Google Cloud a publié son rapport 2023 sur les tendances des données et de l’IA qui study 5 tendances clés concernant les données et les stratégies d’IA. Le rapport observe que la demande des consommateurs, les circumstances du marché et les nouvelles applied sciences d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ont évolué, et que la complexité croissante des données crée un paysage différent de celui d’il y a à peine un an.
Le IDCUne étude menée auprès de plus de 800 organisations mondiales leur a demandé de nommer leurs plus grands défis dans l’utilisation de leurs données, les avantages dont elles bénéficient des données et des options cloud d’IA, et où elles vont ensuite avec ces options.
Tendance 1 : Les données en silo sont sorties . . . les nuages de données unifiés sont là. Le rapport indique que d’ici 2026, 7 pétaoctets de données seront générés par seconde à l’échelle mondiale. Actuellement, seulement 10 % de ces données sont originales, les 90 % restants étant des données répliquées. Ces magasins de données cloisonnées ne rendent pas service aux organisations, et Google Cloud affirme qu’une meilleure façon de stocker, gérer, analyser et gouverner ces données est nécessaire. Le rapport discover remark un cloud unifié peut être la resolution, automotive il fournit une infrastructure commune pour héberger des bases de données, des entrepôts de données et des lacs, le streaming, la BI, l’IA et l’apprentissage automatique.
(Supply : Google Cloud)
Andi Gutmans, directeur général de Google Cloud et vice-président de l’ingénierie pour les bases de données, déclare qu’un cloud de données unifié permet l’intégration de données et d’informations dans des expériences numériques transformatrices et une meilleure prise de décision, et « par conséquent, les utilisateurs peuvent disposer des bonnes informations, exactement quand ils en ont besoin pour obtenir les meilleurs résultats possibles.
Tendance 2 : Les écosystèmes de données ouvertes aident les entreprises à éviter les données verrouillées et cloisonnées en permettant aux données de se déplacer librement entre les plates-formes. Les providers et functions open supply prédéfinis, tels que PostgreSQL, Kafka, TensorFlow, PyTorch, Presto, JanusGraph et Apache, contribuent à accélérer le développement et à réduire les coûts. D’autre half, le rapport observe que ces normes ouvertes et ces architectures ouvertes peuvent également aider à minimiser les frais de déplacement et de sortie des données en analysant les données là où elles se trouvent.
Tendance 3 : Nous sommes au bord d’un level de basculement de l’IA où la gestion séparée des nuages de données et des nuages d’IA est terminée, selon Google Cloud. Les functions alimentées par l’IA résolvent plus de problèmes et tirent plus d’informations des données que jamais auparavant. June Yang, vice-présidente de l’IA cloud et des options sectorielles chez Google Cloud, déclare que les scientifiques des données, les analystes, les développeurs et les créateurs de ML collaborent désormais étroitement et souhaitent une interface distinctive où les outils, les données et les informations sont accessibles dans un portail unifié. Le rapport observe que 80 % des organisations déclarent que la prise en cost intégrée de l’exécution du modèle AI/ML les rend plus susceptibles de choisir une plate-forme cloud de données particulière.
De plus, des modèles pré-formés et des méthodes de formation low-code aident les entreprises à atteindre leurs objectifs de projet d’IA et de ML en permettant aux scientifiques citoyens des données. Le rapport a révélé que 81 % des organisations déclarent que le fait d’avoir plus de scientifiques des données citoyens améliorerait considérablement leur capacité à appliquer des analyses avancées à davantage de projets.
(Supply : Google Cloud)
Tendance 4 : Les organisations repensent la BI. Selon Google Cloud, ils abandonnent le modèle traditionnel axé sur les tableaux de bord au revenue d’un paradigme de BI axé sur l’motion où les informations sont fournies à plus de personnes dans plus d’environnements pour prendre en cost plus de sorts de flux de travail. La BI et l’analyse peuvent aider à identifier les tendances sous-jacentes, les anomalies de données et les problèmes sous-jacents, et 87 % des organisations souhaitent que leur logiciel de BI prenne en cost le développement et le déploiement de modèles prédictifs. L’intégration de la BI et de l’analyse dans les functions d’entreprise est également en hausse, automotive les organisations souhaitent atteindre un public interne plus massive et améliorer les functions orientées shopper.
Tendance 5 : La gestion des risques liés aux données est au premier plan. Les entreprises apprennent à connaître leurs données inconnues afin d’améliorer la sécurité, la gouvernance et la confiance. Au fur et à mesure que de plus en plus de données non structurées et structurées sont collectées, la nécessité de savoir exactement quelles données sont collectées est vitale pour savoir remark les sécuriser et les maintenir conformes. Trouver, analyser et classer manuellement chaque ensemble de données pour les risques est difficile, en particulier pour les cas d’utilisation tels que les entreprises utilisant des functions de chat shopper où des informations sensibles pourraient se retrouver dans des transcriptions de chat.
(Supply : Google Cloud)
Selon Google Cloud, gagner en visibilité sur toutes vos données et comprendre les pipelines d’ingestion de données et les silos de stockage est l’étape la plus critique de la gestion des risques liés aux données. Vient ensuite la classification, et de nombreuses organisations utilisent pour cela des outils de ML et d’automatisation commerciale. La mise en œuvre de contrôles automatisés peut contribuer à réduire les risques lors du stockage et du partage des données. Par exemple, si les purchasers fournissent des données sensibles, un processus automatisé peut supprimer les informations sensibles avant qu’elles ne soient stockées. Google Cloud prévoit que d’ici 2027, 66 % des grandes entreprises feront des investissements majeurs dans des applied sciences de plan de contrôle des données capables de mesurer le risque inhérent aux données et de réduire les risques grâce à la sécurité et au filtrage.
Accédez au rapport complet et à l’article de weblog associé à Google Cloud à l’adresse ce lien.
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