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De nouveaux environnements et solutions logicielles font la différence

De nouveaux environnements et solutions logicielles font la différence

Grâce à de nouvelles solutions logicielles automatisées pour un traitement des données et un apprentissage machine plus efficaces, les diverses activités des équipes data ont tendance à converger. Cette tendance est à même de favoriser une qualité de collaboration optimisée pour un développement basé sur les données et l’Intelligence Artificielle.

L’organisation en silo était jusqu’alors une source majeure de conflit interne, notamment lors des transferts de projet entre les collaborateurs d’une équipe. Aujourd’hui, data scientists, ingénieurs et autres experts de l’équipe chargée du traitement des bases de données sont plus compétents, et de nouvelles solutions logicielles aident à l’accomplissement de nombreuses tâches qui hier encore nécessitaient des équipes spécialisées. Ainsi, le travail des équipes chargées du traitement des données va évoluer à l’instar de celui des équipes de développement et d’exploitation. Cette évolution va entraîner simultanément de nouvelles structures organisationnelles et de nouvelles fonctions.

De nombreuses entreprises doivent faire face à des problématiques de silos et d’incohérence des bases de données, mais également aux conflits organisationnels dus au manque de collaboration entre les data scientists et les ingénieurs de la donnée. Souvent, les équipes sont dans l’ignorance totale de ce que les autres font, et modifier des pipelines de données prend le plus souvent un temps fou parce cela nécessite des efforts de la part de nombreuses équipes distinctes. L’analytique avancée ou les projets d’Intelligence Artificielle exigent la combinaison de plusieurs jeux de données, si bien que l’organisation des données en silos affecte négativement le processus de développement ainsi que la qualité et à l’exactitude finales des résultats.

De nouveaux environnements et solutions logicielles font la différence

De nouveaux frameworks, de nouvelles solutions logicielles, facilitent un travail convergeant des équipes spécialistes de la donnée. Avec l’important développement de la science des données et de l’apprentissage machine, les développeurs de frameworks ont procédé à l’identification et à l’automatisation des problématiques courantes, rendant ainsi plus facile la gestion d’une application reposant sur les données par une seule équipe ou même un seul collaborateur.

Les frameworks d’apprentissage machine sont également en pleine évolution, notamment dans la gestion de production des applications. La nouvelle fonction d’ingénieur en apprentissage machine est sensée aller au-delà de la modélisation et de la gestion d’une application d’apprentissage machine. Les solutions d’Auto-apprentissage machine sont également en plein développement. Elles permettent aux personnes formées en statistiques ou en logiciels une exploration rapide d’un espace de modèles de haute qualité.

Construire un « Lakehouse » est aujourd’hui une tendance forte visant le démantèlement des silos de bases de données.

Enfin, les services cloud ont aussi réduit les freins à la productivité grâce à l’apprentissage machine. Les dernières plateformes unifiées offrent la possibilité aux professionnels de la donnée d’un déploiement des circuits de production sans effort particulier en matière de DevOps.

Construire un « Lakehouse » est aujourd’hui une tendance forte visant le démantèlement des silos de bases de données. Jusqu’alors, les organisations devaient composer avec des architectures complexes au sein desquelles plusieurs entrepôts de données de l’organisation étaient gérés par différentes équipes. Il y a une dizaine d’années, les lacs de données font leur apparition comme un environnement à faible coût pour le stockage des jeux de données brutes, mais ils ne bénéficiaient pas de la gouvernance qui caractérise les entrepôts de données. Aujourd’hui, les nouvelles technologies rendent possible l’ajout de ces fonctionnalités directement au-dessus du stockage des lacs de données, créant ainsi un système de gestion des données qui s’apparente à la gouvernance d’un entrepôt de données. 

Alors que la technologie diminue sensiblement les conflits opérationnels des applications basées sur les données et l’Intelligence Artificielle, de plus en plus d’organisations mettent en place des équipes verticales, en capacité d’appropriation de l’intégralité de ce type d’application ou de produit, avec des équipes centrales d’ingénierie des données à leur service en tant que pôle d’excellence pour prodiguer des conseils. In fine, les organisations devront choisir la structure d’équipe qui leur permettra d’itérer sur les problématiques métier et de créer de la valeur le plus rapidement possible. Les professionnels des données adopteront les bonnes techniques qui leur permettront de fournir cette valeur à leur organisation.