Construire une base de données prête pour l'IA : Pourquoi les formats de table ouverts façonnent la stratégie des entreprises

L'IA a transformé la façon dont les entreprises envisagent leurs plateformes de données.

L'objectif ne se limite plus à l'analyse et à la production de rapports. Les données doivent désormais être en temps réel, interopérables et suffisamment fiables pour alimenter les systèmes d'IA générative sans introduire de coûts inutiles ou de risques de conformité. C'est pourquoi les formats de tableaux ouverts tels qu'Apache Iceberg, Delta Lake et Apache Hudi sont devenus essentiels pour les architectures de données modernes.

Au lieu d'une nouvelle vague d'enfermement propriétaire, les entreprises adoptent des normes ouvertes et des piles modulaires qui leur offrent flexibilité et contrôle. Mais il ne suffit pas de connaître le nom de ces technologies. La véritable opportunité réside dans la compréhension de la manière dont elles s'intègrent pour créer une fondation prête pour l'IA qui équilibre la gouvernance, le coût et l'évolutivité.

Pourquoi les formats de table ouverts gagnent-ils du terrain ?

Pendant des années, les entreprises se sont retrouvées coincées entre les lacs de données et les entrepôts de données. Les lacs offraient de l'échelle mais manquaient de structure. Les entrepôts, quant à eux, offraient une structure, mais à un coût beaucoup plus élevé. Les formats de table ouverts tels qu'Iceberg, Delta et Hudi comblent désormais ce fossé en ajoutant des schémas, des versions et une gouvernance à un stockage abordable et évolutif.

Le résultat est une plateforme de données qui tient ses promesses :

• Cohérence entre les pipelines de diffusion en continu et les pipelines de traitement par lots

   

• Interopérabilité entre les outils et les plates-formes, évitant le verrouillage des fournisseurs

   

• Gouvernance intégrée grâce à des fonctionnalités telles que les pistes d'audit et les voyages dans le temps

   

Cette évolution est particulièrement cruciale pour l'IA. Les modèles n'ont pas seulement besoin de grandes quantités de données, mais aussi de données précises, traçables et continuellement mises à jour. Grâce aux formats de table ouverts, les entreprises peuvent fournir aux modèles les informations structurées et vérifiables dont ils ont besoin pour prendre des décisions fiables.

La place de la diffusion en continu

Les formats de tableau résolvent le problème de la structure, mais l'IA exige également de la rapidité. Les agents, les copilotes et les assistants IA doivent avoir accès à des données en temps réel, qu'elles proviennent de systèmes de transaction, de cadres de conformité ou d'interactions avec les clients. C'est la raison pour laquelle de nombreuses entreprises fusionnent aujourd'hui leurs piles de stockage et de diffusion en continu.

Les architectures de données modernes associent Iceberg, Delta ou Hudi à des technologies telles que Kafka, Flink ou Spark Structured Streaming :

• Des données actualisées pour que les modèles fonctionnent toujours sur la base des informations les plus récentes

   

• Fiabilité grâce à l'évolution des schémas et à la gestion intelligente des erreurs

   

• Évolutivité permettant de faire face à une augmentation subite de la demande sans perturber les systèmes en aval

   

Pour toute entreprise qui investit dans l'IA, les données en temps réel ne sont plus un luxe, mais un élément essentiel de précision et de confiance.

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La couche de gouvernance : Au-delà de la conformité

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère, la gouvernance passe du statut de case à cocher réglementaire à celui de différentiateur concurrentiel. Les régulateurs demandent comment les entreprises gèrent les données d'entraînement et d'inférence, tandis que les clients attendent de plus en plus de transparence sur l'utilisation des données.

Les formats de table ouverts permettent d'effectuer des audits au niveau du stockage, mais une gouvernance efficace va plus loin. Les entreprises tournées vers l'avenir mettent aujourd'hui en œuvre :

• Catalogues de données unifiés qui offrent une vue unique des actifs à l'échelle de l'organisation

   

• Couches sémantique et métrique qui normalisent les définitions et l'utilisation au sein des équipes

   

• Contrôles d'accès basés sur les rôles qui associent les autorisations à la responsabilité de l'entreprise

   

Ensemble, ces composants garantissent que lorsque les systèmes d'IA accèdent aux données, les chefs d'entreprise peuvent répondre à des questions clés : D'où proviennent ces données ? Qui en est responsable ? Sont-elles appropriées pour être utilisées dans ce contexte spécifique ?

Une gouvernance solide n'est pas seulement une question de conformité, elle permet également de renforcer la confiance dans toutes les décisions prises par votre entreprise en matière d'IA.

Une perspective différente : Le rapport coût-efficacité

L'IA et l'analytique avancée créent une immense valeur, mais introduisent également de nouvelles pressions financières. À mesure que les charges de travail de l'IA augmentent, les coûts de formation et de service peuvent augmenter rapidement. Les formats de table ouverte offrent un moyen de maintenir ces coûts prévisibles.

En séparant le calcul du stockage et en adoptant des normes ouvertes, les entreprises peuvent choisir les services les plus rentables sans être liées à un seul fournisseur. Cette flexibilité devient cruciale à mesure que les organisations traitent des ensembles massifs de données d'entraînement et servent l'inférence à l'échelle.

Lorsqu'ils sont mis en œuvre de manière stratégique, Iceberg, Delta et Hudi peuvent aider les entreprises à maintenir à la fois la flexibilité et le contrôle des coûts. Mais pour atteindre cet équilibre, il faut des professionnels des données qui comprennent à la fois les principes FinOps et les meilleures pratiques en matière d'ingénierie des données.

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Ce sur quoi les dirigeants doivent se concentrer aujourd'hui

Pour les directeurs financiers, les directeurs des systèmes d'information et les directeurs des données, le défi va bien au-delà du choix de la technologie. Construire une plateforme prête pour l'IA signifie planifier l'évolutivité, l'interopérabilité et la gouvernance continue dès le départ. Les étapes suivantes peuvent aider les dirigeants à préparer leur organisation à la réussite :

1. Adopter un format de table ouvert. Que vous choisissiez Iceberg, Delta ou Hudi, faites-en la norme de l'entreprise. Les environnements fragmentés ralentissent les progrès et ajoutent une complexité inutile.

    

2. Investir dans des pipelines en temps réel. Le traitement par lots ne suffit plus à répondre aux exigences de vitesse de l'IA. Adoptez des architectures de type "streaming-first" qui s'intègrent de manière transparente à votre centre d'hébergement.

    

3. Intégrer la gouvernance dès le départ. Intégrez les catalogues, les couches sémantiques et les contrôles d'accès dans votre architecture dès le premier jour plutôt que de les traiter après coup.

    

Avec ces priorités en place, les entreprises peuvent construire des systèmes d'IA évolutifs, transparents et financièrement viables.

Alors que l'IA devient un élément central de la stratégie des entreprises, les dirigeants qui associent une infrastructure de données ouvertes aux bons talents se démarqueront de leurs organisations.