L'avenir de l'IA dans l'entreposage de données : tendances et prévisions 

La gestion des données peut être une tâche ardue. Il faut beaucoup de temps et de ressources pour collecter, traiter et analyser de grands volumes d'informations. Pour relever ces défis, environ 44% des entreprises envisagent d'investir dans l'intelligence artificielle (IA) pour rationaliser leurs processus d'entreposage de données et améliorer la précision de leurs informations.

L'IA est un outil puissant qui va au-delà de l'analyse de données traditionnelle. Il identifie les modèles et les tendances souvent manqués par les méthodes manuelles, conduisant à une efficacité accrue et à une précision améliorée. L'utilisation actuelle de l'IA dans l'entreposage de données n'est qu'un début et les possibilités de nouvelles applications sont infinies. 

IA et entreposage de données : tendances 

L'IA façonne déjà les processus entourant l'entreposage de données de plusieurs façons. En mettant en œuvre des tendances basées sur l'IA, les entreprises ont connu des améliorations spectaculaires de la vitesse et de la précision du traitement des données. Cela a conduit à une meilleure prise de décision et à une efficacité accrue. 

Processus ETL assistés par IA 

L'une des tendances observées dans l'entreposage de données est l'utilisation de l'IA pour aider à la processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Les outils ETL alimentés par l'IA peuvent automatiser les tâches répétitives, optimiser les performances et réduire le risque d'erreur humaine.  

En prenant en charge les tâches de bas niveau, l'IA permet aux ingénieurs de données de se concentrer sur des tâches de niveau supérieur telles que la conception de modèles de données, la formation d'algorithmes d'apprentissage automatique et la création de visualisations de données. Par exemple, Coca Cola utilise des outils ETL alimentés par l'IA pour automatiser les tâches d'intégration de données dans sa chaîne d'approvisionnement mondiale afin d'optimiser les processus d'approvisionnement et d'approvisionnement. 

Modélisation intelligente des données 

Une autre tendance dans l'entreposage de données est l'utilisation d'outils alimentés par l'IA pour la modélisation intelligente des données. L'IA peut analyser les sources de données et générer automatiquement des modèles de données, en tenant compte des relations entre les points de données.  

Cela fait gagner du temps et des ressources aux data scientists qui auraient autrement dû passer des heures à créer manuellement des modèles de données. De plus, la modélisation des données basée sur l'IA peut améliorer la précision et l'exhaustivité des données.  

Par exemple, Walmart utilise des techniques de modélisation de données intelligentes alimentées par l'IA pour des cas d'utilisation spécifiques, tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement et analyse client. L'optimisation de l'entrepôt de données permet à Walmart d'identifier rapidement et avec précision les tendances du comportement des clients, ainsi que de prévoir la demande de produits spécifiques pour garantir une expérience d'achat fluide aux clients. 

Nettoyage automatisé des données  

L'IA est de plus en plus utilisée pour automatiser le processus de nettoyage des données dans l'entreposage de données. Le nettoyage automatisé des données, ou préparation des données, implique l'utilisation de l'IA pour détecter et supprimer les inexactitudes, les incohérences, les erreurs et les informations manquantes d'un entrepôt de données, garantissant ainsi l'exactitude et la fiabilité des données.  

Grâce aux outils de nettoyage des données basés sur l'IA, les organisations peuvent tirer parti d'algorithmes avancés et d'une puissance de calcul robuste pour traiter et nettoyer efficacement des quantités massives de données. La capacité à gérer divers types de données permet un nettoyage complet des données, ce qui se traduit par des données de haute qualité pour l'analyse et la prise de décision.  

Par exemple, GE Healthcare exploite des outils de nettoyage des données alimentés par l'IA pour améliorer la qualité des données dans ses dossiers médicaux électroniques, réduisant ainsi le risque d'erreurs dans le diagnostic et le traitement des patients.

Surveillance continue de la qualité des données 

Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte aux entreprises en moyenne 15 millions de dollars par an. Grâce à la surveillance continue de la qualité des données, les entreprises peuvent éviter le processus long et coûteux d'identification et de correction des erreurs après coup. 

Surveillance continue de la qualité des données est une nouvelle tendance en matière d'entreposage de données, transformant la façon dont les entreprises gèrent leurs données à l'avenir. Contrairement aux approches traditionnelles de gestion des données qui impliquent des contrôles périodiques de la qualité des données, la surveillance continue implique une surveillance en temps réel de la qualité des données.  

Grâce à la technologie d'intelligence artificielle, il garantit que les données sont toujours propres, précises et à jour en détectant automatiquement les anomalies et les erreurs au fur et à mesure qu'elles se produisent, rationalisant ainsi le processus de gestion des données.  

Par exemple, Airbnb a mis en place des outils de surveillance de la qualité des données basés sur l'IA pour identifier et corriger les problèmes de qualité des données en temps réel, ce qui permet d'obtenir des résultats de recherche et des algorithmes de tarification plus précis. 

IA et entreposage de données : Prédictions 

Alors que l'intelligence artificielle continue de progresser rapidement, ses applications potentielles sont en constante expansion. Dans le domaine de l'entreposage de données, l'IA devrait jouer un rôle important à l'avenir.  

Conception de schéma automatisée  

Les outils de conception de schémas basés sur l'IA analyseront les sources de données et suggéreront la meilleure conception de schéma adaptée aux données, ce qui se traduira par un entreposage de données plus efficace et plus précis. Cette technologie profitera grandement aux entreprises traitant des ensembles de données volumineux et complexes, telles que les institutions financières, les organisations de soins de santé et les entreprises de commerce électronique. 

Par exemple, une entreprise de commerce électronique pourrait utiliser un outil de conception de schéma alimenté par l'IA pour optimiser son schéma d'entrepôt de données pour différents types de produits, lui permettant d'ajouter facilement de nouvelles catégories de produits à mesure qu'elle élargit ses offres. 

Curation de données pilotée par l'IA  

Avec l'essor du Big Data, la curation manuelle est devenue une tâche chronophage et fastidieuse. Les outils de curation de données basés sur l'IA automatisent le nettoyage et l'organisation des données, permettant aux entreprises d'obtenir des informations stratégiques.

De plus, l'IA classera automatiquement les données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique en fonction de critères tels que des mots clés, des métadonnées ou le type de contenu, garantissant ainsi la cohérence et un gain de temps. Sûr à supposer, l'avenir de la conservation des données avec l'IA est prometteur, et il ouvrira sans aucun doute la voie à une prise de décision plus précise et plus perspicace basée sur les données. 

Par exemple, une organisation de soins de santé pourrait tirer parti de l'analyse prédictive et utiliser un outil de curation de données alimenté par l'IA pour analyser les données des patients et identifier les tendances ou les corrélations entre certains symptômes et diagnostics, ce qui améliorerait les soins et les résultats des patients. 

Découverte intelligente des données  

Alors que l'entreposage de données devient de plus en plus complexe, la découverte intelligente de données (IDD) deviendra une tendance cruciale en intelligence d'affaires. Avec la capacité d'identifier automatiquement les modèles, les tendances et les relations dans de grands ensembles de données, les systèmes IDD offrent une analyse des données en temps réel, fournissant des informations instantanées qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.  

Par exemple, une entreprise de transport pourrait utiliser un système IDD pour analyser les données des clients et identifier les tendances dans les habitudes de voyage, conduisant à de nouvelles offres de services ou modèles de tarification. De plus, les systèmes IDD peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à améliorer leurs produits ou services en analysant les commentaires et les sentiments des clients. 

Réflexions finales 

L'IA jouera un rôle de plus en plus important dans l'avenir de l'entreposage de données. L'utilisation de modèles d'apprentissage automatique, de traitement du langage naturel et d'autres techniques avancées de science des données permettra aux systèmes d'entreposage de données de devenir plus intelligents et efficace pour analyser des ensembles de données complexes.  

Un bon outil d'entreposage de données compatible avec l'IA doit posséder des fonctionnalités telles que des capacités avancées de cartographie et de transformation des données, la génération de code automatisée, la prise en charge de plusieurs formats de données, une intégration transparente avec les lacs de données et des capacités d'apprentissage en temps réel. 

Ces systèmes d'entreposage de données intelligents et autonomes seront en mesure d'identifier des modèles et des tendances qui ne sont pas immédiatement apparents et de fournir des informations et des recommandations qui peuvent aider les entreprises à garder une longueur d'avance.  

À mesure que nous avançons, nous pouvons nous attendre à voir des solutions plus innovantes qui continuent de repousser les limites de ce qui est possible dans le monde de l'entreposage de données. Cela aidera les entreprises de toutes tailles à libérer tout le potentiel de leurs données.