Préparer vos données à l’IA avec l’intégration de données

Les données sont le carburant qui alimente l’intelligence artificielle (IA). Cependant, si les données ne sont pas de haute qualité, accessibles et intégrées, elles peuvent introduire des biais et des inexactitudes qui peuvent nuire à l’entreprise. L’intégration des données est une étape critique pour préparer vos données à la réussite de l’IA. En rassemblant des données provenant de sources et de formats divers en une vue unifiée, les organisations peuvent facilement accéder à toutes leurs données et les analyser, quels que soient leur origine et leur mode d’organisation. L’intégration des données garantit également la précision, l’exhaustivité et la fiabilité des données, qualités essentielles à la réussite des initiatives d’IA. Cette checklist donne un aperçu rapide des principales étapes et considérations relatives à l’intégration des données.

Définir les objectifs et le périmètre d’application de l’intégration des données

Évaluer votre paysage de données actuel et identifier les sources de données

Choisir la bonne approche, les bons partenaires et les bons outils pour l’intégration des données

Concevoir et mettre en œuvre une architecture et un pipeline d’intégration de données

Assurer la qualité et la gouvernance des données tout au long du processus

Surveiller et optimiser les performances et les résultats de l’intégration des données