Облачные платформы упростили развертывание новых технологий и использование интегрированных инструментов для повышения производительности команд сотрудников, работающих с данными. Однако в этих средах по-прежнему существуют проблемы, связанные с разрозненностью данных, обеспечением их целостности и необходимостью управления слишком большим количеством инструментов, что часто называют «налогом на сложность». Они также требуют строгого контроля за расходами во избежание непредвиденных трат по мере роста рабочих нагрузок. Для того чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ, организациям необходимо использовать интегрированные платформы данных со встроенными возможностями ИИ, чтобы упростить эти архитектуры и решить проблемы управления данными и их интеграции. Повышение квалификации ИТ-специалистов имеет не меньшее значение для того, чтобы команды могли эффективно работать с новыми технологиями и быстрее получать преимущества от использования ИИ.

Интегрированные платформы

Интегрированная платформа — это единая технологическая экосистема, объединяющая данные, аналитику, управление и возможности ИИ в рамках единой интегрированной основы, позволяющая снижать сложность, контролировать затраты и быстрее внедрять инновации для бизнеса. Чтобы решить проблемы современных ИТ-ландшафтов, связанные со сложной интеграцией, непоследовательным управлением и высокими операционными затратами, предприятиям необходимо внедрить интегрированный подход, ориентированный на платформу. Это позволит приложениям поддерживать больше возможностей обработки бизнес-процессов на основе одной копии данных, обеспечивая при этом устойчивую модернизацию и управление.

Фабрика бизнес-данных

Фабрика данных позволяет подключать и управлять всеми вашими данными, включая транзакционные и аналитические, в режиме реального времени в различных системах и приложениях. Однако бизнес-данные теряют контекст, когда дублируются в нескольких системах, и предприятия тратят значительное время и усилия на их восстановление для получения аналитики. Фабрика бизнес-данных — это будущее данных и ИИ. Она оптимизирует архитектуру фабрики данных, сохраняя бизнес-логику и контекст в данных. Это помогает всем заинтересованным сторонам получать быстрый и надежный доступ ко всем необходимым данным.

Нативные возможности ИИ

Нативные возможности искусственного интеллекта в современных платформах обработки данных становятся крайне важными для организаций, стремящихся работать с большей эффективностью, гибкостью и доверием. Встроенные возможности, такие как машинное обучение, графы знаний и агентный ИИ, интегрированные с интерфейсами обработки естественного языка и ИИ-помощниками непосредственно в платформу, позволяют командам ускорить получение аналитических данных и оптимизировать бизнес-процессы, не полагаясь на разрозненные процессы. Эти встроенные возможности позволяют пользователям уверенно работать с высококачественными и достоверными данными.

Качество и целостность данных

Обеспечение качества и целостности данных остается главной проблемой в условиях фрагментированной ИТ-среды, где теневые ИТ-технологии широко распространены в различных бизнес-подразделениях. Использование множества инструментов и систем приводит к дублированию, а из-за несоответствий часто возникают «слепые зоны» в управлении. Упрощенные архитектуры снижают эти риски за счет ограничения количества точек создания и преобразования данных. Уменьшая фрагментацию, организации улучшают качество данных, обеспечивают более высокий уровень грамотности сотрудников при работе с данными и создают более предсказуемые процессы. Это позволяет организациям внедрять ИИ в нужных масштабах с большей надежностью и уверенностью.

Эффективность процессов

Прозрачность сквозных процессов и готовность к автоматизации страдают, когда системам приходится взаимодействовать через многочисленные точки интеграции. Агентный ИИ помогает оптимизировать выполнение потоков операций и сократить объем ручного вмешательства. Интегрированные платформы обеспечивают целостность потоков данных, что делает процессы более быстрыми и предсказуемыми. По мере снижения несоответствий повышается гибкость бизнеса, что позволяет командам более эффективно реагировать на спрос и способствует масштабируемой автоматизации и долгосрочной цифровой трансформации. Например, глобальная розничная сеть может автоматически выявлять риски в цепочке поставок в режиме реального времени, прогнозировать дефицит запасов и автоматически отправлять рекомендательные письма специалистам по планированию — всё это благодаря ИИ, работающему непосредственно на платформе данных, что приводит к ускорению принятия решений, снижению операционных затрат и улучшению качества обслуживания клиентов.

Предсказуемые инфраструктурные и операционные расходы

Использование большого количества излишних инструментов приводит к росту затрат на лицензирование, потребления инфраструктуры и административных издержек. Интегрированные платформы консолидируют функционал и снижают потребность в отдельных подписках. Инфраструктура становится более эффективной, когда рабочие нагрузки выполняются в совместно используемых средах. Зачастую командам требуется большая прозрачность в отношении потребления инфраструктуры, чтобы избегать непредсказуемых операционных издержек и обеспечивать долгосрочную стабильность затрат. Необходимость постоянного планирования и мониторинга потребления не только препятствует инновациям, но и ограничивает эффективность работы конечных пользователей. Для эффективного масштабирования в быстро меняющихся рыночных условиях инициативы в области искусственного интеллекта требуют платформ с предсказуемыми затратами и низкими операционными издержками.

Квалификация персонала и «технический долг»

Когда организации используют различные инструменты с частично совпадающими возможностями, требования к квалификации персонала и связанные с этим затраты значительно возрастают. Каждая система добавляет свои требования к техническому обслуживанию, управлению жизненным циклом и потенциальным точкам отказа. Интегрированные платформы сокращают так называемый «технический долг» (то есть накапливающиеся нерешенные проблемы) за счет устранения избыточных компонентов и интеграций. Упрощенная системная среда позволяет ИТ-специалистам сосредоточиться на инновациях, а не тратить силы на поддержку систем по принципу реагирования на возникающие проблемы.

Упрощенная архитектура больше не является приятной опцией. Сегодня крайне важно создать устойчивую и надежную основу для ИТ-сред, готовых к внедрению искусственного интеллекта. Для создания фабрик бизнес-данных с прозрачными и экономически эффективными операционными моделями необходимы интегрированные платформы данных с нативными возможностями ИИ. Такие возможности позволяют предприятиям ускорить разработку, масштабирование и управление решениями на основе ИИ для данных, приложений и бизнес-процессов.