La Roundtable TDWI de la semaine dernière à Francfort a suscité une discussion engageante sur le rôle évolutif de l'IA dans la gestion de la qualité des données. L'une des présentations marquantes de la soirée a été celle de Marcin Chudeusz, co-fondateur chez digna, qui a posé une question provocante : A-t-on encore besoin de règles techniques de qualité des données définies et maintenues manuellement dans les entrepôts de données ?

La discussion a porté sur la complexité croissante des systèmes de données modernes et les limites des approches traditionnelles, manuelles, de la qualité des données. Voici un aperçu des points clés et des idées partagées par Marcin lors de sa présentation captivante.

Les défis des règles manuelles de qualité des données

Dans sa présentation, Marcin a commencé par souligner les défis auxquels les organisations sont confrontées lorsqu'elles s'appuient sur des règles de qualité des données définies et maintenues manuellement dans les entrepôts de données :

1. Maintenance chronophage : La définition manuelle des règles de qualité des données demande du temps et des efforts considérables. À mesure que les volumes de données augmentent et que la complexité des systèmes croît, le maintien de ces règles devient une tâche sans fin.

   
   

2. Problèmes de scalabilité : À mesure que les organisations augmentent leur infrastructure de données, il devient de plus en plus difficile de gérer et de mettre à jour ces règles efficacement. Cela entraîne des goulots d'étranglement, un traitement des données plus lent et des risques potentiels pour l'intégrité des données.

   
   

3. Sujétion aux erreurs : La maintenance manuelle des règles est intrinsèquement sujette aux erreurs humaines. Même de petites erreurs dans les définitions des règles peuvent conduire à des évaluations inexactes de la qualité des données et à des anomalies non détectées.

L'argument principal de Marcin était que les règles de qualité des données manuelles ne suffisent plus dans le monde actuel axé sur les données, où les pipelines de données sont de plus en plus dynamiques et complexes.

La transition d'une qualité de données basée sur des règles à une qualité de données pilotée par l'IA

Pour relever ces défis, Marcin a présenté une approche moderne et plus efficace de la gestion de la qualité des données qui exploite les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Il a expliqué comment la détection des anomalies automatisée remplace rapidement les processus manuels, offrant une série de bénéfices clés :

Détection proactive des anomalies

Plutôt que d'attendre que des problèmes de données se posent, les outils pilotés par l'IA peuvent surveiller continuellement les données en temps réel, identifiant les écarts et les anomalies au fur et à mesure qu'ils se produisent. Cette approche proactive permet aux organisations de résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les décisions commerciales.

Systèmes auto-apprenants

Grâce à l'apprentissage automatique, les systèmes de qualité des données peuvent apprendre des données historiques et ajuster les seuils dynamiquement. Cela élimine le besoin de mises à jour constantes des règles et garantit que le modèle de qualité des données reste pertinent à mesure que les données et les besoins commerciaux évoluent.

Évolutivité et efficacité

Les outils automatisés de qualité des données sont hautement évolutifs. Que vous gériez un petit entrepôt de données ou un lac de données à grande échelle, les solutions pilotées par l'IA peuvent gérer les volumes croissants de données sans sacrifier les performances ni nécessiter plus d'interventions manuelles.

Amélioration de la précision et de la cohérence

Les algorithmes d'IA et de ML sont conçus pour repérer les motifs et détecter les anomalies avec précision, réduisant ainsi le risque d'erreurs humaines. Cela conduit à une meilleure précision des données, à des aperçus plus fiables et à une capacité de décision améliorée.

Le rôle de digna dans la révolution de la qualité des données

Marcin a souligné l'approche pilotée par l'IA de digna en matière de qualité des données, en mettant l'accent sur comment digna élimine le besoin de règles de qualité des données manuelles. Au lieu de cela, la plateforme de digna propose :

1. Autometrics : Profile continuellement les données et capture les métriques clés pour l'analyse, garantissant des aperçus de qualité des données précis et à jour.

   
   

2. Modèle de prévision : Utilise l'apprentissage automatique pour prédire les problèmes potentiels de qualité des données futurs en étudiant les tendances et les motifs des données, permettant aux organisations d'être proactives plutôt que réactives.

   
   

3. Autothresholds : Ajuste automatiquement les valeurs de seuil basées sur les données historiques, garantissant que les anomalies de données sont détectées avec précision sans nécessiter des mises à jour manuelles constantes.

   
   

4. Tableaux de bord et notifications en temps réel : Fournit une visibilité en temps réel de la santé des données, avec des alertes instantanées sur les anomalies, rendant plus facile pour les organisations de rester au courant des problèmes de qualité des données.

Pourquoi la qualité des données pilotée par l'IA est importante pour les entrepôts de données

L'importance de la qualité des données ne peut être surestimée—surtout dans les entrepôts de données, qui servent de centre central pour le stockage et l'analyse des données. Sans données précises et cohérentes, les organisations risquent de prendre de mauvaises décisions commerciales, de faire face à des problèmes de conformité et de perdre la confiance des clients.

En adoptant la détection des anomalies pilotée par l'IA et en s'éloignant de la définition manuelle des règles, les entreprises peuvent :

1. Renforcer la confiance dans leurs processus axés sur les données.

2. Gagner du temps en automatisant les vérifications de la qualité des données.

3. Réduire les coûts en minimisant l'intervention manuelle et en évitant les erreurs coûteuses de données.

4. Se développer efficacement à mesure que leur infrastructure de données s'étend.

Points clés de la présentation de Marcin

Marcin a conclu sa présentation en soulignant la nécessité de solutions de qualité des données pilotées par l'IA dans le paysage moderne des données, laissant les participants impatients d'explorer les prochaines étapes de la gouvernance des données pilotée par l'IA. Les jours de dépendance aux règles technologiques de qualité des données définies et maintenues manuellement touchent à leur fin. À leur place, des systèmes intelligents et évolutifs offrent une approche plus efficace, précise et pérenne de la qualité des données. digna continue de mener la charge pour moderniser le contrôle de la qualité des données, garantissant que les entreprises peuvent s'appuyer sur des données de haute qualité et dignes de confiance sans le fardeau de la maintenance des règles manuelles.

Alors que les organisations continuent de naviguer dans des environnements de données complexes, la question reste posée : Les règles définies manuellement sont-elles toujours nécessaires ? Bien que certaines réglementations spécifiques à l'industrie puissent encore exiger certains contrôles prédéfinis, la tendance est claire—l'IA transforme la gestion de la qualité des données. Les organisations qui adoptent ce changement obtiennent un avantage stratégique, réduisant les coûts et améliorant la fiabilité de leurs décisions axées sur les données.

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Un grand merci à tous ceux qui ont contribué à faire de cet événement un tel succès ! Un merci spécial à l'Université des sciences appliquées de Francfort pour leur hospitalité.