Inside de la transformation des données d’Audi: gouvernance, livraison et impact industriel
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**Alors que les géants industriels s’adaptent à un avenir centré sur les données, Audi pionnie une transformation qui intègre la gouvernance des données directement au cœur de ses systèmes de production. Avant le Big Data & AI World Frankfurt, qui se déroule du 4 au 5 juin 2025 dans le cadre de Tech Show Francfurt, Anna Vogt, Production de gouvernance des données et logistique, Audi AG, partage comment son équipe intégre la gouvernance des données et les capacités de livraison pour déverrouiller le potentiel complet d’AI à grande échelle.**Dans cette interview, Anna explore comment Audi a construit une organisation virtuelle de livraison de données, à quoi ressemble la bonne gouvernance dans des environnements de production complexes, et pourquoi l’activation des données et la responsabilité entre les équipes est essentiel pour conduire une valeur à long terme. Toutes les opinions partagées sont les siennes.– – – – – –**Qu’est-ce qui vous a motivé à apporter votre expertise de gouvernance des données à l’émission technologique Francfort cette année?**Je suis ravi d’être ici à Tech Show Francfort pour partager le parcours d’Audi dans la transformation de notre organisation commerciale vers une organisation de données, en particulier dans le domaine des données du processus de production. L’industrie automobile est à un point central où les données et l’IA font partie intégrante de nos opérations. Ma motivation découle du désir de partager comment la gouvernance des données peut être implantée dans la pratique dans un environnement aussi complexe. En partageant nos expériences et nos idées, j’espère inspirer d’autres organisations à adopter des transformations basées sur les données et à tirer parti de la valeur des données pour rester compétitive.**À quoi ressemble la bonne gouvernance dans des environnements industriels complexes comme la production et la logistique?**Une bonne gouvernance des données dans des environnements industriels complexes comme la production et la logistique consiste à établir une propriété claire des données, à garantir la qualité des données et à fournir des produits de données axés sur la valeur et gérés. Cela comprend la définition de rôles tels que les gestionnaires de domaines de données, les propriétaires de données et les commissaires au sein des fonctions commerciales pour superviser l’intégrité et la conformité des données. Cependant, une gouvernance des données efficace est basée sur l’amélioration continue de l’architecture informatique afin d’obtenir une fourniture de données centrée sur les données. Et enfin, cela signifie également favoriser une culture où les données sont traitées comme un atout stratégique et précieux.**Comment vous assurez-vous que la gouvernance ne ralentit pas l’innovation, en particulier où les informations sur l’IA pourraient stimuler l’efficacité?**Les processus et les outils de gouvernance des données offrent en fait des avantages significatifs pour les cas d’utilisation de BI et de l’IA en améliorant la transparence sur les données et en rationalisant le processus d’achat de données. Chez Audi, nous avons implémenté un catalogue de données permettant à nos équipes d’identifier et d’accéder aux données dont ils ont besoin. De plus, nos outils de gouvernance prennent en charge la libération transparente et la livraison des données pour les cas d’utilisation. En ayant des processus bien définis en place, nous pouvons nous assurer que les données sont cohérentes et conformes aux réglementations, sans créer des goulots d’étranglement.**Comment relevez-vous le défi de la propriété des données, de l’accès et de la responsabilité dans les équipes interfonctionnelles d’IA?**La relevée du défi de la propriété et de l’accès des données nécessite une approche collaborative entre les fonctions commerciales responsables des données et des fonctions informatiques, permettant l’architecture de l’application et l’accès aux données techniques. En favorisant la propriété des données et en fournissant la formation et les ressources nécessaires, nous permettons à nos équipes de gérer les données de manière responsable et efficace.**Quelles étapes pratiques les entreprises peuvent-elles prendre pour se préparer à un avenir plus auprès de l’IA?**Pour se préparer à un avenir plus augmenté AI, une infrastructure de données robuste et une culture basée sur les données où les données sont évaluées pour la prise de décision sont les piliers centraux / principaux. Le développement de talents grâce à des programmes de formation est essentiel pour créer une main-d’œuvre qualifiée capable de gérer les technologies de l’IA. L’imposition des cadres de gouvernance de données solides garantit la qualité, la sécurité et la conformité des données, qui sont cruciales pour les projets d’IA. Sur la base d’un cadre solide de gouvernance des données et d’infrastructure de données, je recommande de hiérarchiser les demandes de données basées sur des initiatives d’IA axées sur la valeur et des processus commerciaux critiques afin de créer et d’étendre l’impact.**Que peuvent s’attendre aux participants à apprendre lors de votre session dans Big Data & AI World Francfort?**Lors de ma session chez Big Data & AI World Francfort, les participants peuvent s’attendre à en savoir plus sur le parcours de transformation d’Audi vers une organisation de données et à obtenir un aperçu du processus de production de domaine de données. Je vais discuter de la façon dont nous avons établi nos domaines de données, leur objectif et leur mode de fonctionnement avec les principaux groupes de gouvernance des données et de livraison de données. De plus, je partagerai des exemples pratiques et des meilleures pratiques qui peuvent être appliqués à diverses industries, fournissant une compréhension complète de la façon de naviguer dans l’avenir basé sur les données. La session d’Anann, «La transformation d’Audi en domaines de données et des informations sur le processus de production du domaine de données», se déroule le 4 juin 2025, 13: 50-14: 15. Soyez à l’avant-garde du changement avec des milliers de technologues, de spécialistes des données et de pionniers de l’IA.
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