L’avantage des données: pourquoi les systèmes d’information de référence gagneront la course à l’IA

Le passage de l'expérimentation de l'IA à l'opérationnalisation de l'IA

La plupart des organisations ont dépassé le stade de l'expérimentation en IA et se concentrent désormais sur son déploiement à l'échelle de l'entreprise. Pourtant, de nombreuses initiatives stagnent lorsque les équipes tentent de passer des projets pilotes à la production. Le défi réside rarement dans le modèle d'IA lui-même. Le plus souvent, il s'agit de l'accès à des données fiables, de l'intégration aux systèmes existants et de la capacité à garantir la gouvernance, la sécurité et la conformité.

Les organisations sont confrontées à des obstacles communs lorsqu'elles déploient l'IA à grande échelle:

• Préoccupations en matière de sécurité, de confidentialité et de réglementation
• Accès limité aux données d'entreprise fiables
• Défis d'intégration entre les systèmes et flux de travail existants
• Complexité au sein des systèmes centraux et autres systèmes de base
• Lacunes en matière de qualité et de gouvernance des données ayant un impact sur les résultats de l'IA

Ces défis mettent en lumière une réalité importante: la préparation de l’IA dépend de la préparation des données.

Pourquoi les systèmes d'enregistrement sont plus importants que jamais

Pendant des années, de nombreuses organisations ont considéré leurs systèmes centraux comme des technologies obsolètes à remplacer. Aujourd'hui, cette vision évolue. Les systèmes d'information recèlent des décennies de connaissances métier, d'historique transactionnel, de contexte opérationnel et de données fiables dont les systèmes d'IA ont besoin pour fournir des résultats pertinents.

Les données d'entreprise fiables créent un avantage concurrentiel:

• Les données transactionnelles historiques fournissent un contexte essentiel aux décisions prises par l'IA.
• Les systèmes mainframe contiennent certaines des données commerciales les plus précises et les plus fiables au sein de l'entreprise.
• La gouvernance, la traçabilité et l'auditabilité des données aident les organisations à instaurer la confiance dans les résultats de l'IA.
• La connexion des données entre les environnements mainframe, distribués et cloud permet d'obtenir des informations commerciales plus complètes.

Les organisations qui réussissent à connecter leurs systèmes d'information aux initiatives d'IA seront mieux placées pour transformer leurs investissements en IA en résultats commerciaux mesurables.

Qu'est-ce qui rend les données stratégiques ?

L'IA moderne exige bien plus que de simples volumes d'informations. Les organisations ont besoin de données fiables, accessibles et gouvernées.

Rocket identifie cinq caractéristiques qui transforment les données en un atout stratégique pour l'entreprise:

• Contexte: Comprendre ce que représentent les données et comment elles soutiennent les processus métier.
• Traçabilité: Connaître l’origine des données, leur évolution et leur utilisation.
• Gouvernance: Appliquer des contrôles de sécurité, de conformité et de politique pour soutenir une IA de confiance.
• Relations: Connecter les données entre les systèmes pour créer une vue opérationnelle complète.
• Données historiques: Exploiter des années d'historique des transactions et des opérations pour améliorer la précision et la prise de décision de l'IA.

Créer un avantage en matière de données d'entreprise

Les organisations n'ont pas besoin de remplacer leurs systèmes centraux pour être prêtes pour l'IA. Elles peuvent au contraire optimiser leurs investissements existants en rendant accessibles à l'ensemble de l'entreprise des données opérationnelles fiables.

Rocket Software aide les organisations:

• Connectez les données entre les environnements mainframe, distribués et cloud.
• Améliorer l'accessibilité des données tout en maintenant la gouvernance et le contrôle.
• Soutenez les initiatives d'IA grâce à des données d'entreprise fiables et de haute qualité.
• Moderniser sans perturber les systèmes critiques.
• Permettre un accès sécurisé et évolutif aux systèmes d'information.

L’objectif n’est pas simplement de déplacer des données, mais de rendre disponibles des données fiables au moment et à l’endroit où elles sont nécessaires pour soutenir l’IA, l’analyse de données et l’innovation commerciale.