Stratégie

Data Innovation : les pratiques innovantes dans la gestion du patrimoine de données

Data Innovation : les pratiques innovantes dans la gestion du patrimoine de données
« Data Innovation : de la préparation des données au prédictif » sera le thème de la CIOnférence du 21 juin 2018.

Le 21 juin 2018, CIO organise à Paris une conférence « Data Innovation : de la préparation des données au prédictif » afin de faire le point des meilleures pratiques en matière d'innovations dans le traitement de la donnée : IoT, Data Wrangling, Data Innovation, IA, prédictif...

PublicitéLe DSI a besoin d'innover dans la gestion du patrimoine de données pour s'adapter aux nouveaux besoins, aux nouvelles pratiques et aux nouvelles technologies. C'est pourquoi, le 21 juin 2018, CIO organisera une matinée sur le thème « Data Innovation : de la préparation des données au prédictif ». Celle-ci aura lieu au Centre d'Affaires Paris Trocadéro.
Premier problème à régler : le patrimoine de données de l'entreprise s'enrichit de nouvelles sources, à commencer par les objets connectés. Intégrer ces données nouvelles est un préalable à en tirer toute la valeur possible. Cela passe par des étapes de structuration et de mise en forme. Cette préparation des données -ou Data Wrangling- est désormais une étape incontournable dans la constitution et la gestion du patrimoine de données.

Extraire l'or du XXIème siècle

Exploiter ce patrimoine, savoir extraire l'or du XXIème siècle de son minerai, passe en particulier par la capacité à utiliser l'intelligence artificielle désormais accessible grâce au moindre coût de la puissance de calcul comme du stockage. Cette exploitation franchit une nouvelle étape grâce à un décisionnel qui dépasse aujourd'hui la compréhension du passé pour réellement prédire l'avenir.
Mais l'exploitation ne doit pas mettre en danger les données de production. Les exposer de manière protégée, éventuellement anonymisées, peut passer bien sûr par une étape de recopie brute. Mais la virtualisation des données permet de coller au plus près des données de production sans nuire à la sécurité de celles-ci.

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