19 мая 2023 г.

Источник: Gartner

Gartner указал десять главных трендов в обработке и анализе данных (D&A), которые помогут руководителям служб D&A создать новые источники бизнес-ценности, предвидя перемены и открывая новые бизнес-возможности в условиях крайней неопределенности.

«Эти тренды в обработке и анализе данных обусловлены необходимостью приносить осязаемую бизнес-ценность в масштабе всей организации, — пишет в пресс-релизе Гарет Хершель (Gareth Herschel), вице-президент-аналитик Gartner. — Руководители служб D&A должны взаимодействовать с заинтересованными сторонами в своей организации, чтобы понять, как обеспечить принятие методов D&A. Это значит, что нужно расширять и углублять анализ и инсайты, принимая во внимание человеческую психологию и ценности».

Аналитики Gartner представили десять главных трендов, которые руководителям бизнеса и ИТ-служб следует учесть и встроить в свою стратегию D&A (см. рис. 1).

Рис. 1. Топ-10 трендов в обработке и анализе данных в 2023 году

(метки групп):

  • Подход с точки зрения бизнеса (черный)
  • От платформ к экосистемам (синий)
  • Учитывать человеческий фактор (зеленый)
  • (тренды, сверху вниз):
  • Оптимизация создания ценности / Управление рисками ИИ / Принятие ключевых решений остается за человеком
  • Важность обмена данными / Наблюдаемость / Обеспечение устойчивого развития
  • Практическая «фабрика данных» / Конвергентные и компонуемые экосистемы / Эмерджентный ИИ / Потребители становятся создателями контента

1. Оптимизация создания ценности

Большинство руководителей служб D&A затрудняются сформулировать ценность, которую они приносят организации с точки зрения бизнеса. Оптимизация создания ценности с точки зрения портфеля данных, аналитики и искусственного интеллекта конкретной организации требует интегрированного набора компетенций по управлению ценностным предложением, включая наглядные примеры приносимой ценности, анализ потока создания ценности, определение и установление приоритетов инвестиций, а также количественную оценку бизнес-результатов, подтверждающую достижение желаемой цели.

«Руководители служб D&A должны оптимизировать достижение ценности, выстраивая ценностные цепочки, которые устанавливают четкие связи между инициативами D&A и критически важными приоритетами организации», — пишет Хершель.

2. Управление рисками ИИ

Растущее использование ИИ подвергает компании новым рискам, таким как этические риски, «отравление» обучающих данных и обход обнаружения мошенничества, которые необходимо минимизировать. Управление рисками ИИ это не только соблюдение нормативных требований. Эффективное управление средствами ИИ и ответственное использование ИИ важны для установления доверия между заинтересованными сторонами и ускорения принятия и использования ИИ.

3. Наблюдаемость

Такое свойство, как наблюдаемость, позволяет понимать поведение системы D&A и получать ответы на вопросы, почему ее поведение таково.

«Наблюдаемость позволяет сократить время, требуемое для выявления первопричины проблем, влияющих на работу системы, и оперативно принимать экономически оправданные бизнес-решения, основываясь на надежных и точных данных, — поясняет Хершель. — Руководителям служб D&A нужно изучить инструменты, обеспечивающие наблюдаемость данных, чтобы понимать потребности основных пользователей и определить, как эти инструменты вписываются в общую корпоративную экосистему».

4. Важность обмена данными

Он включает обмен данными внутри организации (между подразделениями или филиалами) и за ее пределами (с третьими сторонами). Организации могут создавать «данные как продукт», где D&A-активы сформированы как поставляемый или совместно используемый продукт.

«Совместное использование данных, в том числе с участием третьих сторон, увеличивает ценность обмена данными за счет добавления многократно используемых, ранее созданных активов данных, — пишет Кевин Габбард (Kevin Gabbard), старший директор-аналитик Gartner. — Внедрите связную инфраструктуру („фабрику“) данных, чтобы обеспечить единую архитектуру для обмена данными между разнородными внутренними и внешними источниками данных».

5. Обеспечение устойчивого развития

Руководители служб D&A должны не только предоставлять данные анализа для корпоративных проектов ESG (экологичного и социально ответственного корпоративного управления), но и стараться оптимизировать собственные процессы для достижения этих целей. Потенциальные выгоды огромны. Организации, использующие D&A и ИИ, всё больше осознают свое растущее энергопотребление. Как следствие, появляются различные подходы, такие как использование возобновляемых источников энергии (облачными) дата-центрами и более энергоэффективного оборудования, а также обучения на малых данных и других методов машинного обучения.

6. Практическая «фабрика данных»

«Фабрика данных» (data fabric) это подход к управлению данными, использующий все типы метаданных для наблюдения, анализирования и рекомендации решений по управлению данными. Осуществляя сбор и обогащение семантики используемых данных и применяя непрерывный анализ метаданных, фабрика данных генерирует предупреждения и рекомендации, по которым могут выполняться действия людьми либо системами. Это позволяет бизнес-пользователям оперировать данными с уверенностью и расширяет возможности самодеятельных, менее квалифицированных разработчиков в интеграции и моделировании.

7. Эмерджентный ИИ

ChatGPT и генеративный ИИ — это авангард зарождающегося тренда эмерджентного искусственного интеллекта (Emergent AI). Он изменит сегодняшние подходы к достижению масштабируемости, универсальности и адаптивности. Следующее поколение ИИ позволит организациям применять его в ситуациях, где он неприменим сегодня, сделав искусственный интеллект еще более всепроникающим и ценным.

8. Конвергентные и компонуемые экосистемы

Конвергентные экосистемы D&A подразумевают проектирование и развертывание платформы D&A для связного управления и функционирования благодаря полной интеграции, сквозному управлению и функциональной совместимости. Компонуемость экосистемы обеспечивается проектированием, сборкой и развертыванием конфигурируемых приложений и сервисов.

При правильной архитектуре системы D&A могут быть более модульными, адаптивными и гибкими, чтобы динамически масштабироваться, и более современными, чтобы отвечать растущим и меняющимся потребностям бизнеса и обеспечивать возможность развития, поскольку операционная и бизнес-среда неизбежно будут меняться.

9. Потребители становятся создателями контента

На смену жестко заданным панелям запросов, через которые приходится пробиваться пользователям, придет диалоговый, динамический, встроенный пользовательский опыт, удовлетворяющий конкретные потребности потребителей контента в данный момент времени.

Организации могут расширить влияние и принятие аналитики, предоставив потребителям контента простые в использовании, автоматизированные, встроенные инсайты и диалоговые возможности, чтобы они могли стать создателями контента.

10. Принятие ключевых решений остается за человеком

Не каждое принятие решение может и должно быть автоматизировано. Команды D&A впрямую обращаются к поддержке принятия решений и роли человека в автоматизированном/содействующем процессе.

«Если меры по автоматизации принятия решений не будут предусматривать определяющую роль человека, то в организации, управляемой данными, этот процесс лишится осмысленности и четко поставленной цели, — пишет в заключение Хершель. — В программах, развивающих грамотность обращения с данными, нужно подчеркивать сочетание методов D&A и непременное участие человека в процессе принятия решений».

Источник: Пресс-служба компании Gartner