ความซับซ้อนของข้อมูลในระดับองค์กร: อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดสู่ความสำเร็จของ AI

บริษัทส่วนใหญ่คิดว่าพวกเขามีปัญหาเรื่อง AI แต่จริงๆ แล้วพวกเขามีปัญหาเรื่องข้อมูล

คุณอาจกำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล คุณมีฐานข้อมูล แพลตฟอร์มคลาวด์ และระบบเก่า (legacy systems) นับพันรายการ ปริมาณข้อมูลไม่ใช่ประเด็น แต่ความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลต่างหากคืออุปสรรคที่แท้จริง

โมเดล AI จะทำงานได้ก็ต่อเมื่อข้อมูลมีคุณภาพเท่านั้น เมื่อข้อมูลของคุณถูกเก็บแยกกันเป็นไซโล (silos) ที่ไม่เชื่อมต่อกัน AI ของคุณก็จะล้มเหลว

ทำไมความซับซ้อนจึงเพิ่มขึ้น:

  • การเพิ่มซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันมานานหลายทศวรรษ
  • การควบรวมกิจการที่ทำให้เกิดระบบใหม่ๆ
  • การย้ายเวิร์กโหลดไปยังคลาวด์โดยไม่มีแผนการที่ชัดเจน

สิ่งนี้ทำให้เกิดไซโลข้อมูล (data silos) ทีมการตลาดของคุณมีข้อมูลลูกค้าชุดหนึ่ง ทีมการเงินก็มีอีกชุดหนึ่ง เมื่อระบบเหล่านี้ไม่สื่อสารกัน คุณจะต้องเผชิญกับต้นทุนที่สูงขึ้นและข้อมูลเชิงลึกที่ผิดพลาด

ความเสี่ยงของข้อมูลที่ไร้ระเบียบ:

  • ข้อมูลซ้ำซ้อนกันระหว่างแผนก
  • พนักงานต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการค้นหาข้อเท็จจริง
  • โมเดล AI ให้คำแนะนำที่ผิดพลาด
  • ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัย

คุณไม่สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ด้วยอัลกอริทึมที่ดีขึ้นเพียงอย่างเดียว แต่คุณต้องการการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่ง

สามวิธีในการสร้างองค์กรที่พร้อมสำหรับ AI:

  1. ใช้ Metadata Metadata ให้บริบทแก่ข้อมูล มันบอกคุณว่าใครเป็นเจ้าของตารางและข้อมูลนั้นหมายถึงอะไร ช่วยเปลี่ยนวัตถุทางเทคนิคให้กลายเป็นสินทรัพย์ทางธุรกิจ

  2. ใช้ระบบอัตโนมัติในการค้นหาข้อมูล (Automate Data Discovery) คุณไม่สามารถทำเอกสารทุกอย่างด้วยตนเองได้ จงใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อค้นหาฐานข้อมูลใหม่ๆ และค่าที่ขาดหายไป สิ่งนี้จะช่วยให้คุณจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่มีค่าและยกเลิกการใช้สินทรัพย์เก่าๆ ได้

  3. การนำธรรมาภิบาลข้อมูล (Governance) มาใช้ กำหนดเจ้าของให้กับชุดข้อมูลสำคัญทุกชุด ตรวจสอบความถูกต้องและความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้มั่นใจว่า AI ของคุณใช้ข้อมูลที่เชื่อถือได้

การย้ายข้อมูลไปยังคลาวด์ไม่ใช่ทางลัด การย้ายข้อมูลที่ไร้ระเบียบไปยังคลาวด์เป็นเพียงการย้ายความวุ่นวายไปยังที่ใหม่เท่านั้น คุณต้องเข้าใจข้อมูลของคุณก่อนที่จะทำการย้าย

เลิกให้ความสำคัญกับปริมาณข้อมูลที่คุณมี แต่ให้หันมาให้ความสำคัญกับความเข้าใจที่คุณมีต่อข้อมูลเหล่านั้นแทน

การมองเห็นข้อมูลที่ชัดเจน (Visibility) ช่วยให้วิเคราะห์ได้เร็วขึ้นและตัดสินใจได้ดีขึ้น บริษัทที่มีชุดข้อมูลขนาดเล็กแต่มีการจัดการที่ดี มักจะเอาชนะบริษัทที่มีข้อมูลมหาศาลแต่ขาดการจัดการได้

Source: https://dev.to/sam_mitchell_ee4afb8d68c3/enterprise-data-complexity-why-it-is-the-biggest-barrier-to-ai-success-4gap

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi