A mesterséges intelligencia korában az adatok nem csak egy eszköz, hanem az innováció éltető ereje. A legtöbb vállalkozás mégis küzd a silózott rendszerekkel, a megfelelőségi kockázatokkal, valamint az adatszolgáltatók és a fogyasztók közötti növekvő szakadékkal. A megoldás? Összevont adatstratégia, amely egységesíti, szabályozza és biztosítja az adatokat skálán.

Íme néhány kulcsfontosságú kihívás, amellyel a vállalkozásoknak foglalkozniuk kell:

Az elosztott adatok korának töredezettsége

A hagyományos ERP megközelítés egyszer megoldotta az adatok töredezettségét a vállalati adatok központosításával. Napjaink vállalkozásai azonban sokszínű, elosztott és valós idejű adatokkal szembesülnek, mind belső, mind külső, felhőalapú, edge és hibrid környezetekben. A felhőalapú alkalmazások adattöredezettsége romlott, így a kritikus üzleti adatok szétszórtan jelennek meg a leválasztott rendszerekben. Vegyen fontolóra egy AI-t használó kiskereskedelmi vállalatot a szükséglet-előrejelzéshez. Ha adatai szétszóródnak a régi ERP, felhőalapú CRM és külső logisztikai rendszerek között, az AI modell megbízhatatlan előrejelzéseket fog eredményezni. Az egységes adatszövet tiszta, valós idejű adatokat biztosít – pontos előrejelzéseket és költségmegtakarításokat eredményez.

Miért van szükség az egységes üzleti adatok szövetére?

• Felbontja a silókat a strukturált és strukturálatlan adatok integrációjával az alkalmazáskörnyezetben, valamint a külső adatforrásokban.
• Lehetővé teszi a valós idejű adathozzáférést egyetlen, szabályozott réteggel az elemzésekhez és az MI-hez.
• Támogatja a hibrid és többfelhős architektúrákat, biztosítva a környezetek közötti zökkenőmentes adatáramlást.

Szerepek fejlesztése: Adatkezelők adatfelhasználókká

Az adatok kritikus fontosságú eszközök az üzlet átalakításához, amelyet úgy kell kezelni, mint más üzleti eszközöket (például emberi, pénzügyi, anyagok, berendezések, ingatlanok és ügyfelek). Az adatkezelés két fő személyre van hatással: az adatkezelőkre (például adatkezelőkre, adatmérnökökre, adatmodellezőkre és vállalati architektúrákra), valamint az adatfelhasználókra (például üzleti elemzők, adattudósok és üzleti felhasználók). Ez utóbbi gyors fejlődésnek indult: a hagyományos fogyasztók, például a vállalati alkalmazások, a BI jelentéskészítés és az irányítópultok mellett a vállalkozásoknak most támogatniuk kell a mesterséges intelligencia, az ügynökalapú mesterséges intelligencia és az összekapcsolt átfogó üzleti folyamatok igényeit, amelyek friss, változatos és jól irányított adatokat igényelnek. Ez a fejlődés új követelményeket és kihívásokat támaszt, hogy lépést tartson az adatok mennyiségével, sebességével és változatosságával, miközben biztosítja a minőséget, a biztonságot és a megfelelőséget, valamint a tiszta, megbízható és végrehajtható adatokhoz való hozzáférést. A legtöbb vállalkozásban az adatok kezelését övező kompetencia elmaradt a megbízható adatokra szorulók növekvő igényeitől, ami gyakran azzal az eredménnyel jár, hogy az adatfogyasztók a saját útjukon haladnak, ami további eltérésekhez és szétaprózódáshoz vezet.

A munkakörök ezen fejlődésében való sikeres navigáláshoz az üzletnek olyan megoldásokat kell keresnie, amelyek:

• Automatizált adatfelderítés, katalogizálás, származáskövetés és irányítás biztosítása a manuális ráfordítás csökkentése és a bizalom növelése érdekében.
• Önkiszolgáló adatpiactér minőségi adatfeldolgozási termékkel, hogy az adatok felfedezhetők, biztonságosak és felhasználásra készek legyenek.
• Gondoskodjon arról, hogy az AI/ML modellek tiszta, megfelelő adatokkal legyenek feltöltve.

Érték és kockázat: Kiegyensúlyozási lehetőség és megfelelőség

Míg az adatok egyre értékesebbek az AI e korszakában, vannak kötelezettségek is. Az adatbiztonsággal és -védelemmel kapcsolatos szorgalom hiánya, még ha ez csak pillanatnyi is, hatalmas pénzügyi és hírnévbeli következményekhez vezethet, amelyekből nehéz lehet talpra állni. Egyre inkább büntető és előíró jellegű adatvédelmi szabályozás diktálja valaki személyes adatainak jogszerű felhasználását. Az élménygazdaság felemelkedésével, ahol kulcsfontosságúak a megbízható kapcsolatok, a kérdés etikusabbá válik: mit kell tennie az adataikkal? Ez különösen nagy kihívást jelent, mivel az üzleti folyamatok önállóbbá válnak a mesterséges intelligenciával és az ügynökalapú mesterséges intelligenciával. Nem megfeledkezve arról, hogy egy vállalkozás hajlamos a rossz szereplők támadásaira, mind belső, mind külső. És a várfalakat kiszorító hiper-összekapcsolhatóság, a helytelen adatok manipulatív erejét demonstráló hallucinációk, valamint az AI és ML „fegyveresítésének” lehetősége, úgy tűnik, hogy az adatok kezelése új csatatérré válik.

Mérlegeljen egy olyan megoldást, amely mérsékli ezeket a kockázatokat:

• Az irányítás, a biztonság és a megfelelőség beágyazása az adatszövetbe.
• Az etikus mesterséges intelligencia lehetővé tétele megmagyarázható, auditálható adatfolyamokkal.
• Védelem a fenyegetésekkel szemben beépített titkosítással, hozzáférés-szabályozással és anomáliaészleléssel.

Az adatok jövője intelligens, egységes és biztonságos

Az AI korszaka egy következő generációs adatstratégiát követel meg, amely egységesíti, irányítja és biztosítja az adatokat, miközben lehetővé teszi az AI által vezérelt innovációt, és önkiszolgáló eszközökkel ruházza fel az adatszakembereket az agilitás és az irányítás kiegyensúlyozására. Az adatok jövője intelligens, egységes és biztonságos. Készen áll a vállalata? Kezdje az adatok széttöredezettségével kapcsolatos kockázatok értékelésével, az irányítási hiányosságok értékelésével, és fedezze fel a mesterséges intelligenciával és az üzleti célokkal összhangban lévő konvergens adatplatformokat.