По мере того как предприятия стремятся внедрить искусственный интеллект (ИИ) в свои бизнес-процессы, анализ данных неизменно оказывается в числе главных приоритетов. Интеграция ИИ в аналитику данных сулит выгоды, начиная от экономии средств и повышения удовлетворенности клиентов и заканчивая укреплением конкурентных преимуществ — бонусы, которых жаждет каждое предприятие.
Этот рывок в сторону аналитики данных на базе ИИ влечет за собой ряд последствий, наиболее заметным из которых является возобновление интереса к управлению данными (data governance). Надежное управление данными — это фундамент для любой заслуживающей доверия аналитики, но для организаций, внедряющих аналитику с поддержкой ИИ, это уже базовое требование.
Мы побеседовали с Омри Колем, соучредителем и генеральным директором Pyramid Analytics — унифицированной аналитической платформы, которая позволяет командам объединять и управлять данными из бесчисленного множества источников и поддерживает анализ с использованием естественного языка, делая аналитические выводы доступными для всех бизнес-пользователей.
Многолетний опыт Коля, полученный непосредственно в сфере анализа данных, дал ему ценное понимание того, как это работает «за кулисами» и что необходимо для обеспечения бесперебойной работы аналитических систем. Мы обсудили с ним, как меняются роли и обязанности в области управления данными на фоне растущего внедрения ИИ, и что это означает для функций предприятия.
По словам Коля, ИИ «вывел управление данными на первый план так, как мы не видели прежде. Системы ИИ постоянно требуют высококачественных, хорошо понятных данных, причем с уже встроенным бизнес-контекстом».
Как он поясняет, системы ИИ, и в особенности агенты ИИ, потерпят неудачу без этого контекста. «Если ИИ не понимает ваших определений и вашей логики, результат не будет надежным», — утверждает он.
Конечно, управление всегда имело значение, но оно оставалось «за кулисами». Теперь же рост ИИ «заставил организации переосмыслить, кто несет ответственность за управление и как оно осуществляется. Внезапно каждой команде потребовались чистые, согласованные, четко определенные данные», — отмечает Коль. Он резюмирует это, заявляя, что «старая модель централизованного управления неустойчива».
Коль выделяет три столпа нового режима управления данными: унифицированное управление, автоматизация и более тесные взаимоотношения между управлением и данными.
Он описывает необходимость унифицированного управления как жизненно важную. «Когда подготовка данных происходит в одной системе, моделирование — в другой, а отчетность — где-то еще, становится невозможно поддерживать согласованные политики», — подчеркивает он. Все больше команд консолидируют свои аналитические стеки в единой, масштабируемой аналитической платформе. По его одобрительному замечанию, это встраивает управление с самого начала, вместо того чтобы распределять его по множеству контекстов.
Автоматизация столь же важна, считает Коль, который рад видеть, что ИИ берет на себя все большую роль в классификации и подготовке данных, проверке качества, выявлении аномалий и обеспечении соблюдения политик. «Вместо того чтобы полагаться на ручной труд, управление становится частью рабочего процесса», — говорит он. «Когда оно автоматизировано и встроено в платформу, вы получаете безопасность и масштабируемость, не замедляя работу людей».
Кроме того, Коль указывает на важность того, чтобы политики и процедуры управления находились в том же месте, что и сами данные. Вместо того чтобы отделять управление от данных, которыми оно управляет, он утверждает, что команды получают выгоду, когда «обязанности по управлению переносятся ближе к месту создания и использования данных».
Отголоски изменений в управлении данными выходят за рамки процедурных вопросов. Коль замечает, что «с 2020 года самое большое изменение — это расширение ролей в области управления по всему предприятию. Это больше не то, чем может заниматься только ИТ».
Некоторые организации добавляют роли, ориентированные на управление ИИ и этику данных, отмечает он, но еще больше делятся ответственностью с существующими должностями.
«Бизнес-команды теперь играют центральную роль, потому что они понимают, как на самом деле функционирует организация», — говорит Коль. «Они привносят тот контекст, который необходим ИИ для эффективности».
Поскольку этот сдвиг культивирует разделяемую ответственность за управление данными, роль распорядителя данными (data steward) эволюционирует от контроля доступа к обеспечению возможностей. «Распорядители данных теперь меньше сосредоточены на проверке отдельных наборов данных и больше — на предоставлении людям четких определений и стандартов», — указывает Коль. «ИТ по-прежнему контролирует инфраструктуру и доступ, но оно гораздо теснее связано с аналитическими командами, чем было несколько лет назад».
По мнению Коля, изменения в управлении данными оказались исключительно положительными, принеся ясность в принятие решений и гибкость в бизнес-процессы. «Влияние оказалось значительным. Компании, принявшие этот сдвиг, стали более гибкими и уверены во внедрении ИИ в рабочие процессы», — подчеркивает Коль. «Эффективность и защита раньше конкурировали друг с другом. Теперь они поддерживают друг друга».
Унифицированное, автоматизированное управление экономит время, снижает количество ошибок и улучшает согласованность действий в рамках всей организации. «Когда управление находится в единой среде, все руководствуются одними и теми же правилами и единой версией истины. Это помогает организациям избежать той фрагментации, которая часто замедляет инновации», — говорит Коль.
Благодаря улучшенному управлению, объясняет Коль, команды могут двигаться быстрее, поскольку доверяют данным, с которыми работают, а это доверие является основой для более быстрого и уверенного принятия решений. Улучшенное сотрудничество между ИТ, аналитическими командами и бизнес-пользователями также «повышает планку прозрачности и доверия, что полезно для любого предприятия, внедряющего ИИ в масштабе».
В целом Коль воодушевлен тем, как эволюционировало управление данными в ответ на рост аналитики данных на базе ИИ. По его мнению, когда управление унифицировано, автоматизировано и рассматривается как общая забота всей организации, оно способствует укреплению доверия, прозрачности и, в конечном итоге, росту бизнеса. Результат прост. «Организации, которые справляются с этим правильно, принимают лучшие решения, и быстрее», — заключает он.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Carl Williams
