Les données erronées faussent les analyses, entravent les contrôles de conformité et compromettent les décisions automatisées. Lorsque les problèmes de qualité ne sont pas détectés à temps, ils se répercutent sur l'ensemble des écosystèmes. Lorsqu'un modèle de détection des fraudes détecte des données d'entraînement erronées, toutes les prédictions en aval ont déjà hérité de cette erreur.
Les approches de validation traditionnelles échouent à l'échelle moderne, car elles fonctionnent en post-traitement. Pour les rapports de production par lots, la détection des problèmes quelques heures plus tard fonctionnait. Pour la prise de décision en temps réel (détection des fraudes, tarification dynamique, recommandations personnalisées), la validation réactive est inutile.
Les données erronées faussent les analyses, entravent les contrôles de conformité et compromettent les décisions automatisées. Lorsque les problèmes de qualité ne sont pas détectés à temps, ils se répercutent sur l'ensemble des écosystèmes. Lorsqu'un modèle de détection des fraudes détecte des données d'entraînement erronées, toutes les prédictions en aval ont déjà hérité de cette erreur.
Les approches de validation traditionnelles échouent à l'échelle moderne, car elles fonctionnent en post-traitement. Pour les rapports de production par lots, la détection des problèmes quelques heures plus tard fonctionnait. Pour la prise de décision en temps réel (détection des fraudes, tarification dynamique, recommandations personnalisées), la validation réactive est inutile.
Alors, la solution nécessite l'intégration de la validation directement dans les workflows. Control-M Data Assurance, un nouveau service pour les environnements auto-hébergés Control-M, valide les données à chaque étape du pipeline. Les vérifications ayant échoué interrompent l'exécution et déclenchent des alertes avant que les données incorrectes n'atteignent les consommateurs en aval.
Cela permet de passer d’une détection réactive à une prévention proactive, en identifiant les erreurs à la source plutôt qu’après qu’elles ont affecté plusieurs systèmes, assurant des pipelines de données fiables et des résultats constants.
Ainsi, l'enjeu n’est pas de choisir entre héritage et modernisation, mais de faire fonctionner intelligemment des systèmes hétérogènes. Cette vision repose sur trois principes fondamentaux.
D'abord, une intelligence opérationnelle unifiée s’étend désormais de manière fluide sur toutes les plateformes, supprimant les barrières artificielles entre systèmes centraux et environnements distribués. Puis, l’assistance IA s’intègre directement aux workflows existants, apportant une valeur immédiate là où le travail est réellement effectué, sans nécessiter d’outils distincts. Enfin, une observabilité et une automatisation de premier ordre s’appliquent à l’ensemble des systèmes, offrant des capacités modernes et cohérentes, quel que soit leur âge ou leur architecture.
Ce ne sont pas des objectifs ambitieux, mais des exigences concrètes pour les organisations gérant des services critiques en environnements hybrides. Chaque capacité réduit le risque opérationnel tout en accélérant l’innovation, surtout lorsque chaque minute compte.
Les données erronées faussent les analyses, entravent les contrôles de conformité et compromettent les décisions automatisées. Lorsque les problèmes de qualité ne sont pas détectés à temps, ils se répercutent sur l'ensemble des écosystèmes. Lorsqu'un modèle de détection des fraudes détecte des données d'entraînement erronées, toutes les prédictions en aval ont déjà hérité de cette erreur.
Les approches de validation traditionnelles échouent à l'échelle moderne, car elles fonctionnent en post-traitement. Pour les rapports de production par lots, la détection des problèmes quelques heures plus tard fonctionnait. Pour la prise de décision en temps réel (détection des fraudes, tarification dynamique, recommandations personnalisées), la validation réactive est inutile.
Alors, la solution nécessite l'intégration de la validation directement dans les workflows. Control-M Data Assurance, un nouveau service pour les environnements auto-hébergés Control-M, valide les données à chaque étape du pipeline. Les vérifications ayant échoué interrompent l'exécution et déclenchent des alertes avant que les données incorrectes n'atteignent les consommateurs en aval.
Cela permet de passer d’une détection réactive à une prévention proactive, en identifiant les erreurs à la source plutôt qu’après qu’elles ont affecté plusieurs systèmes, assurant des pipelines de données fiables et des résultats constants.
Ainsi, l'enjeu n’est pas de choisir entre héritage et modernisation, mais de faire fonctionner intelligemment des systèmes hétérogènes. Cette vision repose sur trois principes fondamentaux.
D'abord, une intelligence opérationnelle unifiée s’étend désormais de manière fluide sur toutes les plateformes, supprimant les barrières artificielles entre systèmes centraux et environnements distribués. Puis, l’assistance IA s’intègre directement aux workflows existants, apportant une valeur immédiate là où le travail est réellement effectué, sans nécessiter d’outils distincts. Enfin, une observabilité et une automatisation de premier ordre s’appliquent à l’ensemble des systèmes, offrant des capacités modernes et cohérentes, quel que soit leur âge ou leur architecture.
Ce ne sont pas des objectifs ambitieux, mais des exigences concrètes pour les organisations gérant des services critiques en environnements hybrides. Chaque capacité réduit le risque opérationnel tout en accélérant l’innovation, surtout lorsque chaque minute compte.