Con el creciente apetito de las empresas por herramientas y análisis basados ​​en datos, los equipos que trabajan con datos tienen una gran demanda. Para responder a la afluencia de demandas preservando al mismo tiempo el nivel de servicio, ahora deben industrializar su base y equiparse con procesos sólidos. La nube y la automatización se están convirtiendo en palancas esenciales para apoyar este paso a escala, como lo ilustran los testimonios de Axa France y del neobanco Floa en la segunda emisión de nuestro gran tema DataOps.

Robin Cunchillos, arquitecto principal de Axa France: “la plataforma realmente ha cambiado la vida cotidiana de los equipos técnicos y comerciales. »

El primer invitado, Robin Cunchillos, arquitecto jefe de Axa Francia, explica por qué la aseguradora recurrió hace unos años a una plataforma de datos alojada en la nube, en este caso Databricks en Azure, con el objetivo de construir una base de datos más robusta y escalable. capaz de ofrecer los niveles de servicio esperados por los usuarios. Para ir más allá, el equipo también automatizó al máximo los procesos técnicos (gestión de redes, hogares, etc.) y funcionales (flujos de trabajo y canalizaciones de datos) asociados a la plataforma.

Esta industrialización ha cambiado la forma de entregar casos de uso, con ahorro de tiempo tanto para el equipo técnico como para las líneas de negocio. “El primer año después de la implementación, los usuarios vieron que estábamos cumpliendo con nuestros compromisos de servicio, lo que les dio confianza en la plataforma. A partir del segundo año, los casos de uso se multiplicaron por cinco”, subraya Robin Cunchillos, para quien este aumento de carga no habría sido posible sin la automatización. Actualmente, el equipo también trabaja en la aculturación, otra palanca esencial para desarrollar usos en torno a los datos, liderado por la directora de datos de Axa Francia, Chafika Chettaoui.

Índice
  1. MLOps: reaprendizaje del modelo de industrialización
    1. Encuentre nuestras retransmisiones anteriores de Grands Thémas

MLOps: reaprendizaje del modelo de industrialización

Sébastien Robert, director de datos de Floa: “hace unos años creamos un departamento de datos, centralizando competencias, para afrontar la fase de construcción de la plataforma. »

Floa, una fintech bordelesa especializada en servicios de pago, también ha experimentado estos problemas de industrialización. "Somos afortunados de estar en un entorno digital, con una gran cantidad de datos disponibles, pero tuvimos dificultades para explotarlos plenamente debido a un entorno de SI bastante fragmentado", relata Sébastien Robert, director de datos de Floa. Por ello, la empresa decidió crear una plataforma de datos en la nube, optando por la solución Snowflake, para centralizar todos sus datos, procedentes de fuentes internas y externas. Un “facilitador” imprescindible, pero no suficiente, advierte el CDO, que menciona la necesidad de industrializar también los procesos, trabajar en la aculturación o establecer una gobernanza. “Cuando quiero crear un modelo sobre un caso de uso, como por ejemplo un análisis de solvencia, no es sólo cuestión de hacerlo en un viaje o tipo de cliente específico, sino de poder rehacerlo miles de veces, con datos y diferentes configuraciones”, ilustra.

Entre los temas que están sobre la mesa hoy, el equipo de datos también encuentra problemas relacionados con MLOps. De hecho, Floa ha implementado alrededor de cuarenta modelos de IA en casos de uso que requieren una respuesta en tiempo real, como la puntuación. “Tenemos un verdadero objetivo en el reaprendizaje de estos modelos, para mantener sus prestaciones en el tiempo”, explica Sébastien Robert. Para responder a esto, el neobanco ha creado un mecanismo que monitorea los modelos y monitorea posibles desviaciones, con el fin de reciclarlos cuando sea necesario.

Sobre el mismo tema, puedes encontrar nuestra primera transmisión del gran tema DataOps que analiza la gobernanza y el aspecto organizativo de las transformaciones de datos, con testimonios de los directores de datos de Schneider Electric, Matmut e Idemia.

En nuestro gran espacio temáticoa, también podrás descubrir la visión de una analista de Forrester, Michele Goetz; entrevistas con Stéphane Roder, empresario y especialista en IA, con el cirujano y autor Laurent Alexandre y con el abogado Henri Leben; así como las especificaciones del modelo.

Vea el programa presentado por la redacción de CIO, con testimonios de Axa France y Floa, así como la opinión experta de Akeneo (vídeo, 57 min).