Au cœur de presque toutes les entreprises se cache une mine considérable de données organisationnelles. Accumulation de transactions, d'informations sur les clients et l’opérationnel, ces données recèlent une valeur inestimable. Associées à des modèles d'intelligence artificielle (IA), elles peuvent fournir aux organisations de nouvelles perspectives sur leur processus décisionnel et les opportunités de croissance à saisir. Toutefois, ces données sont également bien souvent réparties sur différentes plateformes, allant des mainframes au cloud en passant par des environnements distribués. Aussi, le tout dernier rapport Gartner encourage les entreprises à ne pas sous-estimer l'ampleur des changements qu'elles devront apporter à leur gestion des données pour répondre aux exigences de l'IA, ce qui oblige les responsables informatiques à s'interroger sur l'accessibilité de toutes ces données.
Pour que l'IA fournisse des informations précises et permette une prise de décision basée sur les données, elle doit être alimentée par des informations de haute qualité et à jour. C'est là que l'intégration des données en temps réel devient essentielle, bien qu’étant complexe. Au sein des organisations, les données sont en effet stockées à plusieurs endroits, notamment sur des ordinateurs centraux, dans le cloud et dans des environnements distribués. Souvent, les experts en données ne savent pas quelles données se trouvent dans quel système, ni comment elles sont liées entre elles.
Pour relever ce défi, il faut commencer par la synchronisation. En veillant à ce que les données soient synchronisées entre les plateformes et les systèmes à mesure qu'elles changent, les organisations peuvent créer une base cohérente et précise sur laquelle l'IA peut s'appuyer. Il est également nécessaire de mettre l'accent sur la modernisation de l'infrastructure de données avec l’adoption de solutions adaptées pour soutenir les équipes informatiques.
Cela implique l’adoption d’outils qui permettent un transfert de données bidirectionnel sans code, fonctionnant de manière transparente entre les plateformes mainframe, distribuées et cloud, ce qui signifie que les modifications apportées dans un système sont instantanément répercutées dans toute l'organisation. Être en mesure de couvrir la réplication des données, la synchronisation, l'intelligence des données et la visualisation, permet aux entreprises de garantir que les modèles d'IA fonctionnent de manière cohérente avec une visibilité totale sur le paysage de leurs données.
Les outils d'intégration intelligents peuvent également découvrir et cartographier automatiquement les données d'entreprise, créant ainsi une compréhension contextuelle des informations dans l'ensemble du cloud hybride. Cela améliore la pertinence des données utilisées par l'IA, ce qui permet d'identifier plus facilement ce qui importe le plus aux décideurs et aux modèles.
Ainsi, l'intégration des données en temps réel garantit que les dirigeants prennent des décisions basées sur les informations les plus récentes, que les modèles d'IA génèrent des informations plus pertinentes et que les équipes informatiques bénéficient d'une plus grande visibilité et d'un meilleur soutien pour gérer des environnements informatiques complexes.
Pour relever ce défi, il faut commencer par la synchronisation. En veillant à ce que les données soient synchronisées entre les plateformes et les systèmes à mesure qu'elles changent, les organisations peuvent créer une base cohérente et précise sur laquelle l'IA peut s'appuyer. Il est également nécessaire de mettre l'accent sur la modernisation de l'infrastructure de données avec l’adoption de solutions adaptées pour soutenir les équipes informatiques.
Cela implique l’adoption d’outils qui permettent un transfert de données bidirectionnel sans code, fonctionnant de manière transparente entre les plateformes mainframe, distribuées et cloud, ce qui signifie que les modifications apportées dans un système sont instantanément répercutées dans toute l'organisation. Être en mesure de couvrir la réplication des données, la synchronisation, l'intelligence des données et la visualisation, permet aux entreprises de garantir que les modèles d'IA fonctionnent de manière cohérente avec une visibilité totale sur le paysage de leurs données.
Les outils d'intégration intelligents peuvent également découvrir et cartographier automatiquement les données d'entreprise, créant ainsi une compréhension contextuelle des informations dans l'ensemble du cloud hybride. Cela améliore la pertinence des données utilisées par l'IA, ce qui permet d'identifier plus facilement ce qui importe le plus aux décideurs et aux modèles.
Ainsi, l'intégration des données en temps réel garantit que les dirigeants prennent des décisions basées sur les informations les plus récentes, que les modèles d'IA génèrent des informations plus pertinentes et que les équipes informatiques bénéficient d'une plus grande visibilité et d'un meilleur soutien pour gérer des environnements informatiques complexes.