У епоху штучного інтелекту дані є не просто активом; це життєва кров інновацій. Проте більшість підприємств борються із замуленими системами, ризиками комплаєнсу та зростаючим розривом між кураторами даних та споживачами. Рішення? Зчеплена стратегія даних, яка об'єднує, керує та захищає дані за шкалою.

Ось деякі ключові проблеми, які мають вирішити підприємства:

Фрагментація в епоху розподілених даних

Традиційний підхід ERP колись вирішував фрагментацію даних шляхом централізації корпоративних даних. Однак сьогоднішні підприємства стикаються з вибухом різноманітних, розподілених і даних в режимі реального часу, як внутрішніх, так і зовнішніх, в хмарних, крайових і гібридних середовищах. Хмарні програми погіршили фрагментацію даних, залишаючи критичні бізнес-дані розкиданими по відключеним системам. Розгляньте роздрібну компанію, використовуючи ШІ для прогнозування попиту. Якщо його дані розкидані по застарілим ERP, хмарним CRM і стороннім логістичним системам, модель ШІ дасть ненадійні прогнози. Уніфікована тканина даних забезпечує чисті дані в режимі реального часу, що призводить до точних прогнозів і економії витрат.

Чому уніфікована тканина бізнес-даних?

• Розбиває сховища шляхом інтеграції структурованих і неструктурованих даних у прикладний ландшафт, а також зовнішні джерела даних.
• Активує доступ до даних у режимі реального часу за допомогою одного керованого рівня для аналітики та ШІ.
• Підтримує гібридні та багатохмарні архітектури, забезпечуючи безперебійний потік даних у середовищах.

Розвиваючі ролі: куратори даних для споживачів даних

Дані є критично важливим активом для трансформації вашого бізнесу, таким, яким потрібно керувати як іншими бізнес-активами (наприклад, людськими, фінансовими, матеріальними матеріалами, обладнанням, власністю та клієнтами). Управління даними впливає на двох основних персон: кураторів даних (таких як розпорядники даних, інженери даних, моделери даних і архітектори підприємства) і споживачів даних (таких як бізнес-аналітики, вчені з даних і бізнес-користувачі). Останній побачив швидку еволюцію: окрім традиційних споживачів, таких як корпоративні застосунки, звіти BI та інструментальні панелі, підприємства тепер повинні підтримувати вимоги ШІ, агентного ШІ та пов’язаних наскрізних бізнес-процесів, які потребують оновлення, різноманітні та добре керовані дані. Ця еволюція приносить нові вимоги та проблеми, щоб йти в ногу з обсягом, швидкістю та різноманітністю даних, забезпечуючи при цьому якість, безпеку та відповідність і доступ до цих чистих, надійних і ефективних даних. У більшості підприємств компетенція, пов'язана з курацією даних, відстає від зростаючих вимог тих, хто потребує надійних даних, часто з результатом того, що споживачі даних підуть власним шляхом, що призведе до подальшої розбіжності та фрагментації.

Щоб успішно орієнтуватися в цій еволюції службових ролей, бізнес повинен шукати рішення, які:

• Забезпечте автоматизоване виявлення даних, каталогізацію, відстеження походження та керування, щоб зменшити зусилля вручну та покращити довіру.
• Запропонуйте магазин даних самообслуговування з якісним продуктом даних, щоб забезпечити виявлення, захист і готовність даних до споживання.
• Переконайтеся, що моделі AI/ML передаються з чистими даними, що відповідають вимогам.

Вартість і ризик: можливість балансування та відповідність

Хоча дані збільшують цінність в цю епоху ШІ, існують також зобов'язання. Відсутність ретельності щодо безпеки та захисту даних, навіть якщо це лише моментально, може призвести до величезних фінансових і репутаційних наслідків, від яких може бути важко відновитися. Все частіше каральне та нормативне регулювання конфіденційності даних диктує законне використання чиїхось особистих даних. З ростом економіки досвіду, де надійні відносини є ключовими, питання стає більш етичним: що робити з їх даними? Це особливо складно, оскільки бізнес-процеси стають більш автономними за допомогою ШІ та агентного ШІ. Не забуваючи, що підприємство сприйнятливе до атак з боку поганих акторів, як внутрішніх, так і зовнішніх. А з гіперзв'язком, що витісняє стіни замку, галюцинаціями, що демонструють маніпулятивну силу неправильних даних, і потенціалом «озброєння» ШІ і ML, схоже, управління даними стане новим полем бою.

Розглянемо рішення, яке пом'якшує ці ризики:

• Вкладення керування, безпеки та відповідності в тканину даних.
• Активація етичного ШІ за допомогою конвеєрів даних, які можна пояснити та які можна перевірити.
• Захист від загроз за допомогою вбудованого шифрування, контролю доступу та виявлення аномалій.

Майбутнє даних є інтелектуальним, уніфікованим і безпечним

Ера штучного інтелекту вимагає стратегії нового покоління даних, яка об'єднує, керує та захищає дані, дозволяючи інноваціям на основі ШІ та надає фахівцям із обробки даних інструменти самообслуговування, які збалансовують маневреність та контроль. Майбутнє даних є інтелектуальним, уніфікованим і безпечним. Ваше підприємство готове? Почніть з оцінки ризиків фрагментації даних, оцінки прогалин у керуванні та вивчення конвергентних платформ даних, які відповідають вашим ШІ та бізнес-цілям.