La clé pour atteindre le plein potentiel de la GénAI: La qualité des données

L'IA générative GénAI promet de révolutionner les industries, qu'il s'agisse d'automatiser les processus commerciaux, d'améliorer la prise de décision ou de stimuler l'innovation à des vitesses jamais atteintes. Cependant, derrière chaque modèle de GénAI réussi se cache une vérité fondamentale : la qualité de la GénAI dépend des données qui l'alimentent.

Lorsque les données sont incomplètes, incohérentes ou inexactes, même les outils GénAI les plus avancés fourniront des résultats erronés. En conséquence, les entreprises risquent de prendre de mauvaises décisions, d'être inefficaces sur le plan opérationnel, de ne pas respecter les règles et de voir leur réputation entachée.

Pour les organisations qui cherchent à optimiser et à étendre les résultats de la GénAI , garantir des données de haute qualité n'est pas seulement une exigence technique, c'est un impératif stratégique. Comme d'autres cas d'utilisation axés sur les données, GénAI nécessite des données fiables qui vous donnent une confiance totale dans les résultats.

La qualité des données est importante

Les organisations qui s'empressent d'adopter la GénAI se rendent compte que la qualité des données peut faire la différence entre leur investissement et leur échec. Les modèles GénAI les plus performants s'appuient sur de grands volumes de données propres et fiables pour entraîner, prédire et fournir des résultats utiles. Des données de mauvaise qualité, en revanche, introduisent des biais, amplifient les erreurs et sapent la confiance.

Prenons les exemples suivants :

• Une société immobilière en ligne a mal utilisé l'IA pour prédire les prix des logements, ce qui a entraîné une dépréciation des stocks de 300 millions de dollars et des licenciements massifs.
• Le chatbot d'une grande compagnie aérienne a fourni des conseils juridiques erronés, exposant l'entreprise à des responsabilités coûteuses.
• En matière d'embauche, les outils de recrutement par IA ont introduit des biais involontaires, ce qui a donné lieu à un examen juridique et éthique.

Ces cas démontrent que des données d'entrée erronées - qu'il s'agisse de données incomplètes, incohérentes ou inexactes - produisent des résultats d'IA peu fiables. En bref, le mantra "garbage in, garbage out" s'applique aux données GénAI .

Selon Gartner, 30 % des projets GénAI échoueront d'ici à la fin de 2025 en raison de la mauvaise qualité des données, d'une valeur commerciale imprécise et de contrôles des risques inadéquats. Ces risques sont réels, mais ils peuvent être évités. Garantir des données de haute qualité est le moyen le plus efficace de libérer les promesses de la GénAI.

5 Défis pour assurer la qualité des données

Les professionnels des données sont confrontés à plusieurs défis majeurs lorsqu'ils préparent leurs données pour le GénAI. Il s'agit notamment de

1. Sources de données disparates et en silo
   De nombreuses organisations sont confrontées à des données fragmentées entre les systèmes, les régions ou les départements. Sans données unifiées et cohérentes, les modèles GénAI ne disposent pas d'une vue d'ensemble permettant de fournir des informations significatives.
2. volume de données et complexité
   Les entreprises gèrent aujourd'hui des volumes de données considérables, en constante augmentation et provenant de Plus de sources que jamais. La gestion de pétaoctets de données de capteurs, d'enregistrements transactionnels, d'entrées de séries temporelles et d'autres données nécessite des solutions modernes capables de traitement en temps réel.
3. Données périmées ou incomplètes
   Des données périmées ou erronées conduisent à des prévisions inexactes. Pour que GénAI reste pertinent, les données doivent refléter les mises à jour en temps réel, l'évolution des besoins des entreprises et des tendances.
4. Manque de gouvernance et de transparence
   Sans une gouvernance appropriée, les organisations ne peuvent pas garantir l'exactitude des données, leur cohérence et leur conformité - des éléments essentiels pour que le GénAI réponde aux normes réglementaires et commerciales.
5. Processus de qualité des données incohérents
   De nombreuses organisations ne disposent pas de processus normalisés pour maintenir la qualité des données dans l'ensemble des départements et des systèmes. Les incohérences dans la validation, le nettoyage et le contrôle des données peuvent entraîner des divergences qui nuisent à l'exactitude et, en fin de compte, à la confiance dans les résultats de la GénAI . Sans une approche unifiée, les organisations ont du mal à garantir que les données restent fiables, à jour et alignées sur les objectifs de l'entreprise.

La solution : Construire une base solide pour les données

Une plateforme de données unifiée permet de relever ces défis, en garantissant que les entreprises peuvent fournir des données propres, fiables et intégrées à leurs modèles GénAI . Ce type de plateforme fournit une solution complète qui prend en charge :

• Intégration des données. La plateforme doit intégrer de manière transparente les données provenant de systèmes disparates, créant ainsi une source de vérité unique et unifiée. Cela permet d'éliminer les silos et de s'assurer que GénAI a accès à toutes les données pertinentes.
• Traitement en temps réel. Une plateforme unifiée et évolutif peut gérer des volumes de données considérables, en streaming ensembles de données extrêmement volumineux afin de permettre des prédictions et des analyses en temps réel.
• Gestion de la qualité des données. De la déduplication des données à la détection des erreurs, la plateforme peut garantir que les données sont exactes, complètes et fiables avant d'être introduites dans les modèles GénAI .
• gouvernance et conformité. Les outils de gouvernance intégrés dans les plateformes données modernes assurent la transparence et la confiance, ce qui permet aux organisations de respecter les normes réglementaires en toute confiance.
• évolutivité. La capacité d'une plateforme à évoluer rapidement prend en charge les formats de données modernes, ce qui permet aux entreprises d'intégrer toutes les données nécessaires à l'évolution de leurs opérations GénAI .

Avec la bonne plateforme, les entreprises peuvent nettoyer, connecter et préparer leurs données pour les cas d'utilisation de GénAI , qu'il s'agisse d'automatiser les flux de travail, de fournir des analyse prédictive, d'optimiser les opérations ou d'atteindre d'autres objectifs commerciaux. Une plateforme peut être une force motrice pour le succès de la GénAI , ou limiter les résultats. C'est pourquoi les entreprises doivent comprendre leurs besoins et mettre en œuvre une plateforme qui réponde à leurs exigences actuelles et futures.

Atteindre l'excellence GénAI : Les avantages des données de qualité

Lorsque les organisations s'attaquent aux problèmes de qualité des données, elles libèrent tout le potentiel de GénAI et d'autres cas d'utilisation fondés sur les données. Parmi les avantages permanents, citons

• Des informations précises. Des données d'entrée de haute qualité se traduisent par des données de sortie fiables et exploitables, permettant une prise de décision plus intelligente.
• Efficacité opérationnelle. L'automatisation des tâches avec GénAI réduit les efforts manuels, augmente la productivité et libère le temps du personnel pour d'autres tâches.
• Réduction des coûts. Des données propres minimisent les erreurs coûteuses et accélèrent le retour sur investissement (ROI) pour GénAI.
• L'innovation. Grâce à des données fiables, les entreprises peuvent déployer GénAI en toute confiance pour des cas d'utilisation complexes, tels que la maintenance prédictive, la prévision de la demande et la personnalisation des clients.
• Avantage concurrentiel. Les connaissances fondées sur les données fournies par la GénAI permettent aux entreprises d'agir plus rapidement, de s'adapter plus vite au changement et de surpasser leurs concurrents.

Passez à l'étape suivante : Préparez vos données pour GénAI

L'adoption réussie de la GénAI commence par la Préparation données. Les organisations qui accordent la priorité à la qualité des données ne se contenteront pas de résoudre des problèmes courants, elles accéléreront également l'innovation et obtiendront des résultats commerciaux mesurables.

L'eBook "Realize the Promise of GénAI Today-and Avoid Common Pitfalls" propose des stratégies éprouvées pour aider les organisations à s'assurer que leurs données sont prêtes pour le GénAI. Il propose sept étapes pour Préparation les données à la GénAI et partage des stratégies pour préparer votre infrastructure de données au succès GénAI. Il peut doter les organisations des outils et des connaissances nécessaires pour que GénAI fonctionne pour elles, grâce à des données propres, fiables et exactes.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.