Strategię rozwoju danych w czterech krokach na 2023, przedstawia ekspert Capgemini Polska

Nowy rok to również okazja dla firm do świeżego spojrzenia na strategię rozwoju wykorzystania danych i sztucznej inteligencji. Po ostatnich, niestabilnych latach na rynku, firmy muszą przemyśleć plany na rok 2023 i kolejne lata oraz sprawdzić, gdzie organizacja może usprawnić procesy, wprowadzić nowe narzędzia oraz wyznaczyć cele, które są w stanie przynieść wielotorowy zysk i stabilność.

Jak wynika z badań, zarządy firm zgodnie twierdzą, że zdolność ich organizacji do generowania spostrzeżeń na podstawie danych, często w czasie rzeczywistym, ma ogromne znaczenie strategiczne. By odnieść sukces, firmy muszą postrzegać przyjęcie sztucznej inteligencji (AI) jako zadanie o znaczeniu krytycznym. Jednak bez skutecznych strategii dotyczących danych firmy tracą ogromne możliwości – lepszego zrozumienia swoich klientów, oferowania produktów o wysokiej wartości i usprawniania operacji. Przy tak znaczącym powiązaniu między skutecznymi strategiami AI a mocnymi danymi, nieodpowiednie wykorzystanie tej technologii może udaremnić nawet najlepiej opracowane plany. Oto cztery wytyczne, które sprawią, że firmowa strategia danych będzie inwestycją ze zwrotem.

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.

– Tworząc architekturę typu lakehouse, firma daje każdemu pracownikowi możliwość dostępu do danych i systemów sztucznej inteligencji oraz możliwość wykorzystania ich w celu podejmowania lepszych decyzji. Wiele organizacji, które wdrażają lakehouse jako swoją kluczową strategię, uzyskuje wgląd w dane w czasie rzeczywistym. W momencie tak szybko postępujących zmian, warto regularnie poddawać ocenie architekturę danych w organizacjach i korzystać z nowopowstałych metod umożliwiających tworzenie inteligentniejszych algorytmów czy generowania nowego rodzaju raportów, które docelowo pomogą użytkownikom zrozumieć procesy związane z łańcuchami dostaw, oceną pracy i produktywności ale także planowania czy podejmowania operacyjnych decyzji – mówi Artur Kmiecik, Head of Cloud & Data Services w Capgemini Polska.

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.