Système unifié d'enregistrement et système d'analyse : une plateforme unique pour une IA sécurisée et gouvernée

Les modèles d'IA actuels sont très performants, mais ils sont souvent sujets à des hallucinations. Les modèles d'IA probabilistes ont tendance à inventer des détails plausibles lorsque les faits et le contexte sous-jacents font défaut. La solution à ce problème ne réside généralement pas dans un modèle plus complexe. La véritable solution consiste à mettre en place une mémoire d'entreprise gouvernée, servant de base à la génération d'informations exploitables par le biais de flux de travail.

Un système d'archivage permet de gérer la mémoire d'entreprise en conservant un historique fiable des données opérationnelles, des bases de données, des applications obsolètes et des archives. Il préserve ces informations en assurant la traçabilité, le contexte temporel, la conservation, le masquage et les obligations légales. Ce processus transforme l'historique de l'entreprise en produits de données versionnés et conformes aux politiques, servant de contrat entre producteurs et utilisateurs de données. Grâce à des entrées fiables et explicables disponibles à la demande, un système d'analyse peut analyser, apprendre et activer les données tout en restant conforme et reproductible, en s'appuyant de manière transparente sur le système d'archivage.

Un système d'analyse exploite généralement les données opérationnelles pour transformer les faits en informations exploitables, permettant ainsi aux dirigeants de prendre des décisions éclairées. Trop souvent, il extrait les données de bases de données opérationnelles ou de pipelines ad hoc au lieu d'une mémoire centralisée et gérée. Bien que cette approche puisse fonctionner, elle prive l'entreprise de la possibilité d'exploiter les données historiques pour l'IA et de fonder ses analyses sur une mémoire centralisée et gérée.

Un système moderne d'analyse des données devrait idéalement reposer sur des produits de données gouvernés, assortis de contrats et d'objectifs de niveau de service (SLO) clairs garantissant la fraîcheur, la qualité et la traçabilité complète des données, tant actives qu'archivées. Relié au système d'information de référence, ce système doit permettre aux organisations de gérer en toute sécurité leurs données passées, présentes et futures, tout en assurant la conformité et en maintenant une plateforme transparente et prête pour les audits.

La boucle « Des données aux connaissances »

Lorsqu'un système d'information et un système d'analyse fonctionnent de concert, ils créent un cercle vertueux. L'historique d'entreprise, source de référence, est transmis sous forme de données archivées, conformes et gouvernées. Grâce au système d'analyse, ces données permettent d'entraîner des modèles et de générer des informations pertinentes ancrées dans la mémoire de l'entreprise, tout en surveillant les habitudes d'utilisation, les résultats des modèles et les retours d'information. Ceci permet d'enrichir les flux de travail et d'optimiser les processus. Ce cercle vertueux fluidifie la transition entre les faits, les analyses et les décisions, tout en garantissant que les modèles et les indicateurs reflètent en permanence l'évolution réelle de l'entreprise.

Boucle de traitement des données et d'analyse : calcul découplé, gouvernance unifiée

Séparer le système d'information et le système de données peut s'avérer pratique pour la gestion des SLA, des performances, des coûts et de l'isolation des risques, mais les inconvénients sont importants : dérive des politiques, dysfonctionnements. lignage de donnéesLes pipelines dupliqués complexifient souvent les flux de données. Une approche équilibrée consiste à découpler l'exécution tout en combinant une couche de gouvernance unifiée. Maintenir l'indépendance des opérations de calcul, de déploiement, de cadence et de mise à l'échelle, tout en centralisant le catalogue, l'application des politiques, la traçabilité et les audits, permet de tirer pleinement parti des atouts des deux approches et de bénéficier de l'unification du système.

Produits de données gouvernées : le pont entre les enregistrements et les informations

Les produits de données (archivés, opérationnels et analytiques) assurent la liaison entre les systèmes d'information et les systèmes d'analyse. Ils regroupent l'historique et les données actuelles de l'entreprise en un composant prêt à l'emploi, conforme aux politiques de gestion des données, sensible au facteur temps (pour la conservation et la suppression), reproductible, gouverné et conforme dès sa conception. Ceci améliore l'utilisation des données pour le système d'analyse.

L'intégration des systèmes d'information et des systèmes de gestion des données transforme ce lien en une véritable autoroute. Un même catalogue de données, un même moteur de politiques et un même graphe de traçabilité peuvent gérer les ensembles de données archivés, opérationnels et analytiques, garantissant ainsi une application cohérente des contrôles d'accès, du masquage, des mesures de conservation légale et des politiques de conservation et de suppression, tant lors de la publication que de l'utilisation. Les services sans copie assurent la cohérence entre les bases de données SQL, les fichiers, les API, les flux de fonctionnalités et les index vectoriels, tandis que les journaux de récupération et les citations favorisent des cas d'utilisation de l'IA générative plus transparents et explicables.

Comment l'unification des données et des analyses améliore-t-elle l'IA et les analyses ?

Voici quelques indicateurs quantifiables qui aident les équipes de données à créer les meilleurs produits de données pour améliorer l'IA et les analyses :

• Modèle de qualité supérieure : Les données archivées fournissent au modèle un historique d'entreprise cohérent, tandis que les ensembles de données actifs alimentent le système avec des signaux actuels. Cela permet à l'IA d'apprendre à la fois de la mémoire et de l'état actuel, offrant ainsi des analyses plus pertinentes.
• Explicabilité dès la conception : Chaque prédiction ou indicateur est rattaché à un produit de données versionné et à ses sources. Les approbations et les audits sont plus rapides grâce à l'intégration native des preuves.
• IA générative plus sûre : Les tâches de recherche indexent uniquement les documents approuvés et versionnés. Grâce à une boucle unifiée de traitement des données, la création d'un produit de données fiable est simplifiée pour les implémentations d'IA basées sur le système RAG (Real Access Group). L'accès est contrôlé lors de la recherche, et les réponses sont accompagnées de citations et de journaux de recherche, permettant aux utilisateurs et aux auditeurs de visualiser précisément les ressources utilisées.
• Des décisions cohérentes : Les couches KPI et les modèles sémantiques lisent à partir des mêmes produits gérés qui alimentent les fonctionnalités ML et les index de récupération, assurant ainsi l'alignement des tableaux de bord, des prévisions et des assistants IA.
• Coût et risque réduits : Les modèles sans copie et le stockage hiérarchisé réduisent les doublons. Une interface unique pour les politiques de sécurité réduit l'exposition aux incidents et accélère la réponse aux incidents.

À quoi ressemble l'unification des données et des analyses avec Solix ?

L'espace Plateforme de données commune Solix Il s'agit d'une couche fondamentale qui héberge des solutions qui, ensemble, fournissent un système unifié d'enregistrement et un système d'analyse pour les entreprises axées sur les données.

Archivage d'entreprise Solix

Retrait d'application, Archivage de base de données, Archivage de fichiers et Archivage par courrier électronique Créer un système d'archivage complet. La mémoire historique de l'entreprise est préservée grâce à des mécanismes de conservation, de mise sous séquestre légal, de traçabilité et de contrôle d'accès intacts.

Solix Data Lake Plus

Gère les données actives pour l'analyse et l'IA, transformant l'historique contrôlé en ensembles de données exploitables, en collections de documents et en produits de données prêts pour l'IA afin d'en extraire des informations pertinentes. Les équipes créent des tableaux de bord, entraînent des modèles et optimisent les charges de travail de récupération à partir de produits approuvés et versionnés, plutôt que d'extractions ponctuelles.

Structure de gouvernance unifiée

Les politiques sont définies une seule fois et appliquées de l'ingestion à l'accès aux données. La traçabilité, la qualité, le masquage et la conservation sont liés aux données ; les mêmes règles s'appliquent donc, qu'il s'agisse d'un tableau de bord, d'un modèle ou d'une requête de récupération.

Réflexions de clôture

Un système d'analyse déconnecté peut être productif, mais il restera toujours fragile s'il n'est pas alimenté par un système d'information centralisé. Unifier les deux sur une plateforme unique transforme les archives en un atout pour l'IA, les politiques en un code intégré aux données et les analyses en décisions justifiables.

et Archivage d'entreprise Solix et Solix Data Lake Plus Avec Solix Common Data Platform, vous bénéficiez d'une infrastructure unique et gouvernée qui couvre à la fois l'historique des données et les analyses en temps réel. Créez une seule fois vos produits de données archivées, utilisez-les partout et assurez la traçabilité de chaque réponse.

Réservez une démonstration pour découvrir comment Solix Data Lake Plus, associé à Solix Enterprise Archiving sur SCDP, vous offre un système d'enregistrement et un système d'analyse unifiés pour une IA sécurisée et gouvernée.