Comment s'assurer que les projets d'IA et d'analyse n'échouent pas ?

2023 est une année marquée par une escalade des crises économiques et des risques climatiques. Le besoin d'informations basées sur les données pour favoriser l'efficacité, la résilience et d'autres initiatives clés sera donc une priorité absolue pour les entreprises en 2023. De nombreuses entreprises ont tenté d’adopter des analyses avancées et l’intelligence artificielle pour répondre à ce besoin. Désormais, ils doivent transformer la preuve de concept en retour sur investissement.

De nombreuses entreprises font d'énormes progrès en investissant beaucoup de talents et les bons logiciels. Cependant, de nombreux projets d’IA et d’analyse d’entreprises échouent parce qu’elles ne disposent pas des technologies de base appropriées pour prendre en charge les charges de travail d’IA et d’analyse avancée. Certaines entreprises s'appuient sur des systèmes matériels obsolètes, tandis que d'autres sont gênées par les problèmes de coût et de contrôle liés à l'exploitation du cloud public. La plupart des entreprises sont tellement séduites par la puissance des outils logiciels d’IA qu’elles ne parviennent pas à choisir le bon matériel.

Alors que le rythme de l'innovation s'accélère dans ces domaines, le moment est venu pour les leaders technologiques d'évaluer ce dont ils ont besoin pour tirer parti avec succès des projets d'intelligence artificielle et d'analyse.

Les entreprises doivent construire une infrastructure adaptée

Dans une enquête menée auprès de plus de 2 000 chefs d'entreprise, le cabinet de recherche IDC a constaté que de plus en plus de personnes interrogées se rendent compte que les systèmes d'intelligence artificielle doivent fonctionner sur une infrastructure spécialement conçue pour apporter une réelle valeur. En fait, de nombreux répondants ont cité le manque d’infrastructures adéquates comme la principale raison de l’échec des projets d’IA. IDC a noté que les facteurs entravant la transition vers une infrastructure centrée sur l'IA sont les préoccupations liées aux coûts et à la stratégie, ainsi que la complexité des environnements et infrastructures de données existants.

Bien que les experts du secteur conviennent que le déploiement de nouvelles plates-formes est difficile pour les entreprises, il existe des moyens d'optimiser la valeur des projets d'IA et d'analyse, avec des considérations fondamentales telles que la puissance de calcul, l'architecture de la mémoire, ainsi que le traitement, le stockage et la sécurité des données.

La clé, ce sont les données

Selon un rapport d'enquête récemment publié par le magazine Harvard Business Review, la disponibilité des données est un indicateur de performance clé pour les entreprises qui déploient avec succès l'intelligence artificielle et l'analyse. En bref, les chefs d’entreprise qui réussissent ont démocratisé les données de leur entreprise, en les rendant accessibles aux employés, en capturant les données des clients et des fournisseurs et en les partageant avec d’autres. Le traitement des données est essentiel à la technologie et au matériel de base. Voici ce qu'il faut considérer :

Obtenir les données : pour pouvoir analyser davantage de données plus rapidement, les entreprises ont besoin d'un traitement plus rapide grâce à des serveurs hautes performances et des puces adaptées à l'IA, qu'il s'agisse de processeurs ou de GPU. L'infrastructure informatique moderne est conçue pour améliorer l'agilité des entreprises et les délais de commercialisation en prenant en charge des charges de travail telles que les bases de données et les analyses, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, le calcul haute performance, etc.

Stocker les données : de nombreuses entreprises disposent de grandes quantités de données pour collecter des informations exploitables, mais elles ont besoin d'un endroit sécurisé et flexible pour les stocker. Les solutions de stockage de données non structurées les plus innovantes sont flexibles et principalement conçues pour atteindre une fiabilité à grande échelle sans sacrifier les performances. Les solutions de stockage objet modernes offrent performances, évolutivité, résilience et compatibilité sur une architecture distribuée à l'échelle mondiale pour prendre en charge les charges de travail d'entreprise telles que le cloud natif, l'archivage, l'IoT, l'intelligence artificielle et l'analyse du Big Data.

Protégez vos données : les cybermenaces sont partout, que ce soit en périphérie, sur site ou dans le cloud. Les données, applications et systèmes critiques d'une entreprise doivent être protégés. De nombreux chefs d'entreprise recherchent une infrastructure fiable, capable de fonctionner avec un maximum de flexibilité et d'agilité commerciale sans compromettre la sécurité. Ils souhaitent adopter une architecture Zero Trust pour intégrer des fonctionnalités de sécurité dans les solutions de stockage, de serveur, hyperconvergées, de réseau et de protection des données à l'échelle de l'entreprise.

Données mobiles : à mesure que le paysage de la génération de données évolue et que les modèles de trafic de données deviennent plus complexes, la demande croissante oblige la plupart des entreprises à réévaluer leurs réseaux. Pour que les données circulent de manière transparente, ils doivent disposer du système réseau approprié. Cependant, les réseaux propriétaires traditionnels manquent souvent d'évolutivité, de solutions cloud éprouvées et d'automatisation, tandis que les solutions open source peuvent être coûteuses et peu flexibles. Les réseaux ouverts relèvent le défi en offrant à l'entreprise moderne un choix de logiciels, une intégration d'écosystème et une automatisation de la périphérie au cœur jusqu'aux plates-formes cloud.

Accès aux données : Le développement et le déploiement des technologies d'IA se font de plus en plus sur des postes de travail puissants et efficaces. Ces systèmes spécialement conçus permettent aux équipes de travailler plus intelligemment et plus rapidement avec l'IA et l'analyse à toutes les étapes du développement de l'IA et de plus en plus pendant le déploiement, car ils permettent l'inférence de périphérie. Pour permettre aux employés d'accéder aux données dont ils ont besoin, les entreprises devront abandonner les systèmes existants cloisonnés, rigides et coûteux et se tourner vers de nouvelles solutions qui permettent la rapidité, l'évolutivité et la confiance dans l'analyse et l'intelligence artificielle. Data Lakehouse prend en charge la business intelligence, l'analyse, les applications de données en temps réel, la science des données et l'apprentissage automatique en un seul endroit, offrant un accès rapide et facile à des données fiables pour les data scientists, les analystes commerciaux et autres personnes qui ont besoin de données pour générer de la valeur commerciale Direct. accès aux fonctionnalités.

Focus on Results

L'analyse et l'IA promettent de générer de meilleures informations commerciales à partir des entrepôts de données, des flux de données et des lacs de données. Mais les entreprises doivent d’abord évaluer leur capacité à développer et à déployer avec succès des projets d’IA ou d’analyse. La plupart des entreprises doivent moderniser leur infrastructure et leur matériel critiques pour pouvoir prendre en charge le développement et le déploiement de l'IA, de la périphérie au centre de données, en passant par les plateformes cloud. Les entreprises qui font cela verront leurs données et applications comme des multiplicateurs de force. En cours de route, ils mettront en œuvre des mises à niveau pour garantir que les données sont sécurisées et accessibles afin d'atteindre les objectifs informatiques et commerciaux pour les années à venir.

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