Data governance: estructurar antes de la IA

Por qué estructurar sus datos antes de integrar la IA: calidad, gobernanza, catalogación y requisitos para un despliegue exitoso. Le problème : des données en vrac: 85 % des projets IA échouent (Gartner). La première cause n'est pas technologique mais organisationnelle : des données dispersées dans des silos (ERP, CRM, Excel, emails), non documentées, incohérentes et souvent de mauvaise qualité. Avant de parler de machine learning ou de LLM, il faut parler de data governance. Les 4 piliers de la gouvernance data: 1) Qualité : les données sont-elles exactes, complètes, à jour ? 2) Catalogue : savez-vous quelles données existent, où elles sont, et ce qu'elles signifient ? 3) Lignage : pouvez-vous tracer l'origine et les transformations de chaque donnée ? 4) Accès et sécurité : qui a accès à quoi, avec quelle justification ? Ces 4 piliers forment la base de toute exploitation data fiable. Data mesh vs data warehouse: Deux approches coexistent. Le data warehouse centralise toutes les données dans un entrepôt unique (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL). Le data mesh distribue la responsabilité des données aux équipes métier qui les produisent, avec des standards partagés. Pour les PME, un data warehouse pragmatique (PostgreSQL + dbt) est souvent le meilleur point de départ. Préparer ses données pour l'IA: L'IA a besoin de données labellisées (pour le ML supervisé), de données propres (pas de doublons, pas de valeurs manquantes critiques), de données représentatives (éviter les biais de sélection), et de données accessibles via des API structurées. Un projet de data prep prend typiquement 60-80 % du temps total d'un projet IA. Notre méthode chez Powehi: Nous commençons chaque projet IA par un audit data : inventaire des sources, évaluation de la qualité, identification des lacunes. Ensuite, nous structurons un data warehouse léger (PostgreSQL + dbt), nous mettons en place un catalogue de données, et nous automatisons les contrôles de qualité. C'est seulement après cette fondation que nous déployons l'IA. Points clés : 85 % des projets IA échouent, souvent à cause des données, 4