La prochaine avancée de l'IA est enfouie dans vos sauvegardes

Imaginez les possibilités qu'une compagnie d'assurance pourrait isoler en quelques instants tous les sinistres liés aux incendies survenus dans le Nord-Ouest Pacifique au cours de la dernière décennie, ou qu'un service commercial puisse recueillir les retours des utilisateurs afin d'améliorer proactivement les fonctionnalités avant de perdre des prospects. Les retombées positives potentielles de l'exploitation de vos données historiques pour alimenter l'IA sont infinies, mais seulement si les sauvegardes cessent de fonctionner comme telles.

Pendant des années, les entreprises de tous secteurs, de l'assurance au divertissement, ont traité leurs anciennes données comme une police d'assurance poussiéreuse, un objet qu'on stocke en espérant ne plus avoir à utiliser. Ces entreprises ont créé et conservent des montagnes de données, de fichiers et de vidéos qui ne voient pratiquement jamais le jour et ne leur apportent que peu, voire aucune valeur ajoutée, au-delà de leur rôle de sauvegarde ou de conformité réglementaire.

Alors, quel est le problème si ces données restent entassées au fond du placard numérique ? Une grande partie d'entre elles ont été mises de côté pour une raison, n'est-ce pas ?

Cet état d'esprit du « et alors ? » occulte la réalité de l'ère de l'IA, qui a radicalement transformé les attentes des consommateurs en matière de services et d'expériences. Dans un monde où les entreprises sont censées exploiter les informations en temps réel fournies par l'IA et proposer des expériences personnalisées et contextualisées, toutes ces données « dormantes » constituent désormais l'un des actifs stratégiques les plus sous-estimés de l'entreprise.

Les sauvegardes sont bloquées dans le passé

Dans le monde actuel, où le cloud est omniprésent, les sauvegardes sont trop souvent traitées comme des polices d'assurance statiques, quelque chose que les entreprises peuvent définir, oublier et espérer ne jamais toucher.

La réalité est bien plus complexe et bien plus coûteuse.

La visibilité est la première faiblesse. Dans les écosystèmes de sauvegarde fragmentés, la prolifération des ressources, le shadow IT et les balises mal configurées compliquent la vérification de ce qui est réellement protégé ou la détection de ce qui ne l'est pas. Les outils de sauvegarde cloud-native compliquent encore la tâche : s'ils sont faciles à activer, ils manquent souvent de fonctionnalités essentielles comme la recherche et la restauration d'éléments individuels. Les outils tiers tentent de combler ces lacunes, mais introduisent leur propre complexité, nécessitant le déploiement d'agents et de machines supplémentaires dans l'environnement client, une configuration complexe des politiques de sauvegarde et des modèles de tarification cachés où les entreprises paient non seulement pour les licences, mais aussi pour chaque unité de données stockée ou transférée.

Lorsque des données sont nécessaires – pour des raisons de conformité, juridiques ou opérationnelles – les processus de restauration de ces modèles traditionnels sont insuffisants. La plupart des outils nécessitent des restaurations instantanées complètes, déclenchant une restauration complète de l'instance même lorsqu'une infime partie des données est nécessaire. Autrement dit, les équipes sont contraintes de restaurer une base de données entière alors qu'une seule table, voire une seule ligne, est pertinente. Il en résulte une surcharge considérable en termes de temps, de puissance de calcul et de coûts. Les systèmes de sauvegarde de la plupart des entreprises ne disposent pas des capacités de restauration granulaire nécessaires pour contourner ce processus redondant et coûteux.

Les exigences de conformité révèlent un autre point sensible. Rares sont les équipes capables de prouver la réussite des sauvegardes en temps réel lors d'un audit ou de démontrer que les politiques de conservation des données sensibles, le chiffrement et les contrôles d'accès ont été correctement appliqués. Dans un monde multicloud dynamique, cela peut conduire, au mieux, à une rétention globale et à une surcharge massive du stockage, au pire, à des failles où les données sensibles restent non contrôlées et non sécurisées.

Les organisations qui traitent leurs sauvegardes de la même manière qu'elles traitaient autrefois les archives passives comme les LTO ou Glacier sont confrontées à un écart croissant entre la rapidité du cloud et la disponibilité des sauvegardes. Sans découverte ni classification automatisées, les données peuvent passer entre les mailles du filet, même dans des environnements très dynamiques. Les sauvegardes restent incomplètes ou incohérentes, tandis que les dépenses pour éteindre les incendies qui en résultent continuent d'augmenter.

Des sauvegardes aux lacs de données : libérer la prochaine frontière de l'IA

La simple « modernisation » du stockage ne suffira pas à ouvrir la voie à une nouvelle ère de stratégie de données. Les entreprises doivent plutôt transformer leurs sauvegardes en des données entièrement consultables et prêtes à l'analyse. lacs de données – non seulement pour répondre aux besoins de conformité et de récupération, mais également pour alimenter les vastes ensembles de données de haute qualité dont les modèles d'IA actuels ont besoin pour apprendre et fonctionner efficacement à grande échelle.

Dans un modèle de lac de données, les sauvegardes ne se présentent pas comme des instantanés statiques. Elles deviennent des référentiels dynamiques enrichis de métadonnées contextuelles, indexés pour une recherche granulaire et connectés à des outils d'analyse. Au lieu de se contenter de répondre aux obligations de reprise après sinistre et de conformité, elles contribuent activement à la veille stratégique, à l'innovation produit et à l'engagement client.

Les principaux facteurs favorisant ce changement sont notamment :

• Extraction automatisée de données contextuelles : Grâce au balisage piloté par l'IA et au traitement du langage naturel, les enregistrements historiques, les documents, les images et les vidéos peuvent être annotés avec des descripteurs riches et consultables.
• Capacités de restauration granulaire : Au lieu de mettre en quarantaine un ensemble de données entier, les entreprises peuvent récupérer chirurgicalement des fichiers, des transactions, des tables ou des clips multimédias individuels en quelques secondes, sans perturber des ensembles de données plus vastes.
• Intégration transparente dans les pipelines d’analyse : Une fois que les sauvegardes sont consultables et interrogeables, elles peuvent alimenter directement les ensembles de données de formation de l'IA, les tableaux de bord en temps réel et les flux de travail d'analyse des tendances.

L'impact est transformateur. Une banque, par exemple, pourrait entraîner des algorithmes de détection de fraude sur une décennie de données transactionnelles statiques et longues, repérant ainsi des anomalies invisibles dans des échantillons plus restreints. Un prestataire de soins de santé pourrait également récupérer tous les cas de patients correspondant à un marqueur génétique spécifique pour soutenir la recherche, ou une entreprise de divertissement pourrait faire ressortir des données historiques sur le sentiment du public pour orienter la production de contenu.

Ce qui était autrefois des « données mortes » devient un actif stratégique en constante croissance. Au lieu d'être un centre de coûts, les sauvegardes deviennent un avantage concurrentiel, stimulant l'innovation dans tous les secteurs.

Exploiter les « données mortes » pour développer un potentiel commercial

Heureusement, la situation évolue. Les systèmes de stockage modernes intègrent déjà le stockage par objets et par sujets, l'indexation automatisée et l'extraction de métadonnées contextuelles pour rendre les archives instantanément consultables et opérationnelles.

Par exemple, Google Cloud collabore avec de grands constructeurs et constructeurs automobiles comme Ford et Kyocera pour connecter des actifs traditionnellement cloisonnés, traiter et standardiser les données et améliorer la visibilité depuis l'usine jusqu'au cloud. Institutions financières, qui s'accumulent Les pétaoctets de données transactionnelles et d'interactions avec les clients sont impatients d'accéder à cette mine d'or pour former des modèles d'IA spécifiques à la finance, soulignant à quel point les données historiques approfondies sont devenues précieuses.

Même dans les médias et le divertissement, les cas d'usage recèlent un potentiel incroyable. Prenons l'exemple de Netflix, dont les dépenses en contenu original et sous licence devraient atteindre des sommets. 18 milliards de dollars cette annéeEn d'autres termes, Netflix est assis sur un Everest de données sauvegardées, de médias, de métadonnées, d'informations de marquage vidéo, etc., qui doivent ensuite être traitées conformément à une multitude de réglementations régionales, de normes d'accessibilité et de fournisseurs de cloud différents. Il est tout simplement impossible d'analyser une telle quantité de contenu à partir d'une seule sauvegarde instantanée. Imaginez maintenant combien il serait plus facile de trier les données grâce à des capacités de restauration granulaire et à une recherche instantanée.

C’est exactement ce que permet le changement de lac de données.

La preuve est dans les résultats : avec les bons outils et le bon état d’esprit stratégique, le stockage de sauvegarde devient un moteur créatif à valeur ajoutée, et pas seulement une police d’assurance.

De meilleures sauvegardes signifient de meilleurs résultats commerciaux

Les entreprises d'aujourd'hui sont définies par leurs données et leur rapidité. Les systèmes de sauvegarde traditionnels freinent les équipes sur ces deux fronts.

Les sauvegardes ne doivent pas être considérées comme des coffres-forts ni comme un mécanisme de survie en cas de catastrophe. Elles doivent plutôt être des moteurs de croissance, de créativité et d'avantage concurrentiel, et les nouvelles solutions technologiques sont prêtes à faciliter cette transition. Les entreprises qui modernisent leur architecture de sauvegarde aujourd'hui seront celles qui alimenteront les avancées de demain, dans les secteurs de la finance, de la santé, des médias et au-delà.