. Cela signifie également que n’importe quel département peut tirer parti des technologies d’IA et de ML malgré le flux de données supplémentaire qu’elles produisent.

Mettre la gestion des métadonnées en action

La gestion des métadonnées d’entreprise nécessite une solution offrant une visibilité unifiée des données pour les environnements sur site et cloud, des capacités d’automatisation permettant d’évoluer dans un environnement et la possibilité de se connecter à plusieurs sources de données. Quel que soit l’endroit où se trouvent les données, les équipes informatiques doivent disposer des mêmes contrôles de gestion afin de pouvoir suivre les mêmes politiques et réglementations.

Cloudera réalise des investissements importants dans la gestion des métadonnées et l’interopérabilité ouverte via son Lakehouse de données ouvertes. Un data lakehouse offre un référentiel centralisé de différents types de données utilisant une infrastructure cloud évolutive et peu coûteuse. Il permet à n’importe qui dans une organisation d’accéder aux données dont il a besoin tandis que les équipes informatiques peuvent gérer les données sans les déplacer ni les copier vers un autre emplacement, garantissant ainsi une vue cohérente des ensembles de données.

Cloudera a récemment investi dans la mise à niveau de ses capacités avec son Shared Data Experience (SDX). Le SDX de Cloudera est un ensemble de technologies de sécurité et de gouvernance intégrées qui suivent les métadonnées dans les environnements. Avec SDX, les politiques de sécurité s’appliquent quel que soit l’endroit où les données sont transférées, de sorte que les équipes informatiques savent que seules les bonnes personnes peuvent accéder aux bons ensembles de données. Cela permet de minimiser les risques de violation en consolidant les fonctions de sécurité et prend en charge la gestion à partir d’un seul panneau de verre pour les données cloud et sur site.

À mesure que les organisations investissent davantage dans l’IA et le ML, elles auront besoin de solutions de gestion des métadonnées pour optimiser l’efficacité et la fiabilité de ces technologies. Cela leur permettra de réduire les coûts globaux, de supprimer les silos de données, d’éviter la duplication des données et de simplifier les flux de données pour permettre aux employés de travailler plus facilement avec les données de l’entreprise, quel que soit leur emplacement.

En savoir plus sur gestion des métadonnées et SDXet rejoignez Cloudera sur ÉVOLUER24notre première série de conférences sur les données et l’IA.