Pour devenir 'ai-driven', l'entreprise doit être en mesure d'en maîtriser le principal entrant : la donnée. Elle doit pour cela déjà se transformer pour devenir 'data-driven'. Elle doit en doper les capacités de capture, stockage, traitement et diffusion en réponse à l'explosion de leur variété, volumétrie, vélocité et valeur concurrentielle et en établir une gouvernance pérenne pour pouvoir en automatiser de plus en plus l'usage par l'intelligence artificielle.

Amplifier la valeur de vos données
L'intelligence artificielle est sans aucun doute la prochaine source de disruption pour l'entreprise. Pour pouvoir y faire face sereinement, elle doit préalablement mettre en ordre ses données, les faire passer de denrées à capital stratégique. Une tâche prioritaire et complexe face au tsunami des données auquel elle est confrontée et au durcissement de la réglementation en matière de protection de ces dernières. Pour y arriver et en tirer toute la valeur intrinsèque, prendre de meilleure décision et action, elle doit déjà adapter les capacités data de son système d’information en termes de gestion, d’analyse et de valorisation. Elle doit en casser les silos historiques, amplifier ses capacités de stockage, doper ses capacités d’intégration et de traitements et étendre ses capacités de contrôle et de traçabilité. Elle doit en ouvrir l’accès à tous (self-service Data) et corrélativement développer ses capacités d’innovation par les données (data science) et de gouvernance des données.
Spécialiste des architectures data-centric et de l'industrialisation du cycle de vie de l'intelligence artificielle, nous disposons d’un panel de références sans équivalent sur la mise en place de plateformes industrialisées ‘all data, events & knowledges’ et des processus et organisations associés pour les déployer à l’échelle de l’entreprise (Data Factory, Data Lab & AI Factory), le tout pour des cas d’usages variés (opérationnels, décisionnels, réglementaires, exploratoires/data science).
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