Мы вступаем в новую эпоху Большие данные при этом наборы данных стали настолько обширными, что люди просто не могут эффективно проанализировать их за разумное время. Доступность такого большого количества данных предвещает много великих событий в будущем бизнес-аналитики. Но, как всегда, ценность данных зависит от той информации, которую можно из них извлечь.

Как будто по сигналу, вторая волна больших данных совпала с появлением генеративного искусственного интеллекта. Эта новая и захватывающая технология обладает преобразующим потенциалом практически во всех отраслях на планете. Получив доступ к этим непостижимо большим наборам данных, ИИ может за считанные секунды выполнить сложный анализ и выявить закономерности, на завершение которых у людей-наблюдателей потребуются недели или даже месяцы.

ИИ также окажет огромное влияние на то, как мы взаимодействуем с компьютерами. Это приведет к тому, что программные решения станут более персонализированными и удобными для пользователя. Мы будем наблюдать постепенный сдвиг в сторону более контролирующей роли решений на основе ИИ: мы будем руководить тем, что необходимо сделать, а решения на основе ИИ будут выполнять за нас большую часть работы. Мы уже видим, как ИИ оказывает огромное влияние на разработку нового программного обеспечения, и даже существующие программные решения переосмысливаются, чтобы предоставить пользователям лучший пользовательский опыт при использовании ИИ. Я верю, что искусственный интеллект снимет с наших плеч большую часть бремени автоматизированных решений, которые он предоставляет.

ИИ уже помогает предприятиям любого размера извлекать больше пользы из своих данных, автоматизируйте повторяющиеся задачи и оптимизируйте существующие решения для конвейеров данных. Революция искусственного интеллекта представляет собой сейсмический технологический сдвиг и возможность повысить производительность и эффективность бизнеса, управляемого данными. Чтобы добиться успеха в этом новом мире управления данными, основанном на искусственном интеллекте, требуется некоторое планирование. Но если все сделано правильно, выгоды слишком велики, чтобы их игнорировать.

Инфраструктура

Это захватывающие времена, когда каждый пытается что-то сделать с помощью ИИ. Но с точки зрения внедрения любой бизнес, намеревающийся начать собственный путь в области ИИ, должен быть уверен, что у него есть надежная инфраструктура данных. Вам понадобится подходящая емкость хранилища, подходящая вычислительная мощность и подходящие инструменты обработки данных.

Без этих фундаментальных компонентов качество ваших данных пострадает. Это, в свою очередь, ограничит возможности вашего модуля ИИ по извлечению значимой информации из наборов данных вашей организации. Мы уже видели качество больших языковых моделей ИИ (LLM) и то, как они обучаются. Существует четкая тенденция: их успех или неудача обычно зависят от качества данных. Здесь можно применить старую поговорку программирования «мусор на входе — мусор на выходе». Итак, вам необходимо предоставлять качественные данные вашему ИИ, чтобы он был успешным. Это достигается за счет наличия правильных наборов данных и инструментов.

С появлением ИИ ситуация меняется очень быстро. Многие организации экспериментируют с различными способами обрабатывать свои неструктурированные данные. Неструктурированные данные сложнее обрабатывать по сравнению с аккуратными строками и столбцами. С помощью ИИ можно извлечь полезную информацию даже из больших объемов неструктурированных данных. Процессы очень важны, и инфраструктура очень важна. Раньше мы всегда начинали с преобразования неструктурированных данных в структурированные. Теперь мы хотим сделать и то, и другое.

Автоматизация

Платформы автоматизированного управления данными помогают предприятиям привести свои данные в работоспособное состояние в гораздо более короткие сроки, чем когда-либо прежде. Это высвобождает ресурсы для критически важных задач, таких как стратегическое мышление, партнерство с клиентами и понимание факторов, которые на самом деле определяют то, что вы ищете, историю, которую вы пытаетесь рассказать, или проблему, которую вы пытаетесь решить. ИИ и автоматизация создают возможности там, где это действительно необходимо, вместо того, чтобы копаться в рядах неструктурированных данных.

С точки зрения архитектуры решения мы рекомендуем предприятия убедитесь, что их процессы эффективны, чтобы они не тратили время на рутинные задачи. Если вы тратите время на эти задачи, вы теряете время. Мы считаем, что следует автоматизировать все, что можно автоматизировать, и что человеческий капитал следует направлять только на задачи, которые невозможно автоматизировать. В течение некоторого времени мы видели примеры решений с низким кодированием/без кода, которые помогают пользователям наших продуктов быстро создавать решения и улучшать свои конвейеры данных. Но с появлением ИИ мы наблюдаем еще один драматический сдвиг. Мы видели, что он способен выполнять повторяющиеся задачи, задачи, на которые вы тратите много времени, но прироста с точки зрения производительности и ценности просто нет.

Допустим, вы потратили несколько часов на разработку решения для извлечения определенных типов данных из документа и ввода их в базу данных. Это простой трубопровод. Чтобы построить это, потребуется несколько дней, может быть, неделя. Теперь это можно сделать за несколько минут. Именно такой выигрыш вы можете увидеть с помощью ИИ. ИИ сделал существующие решения еще более оптимизированными, и теперь пользователи проводят время там, где им следует его тратить. Повторяющиеся задачи, такие как проверка каждого комментария, правила или результата, раньше отнимали много времени. С помощью ИИ мы можем свести это к минимуму.

Культура

Ключевым компонентом реализации успешной стратегии автоматизированных данных является обеспечение поддержки членов на всех уровнях организации. Мы видели, как это обретает форму, поскольку в последние годы компании уделяют значительное внимание грамотности в области данных. Сегодня такие вещи, как управление данными, безопасность данных и то, как эти данные обрабатываются в конвейерах организации, стали обязательными знаниями от высшего руководства до рядовых сотрудников.

В то же время, однако, организациям необходимо тщательно подходить к своим проектам в области ИИ. В том числе, преследуют ли они это вообще. В противном случае они рискуют просто гоняться за блестящими объектами, не преследуя никакой конкретной цели. Компании должны убедиться, что эти технологии соответствуют их бизнес-целям: увеличению доходов, уменьшению количества отмен, освоению новых рынков и т. д.

Очень важно иметь реальный проект или экспериментальную концепцию для внедрения технологий искусственного интеллекта и автоматизации в разрозненные подразделения, прежде чем распространять их по всей организации. Определите свои ключевые выгоды, определите, подходит ли это вам, затем вовлеките ключевых заинтересованных сторон в POC, а затем со временем расширяйте свою деятельность.

Об Астере

Неделя — ведущий поставщик комплексной платформы управления данными, которая предоставляет возможность принятия решений на основе данных в руки каждого пользователя. Набор продуктов Astera предназначен для извлечения, интеграции, хранения данных и управления API-интерфейсами современного предприятия. Продукты Astera, ориентированные на удобство использования, требуют короткого периода обучения и предназначены для экономии времени и снижения затрат.