6 La colonne vertébrale de tout système de stockage est sa base de métadonnées — le catalogue maître de toutes les données stockées. Alors que les besoins atteignent souvent des centaines de pétaoctets et au-delà, la capacité à gérer efficacement et à consulter rapidement d’immenses volumes de données non structurées n’a jamais été aussi cruciale. À mesure que ces volumes augmentent et se cloisonnent, les entreprises ont de plus en plus de mal à indexer, retrouver et gérer efficacement ces informations. L’intégration puissante de Scality RING (en anglais) et de MetadataHub de GRAU DATA (en anglais) offre une solution optimale pour gérer de grands volumes de données non structurées et faciliter leur utilisation pour l’entraînement des modèles d’IA. Concrètement, MetadataHub transforme l’accès aux données non structurées et leur gestion en capturant à la fois leur contenu et leur contexte. Il accélère l’accès aux données, améliore la visibilité et ouvre la voie à des workflows prêts pour l’IA, rendant la gestion des données non structurées plus accessible et exploitable. Redéfinir l’échelle Découvrez comment Scality RING gère les métadonnées à grande échelle de façon unique dans notre nouveau guide (en anglais) : Redéfinir l’échelle : pourquoi l’IA et les données cloud de nouvelle génération exigent une évolutivité multidimensionnelle TÉLÉCHARGER LE PDF Qu’est-ce que MetadataHub de GRAU DATA ? MetadataHub simplifie la gestion des métadonnées. C’est une plateforme puissante conçue pour extraire et organiser les métadonnées, y compris les métadonnées intégrées, d’un large éventail de types de fichiers utilisés dans les secteurs (en anglais) à forte intensité de données comme la recherche, les sciences de la vie et les applications satellitaires. Il prend en charge des centaines de formats de fichiers et s’accompagne d’une reconnaissance par IA des images, de l’audio et des fichiers texte, qui automatise les workflows et améliore les pipelines pour des données plus rapides et de meilleure qualité. MetadataHub s’appuie sur les fonctions de métadonnées puissantes et extensibles de RING, qui permettent de rechercher et de retrouver rapidement les données à partir d’attributs riches de contenu et de contexte, pour une compréhension bien plus fine des données. MetadataHub est donc essentiel pour les organisations dont les décisions reposent sur les données et qui ont besoin d’un moyen efficace de gérer des jeux de données complexes. METADATAHUB : comment ça marche 1. Casser les silos et accélérer le développement des modèles grâce à une récupération des données simplifiée et une visibilité entre systèmes MetadataHub accélère la récupération des données, notamment dans des environnements comme les pipelines de machine learning (ML). Dans ces scénarios, les organisations doivent constituer de vastes jeux de données selon des paramètres précis pour entraîner et tester des modèles. MetadataHub indexe les données stockées sur Scality RING et permet de les interroger efficacement. En accélérant l’extraction, il réduit le temps de préparation des données et permet de développer et déployer plus vite les modèles dans les workflows de ML. Outre Scality RING, MetadataHub indexe aussi les données d’autres systèmes de stockage, dont les environnements cloud et les systèmes NAS. Cette indexation multisystème casse les silos et offre une vue unifiée des données de l’organisation, ce qui facilite leur recherche, leur organisation et leur gestion dans les différents référentiels. Cette vision globale est essentielle pour les organisations qui gèrent des environnements de cloud hybride. 2. Réduire les coûts de stockage jusqu’à 30 % grâce à un archivage et une gestion des politiques efficaces La gestion du cycle de vie des données est essentielle à une gouvernance moderne. MetadataHub permet aux organisations de définir des politiques d’archivage automatisées fondées sur le contenu et le contexte, pour une gestion des données plus intelligente et plus précise. En capturant l’ensemble du contenu et du contexte, MetadataHub devient un substitut du fichier lui-même et offre une connaissance approfondie des données. Grâce à cette compréhension, la plupart des données — et pas seulement les données moins prioritaires ou moins consultées — peuvent être déplacées plus tôt d’un stockage à faible latence coûteux vers un niveau RING économique, sans impact sur les performances. Ce workflow tenant compte du contenu optimise les ressources de stockage bien mieux que les méthodes traditionnelles de hiérarchisation et d’archivage, et réduit les coûts de stockage jusqu’à 30 %. MetadataHub peut s’intégrer aux solutions existantes de gestion des données non structurées et améliorer les stratégies de hiérarchisation et d’archivage, en automatisant l’archivage des données selon des attributs de contenu détaillés. 3. Identifier, gérer et partager efficacement les données entre systèmes de stockage pour garantir la conformité MetadataHub aide les organisations à répondre aux exigences de gouvernance en garantissant que les données sont gérées et partagées selon des pratiques établies, comme les principes FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables). En cataloguant et en organisant contenu et contexte, MetadataHub permet de localiser et de gouverner efficacement les données, en appliquant les protections et contrôles nécessaires selon la façon dont elles doivent être gérées et partagées. Par exemple, si une organisation doit respecter des règles de gouvernance internes ou des pratiques de partage de données conformes aux principes FAIR, MetadataHub peut l’aider à identifier les données qui doivent être mieux organisées ou gérées sur Scality RING et les autres systèmes de stockage. 4. Capturer le contenu et le contexte des données non structurées pour alimenter les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) La génération augmentée par récupération (RAG, en anglais) est une approche d’IA qui améliore la qualité des résultats générés en récupérant des informations pertinentes dans de grands jeux de données. La capacité de MetadataHub à capturer le contenu et le contexte des données non structurées en fait un catalyseur idéal des workflows RAG. En indexant de vastes volumes de données et en les rendant facilement accessibles, MetadataHub permet aux modèles d’IA d’exploiter les informations les plus pertinentes et exactes lors de la génération, ce qui améliore la précision et la qualité des contenus produits. Cette capacité est particulièrement utile pour les applications qui exigent des réponses très contextualisées, comme le traitement du langage naturel (NLP) et l’IA générative. 5. Améliorer la qualité de l’entraînement des modèles d’IA/ML grâce à l’étiquetage automatisé des données MetadataHub réduit considérablement l’effort manuel d’étiquetage des données non structurées en les étiquetant automatiquement selon leur contenu et leur contexte. Cette capacité est essentielle pour le RAG et le machine learning, où les données étiquetées sont indispensables pour entraîner des modèles précis. En automatisant l’extraction et l’harmonisation des métadonnées, MetadataHub fournit aux modèles d’IA des jeux de données plus propres et plus pertinents, pour de meilleures prédictions et de meilleurs résultats. MetadataHub favorise en outre la traçabilité et la transparence des données, en documentant leur origine, leurs déplacements et leurs transformations tout au long de leur cycle de vie. C’est essentiel pour garantir la confiance et la gouvernance des modèles d’IA, en particulier dans les secteurs réglementés. Libérez le potentiel de vos données avec MetadataHub et Scality RING MetadataHub de GRAU DATA enrichit les capacités déjà puissantes de Scality RING et offre aux organisations une solution complète pour indexer, retrouver et gérer de grands jeux de données. Qu’il s’agisse de simplifier les workflows de ML, d’améliorer la visibilité des données entre systèmes de stockage, d’optimiser l’archivage ou de garantir la conformité, MetadataHub permet aux organisations d’exploiter tout le potentiel de leurs données. En intégrant MetadataHub à Scality RING, les entreprises peuvent faire de leurs données un actif stratégique — pour gagner en efficacité, réduire les coûts et garantir la conformité dans un paysage de données toujours plus complexe. Contenus associés susceptibles de vous intéresser : Cas d’usage : des performances extrêmes pour les charges d’IA (en anglais) Page produit Scality RING (en anglais) Découvrez comment Scality RING gère les métadonnées à grande échelle de façon unique dans notre nouveau guide (en anglais) : Redéfinir l’échelle : pourquoi l’IA et les données cloud de nouvelle génération exigent une évolutivité multidimensionnelle
