Votre parcours en 5 étapes de l'analytique à l'IA

La plupart des organisations ont compris l'importance d'être axées sur les données. Pour être compétitif dans une économie numérique, il est essentiel de fonder ses décisions et ses actions sur des données précises, à la fois en temps réel et historiques. Les données sur les clients, les chaînes d'approvisionnement, l'économie, les tendances du marché et les concurrents doivent être agrégées et croisées à partir d'une myriade de sources.

Mais le volume considérable de données mondiales devraitpresque triplé entre 2020 et 2025 à 180 zettaoctets. Cela rend impossible pour les simples mortels de l'exploiter stratégiquement sans une assistance automatisée. C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle (IA).

Comment introduisez-vous l'IA dans votre infrastructure de données et d'analyse ? Pour les entreprises ancrées dans des processus commerciaux et informatiques vieux de plusieurs décennies, des fiefs de données et des systèmes hérités, la tâche peut sembler insurmontable. Ce n'est pas le cas, mais cela pourrait nécessiter une refonte descendante des flux de travail et des mentalités.

 1. Développer une stratégie pour libérer les données

Si votre entreprise enferme actuellement certaines données pour limiter leur accessibilité à certains services, les libérer à l'échelle de l'organisation est une première étape essentielle. L'objectif est que tous les décideurs, du PDG à l'employé de première ligne, travaillent avec une version actuelle et holistique de la vérité. Voir et analyser des données partielles, des données hors contexte ou des données obsolètes peut induire des décisions en erreur et avoir des conséquences fâcheuses.

Pour permettre un meilleur accès aux données, initiez une conversation entre les chefs d'entreprise et les responsables informatiques pour  examinez comment les données circulent actuellement dans votre organisation. Déterminez qui « possède » les données et quels contrôles sont en place pour y accéder. Cette enquête vous aidera à identifier les changements organisationnels et d'infrastructure nécessaires pour ouvrir l'accès aux données dans toute l'entreprise.

2. Consolider les données

La consolidation crée une source unique de vérité sur laquelle fonder les décisions, les actions et les rapports. Le ou les types de consolidation de stockage que vous utilisez dépendent des données que vous générez et collectez.

Une option est un lac de données, sur site ou dans le cloud, qui stocke les données non traitées dans n'importe quel type de format, structuré ou non structuré, et peut être interrogé de manière agrégée. Une autre option est un entrepôt de données, qui stocke les données traitées et raffinées. Si vous optez pour un entrepôt de données, définissez des données de base pour faciliter les requêtes de recherche. Ceci est important, par exemple, si différents départements organisent et classent les mêmes informations de différentes manières. Vous voulez un enregistrement unique qui soit systématiquement consultable et accessible.

Vous pourriez avoir des raisons d'exploiter un lac de données et éventuellement d'autres magasins de données spécialement conçus à cet effet. Il est important de les connecter tous dans un système sécurisé et bien gouverné. Virtualisez ensuite vos données pour permettre aux utilisateurs métier d'effectuer des recherches et des analyses agrégées à l'aide des outils de veille économique ou d'analyse de données de leur choix.

3. Mettre en place des règles et processus unifiés de gouvernance des données

L'intégration des données s'accompagne d'une exigence de gouvernance et de sécurité des données centralisées et unifiées. Cette tâche implique de définir des politiques cohérentes pour les données, les services et les applications qui trouvent le bon équilibre entre la sécurité des données, les mandats de conformité et la productivité des travailleurs.

Reportez-vous à votre inventaire de l'Étape 1 sur la propriété et l'accessibilité des ressources de données. Créez une carte des ressources qui devraient être rendues accessibles à qui. L'adoption d'une approche de sécurité zéro confiance limite l'accès aux seuls utilisateurs et applications qui en ont besoin et est rapidement devenue une bonne pratique. Il est également extrêmement avantageux de déployer un catalogue de données ou un autre mécanisme de gestion centralisée qui découvre, marque et catalogue automatiquement les données afin que vous puissiez gérer et auditer vos politiques en un seul endroit.

4. Envisagez de déployer l'analyse en tant que service

Pour permettre aux unités commerciales d'accéder aux données et de les utiliser de manière rentable et sécurisée, vous pouvez créer un modèle d'analyse en tant que service. Chaque département ou unité commerciale se voit attribuer un « lieu de travail » au sein de l'infrastructure de données unifiée. Les unités commerciales peuvent apporter leurs propres données et accéder au sur-ensemble de données agrégées à partir de toutes les autres sources différentes.

5. Commencez petit avec l'IA

Devenir axé sur les données et automatiser avec des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique (ML) peut sembler écrasant. Il est préférable de le diviser en morceaux gérables. Par exemple, envisagez d'identifier un cas d'utilisation unique et mesurable pour l'IA qui vous permet de démarrer avec une preuve de concept (PoC) qui pourrait être un tremplin vers d'autres initiatives.

Concentrez-vous sur un problème commercial spécifique à résoudre. Réfléchissez-y de bout en bout, de la faisabilité de la mise en œuvre à l'identification des indicateurs de performance clés (KPI) que vous utiliserez pour mesurer le retour sur investissement (ROI) et la réussite du projet. Un exemple pourrait être une entreprise de fabrication cherchant à détecter les pièces défectueuses à leur arrivée dans son usine afin de réduire le nombre de produits défectueux sortant de la chaîne de montage tout en réduisant les coûts de réparation sous garantie associés.

Des résultats auxquels vous pouvez vous attendre

L'analyse de données alimentée par l'IA a créé une multitude d'opportunités commerciales. Les informations recueillies à partir de données en temps réel et historiques permettent aux équipes de direction de s'adapter rapidement aux changements inattendus, d'améliorer les expériences client, de devenir plus prédictives et d'utiliser l'automatisation pour rationaliser les processus afin de réduire les coûts opérationnels et de gagner du temps. Les recherches de Dell Technologies indiquent que les organisations qui ont intégré l'IA dans leurs opérations ont constaté une réduction de 92 % des temps d'arrêt, une augmentation de 39 % de la productivité informatique et une baisse de 19 % du coût des opérations commerciales, en moyenne.

Les conceptions validées de Dell Technologies pour l'IA fournissent une infrastructure de calcul, de stockage et de mise en réseau basée sur une expertise éprouvée en IA et validée par des témoignages de clients réels. Pour apprendre plus,lisez notre livre blanc, « Faire passer les solutions d'IA du concept à la production ».

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