Data gouvernance et IA générative : le socle du Business Intelligence moderne

Contexte

La transformation numérique a profondément modifié les attentes et la vision des consommateurs sur les assets digitaux. Désormais plus aguerris sur les possibilités offertes par les technologies numériques, les consommateurs attendent des entreprises des services personnalisés qui leur permettent de disposer d’une qualité d’expérience personnalisée, fluide, immersive et rapide. Aujourd’hui l’IA Générative est mise en avant dans de nombreux domaines pour accroître la connaissance et la productivité de ses utilisateurs.

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La “Gen BI” pour démocratiser l’accès aux données 

La démocratisation de l’accès aux données est un enjeu majeur pour les entreprises qui cherchent à exploiter pleinement leur potentiel. Pour répondre à cet enjeu, AVISIA a développé un outil de Gen BI. Il propose une solution innovante de Self-Service Analytics basée sur l’IA Générative et la Data Gouvernance

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En permettant aux utilisateurs de requêter leur système d’information (SI) en langage naturel, notre outil de Gen BI supprime les barrières techniques liées à la maîtrise des langages de programmation et de requêtes de bases de données (SQL et autres). Cette approche, rendue possible grâce à l’IA Générative, ouvre la voie à une exploitation plus agile et intuitive des données. Cela favorise ainsi la prise de décision éclairée à tous les niveaux de l’entreprise. 

La Gouvernance Data, joue un rôle essentiel dans ce processus en assurant la pertinence des résultats obtenus. Elle garantie la connaissance, la qualité, la fiabilité et la sécurité des données, 

Elle se révèle être aussi un formidable accélérateur des initiatives IA et tout particulièrement des solutions Gen BI. Cet article met en avant ces solutions.

Pour garantir la pertinence de notre outil de Gen BI, la démarche suivante a été opérée :

  • Identification des tables à exploiter pour nourrir l’IA Générative sur la performance Digitale,
  • Capture automatique de la structure (champs avec formats) et des métadonnées associées aux tables sélectionnées hébergées sous Google BigQuery,
  • Enrichissement des métadonnées des champs des tables avec des informations manuelles sur le type de données disponibles. Par exemple : de courtes définitions, exemples de valeurs disponibles et/ou possibles,
  • Ajout d’informations relatives au jointures entre les tables,
  • Création d’une interface graphique permettant aux clients d’interagir avec le service,
  • Création manuelle d’exemples d’analyses possibles pour enrichir le prompt à travers des exemples. Permettant ainsi d’optimiser la pertinence des réponses adressées,
  • Utilisation de Gemini pour transformer les demandes adressées en langage naturel en requêtes SQL. Requêtes exploitées pour la résolution des réponses et l’affichage des résultats de recherche exposés aux utilisateurs. Les requêtes SQL sont également mises à disposition des utilisateurs pour téléchargement et exploitation.

Dans cette démarche, nous remarquons que plusieurs étapes comme l’enrichissement des métadonnées reposent sur des tâches manuelles opérées par le développeur du service. Nous voilà désormais exposé à l’une des facettes de la Data Gouvernance, la gestion de la connaissance et de l’accessibilité aux données.

Les opportunités des Catalogues Data (Data Catalog ou Data Knowledge Catalog)

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Pour gérer ces aspects les Data Stewards, acteurs majeurs dans la conduite de la Gouvernance Data, ont recours à différents assets et solutions telles que les Data Catalog. Ces solutions permettant de collecter et centraliser la connaissance Data à destination des équipes Data, Business et IT.

Focus sur les Data Catalogs : pilliers de la gouvernance Dat

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Qu’ils soient stand-alone ou intégrés (DataGalaxy, CastorDoc, Alation, Zeena, Collibra…), les Data Catalogs sont devenus incontournables. Ils centralisent la connaissance de l’entreprise à travers 5 fonctionnalités clés :

  • Le Dictionnaire technique : Cartographie et documente les données brutes (formats, catégorisation, règles techniques, contraintes réglementaires).

  • Le Glossaire métier : Traduit la technique en valeur business. Il centralise les définitions, indicateurs, niveaux de qualité et rôles (Data Owners/Stewards).

  • Le suivi des Traitements : Identifie les pipelines de données (ingestion, transformation) pour cibler rapidement les anomalies techniques.

  • Le suivi des Usages : Recense les assets data (dashboards, rapports) pour anticiper l’impact métier d’un incident de données.

  • Le Data Lineage : Assure la traçabilité complète des flux de données, du dictionnaire jusqu’à l’usage final.

Nourrir la Gen BI avec des Métadonnées optimales

Cette richesse issue de la Gouvernance Data est le carburant idéal de l’intelligence artificielle. C’est pourquoi nous avons fait évoluer AVISIA Gen BI avec une intégration de pointe :

  • Automatisation : Un export hebdomadaire sécurisé (via FTP) extrait l’ensemble des connaissances de DataGalaxy (Glossaire, Dictionnaire, Lineage).

  • Performance Cloud : Un job GCP (Google Cloud Platform) collecte et connecte automatiquement ces métadonnées à nos tables analytiques.

Vous souhaitez en savoir plus sur ce projet ou sur d’autres exploitations des données à forte valeur ajoutée conduites par AVISIA, contactez-nous via le formulaire de mise en relation du site.

Ressources

Vous pouvez également vous référer aux articles AVISIA ci-dessous pour obtenir des informations sur nos expertises Data Gouvernance et Data IA :

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