80 % des projets IA échouent. Pas à cause des algorithmes : à cause des données. Des données enfermées dans des ERP, des CRM, des bases relationnelles vieillissantes, incapables de se parler. La question n'est plus de savoir si vous devez migrer. C'est comment, et avec qui.
Le vrai problème : ce n'est pas la qualité des données
La plupart des directions pensent avoir un problème de qualité des données. En réalité, elles ont un problème d'architecture.
Quand votre PostgreSQL ne dialogue pas avec votre SAP, quand vos équipes analytics attendent 48 heures pour une extraction, quand chaque rapport métier repose sur un flux ETL différent bricolé au fil des années : la donnée n'est pas mauvaise. Elle est prisonnière.
Ce verrouillage a un coût direct. Un modèle de prévision des ventes entraîné sur six mois de données historiques incomplètes ne prédit rien. Un système de détection de fraude qui tourne sur un échantillon à cause d'un pipeline trop lent, c'est un système aveugle. L'IA ne pardonne pas les données fragmentées.
Chez les clients que nous accompagnons, le diagnostic est presque toujours le même : les modèles sont bons, les équipes sont capables, mais le socle data n'est pas prêt. Le problème n'est pas dans le modèle. Il est en amont. Si vous voulez mesurer concrètement l'état de votre patrimoine data avant de lancer un projet IA, je vous conseille de lire Qualité des données : les 6 indicateurs à mesurer avant de lancer un projet IA.
Ce que change un Data Hub moderne
Un Data Hub, ce n'est pas un entrepôt de données remis au goût du jour. C'est un changement de philosophie.
Vous passez d'une logique où chaque système garde ses données à une logique où les données circulent, se centralisent et se qualifient en continu. Concrètement : votre Snowflake ou votre Databricks devient la source de vérité unique. PostgreSQL, ERP, CRM : tout converge. Les équipes analytics accèdent à la même donnée, en temps réel, sans dépendre d'une extraction manuelle hebdomadaire. Et vos modèles IA s'alimentent sur une donnée propre, traçable, gouvernée.
Pour choisir la plateforme adaptée à votre contexte (Snowflake, Databricks ou BigQuery), notre comparatif des trois solutions pose les critères de décision selon votre stack existante et vos volumes.
Trois pièges à éviter pendant la migration
Une migration Data Hub, ça rate quand elle est mal préparée. On le voit régulièrement. Voici les trois erreurs qui coûtent cher.
Déplacer sans nettoyer. Migrer une mauvaise donnée vers Snowflake ne donne pas une bonne donnée. Le moment de la migration est le seul moment où vos équipes ont une vue complète du patrimoine data. C'est maintenant qu'on fait le profiling, qu'on documente, qu'on élimine ce qui n'a plus de valeur. Après, c'est trop tard.
Ignorer les équipes métier. La gouvernance de la donnée ne concerne pas que la DSI. Si les équipes finance, marketing ou supply chain ne comprennent pas pourquoi leurs accès changent, pourquoi certains tableaux de bord disparaissent pendant quelques semaines, elles vont résister. La migration technique est la partie facile. L'adoption, c'est le vrai chantier.
Tout vouloir migrer d'un coup. Le "Big Bang" est la stratégie qui garantit 18 mois de projet douloureux et un résultat partiel. On préfère travailler par cas d'usage. Un premier livrable en production en 6 à 8 semaines, une brique précise, mesurable. On prouve la valeur, on ajuste, on étend. C'est plus rapide et beaucoup moins risqué.
La migration ne ralentit pas l'activité. Bien menée, elle débloque les projets IA qui attendaient depuis des mois. Pour aller plus loin sur les stratégies de migration cloud, notre article Migration cloud de vos pipelines data : 4 stratégies et les pièges à éviter détaille les approches selon votre contexte.
Ce que Bomzai apporte concrètement
Nous avons déjà fait ces migrations. Pas en théorie, en production, chez des clients dans la banque, l'assurance, le transport et l'industrie. Nous savons où ça coince, à quelle semaine les équipes décrochent, quels choix techniques font gagner du temps et lesquels en font perdre.
Notre modèle est simple. Nous ne vendons pas du temps passé. Nous vendons un résultat : un socle Data en production, documenté, gouverné, sur lequel vos équipes peuvent s'appuyer dès le premier livrable. Avec un SLA et un engagement sur le résultat, pas sur le nombre de jours. Nous intervenons de l'audit initial jusqu'à l'opération en continu. Architecture cible, choix de la plateforme (Snowflake, Databricks, Azure selon votre contexte), pipelines, gouvernance, formation des équipes. Et nous restons après la livraison pour monitorer, corriger, améliorer.
Plus de 25 références en banque, assurance, transport et industrie. Premier cas d'usage en production en 6 à 8 semaines. Résultat garanti, forfaitaire.
Par où commencer ?
Un audit Data flash de deux jours suffit pour cartographier vos sources, identifier les frictions et définir les deux ou trois cas d'usage prioritaires. C'est concret, rapide, et ça donne une feuille de route réaliste, pas une liste de recommandations génériques.
Si vos projets IA piétinent depuis plusieurs mois, la réponse est probablement là. Pas dans les modèles. Dans le socle.