Étude de marché 2025 : Architecture des données modernes à l’ère de l’IA

Il couvre six dimensions qui vont au-delà des simples implémentations technologiques, afin d’offrir une vue globale des priorités, investissements et exigences en matière d’architecture de données :
• Axes de recherche
• Valeur commerciale
• Engagements futurs
• Cas d’usage
• xigences liées aux sources de données
• Plateforme infonuagique

L’impact de l’IA est manifeste : l’IA générative, avec les grands modèles de langage (LLM), domine les priorités de recherche, les investissements, les engagements futurs et les cas d’usage, suivie par leslac de données et les entrepôts de données nuagiques (bien que l’ordre puisse varier).

Cependant, les principaux défis identifiés dans le rapport sont les suivants : maintenir la précision des LLM tout en réduisant les risques d’hallucination (36,7 %), le coût de mise en œuvre et d’exploitation (35,5 %), et l’intégration des données d’entreprise ou des silos de données pour améliorer les IA (35,1 %). Cela suggère que la préparation des données pour l’IA, tout en maîtrisant les coûts, est une priorité dans toute stratégie d’IA, même avec l’émergence des lacs de données et des entrepôts de données infonuagiques.

Lisez ce rapport pour explorer ces points et bien d’autres, et obtenir un plan architectural complet menant au succès dans cette ère exigeante de l’IA.

Alors que les organisations s’efforcent de rendre les données plus accessibles à l’échelle de l’entreprise, l’analyse en libre-service continue de gagner en popularité. Pourtant, de nombreuses équipes rencontrent encore des obstacles majeurs lorsqu’il s’agit de prendre des décisions cohérentes et fiables basées sur les données. Sans cadre partagé pour interpréter les données, les équipes définissent souvent les mêmes indicateurs de manière différente, ce qui entraîne des résultats contradictoires et mine la confiance dans les rapports. Les solutions manuelles et les efforts dupliqués deviennent la norme, tandis que les équipes de données sont surchargées par des demandes routinières.

Une couche sémantique permet d’éliminer ces points de friction en offrant une vue cohérente et adaptée au métier des données, située entre les sources brutes et les utilisateurs. Elle traduit la complexité technique en définitions claires et gouvernées que chacun peut comprendre et utiliser, réduisant la confusion, alignant les équipes et accélérant les analyses — sans ajouter de pression supplémentaire sur les services informatiques.

Dans ce livre blanc, nous explorerons comment une couche sémantique s’intègre aux environnements de données modernes et comment la plateforme Denodo offre la cohérence, l’évolutivité et la gouvernance nécessaires pour soutenir des initiatives de libre-service réussies dans un paysage de données distribué.