מורכבות נתונים ארגונית: המחסום הגדול ביותר להצלחת AI
רוב החברות חושבות שיש להן בעיית AI. למעשה, יש להן בעיית נתונים.
סביר להניח שאתם אוספים כמויות עצומות של מידע. יש לכם אלפי מסדי נתונים, פלטפורמות ענן ומערכות legacy. נפח הנתונים אינו הבעיה. המורכבות בניהול שלהם היא המכשול האמיתי.
מודלים של AI עובדים רק אם הנתונים טובים. כשהנתונים שלכם נמצאים ב"סילוסים" (silos) מבודדים, ה-AI שלכם נכשל.
למה המורכבות גדלה:
- עשורים של הוספת תוכנות שונות.
- רכישות עסקיות היוצרות מערכות חדשות.
- העברת עומסי עבודה לענן ללא תוכנית.
זה יוצר סילוסים של נתונים. לצוות השיווק שלכם יש סט אחד של נתוני לקוחות. לצוות הכספים שלכם יש סט אחר. כשמערכות אלו אינן מתקשרות ביניהן, אתם מתמודדים עם עלויות גבוהות ותובנות שגויות.
הסיכונים בנתונים לא מסודרים:
- מידע כפול בין מחלקות.
- עובדים מבזבזים שעות בחיפוש אחר עובדות.
- מודלים של AI שנותנים המלצות שגויות.
- סיכוני ציות (compliance) ואבטחה.
אי אפשר לתקן זאת באמצעות אלגוריתמים טובים יותר בלבד. אתם זקוקים לניהול נתונים חזק.
שלוש דרכים לבנות ארגון מוכן ל-AI:
שימוש במטא-דאטה (Metadata) מטא-דאטה מספק הקשר. הוא אומר לכם מי הבעלים של טבלה ומה המשמעות של הנתונים. הוא הופך אובייקטים טכניים לנכסים עסקיים.
אוטומציה של גילוי נתונים (Data Discovery) אי אפשר לתעד הכל באופן ידני. השתמשו באוטומציה כדי למצוא מסדי נתונים חדשים וערכים חסרים. זה עוזר לכם לתעדף נתונים בעלי ערך ולבטל נכסים ישנים.
הטמעת ממשל נתונים (Governance) הקצו בעלים לכל סט נתונים קריטי. נתחו דיוק ואבטחה באופן קבוע. זה מבטיח שה-AI שלכם ישתמש במידע מהימן.
מעבר לענן אינו קיצור דרך. העברת נתונים לא מסודרים לענן רק מעבירה את הבלגן למקום חדש. עליכם להבין את הנתונים שלכם לפני שאתם מעבירים אותם.
הפסיקו להתמקד בכמות הנתונים שיש לכם. התמקדו במידת ההבנה שלכם לגביהם.
נראות (Visibility) מאפשרת אנליטיקה מהירה יותר והחלטות טובות יותר. חברות עם מערכי נתונים קטנים ומנוהלים היטב מנצחות לעיתים קרובות חברות עם נתונים עצומים וחסרי ניהול.
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi