À l'ère de l'IA, les données ne sont pas seulement un atout, elles sont le moteur de l'innovation. Pourtant, la plupart des entreprises sont en proie à des systèmes cloisonnés, à des risques de conformité et à un fossé grandissant entre les gestionnaires et les consommateurs de données. La solution ? Une stratégie de convergence des données qui unifie, gouverne et sécurise les données à grande échelle.

Voici certains des principaux défis que les entreprises doivent relever :

Fragmentation à l'ère des données distribuées

L'approche ERP traditionnelle a permis de résoudre la fragmentation des données en centralisant les données d'entreprise. Cependant, les entreprises d'aujourd'hui sont confrontées à une explosion de données diverses, distribuées et en temps réel, à la fois internes et externes, dans des environnements cloud, de périphérie et hybrides. Les applications natives du cloud ont aggravé cette fragmentation, entraînant la dispersion des données critiques entre des systèmes déconnectés. Prenons l'exemple d'une entreprise de Retail qui utilise l'IA pour la prévision de la demande. Si ses données sont dispersées entre ses systèmes ERP hérités, son CRM cloud et des systèmes logistiques tiers, le modèle d'IA produira des prévisions non fiables. Une structure de données unifiée garantit des données fiables en temps réel, ce qui permet d'obtenir des prévisions précises et de réaliser des économies.

Pourquoi une structure de données métier unifiée ?

• Élimine les silos en intégrant des données structurées et non structurées dans l'ensemble de l'environnement applicatif, ainsi que des sources de données externes.
• Favorise un accès aux données en temps réel avec une couche gouvernée unique pour l'analytique et l'IA.
• Soutient les architectures hybrides et multicloud, garantissant un flux de données homogène entre les environnements.

Du gestionnaire de données au consommateur de données

Les données constituent un actif essentiel à la transformation de votre entreprise, qu'il convient de gérer au même titre que les autres actifs de l'entreprise (par exemple, les ressources humaines, les ressources financières, les matières premières, les équipements, les biens immobiliers et la clientèle). La gestion des données a un impact sur deux profils principaux : les gestionnaires de données (tels que les administrateurs de données, les ingénieurs de données, les modéliseurs de données et les architectes d'entreprise) et les consommateurs de données (tels que les analystes d'entreprise, les Data Scientists et les utilisateurs métier). Ces derniers ont connu une évolution rapide : outre les consommateurs traditionnels tels que les applications d'entreprise, le reporting de BI et les tableaux de bord, les entreprises doivent désormais répondre aux exigences de l'IA, de l'IA agentique et de processus connectés de bout en bout, qui nécessitent des données récentes, variées et bien gérées. Cette évolution s'accompagne de nouvelles exigences et de nouveaux défis : il s'agit de suivre le rythme du volume, de la vitesse et de la diversité des données tout en garantissant leur qualité, leur sécurité et leur conformité, ainsi que l'accès à des données propres, fiables et exploitables. Dans la plupart des entreprises, les compétences en matière de gestion des données n'ont pas suivi le rythme des exigences croissantes de ceux qui ont besoin de données fiables, ce qui conduit souvent les consommateurs de données à suivre leur propre voie, entraînant ainsi une divergence et une fragmentation accrues.

Pour composer avec cette évolution des rôles, les entreprises doivent se tourner vers des solutions qui :

• Fournissent des fonctionnalités automatisées de découverte des données, de catalogage, de suivi du lignage et de gouvernance afin de réduire les efforts manuels et d'améliorer la confiance.
• Offrent une marketplace de données en libre-service avec des outils de données de qualité afin de garantir que les données sont accessibles, sécurisées et prêtes à l'emploi.
• Garantissent que les modèles d'IA/ML sont alimentés avec des données propres et conformes.

Valeur et risque : concilier opportunité et conformité

Si les données prennent de plus en plus de valeur à l'ère de l'IA, elles comportent également des risques. Un manque de vigilance en matière de sécurité et de protection des données, même passager, peut entraîner d'énormes conséquences financières et liées à la réputation dont il peut être difficile de se remettre. La réglementation sur la protection des données personnelles devient de plus en plus stricte et prescriptive, et encadre fortement l'utilisation légitime des données personnelles. Avec l'essor de l'économie de l'expérience, où les relations de confiance sont essentielles, la question prend une dimension plus éthique : que devriez-vous faire de ces données ? Cela représente un défi particulier à mesure que les processus gagnent en autonomie grâce à l'IA et à l'IA agentique. Sans oublier qu'une entreprise est vulnérable aux attaques d'acteurs malveillants, tant internes qu'externes. Avec l'hyperconnectivité qui remplace les murs protecteurs d'autrefois, les hallucinations révélant à quel point des données erronées peuvent être manipulatrices, et le potentiel de « militarisation » de l'IA et du Machine Learning, la gestion des données semble désormais s'imposer comme un nouveau champ de bataille.

Envisagez une solution qui atténue ces risques et qui :

• Intègre la gouvernance, la sécurité et la conformité à la structure de données.
• Favorise une IA éthique avec des pipelines de données explicables et auditables.
• Protège contre les menaces grâce au chiffrement intégré, aux contrôles d'accès et à la détection des anomalies.

L'avenir des données est intelligent, unifié et sécurisé

L'ère de l'IA exige une stratégie de données nouvelle génération, qui unifie, gouverne et sécurise les données tout en favorisant l'innovation pilotée par l'IA et qui confère aux professionnels des données des outils en libre-service conciliant agilité et contrôle. L'avenir des données est intelligent, unifié et sécurisé. Votre entreprise est-elle prête ? Commencez par analyser les risques de fragmentation de vos données, puis évaluez les lacunes en matière de gouvernance et explorez les plateformes de convergence des données qui s'alignent sur vos objectifs métier et liés à l'IA.