Jak przygotować dane na erę AI?  

Jak zadbać o dane w firmie w erze sztucznej inteligencji? To jedno z najważniejszych wyzwań dla zespołów IT w dużych i małych organizacjach. Dzisiejsze procesy polegają na danych bardziej niż kiedykolwiek, więc zapewnienie ich higieny, poprawności i skalowalności mają kluczowe znaczenie dla sukcesu całej firmy.   


Spis treści

Wykorzystanie AI zależy od posiadanych danych, a większość dzisiejszych architektur danych nie jest przystosowana do generatywnej sztucznej inteligencji. Wszyscy mówimy o architekturach danych, ale dopiero AI zmusza firmy do prawdziwego rachunku sumienia: gdzie są moje dane, co z nimi robię, jak je przechowuję, jak mogę nimi zasilić generatywną sztuczną inteligencję? W rezultacie klienci przyglądają się swojej infrastrukturze i zaczynają dokonywać cyfrowej transformacji. Co mogą zrobić, aby przygotować dane na erę AI?  


Higiena danych   


AI zmieni podejście do zbierania, integracji i zarządzania danymi w organizacjach. Higiena baz danych to sposób postępowania z danymi. Jest ważna, ponieważ umożliwia wykorzystanie ich przez AI. Higiena danych to inaczej dbanie o ich czystość i jakość.  Czystość danych określa, jak dokładne, spójne i kompletne są dane w konkretnym zbiorze. Szerszym pojęciem jest jakość danych. Obejmuje szereg cech, m.in. użyteczność, dostępność czy porównywalność. Decydują one o przydatności danych do konkretnych celów. Można powiedzieć, że czystość danych jest jednym z elementów składowych jakości danych.  

Dane mogą być niekompletne, nieprawidłowe lub nieaktualne. Mogą też zawierać zduplikowane wpisy lub znaki specjalne, przecinki i myślniki, co powoduje wyzwania w transferze danych i interfejsach. Niedokładne lub niskiej jakości dane podważają wydajność biznesową i mogą prowadzić do nieudanych wdrożeń. Kto jest odpowiedzialny za jakość danych w Twojej firmie? 

Rozwiązanie: Strukturalne modele danych, walidacja danych, kontrola jakości i procesy czyszczenia mogą pomóc w zapewnieniu dokładności i wiarygodności danych. By osiągnąć sukces w tych obszarach, najpierw trzeba zdefiniować jasne procesy gromadzenia danych, zarządzania nimi i ich utrzymywania. Dbałość o higienę danych jest także fundamentem bezpieczeństwa m.in. danych osobowych, które firma przetwarza na co dzień

Więcej o higienie danych przeczytasz w naszym artykule: Czym jest higiena danych i jak o nią dbać w organizacji? 


Integracja danych  


Integracja danych to proces, który umożliwia łączenie informacji z różnych źródeł w spójną i jednolitą całość. Ważna jest eliminacja silosów danych, które mogą prowadzić do nieefektywności i błędów. Posiadanie jednej, spójnej wersji danych, dostępnej dla całej organizacji, jest niezbędne, by poprawnie korzystać z nowych technologii i efektywnie zarządzać firmą.   

Firmy często wykorzystują rozmaite oprogramowanie i systemy do różnych funkcji, ale integracja tych systemów może być trudna ze względu na niekompletne interfejsy lub niekompatybilność.  Dane są przetwarzane albo na etapach pośrednich, albo na końcu, np. w programie Excel, by uzyskać pożądane raporty i analizy. 

Jak stworzyć scentralizowane rozwiązanie, które ograniczy ręczną pracę związaną z zarządzaniem danymi i raportowaniem, a jednocześnie będzie elastycznie obsługiwać zmieniające się w przyszłości potrzeby biznesowe? Po pierwsze, zaprojektowanie i wdrożenie wysokiej jakości rozwiązania do zarządzania danymi wymaga wizji, doświadczenia i wiedzy specjalistycznej. Po drugie, technologia powinna być wystarczająco elastyczna, aby dostosować się do procesów firmy bez jej nadmiernego obciążania. Po trzecie, powinna być łatwa w użyciu. 

Skalowalność danych


System powinien być zdolny do efektywnego przetwarzania coraz większych zbiorów danych. Ilość danych może rosnąć wykładniczo wraz z rozwojem firmy. Dlatego ważne jest, aby system był w stanie temu sprostać. Koszty związane z zarządzaniem danymi, w tym koszty infrastruktury, licencji na oprogramowanie i zasobów ludzkich, mogą być znaczne.

Rozwiązanie: Inwestowanie w odpowiednie technologie i automatyzację może pomóc zaoszczędzić koszty w dłuższej perspektywie. Chmura to elastyczne rozwiązanie, które pozwala na łatwe skalowanie zasobów do rosnących potrzeb.

Ważne jest, aby ocenić, które obszary zarządzania danymi wymagają najwięcej zasobów, i nadać im priorytet. Procesy zarządzania danymi można również usprawnić poprzez outsourcing usług.

Interoperacyjność danych

Interoperacyjność danych to zdolność różnych systemów do wymiany i przetwarzania informacji. To szczególnie istotne, ponieważ firmy coraz częściej stawiają na współpracę z partnerami zewnętrznymi.

Ważne jest, aby wybierać rozwiązania, które oparte są na sprawdzonych standardach. To ułatwi wymianę danych z innymi systemami.

Interoperacyjność danych wkrótce odegra jeszcze większą rolę za sprawą Cyfrowych Paszportów Produktu. Producenci opon, np. Michelin, będą musieli uzgodnić wspólną strukturę danych ze sprzedawcami rowerów, takimi jak na przykład sklep Decathlon.


Bezpieczeństwo danych

Bezpieczeństwo danych to zbiór procesów i technologii, które chronią dane przed nieautoryzowanym dostępem, ich wykorzystaniem, modyfikacją czy zniszczeniem. Zebrane dane są cennym zasobem, więc dbałość o ich bezpieczeństwo jest ważne dla organizacji, która je gromadzi i przetwarza.

Wdrażając AI należy mieć na uwadze ochronę danych i zapewnienie ich prywatności. Istnieją już przepisy, które nakładają wymogi dotyczące ochrony danych osobowych klientów i pracowników. Jednocześnie firmy muszą zrobić wszystko, co w ich mocy, aby zabezpieczyć krytyczne tajemnice korporacyjne.

Rozwiązanie: Organizacje muszą inwestować w niezawodne i bezpieczne technologie i procesy, a także ustanowić jasne zasady i praktyki ochrony danych. Odpowiednie procedury, takie jak szyfrowanie danych, mogą skutecznie zabezpieczyć je przed zagrożeniami. Kluczowe znaczenie mają również szkolenia dla pracowników, rozwijanie nowych umiejętności i uświadamianie ich w zakresie bezpieczeństwa danych i prywatności. Wdrażanie nowych narzędzi, opartych na sztucznej inteligencji, może znacząco usprawnić ich pracę i pozwolić organizacjom czerpać korzyści z nowoczesnych rozwiązań technologicznych. 


Podsumowanie  


Dbałość o dane to inwestycja, która przynosi korzyści w długim okresie. Zabezpieczenia danych przed wyciekiem, dbanie o ich jakość i poprawność pozwalają na ich bezpieczne wykorzystanie w systemach sztucznej inteligencji.  

Problem z integracją danych? Umów spotkanie z Jackiem.



/Autor