Transformer les données en valeur commerciale grâce à une gestion des données efficace
Cet article détaille les défis et les meilleures pratiques pour construire une architecture de données moderne permettant de tirer pleinement parti des données et de l’IA dans une entreprise. Il souligne l’importance d’une gestion des données efficace, de l’adoption du cloud et de la démocratisation des capacités d’analyse et d’apprentissage automatique pour atteindre les objectifs commerciaux de croissance.
Points clés
- 63% des entreprises utilisent largement les services ou l’infrastructure cloud dans leur architecture de données
- Seulement 13% des organisations excellent dans la mise en œuvre de leur stratégie de données, mais elles obtiennent des résultats commerciaux mesurables
- Les principaux défis pour faire évoluer l’apprentissage automatique sont l’absence d’un endroit central pour stocker et découvrir les modèles, et le manque de collaboration entre les équipes
- 50% des répondants souhaiteraient une plus grande adoption des normes open source et des formats de données ouverts dans leur future architecture de données
- Les priorités des organisations en matière de données sont d’améliorer la gestion des données, l’analyse et l’apprentissage automatique, et l’utilisation de tous les types de données
À retenir
Bien que la transformation des données en valeur commerciale soit un défi de taille, les entreprises qui investissent dans une architecture de données moderne, flexible et bien gouvernée, tout en démocratisant l’analyse et l’IA, seront en mesure de tirer le meilleur parti de leurs actifs de données et d’atteindre leurs objectifs de croissance. Après tout, qui a besoin d’un endroit central pour stocker et découvrir les modèles d’apprentissage automatique ? C’est juste un petit détail, non ?
Sources
