{"id":11933,"date":"2025-09-30T08:01:23","date_gmt":"2025-09-30T07:01:23","guid":{"rendered":"https:\/\/sparkle.consulting\/?p=11933"},"modified":"2026-06-02T20:48:31","modified_gmt":"2026-06-02T19:48:31","slug":"from-data-chaos-to-ai-readiness-sparkles-adaptive-data-management-framework","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sparkle.consulting\/fr\/from-data-chaos-to-ai-readiness-sparkles-adaptive-data-management-framework\/","title":{"rendered":"Du chaos des donn\u00e9es \u00e0 la maturit\u00e9 IA : l'Adaptive Data Management Framework de Sparkle"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"11933\" class=\"elementor elementor-11933\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a861a6c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a861a6c\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3f5912a\" data-id=\"3f5912a\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6632b0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e6632b0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Aujourd'hui, chaque entreprise veut exploiter la puissance de l'AI. Des copilots qui acc\u00e9l\u00e8rent le travail quotidien aux mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs qui r\u00e9v\u00e8lent de nouvelles opportunit\u00e9s, l'AI promet de transformer la fa\u00e7on dont les entreprises fonctionnent. Mais il existe une v\u00e9rit\u00e9 constante : <strong>L'AI ne vaut que ce que valent les donn\u00e9es qu'elle consomme.<\/strong> Sans donn\u00e9es structur\u00e9es, clairement \u00e9tiquet\u00e9es, s\u00e9curis\u00e9es et de haute qualit\u00e9, les r\u00e9sultats de l'AI deviennent vite peu fiables, la confiance dans les r\u00e9sultats s'effondre et la valeur m\u00e9tier est mise en p\u00e9ril.<\/p><p>Ce qui est moins clair, c'est comment y parvenir. De nombreuses organisations reconnaissent les risques mais manquent d'une voie pratique pour transformer des donn\u00e9es \u00e9parpill\u00e9es en une fondation \u00e0 laquelle l'AI peut se fier. Pour les entreprises qui adoptent Microsoft Fabric, ce d\u00e9fi est particuli\u00e8rement r\u00e9el : le OneLake de Fabric unifie les donn\u00e9es d'entreprise et peut supprimer les silos, mais sans les bons guardrails, OneLake risque de devenir un mar\u00e9cage de donn\u00e9es inutilisables et non conformes.<\/p><p>Devenir AI-ready exige bien plus que de simplement charger des donn\u00e9es dans Fabric. Il s'agit autant de confiance que d'acc\u00e8s. Les organisations ont besoin de l'assurance que :<\/p><ul><li>Les donn\u00e9es sont d\u00e9couvrables et de haute qualit\u00e9, afin que les mod\u00e8les d'IA g\u00e9n\u00e8rent des r\u00e9sultats fiables.<\/li><li>Des contr\u00f4les de gouvernance et de conformit\u00e9 sont en place, garantissant une utilisation responsable.<\/li><li>Les \u00e9quipes adoptent la gouvernance comme partie int\u00e9grante de leur culture quotidienne, et non comme une simple r\u00e9flexion technique apr\u00e8s coup.<\/li><\/ul><p>C'est pourquoi, chez Sparkle, nous ne consid\u00e9rons pas l'AI-readiness comme un projet ponctuel, mais comme un parcours continu de gestion adaptative des donn\u00e9es.<\/p><p><strong>Le Sparkle Adaptive Data Management Framework<\/strong><\/p><p>Notre approche de la gestion et de la gouvernance des donn\u00e9es est pragmatique, orient\u00e9e m\u00e9tier et it\u00e9rative. Contrairement aux frameworks rigides et uniformes, l' <strong>Adaptive Data Management Framework de Sparkle<\/strong> \u00e9volue \u00e9tape par \u00e9tape, en s'alignant sur la maturit\u00e9 organisationnelle et les priorit\u00e9s strat\u00e9giques.<\/p><p>Au c\u0153ur de cette approche se trouve ce que nous appelons une <strong>Minimum Viable Data management Capability (MVDC)<\/strong>, un point de d\u00e9part pratique qui apporte de la valeur d\u00e8s le premier jour et s'\u00e9tend \u00e0 chaque it\u00e9ration. Cela rejoint \u00e9troitement la recommandation de Microsoft selon laquelle la gouvernance devrait commencer par <em>\u00ab le mod\u00e8le le plus l\u00e9ger possible permettant d'atteindre les objectifs requis \u00bb<\/em> puis d'\u00e9voluer \u00e0 mesure que l'adoption augmente (<a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/en-us\/power-bi\/guidance\/fabric-adoption-roadmap-governance?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Learn \u2013 Fabric adoption roadmap: governance<\/a>).<\/p><p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-11935\" src=\"https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/roadmap.png\" alt=\"\" width=\"931\" height=\"279\" srcset=\"https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/roadmap.png 931w, https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/roadmap-300x90.png 300w, https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/roadmap-768x230.png 768w\" sizes=\"(max-width: 931px) 100vw, 931px\" \/><\/p><p>La MVDC \u00e9tablit une fondation gr\u00e2ce \u00e0 quatre \u00e9l\u00e9ments essentiels :<\/p><ul><li><strong>R\u00f4les &amp; propri\u00e9t\u00e9<\/strong>: des responsabilit\u00e9s claires pour les data owners, les stewards et les forums de gouvernance.<\/li><li><strong>Lignes directrices &amp; policies<\/strong>: des r\u00e8gles flexibles qui ancrent la gouvernance dans le travail quotidien \u00e0 travers toutes les disciplines data.<\/li><li><strong>Technology Enablement<\/strong> : tirer parti de Fabric et de Microsoft Purview pour la d\u00e9couverte, la lineage, les contr\u00f4les de qualit\u00e9 et l'automatisation de la conformit\u00e9.<\/li><li><strong>Support &amp; adoption<\/strong>: formation, coaching et gestion du changement pour rendre la gouvernance durable en pratique.<\/li><\/ul><p>Avec cette fondation en place, les organisations peuvent \u00e9tendre leurs capacit\u00e9s de gestion des donn\u00e9es de mani\u00e8re it\u00e9rative, toujours guid\u00e9es par la valeur m\u00e9tier.<\/p><p>\u00c0 partir de cette MVDC, nous nous \u00e9tendons aux <strong>six disciplines fondamentales de notre framework adaptatif<\/strong>, inspir\u00e9es de DAMA-DMBOK, mais rationalis\u00e9es pour les environnements Fabric modernes :<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-11936\" src=\"https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/framework.png\" alt=\"\" width=\"421\" height=\"417\" srcset=\"https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/framework.png 421w, https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/framework-300x297.png 300w, https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/framework-150x150.png 150w\" sizes=\"(max-width: 421px) 100vw, 421px\" \/><\/p><ol><li><strong>Information Architecture &amp; mod\u00e9lisation<\/strong>: cr\u00e9er des structures qui rendent les donn\u00e9es \u00e9volutives et d\u00e9couvrables.<\/li><li><strong>Data Quality Management<\/strong>: garantir l'exactitude, l'exhaustivit\u00e9 et la fiabilit\u00e9.<\/li><li><strong>Metadata &amp; lineage<\/strong>: permettre la transparence, la tra\u00e7abilit\u00e9 et l'explicabilit\u00e9.<\/li><li><strong>Master &amp; Reference Data Management<\/strong> : b\u00e2tir la coh\u00e9rence autour des entit\u00e9s m\u00e9tier cl\u00e9s.<\/li><li><strong>Security &amp; compliance<\/strong>: prot\u00e9ger les donn\u00e9es sensibles et s'aligner sur les r\u00e9glementations.<\/li><li><strong>Data Platform, Analytics et AI<\/strong>: unifier et analyser les donn\u00e9es pour fournir des insights et alimenter une innovation intelligente.<\/li><\/ol><p><strong>Du framework \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9<\/strong><\/p><p>Pour rendre les concepts plus concrets, examinons un sc\u00e9nario r\u00e9el :<\/p><p>Une organisation de retail a d\u00e9cid\u00e9 d'impl\u00e9menter un moteur de recommandation bas\u00e9 sur l'AI.<\/p><p>Pensez aux suggestions de produits que vous voyez sur les sites e-commerce : \u00a0<em>\u00ab Les clients qui ont achet\u00e9 ceci ont aussi achet\u00e9 cela \u00bb<\/em> ou <em>\u00ab Recommand\u00e9 pour vous en fonction de votre historique d'achats. \u00bb<\/em><br \/>Un moteur de recommandation AI fonctionne en analysant <strong>le comportement des clients et les donn\u00e9es produits<\/strong> pour pr\u00e9dire ce qu'une personne est le plus susceptible d'acheter ensuite.<\/p><p>Meilleures et plus propres sont les donn\u00e9es sous-jacentes, plus les recommandations deviennent pertinentes et personnalis\u00e9es.<\/p><p>Pendant la phase d'analyse, les donn\u00e9es sources n\u00e9cessaires sont profil\u00e9es et les r\u00e9sultats sont \u00e9loquents :<\/p><ul><li><strong>Donn\u00e9es produits<\/strong>: largement suffisantes. Les produits ont des ID, cat\u00e9gories et descriptions coh\u00e9rents. La qualit\u00e9 est suffisante pour que l'AI comprenne les relations entre les articles.<\/li><li><strong>Donn\u00e9es clients<\/strong>: probl\u00e9matiques. De nombreux doublons, des consent flags manquants, des coordonn\u00e9es obsol\u00e8tes et des identifiants incoh\u00e9rents entre le CRM et l'e-commerce.<\/li><\/ul><p>Alimenter le mod\u00e8le d'IA directement avec ces donn\u00e9es clients brutes cr\u00e9e de multiples risques :<\/p><ul><li>Un m\u00eame client est scind\u00e9 en plusieurs profils (\u00ab J. Janssens \u00bb dans le CRM, \u00ab Jeff Janssens \u00bb dans l'e-commerce). L'AI voit un historique d'achats fragment\u00e9 et rate des opportunit\u00e9s de cross-sell.<\/li><li>Des coordonn\u00e9es invalides ou obsol\u00e8tes signifient que les clients ne voient m\u00eame jamais les recommandations.<\/li><li>Des consent flags manquants exposent l'entreprise au risque d'enfreindre les r\u00e9glementations sur la vie priv\u00e9e lors de l'envoi d'offres personnalis\u00e9es.<\/li><\/ul><p><img decoding=\"async\" class=\"emoji\" role=\"img\" draggable=\"false\" src=\"https:\/\/s.w.org\/images\/core\/emoji\/14.0.0\/svg\/1f449.svg\" alt=\"\ud83d\udc49\" \/> Au lieu de ravir les clients, le moteur les frustrerait, gaspillerait le budget marketing et exposerait l'entreprise \u00e0 des probl\u00e8mes de conformit\u00e9.<\/p><p>Pour que le moteur de recommandation AI apporte une r\u00e9elle valeur, le retailer reconna\u00eet que la gestion des donn\u00e9es doit m\u00fbrir en parall\u00e8le. C'est pourquoi, aux c\u00f4t\u00e9s du parcours d'impl\u00e9mentation de l'AI, guid\u00e9e par sa propre \u00e9quipe data office (et soutenue au besoin par des experts externes), l'organisation met en place une Minimum Viable Data Management Capability (MVDC), en commen\u00e7ant par les donn\u00e9es clients.<\/p><p>Voici comment cela prend forme :<\/p><ul><li><strong>R\u00f4les &amp; propri\u00e9t\u00e9 :<\/strong> Mark, le Marketing Lead, conna\u00eet les donn\u00e9es clients sur le bout des doigts et est depuis longtemps un ambassadeur de donn\u00e9es plus propres et plus fiables. Il accepte le r\u00f4le de business data owner et nomme Lisa de son \u00e9quipe comme data steward. Lisa est responsable de d\u00e9finir les r\u00e8gles, de rep\u00e9rer les probl\u00e8mes et de coordonner les corrections. Ensemble, ils font le pont entre les utilisateurs m\u00e9tier et l'\u00e9quipe data office.<\/li><li><strong>Lignes directrices &amp; policies :<\/strong> L'\u00e9quipe convient de trois r\u00e8gles simples mais essentielles :<ul><li>Chaque client doit avoir un CustomerID unique.<\/li><li>Un consent flag valide doit \u00eatre pr\u00e9sent.<\/li><li>Au moins une m\u00e9thode de contact fiable (email ou t\u00e9l\u00e9phone) est obligatoire.<br \/>Ces policies l\u00e9g\u00e8res \u00e9tablissent une base de qualit\u00e9 sans ralentir le parcours AI.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Technology Enablement :<\/strong><ul><li>Dans Fabric, les donn\u00e9es CRM et e-commerce sont ing\u00e9r\u00e9es et harmonis\u00e9es dans un Lakehouse curat\u00e9.<\/li><li>Les Dataflows Gen2 standardisent les noms de champs, unifient les identifiants et nettoient les doublons.<\/li><li>\u00c0 ce stade pr\u00e9coce, Lisa construit un business glossary dans Excel (ou SharePoint) avec les attributs cl\u00e9s et leurs d\u00e9finitions convenues : par ex. CustomerID, Email, ConsentFlag. Ce glossary aide son \u00e9quipe \u00e0 parler le m\u00eame langage lors des discussions sur les r\u00e8gles de qualit\u00e9 et les probl\u00e8mes de donn\u00e9es.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Support &amp; adoption :<\/strong> Le data office organise une courte session de formation pour l'\u00e9quipe Marketing. Les analystes et marketeurs apprennent o\u00f9 trouver le dataset CustomerMaster curat\u00e9, comment consulter le glossary et comment demander des corrections ou de nouveaux attributs via un forum de gouvernance l\u00e9ger.<\/li><\/ul><p><em>Note : \u00e0 ce stade, Excel ou SharePoint suffit pour d\u00e9marrer. Mais \u00e0 mesure que les domaines de donn\u00e9es se clarifient, que la propri\u00e9t\u00e9 se d\u00e9finit et que la gouvernance m\u00fbrit, <strong>Purview devient une puissante \u00e9tape suivante<\/strong>:<\/em><\/p><ul><li><em>Catalogage automatis\u00e9 des assets Fabric, supprimant la maintenance manuelle.<\/em><\/li><li><em>Int\u00e9gration du glossary, reliant des business terms comme Customer ou ConsentFlag aux tables et colonnes Fabric r\u00e9elles.<\/em><\/li><li><em>Data lineage et analyse d'impact, montrant comment les attributs circulent de la source au rapport ou au mod\u00e8le d'IA.<\/em><\/li><li><em>Sensitivity labels et conformit\u00e9, garantissant que les donn\u00e9es clients sont prot\u00e9g\u00e9es de mani\u00e8re coh\u00e9rente \u00e0 travers Fabric, Power BI et Copilot.<\/em><\/li><\/ul><p><em>En commen\u00e7ant modestement puis en montant en charge vers Purview, le retailer \u00e9quilibre des r\u00e9sultats AI rapides avec une maturit\u00e9 durable de gestion des donn\u00e9es.<\/em><\/p><p><strong>\u00a0<\/strong><strong>La valeur ajout\u00e9e<\/strong><\/p><ul><li><strong><em>Pour l'AI :<\/em><\/strong> Le moteur fonctionne d\u00e9sormais sur des profils clients propres et unifi\u00e9s et des donn\u00e9es produits coh\u00e9rentes, offrant des recommandations parfaitement cibl\u00e9es.<\/li><li><strong><em>Pour l'entreprise<\/em><\/strong>: une meilleure conversion des campagnes, moins de d\u00e9penses gaspill\u00e9es, la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire et une plus grande confiance des clients.<\/li><li><strong><em>Pour la gestion des donn\u00e9es<\/em><\/strong>: une fondation r\u00e9utilisable de r\u00f4les, de r\u00e8gles et de pratiques de gouvernance qui soutient non seulement l'AI, mais aussi toute future initiative data.<\/li><\/ul><p><strong>Et ensuite<\/strong><\/p><p>Ce blog est le premier de notre s\u00e9rie sur la fa\u00e7on de rendre Fabric v\u00e9ritablement AI-ready. Toutes les deux semaines, nous approfondirons une discipline, en montrant non seulement pourquoi elle compte, mais aussi comment les fonctionnalit\u00e9s de Microsoft Fabric et les capacit\u00e9s de gouvernance de Purview peuvent g\u00e9n\u00e9rer des am\u00e9liorations tangibles, en fournissant les guardrails, la qualit\u00e9 et la structure dont l'AI a besoin pour r\u00e9ussir.<\/p><p>Les prochains sujets incluent :<\/p><ul><li><strong>No AI Without IA: Structuring Data in Fabric for Discoverability<\/strong><\/li><li><strong>From Dirty Data to Smart AI: Raising the Bar on Quality in Fabric<\/strong><\/li><li><strong>The Story Behind the Data: Why Lineage Fuels Trust in AI<\/strong><\/li><li><strong>One Customer, One Truth: Building AI on Consistent Data Foundations<\/strong><\/li><li><strong>Guardrails for Innovation: Keeping AI Safe, Secure, and Compliant<\/strong><\/li><\/ul><p><strong>Conclusion<\/strong><\/p><p>Le succ\u00e8s de l'AI ne commence pas par les mod\u00e8les, il commence par <strong>des donn\u00e9es auxquelles vous pouvez vous fier<\/strong>. En combinant la fondation de donn\u00e9es unifi\u00e9e de Fabric avec l'approche de gestion adaptative des donn\u00e9es de Sparkle, les organisations peuvent construire des environnements structur\u00e9s, gouvern\u00e9s et conformes by design.<\/p><p>Ce parcours commence par l' <strong>Information Architecture<\/strong>. Dans le prochain blog, nous montrerons comment structurer les workspaces et domaines Fabric pour la d\u00e9couvrabilit\u00e9 et comment Purview \u00e9tend ces capacit\u00e9s pour rendre vos donn\u00e9es v\u00e9ritablement AI-ready.<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"emoji\" role=\"img\" draggable=\"false\" src=\"https:\/\/s.w.org\/images\/core\/emoji\/14.0.0\/svg\/1f449.svg\" alt=\"\ud83d\udc49\" \/> Vous voulez acc\u00e9l\u00e9rer votre propre parcours ? D\u00e9couvrez nos <a href=\"https:\/\/sparkle.consulting\/fr\/fabricignitepacks\/\"><strong>Fabric Ignite Packs<\/strong><\/a>, un moyen \u00e9prouv\u00e9 de combiner l'impl\u00e9mentation technique avec le coaching et la gouvernance, aidant votre organisation \u00e0 d\u00e9bloquer toute la valeur de Fabric d\u00e8s le premier jour.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9212258 elementor-widget-divider--view-line elementor-widget elementor-widget-divider\" data-id=\"9212258\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"divider.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-divider\">\n\t\t\t<span class=\"elementor-divider-separator\">\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19f69aa elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"19f69aa\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa35714 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"aa35714\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00c0 PROPOS DE L'AUTEUR<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d15bb1 elementor-widget elementor-widget-author-box\" data-id=\"8d15bb1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"author-box.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-author-box\">\n\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/an-de-lafonteyne-2600703\/\" class=\"elementor-author-box__avatar\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/sparkle.consulting\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/People-AnDeLafonteyne-300x300.jpeg\" alt=\"Picture of An De Lafonteyne\" loading=\"lazy\">\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\n\t\t\t<div class=\"elementor-author-box__text\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/an-de-lafonteyne-2600703\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\t\t\t\t\t\t<h4 class=\"elementor-author-box__name\">\n\t\t\t\t\t\t\tAn De Lafonteyne\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-author-box__bio\">\n\t\t\t\t\t\t<p>Managing Partner BE-Flanders<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-935ec83 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"935ec83\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c70edc1\" data-id=\"c70edc1\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap\">\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Most companies want AI in their workflows. 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