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Déployez l’IA sur vos données non structurées

En créant une couche de données non structurées « AI-ready » pour les plateformes de data intelligence, Annapurna redéfinit en profondeur le modèle de coûts et de rentabilité de l’IA d’entreprise. Indexation in situ de tous vos fichiers et objets, staging des seules données mobilisées par le pipeline IA, chaîne de traçabilité vérifiable… Annapurna agit sur tous les fronts.

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Données non structurées : le problème qui freine l’adoption

En entreprise, 90 % des données sont non structurées et moins de 1 % est injecté dans l’IA. Le problème ne vient pas de la data elle-même, mais de la « taxe ETL » qui consiste à dupliquer toutes les données pour n’en utiliser qu’une fraction. Annapurna inverse le modèle en assurant 1) une analyse in situ et 2) un staging des seules données mobilisées par l’IA.

Structurez vos données non structurées

Annapurna détecte et indexe des milliards de fichiers dans FS, SMB, AWS S3, Azure Blob et autres magasins d’objets. Le principe est simple : les fichiers source restent dans leur emplacement d’origine et dès que le pipeline IA interroge le catalogue, Annapurna ne présente que le sous-ensemble correspondant et en garde la maîtrise à partir de cet instant. Aucune migration de données en masse : votre architecture de stockage reste intacte.
Politiques de données

Vérification de la provenance des datasets

Annapurna établit un lignage et le maintien du fichier source jusqu’au dataset à injecter dans l’IA. Hash de contenus (empreintes numériques de fichiers), enregistrements d’ACL, pistes d’audit signées… Cette traçabilité vous permet de connaître avec certitude les fichiers source du dataset « AI-ready ».

Gouvernance continue, de la source jusqu’au modèle IA

L’ETL traditionnel transfère les données, mais pas les autorisations d’accès correspondantes. Avec Annapurna, les contrôles d’accès aux données source sont capturés puis affichés directement dans le catalogue : le lakehouse ou les applications en amont se chargent ensuite de les faire respecter. Résultat : vous rétablissez la gouvernance de vos données sans ajouter de nouvelle couche de sécurité.
Politiques de données

Facturation basée sur les données réellement consommées

Les coûts du pipeline progressent de façon linéaire avec les données que votre modèle IA consomme réellement. Pas besoin d’importer toutes vos données dans un lakehouse pour n’en injecter qu’une fraction dans l’IA. Dès le premier jour, les primo-adoptants ont vu leurs coûts d’infrastructure IA s’aligner sur leur consommation de données.

Le choix de confiance des entreprises les plus en pointe sur l’IA

« Dans les services financiers, la gestion de pétaoctets de données distribuées, réglementées et non structurées limitait nos capacités opérationnelles. Annapurna assure le mapping, la gouvernance et l’indexation de toutes nos données pour l’IA, et ce sans ajouter de nouvelle couche ETL ni compromettre notre conformité. »

Corey West

Chief Technology Officer (CTO), Piper Sandler & Co.

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Fiche solution

Tour d’horizon de Rubrik Annapurna

Découvrez comment un modèle d’analyse de données sur demande et à la source permet de transformer des données non structurées en dataset « AI-ready », en quelques jours seulement.

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Fiche technique

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Explorez Rubrik Annapurna, la nouvelle couche de données non structurées « AI-ready » pour les plateformes de data intelligence.

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FAQ : Rubrik Annapurna

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