Dans le monde de l’analyse de données, une chose est claire : l’importance de l’analyse prédictive. Comme l’a dit le célèbre joueur de hockey canadien Wayne Gretzky, « Je vais là où va le palet, pas là où il a été. » Cette citation est devenue emblématique, souvent utilisée dans des articles de blog inspirants sur les affaires. Cependant, elle néglige un point crucial : pour savoir où va le palet, il faut d’abord savoir où il a été et dans quelle direction il se dirigeait.
L’analyse prédictive repose sur l’exploration des données historiques et actuelles pour identifier et quantifier les tendances futures. Plus il y a de données disponibles, plus les prédictions peuvent être précises. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle (IA) en collaboration avec l’analyse prédictive. L’IA, en particulier l’apprentissage automatique, est un outil puissant pour reconnaître des modèles dans de vastes quantités de données sans nécessiter une expertise spécialisée en sciences des données.
Mais comment l’IA impacte-t-elle l’entreposage de données ? L’accès aux bonnes données et leur préparation pour les cas d’utilisation de l’analyse et de l’apprentissage automatique sont cruciaux. Sans la consolidation et l’accessibilité des données nécessaires, tout modèle d’apprentissage automatique est condamné à échouer.
Traditionnellement, les charges de travail d’apprentissage automatique sont traitées en dehors de l’entrepôt de données, nécessitant un prétraitement des données, un nettoyage, une normalisation et une déduplication avant de les charger dans le pipeline. Cela s’applique aux données structurées et semi-structurées. Le besoin de prétraitement et d’intégration des données devient encore plus crucial à l’ère de l’IA génératrice, qui évolue rapidement grâce aux modèles de langage larges (LLM) affinés prenant de l’ampleur dans les environnements d’entreprise.
Cependant, la pénurie de personnel qualifié familiarisé avec ces processus et le manque d’outils appropriés posent des défis significatifs. Selon une enquête d’IDC, plus de la moitié des décideurs en informatique et en ligne métier dans 2000 organisations sont confrontés à des difficultés en raison d’un manque de personnel qualifié et d’outils appropriés. Un autre obstacle est le coût des ressources informatiques nécessaires pour la formation et l’inférence.
Pour simplifier l’utilisation de l’apprentissage automatique et relever ces défis, les entrepôts de données évoluent. Des solutions d’entreposage de données comme Amazon Redshift sont conçues pour accéder et nettoyer de manière transparente les données de diverses sources, éliminant ainsi le besoin d’un prétraitement étendu. Par exemple, Redshift ML offre une plateforme intégrée pour construire et exécuter des fonctions d’apprentissage automatique en utilisant SQL, éliminant ainsi la nécessité d’exporter des données ou d’apprendre de nouveaux langages d’apprentissage automatique.
De plus, l’IA améliore également la performance et l’efficacité des requêtes d’entreposage de données. Redshift Serverless d’Amazon utilise des modèles d’IA pour optimiser l’exécution des requêtes, en tenant compte de facteurs tels que la complexité de la requête, sa fréquence et la taille de l’ensemble de données. Cette optimisation pilotée par l’IA permet aux clients de prioriser l’efficacité des coûts ou l’amélioration des performances en fonction de leurs besoins.
En conclusion, l’IA révolutionne l’entreposage de données en le rendant plus accessible, efficient et résilient. Grâce aux outils alimentés par l’IA, les organisations peuvent exploiter pleinement le potentiel de leurs entrepôts de données, permettant des prédictions précises, une intégration de données rationalisée et une performance de requête optimisée. Alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur des informations basées sur les données, le mariage de l’IA et de l’entreposage de données devient indispensable pour gagner un avantage concurrentiel.
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