Préparation des données et des plateformes

Un examen visant à déterminer si vos données, vos systèmes et votre plateforme peuvent soutenir les cas d'usage retenus : qualité, accès, architecture et adéquation.

Durée habituelle : 3 à 6 semaines

Préparation des données et des plateformes

Évaluer Durée habituelle : 3 à 6 semaines

Un examen visant à déterminer si vos données, vos systèmes et votre plateforme peuvent soutenir les cas d'usage retenus : qualité, accès, architecture et adéquation.

À qui s'adresse ce service

Équipes qui ont choisi des cas d'usage ou qui ont une décision de plateforme à prendre prochainement.

Ce que vous obtenez

  • Constats sur la qualité et l'accès aux données
  • Une vue de l'architecture et de l'adéquation de la plateforme
  • Les écarts, avec l'effort nécessaire pour combler chacun
  • Une recommandation sur ce qu'il faut corriger en priorité

Comment cela fonctionne

1. Cadrer2. Inspecter3. Évaluer4. Rapport
Préparation des données et des plateformes
Qualité des donnéesAccès aux donnéesArchitectureAdéquation de la plateforme Exemple illustratif, sans données clients.

Questions fréquentes

Que signifie être prêt côté données pour l'IA ?

Cela signifie que vos données sont accessibles, propres, gouvernées et d'une qualité suffisante pour les cas d'usage visés. La plupart des entreprises ont des données, mais elles ne sont pas encore reliées, étiquetées ou gérées de manière à ce qu'un modèle d'IA puisse en tirer des enseignements fiables.

Faut-il un entrepôt de données avant de démarrer un projet d'IA ?

Pas toujours. Cela dépend du cas d'usage. Certaines applications d'IA fonctionnent directement sur les données opérationnelles, d'autres exigent une couche de données consolidée. Nous évaluons l'infrastructure de données minimale dont chaque cas d'usage a besoin avant de recommander un investissement dans une plateforme.

Combien de temps faut-il pour rendre les données prêtes pour l'IA ?

Pour un cas d'usage ciblé, un sprint de maturité des données dure généralement de quatre à six semaines. Une plateforme de données complète à l'échelle de l'entreprise est un programme par phases, en général de trois à six mois, selon le nombre de systèmes sources et le niveau de qualité de départ.

Quelle différence entre maturité des données et gouvernance des données ?

La maturité des données indique si vos données peuvent soutenir un cas d'usage d'IA précis : qualité, accès, format. La gouvernance des données est le cadre permanent de règles et de responsabilités qui régit la gestion des données dans l'organisation. Les deux sont nécessaires : la gouvernance maintient la maturité dans la durée.

Ce qui suit habituellement

Besoin d'une plateforme pour cela ? Voir Partenaires. Besoin de personnes pour le réaliser ? Voir Spécialistes IA.

Dites-nous ce que vous souhaitez accomplir avec l'IA.

Commencez par une évaluation de la préparation à l'IA : une liste notée de cas d'usage et une feuille de route claire.