Activation de l’IA avec une intégration de données en temps réel

Au fond de presque toutes les entreprises se trouve une énorme mine de données organisationnelles. Une accumulation de transactions, d’informations clients, de données opérationnelles et de toutes sortes d’autres informations, elle détient une énorme valeur. Ces données, lorsqu’elles sont associées à des modèles d’intelligence artificielle (IA), peuvent donner aux entreprises de nouvelles informations sur la façon dont elles prennent des décisions et où trouver des possibilités de croissance.

Mais ces données sont également réparties sur des plates-formes allant des mainframes au cloud en passant par les environnements distribués. Bien qu’il ne soit pas rare dans les entreprises modernes, cette réalité oblige les dirigeants informatiques à se demander à quel point toutes ces données sont accessibles. En particulier, sont-ils réalisés Intégration de données en temps réel? L’IA impactante dépend de la réponse à cette question.

Pour que l’IA puisse livrer des informations précises et permettre la prise de décision basée sur les données, elle doit être nourrie d’informations à jour de haute qualité. C’est là que l’intégration des données en temps réel devient critique.

La lutte contre ce défi commence par la synchronisation. En garantissant que les données sont synchronisées sur toutes les plates-formes et systèmes à mesure qu’elles changent, les organisations peuvent créer une base cohérente et précise à laquelle l’IA peut faire confiance.

Comprendre le défi de l’intégration des données

Alors, qu’est-ce qui rend l’intégration des données si difficile? Il s’agit de données propres d’une entreprise, donc elle devrait être facilement accessible, non? La vérité n’est pas si simple. Dans de nombreuses organisations, des données existent dans un certain nombre d’emplacements, notamment des environnements Mainframe, Cloud et Distributed. Souvent, les experts des données ne comprennent pas les données de quels données dans quel système et comment tout est lié.

Le problème séculaire des données cloisonnées signifie que la compréhension des données est également cloisonnée. Si les organisations vont obtenir la pleine valeur de leurs données, elles doivent d’abord mettre tout cela dans un contexte commun. La numérisation et les coutures automatisées des métadonnées peuvent fournir ce contexte comme première étape de tout effort d’intégration. Ce contexte est essentiel pour découvrir des données qui pourraient être utiles aux initiatives de l’IA, et également pour s’assurer qu’elle est correctement alignée sur d’autres données pour créer une compréhension complète des affaires.

Alors que l’IA continue de pénétrer tous les aspects des opérations informatiques, la clé d’une implémentation réussie est toujours enracinée dans la résolution des défis de données fondamentales. La réalisation de l’intégration des données en temps réel nécessite un accent sur la modernisation de l’infrastructure de données. Et cette modernisation est construite sur les bonnes solutions et les bonnes outils pour soutenir les équipes informatiques.

Déverrouiller l’IA avec des données en temps réel

Lorsque les modèles et les outils d’IA ont accès à des données en temps réel, l’impact sur les performances de l’entreprise est substantiel. Les décisions opérationnelles deviennent plus précises, les interactions des clients plus pertinentes et les modèles de prévision plus précis. Les organisations peuvent réduire les coûts en évitant la surproduction ou la mauvaise affectation des ressources, et elles peuvent augmenter l’agilité en répondant plus rapidement aux changements de marché.

Pour permettre l’IA de manière significative, les organisations ont besoin de synchronisation des données bidirectionnelles en temps réel. Cela signifie que les mises à jour des données dans un système se reflètent instantanément dans tous les environnements connectés – que les tableaux de bord d’analyse informatique, les modèles d’IA ou les applications orientées client.

Alors, où les chefs d’entreprise devraient-ils chercher à accomplir cela? Un point de départ est avec des outils qui fournissent un mouvement de données bidirectionnel sans code qui fonctionne de manière transparente entre les plates-formes Mainframe, distribuées et cloud, ce qui signifie que les modifications apportées dans un système sont instantanément reflétées dans l’organisation. C’est à quoi ressemblent les solutions Fusée DataEdgeapporte des équipes.

Cette suite robuste apporte des capacités qui couvrent la réplication des données, la synchronisation, l’intelligence des données et la visualisation, pour n’en nommer que quelques-unes. Toutes ces solutions fonctionnent pour s’assurer que les modèles d’IA fonctionnent systématiquement en pleine visibilité dans le paysage de données d’une organisation.

Les outils d’intégration intelligents peuvent également découvrir et cartographier automatiquement les données d’entreprise, créant une compréhension contextuelle des informations à travers le cloud hybride. Cela améliore la pertinence des données utilisées par l’IA, ce qui facilite la localisation de ce qui compte le plus pour les décideurs et les modèles.

Le chemin d’IA percutant traverse l’intégration de données en temps réel

La qualité de tout modèle d’IA est directement liée aux données qui les alimentent. Des ensembles de données incomplets et des informations à toser ne laissent ces modèles avec seulement une image partielle de ce qui se passe réellement au sein d’une organisation. Cela signifie que la sortie est probablement tout aussi défectueuse.

L’intégration des données en temps réel garantit que les chefs d’entreprise prennent des décisions basées sur les informations les plus à jour, les modèles d’IA génèrent des informations plus percutantes et les équipes informatiques ont une plus grande visibilité et un soutien pour gérer des environnements informatiques complexes.

Alors que les entreprises continuent d’investir dans l’IA, la fondation sur laquelle ils s’appuient plus que jamais. L’activation de l’intégration des données en temps réel garantit que les organisations sont mieux équipées pour soutenir la prolifération de l’IA.

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