W miarę jak sztuczna inteligencja, analityka i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym zmieniają sposób konkurowania firm, gotowość danych stała się kluczowym warunkiem przekształcenia ambicji w rzeczywisty wpływ. Podczas gdy organizacje pragną uwolnić wartość ze swoich danych, wiele z nich odkrywa trudną prawdę: ich fundamenty nie zostały zaprojektowane z myślą o wymaganiach ery sztucznej inteligencji.
Aby odnaleźć brakujące elementy układanki danych, Cloudera przeprowadziła ankietę wśród ponad 1200 liderów IT w 14 krajach, sprawdzając, w jakim stopniu organizacje są przygotowane do przekształcenia danych w wartość biznesową we wszystkich obszarach przedsiębiorstwa. Wyniki pokazały, że teraz bardziej niż kiedykolwiek dane stanowią priorytet strategiczny, z silnym zaangażowaniem kadry kierowniczej i rosnącymi inwestycjami we wszystkich obszarach.
Ale pod tym impetem kryje się bardziej złożona rzeczywistość. Podczas gdy większość organizacji dostrzega znaczenie gotowości danych, istotne wyzwania strukturalne, kulturowe i związane z zarządzaniem nadal ograniczają postęp. Poniższe ustalenia wskazują na rosnącą lukę między aspiracją a realizacją, która ostatecznie określi organizacje mogące skutecznie skalować sztuczną inteligencję.
Gotowość danych to strategiczny zasób
Gotowość danych jest kluczowym czynnikiem zapewniającym przewagę konkurencyjną w erze sztucznej inteligencji, a to przekonanie znajduje odzwierciedlenie w silnym dostosowaniu kierownictwa wyższego szczebla. Osiemdziesiąt dziewięć procent respondentów twierdzi, że kierownictwo wyższego szczebla rozumie i traktuje priorytetowo infrastrukturę danych wymaganą do wdrożenia sztucznej inteligencji na dużą skalę, co jest wyraźnym sygnałem, że zarządy rozmawiają o danych.
Dzięki temu dostosowaniu powstaje ściślejszy związek między danymi a wynikami przedsiębiorstw. Osiemdziesiąt sześć procent respondentów wskazało, że ich organizacje mają dobrze zdefiniowane strategie danych powiązane z celami biznesowymi. Aby wdrożyć te strategie, 86% organizacji zwiększa wydatki na infrastrukturę danych w chmurze, co odzwierciedla powszechne dążenie do bardziej skalowalnych, elastycznych architektur zdolnych do obsługi zaawansowanych analiz i obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Ten etap w cyklu wdrażania sztucznej inteligencji charakteryzuje się również eksperymentowaniem i otwartością na zmiany.
Prawie wszystkie organizacje (94%) zgłaszają chęć przyjęcia lub rozwinięcia ram zarządzania, co jest ważnym sygnałem, że przedsiębiorstwa rozumieją potrzebę równoważenia innowacji z kontrolą, zaufaniem i zgodnością z przepisami.
Co powstrzymuje organizacje oparte na danych
Nawet gdy ambicje, dostosowanie i inwestycje osiągają nowe szczyty, droga do prawdziwej gotowości danych pozostaje nierówna. Badanie sugeruje, że pomimo wzrostu inwestycji aspiracje wciąż wyprzedzają realizację, a organizacje wciąż stoją przed głębokimi wyzwaniami strukturalnymi.
Niezbędne dane istnieją, ale pracownicy nie mogą ich łatwo znaleźć ani uzyskać do nich dostępu, a silosy organizacyjne spowalniają współpracę. Ponad jedna trzecia (34%) respondentów stwierdziła, że silosowane dane są głównym problemem uniemożliwiającym im współpracę oraz udostępnianie, zarządzanie i efektywne wykorzystanie danych. Silosy danych mogą się utrzymywać, ponieważ dane nie są dobrze zintegrowane z systemami korporacyjnymi. Większość respondentów stwierdziła, że ich źródła danych były w pewnym stopniu zintegrowane w różnych środowiskach, ale nadal istnieją istotne luki. Tylko 30% liderów IT stwierdziło, że ich źródła danych są w pełni zintegrowane, podczas gdy 52% stwierdziło, że są one w większości zintegrowane. Chociaż oznacza to postęp, luka ta wskazuje, że wiele przedsiębiorstw nadal nie jest w pełni przygotowanych do wspierania inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją na dużą skalę.
Liderzy IT wskazali również szereg innych barier utrudniających współpracę w zakresie danych, takich jak skomplikowane wymagania i procesy dostępu (47%), ograniczona widoczność miejsca przechowywania danych (44%), niewystarczające przeszkolenie i znajomość danych (41%) oraz kulturowy opór przed udostępnianiem danych (34%). Oczywiście istnieje więcej niż jedna przeszkoda blokująca drogę do pełnej gotowości danych, a przedsiębiorstwa muszą uwzględnić każdą z nich, aby osiągnąć cel.
Paradoks danych: inwestycje a gotowość
Badanie ujawnia paradoks: firmy intensywnie inwestują w platformy danych i sztuczną inteligencję, ale nadal napotykają trudności związane z zarządzaniem i dostępem. Chociaż tylko 20% respondentów odpowiedziało, że wszystkie ich dane są zarządzane, 90% stwierdziło, że większość ich danych jest zarządzana, co wygląda dobrze na papierze. Kontrastuje to jednak z 80% respondentów, którzy stwierdzili, że ich inicjatywy dotyczące danych są utrudnione przez brak dostępu do wszystkich niezbędnych danych. Nawet jeśli organizacje uważają, że ich dane są w dużej mierze zarządzane, w zarządzaniu tym brakuje dostępności i integracji potrzebnej do obsługi rzeczywistych przypadków użycia. W rezultacie dane mogą być zasadniczo „zarządzane”, ale nadal znajdują się w wielu miejscach i trudno je odkryć, co ogranicza ich wartość.
Samo przyjęcie technologii nie gwarantuje gotowości danych. Chociaż badanie zauważyło solidne wdrożenia w zakresie zarządzania, dostęp do danych pozostaje kluczowym wąskim gardłem. Jedna czwarta respondentów (24%) nie ma pełnego zaufania do dostępu do danych przedsiębiorstwa, co oznacza, że nawet w stosunkowo dojrzałych środowiskach uniwersalny dostęp do danych nie jest gwarantowany.
Klucz do gotowości danych stanowią spójność i dostępność. Dopóki organizacje nie zlikwidują tej luki, inwestycje w sztuczną inteligencję i zaawansowaną analitykę będą nadal niewystarczające, ponieważ będą ograniczone praktycznymi realiami przekazywania właściwych danych we właściwe ręce we właściwym czasie.
Następna granica konkurencyjności
Rozwiązanie tego paradoksu nie polega jedynie na gromadzeniu większej ilości danych. Zależy to od organizacji, które potrafią zarządzać swoimi danymi, mieć do nich dostęp, ufać im i współpracować w oparciu o posiadane dane.
Gotowość danych ma kluczowe znaczenie dla uwolnienia pełnego potencjału sztucznej inteligencji. Obejmuje to więcej niż tylko posiadanie danych; wymaga wykorzystania całego zbioru danych — bez względu na to, gdzie jest przechowywany — aby móc zbierać cenne informacje i rozwijać możliwości AI, które wspierają cele strategiczne. Ankieta firmy Cloudera dotycząca gotowości danych wyraźnie pokazuje możliwość inwestowania przez organizacje w gotowość danych już teraz, aby mogły być jak najlepiej przygotowane do przewodzenia w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji.
Cloudera wspiera organizacje przedsiębiorstw w przygotowywaniu ich danych do przyszłości napędzanej sztuczną inteligencją. Aby dowiedzieć się więcej o przyspieszeniu swojej ścieżki przygotowywania danych, odwiedź naszą stronę internetową.
