L'IA offre un potentiel significatif pour rationaliser et optimiser la gestion du backlog Produit, mais son adoption nécessitera de trouver un équilibre judicieux entre automatisation et validation humaine, tout en assurant la transparence et en atténuant les risques de biais.
L'arrivée de l'intelligence artificielle (IA) bouscule les pratiques Agile. Que signifie encore "être Agile" à l'ère de l'IA? Cette série d'articles dresse un panorama des changements culturels et méthodologiques à prévoir au sein des organisations.
Le royaume des données structurés et non structurés "at scale" est le Data Lake
Un Data Lake est un référentiel central qui permet aux entreprises, aux gouvernements et à d'autres organisations de stocker toutes leurs données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle.
Les lacs de données sont conçus pour stocker de grandes quantités de données dans un format brut, non traité, et pour fournir une source unique de vérité pour les données à travers l'organisation.
L'objectif d'un lac de données est de permettre aux organisations de stocker et de gérer toutes leurs données structurées ou non en un seul endroit, et de rendre ces données facilement accessibles aux spécialistes des données, aux analystes et aux autres utilisateurs. Pour ce faire, les lacs de données utilisent généralement un système de fichiers distribué, tel que Hadoop (HDFS), pour stocker les données, et ils fournissent souvent des outils et des interfaces pour l'ingestion des données, leur transformation et leur accès.
L'utilisation d'un lac de données présente un certain nombre d'avantages clés, dont les suivants :
L'évolutivité : Les lacs de données sont conçus pour stocker de grandes quantités de données à n'importe quelle échelle.
La flexibilité : Les lacs de données peuvent stocker des données structurées, non structurées et semi-structurées.
La rentabilité : Les systèmes actuels de lacs de données permettent de stocker de grandes quantités de données à moindre frais.
Dans l'ensemble, un lac de données est un référentiel central de stockage et de gestion de grandes quantités de données, conçu pour permettre aux organisations d'extraire davantage de valeur du rapprochement de leurs actifs data.