Strategia rozwoju danych w czterech krokach na 2023

 

Badania wykazują, że zarządy firm są zgodne co do tego, że zdolność ich organizacji do wykorzystywania danych do generowania spostrzeżeń w czasie rzeczywistym jest bardzo ważna strategicznie. Aby osiągnąć sukces, firmy powinny traktować wprowadzenie sztucznej inteligencji jako krytyczne zadanie. Jednak bez odpowiednich strategii dotyczących danych, firmy tracą możliwość lepszego poznania swoich klientów, oferowania wysokiej wartości produktów i usprawniania działalności. Skuteczne strategie AI są ściśle powiązane z mocnymi danymi, a nieodpowiednie wykorzystanie tej technologii może pogorszyć nawet najlepiej przygotowane plany. Poniżej znajdują się cztery wytyczne, które pomogą firmom w stworzeniu strategii danych zwracającej zyski.

1. Ponownie oceń swoją architekturę danych

Większość kadry kierowniczej (72 proc.) twierdzi, że dane fragmentaryczne i niskiej jakości, mogą stanowić największy problem przy dążeniu do osiągnięcia celów AI. Jedynym sposobem lepszego przygotowania się na te wyzwania jest inwestycja w elastyczną architekturę danych i obliczeniową oraz skorzystanie z koncepcji takich, jak np. lakehouse, która obejmuje otwarte standardy i może być skalowana w celu zaspokojenia zmieniających się potrzeb biznesowych.



2. Więcej niż jedna chmura, czyli podejście typu multi-cloud

Wiele firm zaawansowanych pod kątem wykorzystania danych i najnowszych technologii uważa, że nie wystarczy myśleć o chmurze w pojedynczym znaczeniu — zamiast tego firmy powinny myśleć o budowie środowisk wielochmurowych. Wraz ze wzrostem popularności technologii opartej na chmurze, wielu szuka rozwiązań, które mogą przenosić się między głównymi chmurami (jak choćby AWS, Azure czy Google Cloud).

Podejście oparte na wielu chmurach zapewnia najbardziej elastyczną podstawę do rozwoju sztucznej inteligencji. Oferuje organizacjom łatwą integrację przy wprowadzaniu nowych rozwiązań lub firm korzystających z usług innych dostawców chmury, elastyczność obsługi obciążeń w dowolnym miejscu oraz pewność, że będą one zgodne z przepisami. Organizacje, które przyjmą podejście oparte na wielu chmurach, mogą również tworzyć nowe możliwości uzyskiwania przychodów i poprawiać doświadczenia klientów.

3. Inwestycja w podejście low-code / no-code

Podejście low-code to taki sposób pracy, który wymaga małej ilości kodu, a od użytkownik stosujący to rozwiązanie może znać język programowania na podstawowym poziomie. Z kolei rozwiązania no-code zupełnie nie wymagają takiej wiedzy, opierają się one na segmentach typu drag&drop (ang. przeciągnij i upuść). Te dwie metody otwierają nowe ścieżki do innowacji i obniżają barierę wejścia dla osób, które chcą uzyskać szybki wgląd w swoje dane. Biorąc pod uwagę, jak trudne staje się znalezienie odpowiedniego talentu technologicznego na dzisiejszym rynku pracy, narzędzia z małym wykorzystaniem kodu i bez kodu są kluczem do zmniejszenia presji wywieranej na zespoły danych, umożliwiając osobom mniej technicznym tworzenie modeli – nawet przy podstawowej znajomości nauczania maszynowego.

Platformy bez kodu umożliwiają wykorzystanie sztucznej inteligencji bez zatrudniania programistów i analityków danych, co oznacza, że mniejsze firmy mogą łatwiej wykorzystać jej moc.

4. Wykorzystaj sztuczną inteligencję typu open source i otwarte standardy

Zbiory danych typu open source szybko stają się standardowym sposobem, który firmy wykorzystują zarządzając danymi i planując rozwój sztucznej inteligencji w ramach organizacji. Dzięki temu zespoły nie muszą tworzyć skomplikowanych rozwiązań od zera, co byłoby czasochłonne i kosztowne. Otwarte oprogramowanie zwykle jest dostępne w niskich kosztach lub bezpłatnie, a co najważniejsze – jest już wypróbowane i wiadomo, że funkcjonuje – jest to wysiłek społeczności, a przyjmowane rozwiązania sprawdza wielu użytkowników, co oznacza, że korzystając z nich, zespół IT będzie mieć potencjalnie mniej problemów w przyszłości. Ponadto, zaangażowanie w standardy otwartych danych dodatkowo napędza rozwój społeczności open source, co pomaga stworzyć dużą pulę talentów zajmujących się danymi, którzy są lepiej przygotowani do przenoszenia przypadków użycia do produkcji.

Łatwo jest zostać przytłoczonym postanowieniami noworocznymi – zwłaszcza tymi najbardziej wymagającymi. Organizacje muszą stale przyglądać się swojej strategii wykorzystania danych i budowy efektywnych systemów AI wspierających wielotorowo ich codzienną działalność. Co ważne jednak, dane dowodzą, że inteligentna strategia danych wpłynie na zwiększenie ich wartości dla firm. Pozostając zatem na tym kursie, organizacje będą gotowe na nadchodzący rok 2023.

Źródło: Capgemini