Les entreprises confrontées au besoin de traiter des données en forte croissance doivent élaborer des stratégies de stockage de données de plus en plus sophistiquées pour pouvoir s’adapter à la diversité des informations collectées. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle a un rôle clé à jouer.
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L’instantanéité des données : le défi du data scientist
À l’ère du Big Data, l’un des challenges du data scientist est de permettre un accès instantané aux données malgré les mouvements constants et les changements d’architecture au sein des supports utilisés. Pour y parvenir, les professionnels estiment que le disque Flash est actuellement ce qu’il y a de plus efficace tout en mobilisant un support différent en parallèle, notamment pour les données nécessitant une durée de stockage plus longue ou encore pour les fichiers de sauvegarde qui ne servent que ponctuellement (un disque NL-SAS, par exemple). Dans tous les cas et même si les usages des datas scientists varient, le défi est de rendre l’ensemble des données de l’entreprise accessible en un clic, quelle que soit leur nature. C’est là qu’une stratégie réfléchie doit s’opérer.
Erreurs – latence – accès : les valeurs ajoutées de l’intelligence artificielle pour le stockage des données
C’est dans ce contexte et pour limiter les erreurs de stockage de données que l’intelligence artificielle est une solution intéressante. Concrètement, un algorithme se base sur le comportement et les usages de l’utilisateur pour identifier la nature de chaque donnée (et sa pertinence) et lui attribuer automatiquement l’emplacement approprié, tout en tenant compte des ressources de stockage restantes dans l’optique de rentabiliser au maximum l’espace et le budget. L’algorithme peut aussi gérer automatiquement les mises en cache en identifiant (entre autres) quelles données sont pertinentes pour les utilisateurs et quelles données sont pertinentes pour les applications, avec envoi automatique vers un stockage en RAM (pour les données utilisées en continu), sur disque Flash (pour les données utilisées de manière fréquente, mais non constante) ou sur un disque NL-SAS (pour les données à usage sporadique). En fait, l’intelligence artificielle remplace tout bonnement le processus manuel lorsque celui-ci devient trop complexe. Elle permet de limiter les erreurs, mais aussi d’accélérer l’accès aux données et de réduire sensiblement la latence.
Conclusion
En conclusion, l‘intelligence artificielle intégrée aux stratégies de stockage permet d’optimiser les processus tout en réduisant les coûts, ce qui sévère une réelle valeur ajoutée pour le travail du data scientist. De plus, à force d’analyses de données en gros volume, l’intelligence artificielle peut aussi mettre en exergue les usages de l’entreprise et anticiper ses évolutions, par là même les performances, la mémoire et les budgets qui seront requis à l’avenir pour stocker ses données… De quoi accélérer la compétitivité des organisations axées « data » sans venir dénaturer le travail effectué par les datas scientists.
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