La gestion des données de référence traite de l’exactitude et de la cohérence des données de référence dans toute organisation. Les données de base sont les données de base de toute entreprise et représentent des entités critiques, notamment les clients, les produits, les fournisseurs, les employés, les équipements, les emplacements et les centres de coûts. Toutes ces entités sont efficaces dans leur gestion commerciale et leurs fonctions. Lors de la création d’actifs de données de base, des enregistrements similaires sont créés et conservés en tant que copies dorées.
Les requêtes traditionnelles aident à trouver des enregistrements en double ou des enregistrements qui diffèrent les uns des autres. Mais les requêtes traditionnelles ne peuvent pas prendre en charge le regroupement de variations dans des enregistrements similaires. Dans ce cas, l’apprentissage automatique aide le système MDM à mieux organiser les données de base.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (ML) est une technologie qui permet aux ordinateurs d’acquérir de nouvelles compétences et connaissances sans y être spécifiquement instruits. Grâce à l’apprentissage automatique, les systèmes MDM peuvent répondre plus rapidement aux demandes de données, permettant aux fournisseurs et aux clients de partager les données plus rapidement.
Comment l’apprentissage automatique fait progresser le MDM
L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser les données d’un système ; plus un système examine les données, plus il s’améliore dans l’exécution des tâches. Il aide les entreprises à trouver des modèles dans les données et favorise les liens, les corrélations et l’adaptabilité plutôt que de restreindre la structure et d’encourager les objectifs d’échange. Cela rendra également l’extraction-transformation-chargement (ETL) inutile en s’appuyant sur les interactions actuelles pour évaluer de nouvelles données. Ainsi, l’apprentissage automatique améliore les MDM et les automatise, minimisant la charge des administrateurs et des gestionnaires de données.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle utilise une technique d’apprentissage automatique pour automatiser des opérations qui nécessiteraient autrement l’intelligence humaine.
Comment l’intelligence artificielle fait progresser le MDM
Les systèmes de gestion de données et l’IA sont synergiques. Lorsque l’intelligence artificielle est entièrement intégrée dans un modèle de données, elle peut augmenter la précision et les performances des requêtes de base de données et optimiser les systèmes d’exploitation. Cela allégerait la charge de travail des administrateurs de base de données (DBA) tout en améliorant l’accès aux données pour les analystes de données et les développeurs de logiciels.
Lorsque l’IA est mise en œuvre au niveau de la couche de données, un lien synergique est formé entre le référentiel de données de base et la création d’applications d’IA. Cette interaction a le potentiel d’affecter l’intégralité du cycle de vie des données.
L’IA automatise les tâches associées au MDM de plusieurs façons
- L’IA aide à la découverte de la gestion des données de référence. À mesure que le volume et les sources de données de référence augmentent, il devient plus difficile d’identifier les données de référence et les types de domaine. En 2020, la quantité de données dupliquées était de 64,2 ZB, et IDC (International Data Corporation) prédit un taux de croissance annuel composé de 23 % des données de 2020 à 2025. L’apprentissage automatique facilite la découverte des données et l’identification des domaines et aide à rendre le procédure de découverte simple, améliore l’évolutivité et améliore la productivité.
- L’IA aide à cataloguer les sources principales, les types de domaine et le flux de données commerciales dans l’ensemble de l’organisation. Cela aide avec les lignées MDM. L’apprentissage automatique progresse dans l’automatisation de la cartographie des lignées grâce à l’analyse technique. La carte de lignage consiste à relier les caractéristiques et les processus métier. En affaires, la cartographie des lignées facilite le suivi des produits et des services financiers.
- L’IA aide également à la modélisation des données de base, car elle est cruciale pour plusieurs transformations numériques dans un système. La création d’un hub de gestion des données de référence permet d’améliorer la gestion des données de référence. Ce hub MDM est utilisé dans le développement d’applications et de magasins de données analytiques et sert de source unique de vérité, éliminant les risques d’erreur et de duplication. MDM Hub fonctionnera sur des modèles de données de référence avec des propriétés et des hiérarchies cohérentes entre les sources.
- L’IA automatise l’importation, l’intégration et le mappage des données de base des fichiers. À cette fin, les algorithmes génériques NER (reconnaissance d’entités nommées) et NLU (compréhension de la langue nationale) sont utilisés par l’IA pour faciliter la cartographie. Différentes procédures d’apprentissage automatique sont également utilisées pour la catégorisation des produits, ce qui améliore l’efficacité des procédures en entreprise.
- L’IA peut résoudre les problèmes de données de base, tels que l’exactitude, la cohérence et l’exhaustivité. Le NLP (traitement du langage naturel) et l’apprentissage automatique hybride aident à mettre à jour les profils de données de base, à nettoyer et à normaliser les processus de qualité, ce qui améliore la productivité et l’évolutivité. Un moteur d’intelligence artificielle synchronise les principes de qualité des données avec les champs de données de référence. Ainsi, le nettoyage et la normalisation des données sur toutes les sources d’une entreprise automatisent l’évaluation de la qualité et sont représentés dans des tableaux de bord visibles.
- L’IA aide la gestion des données de référence à trouver des enregistrements en double et à les fusionner en un seul enregistrement d’or.
- La transformation numérique nécessite des opérations de bout en bout qui ne sont optimisées qu’en modélisant l’écosystème de données d’une organisation et la cartographie des flux de valeur. L’IA aide à établir un réseau d’informations inter-domaines et inter-services en créant des associations entre les domaines de données de référence. Il permet également la détermination de clés primaires et uniques dans différents ensembles de données de base en utilisant des méthodes telles que l’analyse de signature de colonne et l’analyse de comptage nul.
- L’automatisation par machine learning améliore la productivité, la cohérence et la communication interfonctionnelle de la gouvernance des données de référence grâce à la découverte de domaines et à la similarité des données ainsi qu’aux procédures NLP. Il permet de cartographier les parties prenantes telles que les gestionnaires de données, les développeurs de programmes et les spécialistes de l’entreprise pour déterminer l’implication de la gestion des données de référence. Les données de référence relient les parties prenantes des processus métier aux systèmes.
- L’IA aide à gérer la confidentialité des données de base en catégorisant les données sensibles et privées, les règles de confidentialité associées et les règles de carte. De plus, il aide les gestionnaires de données, les experts et les analystes à préparer les données pour une analyse plus rapide.
Intégration des données avec l’IA
Les applications d’IA suivent un pipeline de données commençant par l’intégration des données menant au nettoyage et à la transformation des données. Ensuite, les données sont préparées, y compris l’exploration et la sélection du cadre. Après la formation parallèle du modèle, le modèle d’apprentissage automatique est affiné. Ensuite, les données sont intégrées dans l’application pour mise à l’échelle. Et enfin, l’inférence met en avant des entrées du monde réel menant à des sorties exploitables.
En tout, L’apprentissage automatique et l’IA améliorent le MDM et sont essentiels pour faire évoluer le MDM dans les environnements commerciaux compliqués, multi-cloud et multi-hybrides d’aujourd’hui. L’IA est le seul moyen de rivaliser avec le nombre croissant de sources de données de référence, d’utilisateurs et de cas d’utilisation.