Quels sont les moyens de faire face à l’incertitude actuelle sur les marchés des données et de l’intelligence artificielle ?

Pour ceux d’entre vous qui ont prêté attention à l’actualité du marché de l’analyse des données et de l’intelligence artificielle (IA), d’énormes changements se sont produits au cours des dernières années. L'essor des langages open source a mis sous pression les techniques d'analyse traditionnelles et des entreprises comme SAS ont dû faire face à une nouvelle concurrence. Les startups traversent également des moments difficiles, brûlant de l’argent et tirant de précieuses leçons, parfois sans même trouver un modèle économique durable. De plus, l’adoption rapide de l’IA générative inquiète tout le monde quant à sa capacité à suivre la concurrence. Dans l’ensemble, l’incertitude dans le monde de l’analyse des données s’est accrue comme jamais auparavant.

Il est donc plus important que jamais de penser à long terme aux partenariats analytiques. La technologie choisie résistera-t-elle à l'épreuve du temps ? Choisissez-vous une entreprise ayant fait ses preuves ? ​​Quel sera le coût à une échelle maximale ? Comment les équipes doivent-elles évoluer à mesure que l'utilisation des données augmente ? Un partenaire peut-il m'aider ? Ces questions ont toujours été importantes à poser lors de l'analyse des décisions d'un partenaire, mais dans l'environnement en constante évolution d'aujourd'hui, il est encore plus important de anticiper.

Que rechercher dans la technologie des données et de l'IA

Du côté technologique, à mesure que le marché évolue, plus les fournisseurs sont impliqués dans le flux de livraison des données, plus le risque est grand. Par conséquent, les organisations doivent rechercher un fournisseur de technologies de données et d’IA capable de couvrir l’ensemble du spectre et de fournir des services complets. Une telle entreprise devrait être capable de faire le travail du début à la fin et de fournir les services suivants :

● Préparation des données

● Extraction, transformation et chargement (ETL)

● Automatisation, prédiction automatisée et ingénierie automatisée des fonctionnalités

● Mise au point de l'IA générative

● Développement de modèles

● Orchestration de la charge de travail

● Visualisation des données

● Analyse multilingue (y compris les langages Python, R, SQL et SAS)

De plus, lorsque tous ces outils sont fournis par le même partenaire technologique, ils seront très probablement tissés ensemble de manière plus naturelle et plus élégante. Cela signifie que la moitié du temps n’est pas consacrée à bricoler des outils, et lorsque les travailleurs des données portent plusieurs casquettes, ils n’ont pas besoin de passer d’un outil à l’autre pour essayer de bricoler eux-mêmes des flux de travail.

Le plus important est un partenaire logiciel capable de fournir toutes ces choses, de les livrer dans un flux de travail rationalisé et, de plus, de les fournir d'une manière qui prend en charge les personnes avec ou sans compétences professionnelles en matière de données. De cette façon, l’équipe data n’a pas à tout faire. Les outils sans code et low-code permettent aux parties prenantes extérieures à l'équipe de données de gérer les tâches petites mais importantes qui représentent 80 % du travail de l'équipe de données, tout en libérant l'équipe de données pour qu'elle puisse s'attaquer aux projets les plus difficiles qui nécessitent une science des données sérieuse.

Idéalement, le même partenaire peut fournir l’intégralité du package de services. Intégration transparente de bout en bout, sans code pour coder d'abord. Telles sont les caractéristiques d’une IA fluide et de partenaires technologiques solides.

Que rechercher dans une approche commerciale des données et de l'IA

La technologie ne représente cependant que la moitié de la bataille. De nombreuses organisations disposent d’une technologie performante mais manquent de stabilité. Plus important encore, du côté des entreprises, lorsqu’ils recherchent des partenaires pour répondre à leurs besoins en matière d’analyse de données et d’IA, les dirigeants et les organisations doivent donner la priorité à ceux dont les résultats et la stabilité ont été prouvés.

Pour les organisations de pointe d’aujourd’hui, les données sont essentielles. Les perturbations et les problèmes de communication causés par des partenaires instables constituent des retards inacceptables qui mettent en péril le succès à court et à long terme. Si vous souhaitez que votre solution de données résiste à l’épreuve du temps, assurez-vous que votre fournisseur de données l’a fait.

De plus, l'incertitude quotidienne peut être minimisée en s'associant à une organisation possédant une expertise approfondie dans le domaine et une expérience éprouvée en matière de service client de classe mondiale. Les partenaires doivent être des partenaires, pas seulement des fournisseurs. Lorsque les choses deviennent difficiles, vous voulez que quelqu’un vous aide.

Enfin, l’incertitude du marché signifie que tout le monde s’inquiétera des prix et de la valeur. Donnez la priorité aux partenaires dont les modèles commerciaux et les systèmes de licence sont conçus spécifiquement pour leurs clients.

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