Données prêtes pour l'IA. Gouvernées, sémantiques et propres.
Les modèles IA ne valent que les données sur lesquelles ils apprennent. Datavault Builder fournit une fondation de données structurée et gouvernée avec un lignage automatique, des sémantiques alignées sur le métier et des historiques propres — prêts pour les LLM, pipelines ML et analytique pilotée par IA.
- 100% Lignage automatique des données — au niveau des colonnes, toujours à jour
- 14,7 min Temps moyen de l'exigence à la production
- 400% Augmentation de productivité sur l'ensemble du cycle de vie du projet
Qu'est-ce qui rend les données prêtes pour l'IA ?
Des données propres ne suffisent pas. L'IA a besoin d'une structure sémantique, d'un lignage complet et d'une gouvernance — intégrés dans l'architecture dès le premier jour.
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Lignage automatique des données
Lignage complet au niveau des colonnes de chaque système source vers chaque consommateur IA/BI — généré automatiquement. Jamais maintenu manuellement. Toujours précis pour la gouvernance et l’explicabilité des modèles.
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Sémantiques métier intégrées
Data Vault 2.0 modélise des entités métier du monde réel comme des Hubs et des Links — la structure sémantique dont vos modèles IA ont besoin. Pas d’annotation post-hoc. La signification est dans l’architecture.
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Gouverné à la source
Propriété, politiques de rétention et règles de qualité des données appliquées à la couche raw vault — pas rétroactivement. Chaque entrée IA est traçable jusqu’à une origine gouvernée et auditable.
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Données propres et historisées
Chaque changement de données est suivi et historisé automatiquement. Les snapshots point-dans-le-temps garantissent que vos données d’entraînement reflètent exactement ce qui était vrai à tout moment de l’histoire.
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Métadonnées sémantiques pour chaque entité
Chaque hub, link et satellite est auto-documenté. Les descriptions, propriétaires et contexte de lignage sont disponibles pour la récupération LLM, les catalogues de données et les outils de gouvernance.
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Livraison pour plateformes IA et ML
Poussez des données gouvernées et propres directement vers Snowflake, Databricks, BigQuery ou toute plateforme où vos pipelines IA s’exécutent. Un pipeline automatisé — pas d’export ou de transformation manuelle.
De la source brute au mart prêt pour l'IA — automatisé
La plupart des équipes construisant des produits IA passent 60 à 80% de leur temps à nettoyer et préparer les données avant tout entraînement de modèle. Datavault Builder automatise ce pipeline :
- Raw Vault — chaque source intégrée avec historisation complète et lignage
- Business Vault — règles métier et attributs calculés appliqués une fois, réutilisés partout
- Couche Mart — ensembles de données propres et sémantiquement alignés livrés à votre plateforme IA
- Lignage automatique — chaque champ du mart retrace jusqu’à sa source, colonne par colonne
Le résultat : des données sur lesquelles vos équipes IA peuvent compter — avec la gouvernance requise par votre équipe conformité.
Faisant confiance aux équipes data dans tous les secteurs
Questions fréquemment posées
- Les données prêtes pour l’IA ont quatre propriétés : elles sont propres (pas de doublons, pas d’échecs silencieux de qualité), historisées (horodatées avec un historique complet des changements pour un entraînement précis), gouvernées (chaque champ a un propriétaire, un lignage et une définition convenue), et sémantiques (la structure reflète de vraies entités métier, pas seulement des tables techniques brutes). Data Vault 2.0 fournit les quatre par conception.
- Les grands modèles de langage et les systèmes de génération augmentée par récupération ont besoin de données structurées et bien décrites. Les Hubs Data Vault représentent des entités métier (Client, Produit, Contrat) qui se mappent naturellement aux nœuds de graphes de connaissances. La documentation automatique et les métadonnées de lignage peuvent être alimentées directement dans les fenêtres de contexte LLM ou les outils de catalogue de données utilisés pour la récupération RAG.
- Oui. Datavault Builder génère du SQL natif pour Snowflake, Databricks, BigQuery, Azure et toutes les autres plateformes supportées. Les marts gouvernés peuvent être livrés directement à l’environnement où vos pipelines ML et modèles IA s’exécutent — pas d’étape d’export ou de transformation manuelle requise.
Voir la livraison de données prêtes pour l'IA en direct
20 minutes. Nous vous montrerons le pipeline de la source au mart gouverné et sémantique — prêt pour votre cas d'usage IA.