Liderzy IT od lat byli pod presją, aby wzmocnić plany dotyczące sztucznej inteligencji, które spełniają cele przedsiębiorstw. Ale przejście od etapu pilotażowego do produkcji okazało się trudniejsze, niż ktokolwiek się spodziewał.
Dzieje się tak, ponieważ z perspektywy czasu te wczesne eksperymenty nie zorganizowano ich tak dobrze, jak należało. Modele sztucznej inteligencji zostały umieszczone na warstwach danych, które nie były na nie gotowe. Eksperymenty prowadzono w odizolowaniu, więc zarządzanie i bezpieczeństwo musiały zostać zmodernizowane w całym przedsiębiorstwie, aby mogły działać na większą skalę. Tymczasem działy prowadzące niezatwierdzone eksperymenty w obszarze AI wprowadziły tzw. cieniową sztuczną inteligencję, którą teraz należy objąć polityką, możliwością sprawdzenia i kontrolą.
Osiągnięcie celów w zakresie sztucznej inteligencji oznacza uporządkowanie chaotycznych, rozdrobnionych i fizycznie rozproszonych zasobów danych, które każdego dnia stają się coraz bardziej skomplikowane. Skalowalna ścieżka naprzód to wprowadzenie sztucznej inteligencji do danych i przemyślenie sposobu, w jaki uzyskuje się do nich dostęp. Bez ujednoliconego, regulowanego dostępu do podstaw odpowiedzialność i wyniki są zasadniczo sprzeczne.
Dlaczego konsolidacja jest złą strategią
Przez lata najprostszą odpowiedzią (i najczęstszą radą) była centralizacja zasobów danych: proszę przenieść wszystko do jednego jeziora, magazynu lub chmury, aby stworzyć jedno źródło prawdy. Proszę ograniczyć silosy i zakończyć fragmentację poprzez fizyczne wyeliminowanie dystrybucji.
Teoretycznie brzmi to efektywnie. Ale rzeczywistość pokazała, że przynajmniej w kontekście przedsiębiorstwa jest to nie do utrzymania.
- Duże ilości danych sprawiają, że ruch na dużą skalę jest kosztowny i powolny
- Zespoły IT i inżynierii danych muszą ułatwiać dostęp, co powoduje opóźnienia i uniemożliwia korzystanie z samoobsługowych przypadków użycia (np. agentów i narzędzi AI specyficznych dla działu)
- Granice regulacyjne ograniczają miejsce przechowywania danych i sposób ich przetwarzania
- Środowiska hybrydowe stały się niezmiennym elementem, a nie etapem przejściowym, jak kiedyś uważano
- Sama centralizacja wprowadza opóźnienia, podważając analizy w czasie rzeczywistym i przypadki użycia sztucznej inteligencji
Ostatecznie konsolidacja zmusza przedsiębiorstwa do kompromisów, na które nie mogą sobie już pozwolić w erze sztucznej inteligencji, gdy reakcja w czasie rzeczywistym i kontekst są kluczowe dla uzyskania wartości. Czekanie na przeniesienie danych lub ich powielanie w różnych środowiskach prowadzi do erozji obu tych zasobów.
Lepszym podejściem jest federacja danych: umożliwienie przedsiębiorstwom działania tak, jakby ich dane były zunifikowane, bez zmuszania ich do przenoszenia.
Co tak naprawdę oznacza federacja danych
Federacja danych jest często opisywana w terminach technicznych — silnikach zapytań, łącznikach i rozproszonych obliczeniach. Dla liderów operacyjnych jego wpływ jest znacznie bardziej strategiczny.
Mówiąc prościej: federacja danych zapewnia ujednolicony dostęp do danych w rozproszonych systemach bez fizycznej centralizacji lub powielania ich. Ale liczy się wynik. Federacja danych pozwala zespołom pracować z danymi tam, gdzie już się znajdują, umożliwiając liderom uzyskanie dokładnych, aktualnych odpowiedzi na pytania, które obejmują systemy chmurowe, lokalne i brzegowe (bliżej punktu interakcji).
Wyobraź sobie globalnego sprzedawcę detalicznego zadającego pytanie: „Gdzie są moje zapasy X?” i otrzymującego jedną, kontekstową odpowiedź, która jednocześnie odzwierciedla stan zapasów magazynowych, stany magazynowe na półkach, towary w transporcie i centra realizacji zamówień e-commerce.
Wyobraź sobie agencję państwową pytającą: „Czy ten wnioskodawca kwalifikuje się do Programu X?” i otrzymującą ujednoliconą odpowiedź, która odzwierciedla zbiory danych podatkowych, weryfikację dochodów i istniejące zapisy w programach pomocowych — mimo że te zbiory danych pozostają w oddzielnych systemach departamentalnych.
Federacja danych umożliwia osiągnięcie tych wyników, ponieważ pod interfejsem użytkownika znajduje się jedna polityka zarządzania — tj. ujednolicone ramy zarządzania, w których zasady są powiązane z samymi danymi, a nie z systemami pamięci masowej, w których się znajdują.
W praktyce jest to logiczne, a nie fizyczne, zunifikowanie danych. Oznacza to, że autoryzowane zapytania mogą obejmować stan danych kompleksowo, wykorzystując obliczenia najbliższe danym, zachowując jednocześnie kontrolę, utrzymując spójność każdego punktu dostępu i zapewniając, że każdy wynik jest identyfikowalny i podlegający audytowi.
Ta podstawa sprawia, że sztuczna inteligencja jest skalowalna i godna zaufania.
Model operacyjny „Skonfiguruj raz, uzyskaj dostęp z każdego miejsca”
Jeśli federacja jest zmianą architektoniczną, „Skonfiguruj raz, uzyskaj dostęp z każdego miejsca” jest modelem działania — zmienia sposób, w jaki przedsiębiorstwa myślą o kontroli i skalowaniu.
Jak krótko wspomnieliśmy wcześniej w tym artykule, w strategii federacyjnej polityki ładu danych podążają za danymi, a nie za fizyczną lokalizacją ich przechowywania. W praktyce oznacza to, że zasady bezpieczeństwa obowiązują spójnie, niezależnie od okoliczności. To sprawia, że identyfikowalność i możliwość audytu są podstawowymi, wbudowanymi możliwościami, a nie dodatkami dopracowywanymi po wdrożeniu.
Oprócz mechanizmów audytu ulepsza to również aplikacje i agentów AI najwyższej warstwy, umożliwiając im dostęp do szerszego kontekstu w czasie rzeczywistym w ramach istniejących kontroli zarządzania.
Dla liderów operacji konsekwencje są namacalne:
- Szybkie wdrażanie sztucznej inteligencji, przyspieszenie automatyzacji i zwiększenie wydajności
- Mniejsza liczba wąskich gardeł w zakresie zgodności w poszczególnych regionach i w ramach regulacyjnych
- Zmniejszenie duplikacji w zespołach, co obniża koszty zarówno infrastruktury, jak i przetwarzania
- Widoczność w czasie rzeczywistym w rozproszonych operacjach, umożliwiająca wszystkim pracę z tego samego źródła prawdy w tym samym czasie
- Większe zaufanie kadry kierowniczej do wyników i decyzji AI, przyspieszenie budowy zaufania oraz skrócenie czasu na osiągnięcie wartości
To uwalnia zespoły, aby mogły skupić się na osiąganiu wyników, zamiast grzęznąć w szczegółach uzgadniania danych między środowiskami i audytowania wyników pod kątem spójności.
Przygotowanie do ery sztucznej inteligencji w dowolnym miejscu
Nowoczesne platformy ewoluują poza projektowanie zorientowane na pamięć masową w kierunku inteligentnych warstw dostępu do danych zbudowanych z myślą o trwałości hybrydowej, kontroli regulacyjnej i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
Ta ewolucja odzwierciedla szerszy kierunek platformy: przenoszenie sztucznej inteligencji do danych, niezależnie od miejsca ich przechowywania, zamiast zmuszania danych do dostosowywania się do ograniczeń infrastrukturalnych. W miarę jak sztuczna inteligencja coraz głębiej integruje się z łańcuchami dostaw, prognozowaniem finansowym, wykrywaniem oszustw i angażowaniem klientów, koszt fragmentarycznego dostępu tylko rośnie.
Analitycy branżowi doszli do tego samego wniosku. Znajduje to odzwierciedlenie w ocenie firmy Forrester dostawców tkanin danych, gdzie ujednolicony, regulowany dostęp w środowiskach hybrydowych jest traktowany jako podstawowa zdolność architektoniczna dla korporacyjnej sztucznej inteligencji. Ranking, który nazwał Cloudera liderem za IV kwartał 2025.
Ujednolicony, zarządzany dostęp jest fundamentem wiarygodnej sztucznej inteligencji — i zaczyna się od federacji.
Ale nie wszystkie strategie federacji są sobie równe.
W naszym kolejnym artykule porównamy różne modele federacji i omówimy, na co przedsiębiorstwa powinny zwracać uwagę przy wyborze platformy stworzonej z myślą o prawdziwie hybrydowym dostępie do danych, spójnym ładzie danych oraz AI na dużą skalę.
