Assistants et agents IA seront d'autant plus pertinents que nous saurons leur apporter le bon contexte d'informations - ni trop, ni trop peu.
Quatre portraits, quatre voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
La course à la performance des IA occulte souvent leur utilité réelle. L’histoire prouve que l’adoption passe par la simplicité, non la puissance. Et si notre rapport à l’IA devait changer de cap ?
DataOps, ou opérations de données, est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour améliorer la vitesse, la qualité et la fiabilité de l'analyse des données et de la prise de décision basée sur les données au sein des organisations.
< Les plateformes Data sont au centre de toutes les plateformes IT
DataOps repose sur l'idée que l'analyse des données doit être traitée comme un processus continu, plutôt que comme un événement ponctuel, et que les équipes chargées de l'analyse des données doivent travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes au sein de l'organisation afin de s'assurer que les données sont exactes, à jour et facilement accessibles.
L'objectif des DataOps est de permettre aux organisations d'extraire rapidement et facilement des informations à partir des données, et d'utiliser ces informations pour éclairer les décisions commerciales et stimuler l'innovation. Pour y parvenir, DataOps souligne l'importance de l'automatisation, de la collaboration et de l'amélioration continue.
Un certain nombre de principes clés sont au cœur de DataOps, notamment :
Dans l'ensemble, DataOps est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour permettre aux organisations d'extraire davantage de valeur de leurs actifs de données et de prendre des décisions meilleures et plus éclairées sur la base des données.
