À mesure que les organisations déploient l’IA, l’analytique et l’automatisation à grande échelle, le risque lié aux données de mauvaise qualité augmente. De petits problèmes en amont peuvent se propager silencieusement dans les tableaux de bord, les prévisions et d’autres cas d’usage tels que l’IA. Gartner souligne que 93 % des équipes ne détectent pas les problèmes de données avant qu’ils n’affectent l’entreprise, et qu’au moins 30 % des projets d’IA sont abandonnés en raison d’une mauvaise qualité des données et de contrôles insuffisants.

L’observabilité des données démystifiée explique comment l’observabilité moderne va au-delà d’un monitoring purement réactif pour adopter une détection et une atténuation proactives des incidents. L’eBook présente les capacités clés telles que la surveillance des données, la détection automatisée des anomalies, le lignage des données et la gestion des SLA. Il introduit également les agents d’observabilité des données ainsi qu’une connectivité compatible MCP afin d’accompagner les assistants IA et les workflows agentiques. Le résultat : des données fiables et validées, capables de soutenir des décisions autonomes et des usages IA sans compromettre la gouvernance.

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