Les projets data sont souvent présentés comme le moteur de la transformation numérique et de l’innovation en entreprise. Pourtant, une grande proportion d’entre eux n’atteint pas leurs objectifs, laissant les organisations frustrées et sceptiques quant au potentiel réel des données. Alors, pourquoi ces projets continuent-ils d’échouer ? Quels sont les obstacles persistants, et surtout, comment les surmonter ?

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l'innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d'une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l'innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d'une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

Dans le contexte évolutif l'IA générative, l'ANSSI met en avant l'importance cruciale d'intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d'assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes

Parler de qualité des données, c'est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé

Dans l'univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu'un simple choix binaire "ou".

De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l'Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l'IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d'utilisateurs.

Si ChatGPT promet d'automatiser et d'améliorer de nombreuses tâches, boostant ainsi la productivité des PME et des ETI, il est crucial de reconnaître les risques liés à son utilisation sans cadre. L'établissement d'une charte d'utilisation de ChatGPT pour les PME et les ETI n'est pas une entrave, mais un cadre nécessaire pour exploiter cette technologie avec responsabilité et discernement.

Réduire les risques du shadow IT : une approche stratégique dans l'ère de ChatGPT