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Plans directeurs pour l’infrastructure de données; Stockage «Lakehouse»; les données ne sont pas le nouveau pétrole, plus

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Plans directeurs pour l’infrastructure de données; Stockage «Lakehouse»; les données ne sont pas le nouveau pétrole, plus

Cela est apparu pour la première fois dans le bulletin d’information mensuel des entreprises a16z. Abonnez-vous pour rester au courant des dernières nouveautés en entreprise et en B2B.

Même si nous entendons parler de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, ils ne sont qu’une facette d’une tendance encore plus grande au sein de l’entreprise: le passage des systèmes logiciels basés sur du code à ceux basés sur des données. Ici, nous nous concentrons sur les données et rassemblons nos histoires et modules les plus importants sur la manière dont ils transforment l’entreprise, des nouvelles piles technologiques et modèles commerciaux à qui peut utiliser les données et comment.

Les plans de l’infrastructure de données

L’émergence de l’IA / ML a ajouté de la complexité à l’infrastructure de données – les outils qui centralisent et traitent les données – et a créé deux écosystèmes parallèles. Le premier concerne les systèmes opérationnels (y compris l’IA / ML) qui alimentent des produits basés sur les données, et le second est destiné aux systèmes analytiques traditionnels (y compris les outils de veille stratégique). Alors, comment toutes les innovations dans les outils de données et la technologie autour de ces deux écosystèmes se rejoignent dans l’entreprise?

Nous avons demandé à plus de 20 praticiens d’organisations de données de premier plan: (a) à quoi ressemblaient leurs piles de technologies internes et (b) si cela différerait si elles en construisaient une nouvelle à partir de zéro aujourd’hui. Le résultat: une architecture unifiée pour une infrastructure de données moderne et trois plans communs pour sa mise en œuvre.

Architecture de données unifiée

Lire le rapport complet »


Une nouvelle façon de stocker des données – le «Lakehouse»

De nombreuses entreprises disposent de deux types de stockage distincts: les lacs de données et les entrepôts de données. L’entrepôt de données gère les analyses «hors ligne», telles que les tableaux de bord et les rapports BI, qui décrivent ce qui se passe ou se passe dans une entreprise. Et les lacs de données stockent des données plus désordonnées, généralement non structurées, qui alimentent les modèles «en ligne» pour la science des données et les calculs derrière les modèles qui gèrent l’entreprise (par exemple, lorsque Lyft ou Uber fixent les prix des trajets).

Mais à mesure que les lacs de données mûrissent, ils sont plus capables de gérer directement les cas d’utilisation de la BI et de l’analyse. L’avenir pourrait-il être un «lakehouse» de données offrant une plate-forme de stockage unique pour l’intelligence d’affaires et la science des données? Ali Ghodsi, PDG et fondateur de Databricks, explore l’histoire des architectures de données et leur direction dans cette conversation de style couloir avec Martin Casado, associé général d’a16z.

Écoutez « Les données ne suffisent pas: l’évolution des architectures de données » »


Données et problème des systèmes complexes

Dans un système à base de code, le but est de construire un logiciel qui, étant donné certaines entrées, produit un certain ensemble de sorties. La tâche est fondamentalement une tâche d’ingénierie: vous pouvez modulariser, vous pouvez construire des intégrations, vous pouvez contrôler toutes les primitives. Mais les systèmes de données, en particulier les systèmes AI / ML, s’apparentent davantage à la métaphysique qu’à l’ingénierie, dans leur tentative de modéliser et de maîtriser la complexité du monde naturel.

C’est ce que soutiennent Peter Wang, fondateur et PDG d’Anaconda, et Martin Casado, qui discutent des implications pratiques pour les marges, les structures organisationnelles et la construction d’entreprises d’IA / ML dans cet épisode du podcast a16z.

Écoutez «Reining in Complexity: Data Science & Future of AI / ML Businesses» »


Pourquoi les données ne sont pas le nouveau pétrole

Une fois le pétrole extrait, il ne peut plus être extrait et il conserve de la valeur au fil du temps (à part les changements de marché). Les données, en revanche, peuvent être extraites à l’infini; devient généralement moins précieux avec le temps; et, à mesure qu’un corpus de données grandit, le coût d’acquisition de plus de données augmente à mesure que la valeur incrémentielle de l’ajout de données diminue.

Cela ne veut pas dire que les données ne sont pas précieuses. Les données sont fondamentales pour les stratégies de produits de nombreuses entreprises, et il existe des moyens de contribuer à la défense, mais ce n’est pas un fossé magique. La défensibilité à long terme est plus susceptible de provenir d’une technologie différenciée et d’une expertise du domaine, les données étant un carburant clé pour les deux.

Lire «La promesse vide des données en berne» »


Des décisions basées sur les données lorsque tout le monde est analyste

Alors que de plus en plus d’industries et d’organisations passent de processus papier manuels à des processus numériques automatisés (buzzword bingo: transformation numérique), la Business Intelligence (BI) cède la place à l’analyse opérationnelle (OA). Avec la BI, une équipe de spécialistes crée des tableaux de bord que les dirigeants et les gestionnaires utilisent ensuite pour comprendre les performances passées d’une entreprise et prendre des décisions de haut niveau. Dans l’analyse opérationnelle, tout le monde devient analyste, accédant à des données en temps quasi réel pour plus de décisions opérationnelles et ouvrant de nouvelles opportunités pour l’infrastructure d’analyse opérationnelle, les applications axées sur l’industrie et les outils basés sur les rôles. Alors qu’est-ce que cela signifie pour les travailleurs et l’entreprise?

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Regardez « Tout le monde est un analyste: opportunités dans l’analyse opérationnelle » »

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Traduction de l’article de dasrush : Article Original

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