Wiele organizacji inwestuje w sztuczną inteligencję, ale prawdziwym ograniczeniem często nie jest model. Jest to środowisko danych stojące za nim.
Gdy informacje są rozproszone między systemami, przygotowywane ręcznie lub odbudowywane oddzielnie dla każdego raportu i przypadku użycia, analityka staje się wolniejsza, droższa i trudniejsza do skalowania. Zespoły spędzają więcej czasu na lokalizowaniu i uzgadnianiu danych niż na ich wykorzystywaniu.
Tutaj usługi inżynierii danych tworzą wartość wykraczającą poza potoki. Ich rola nie ogranicza się do przenoszenia informacji między systemami. Zmniejszają tarcia, tworzą ponownie wykorzystywalne zasoby danych i ułatwiają zespołom ds. raportowania, analityki i sztucznej inteligencji pracę na niezawodnej podstawie.
Ukryty koszt tarcia danych
Problemy z danymi nie zawsze objawiają się jako poważne awarie systemu. Częściej pojawiają się w postaci codziennych nieefektywności.
Finanse czekają na uzgodnienie liczb. Sprzedaż kwestionuje, czy jej sumy klientów zgadzają się z systemem CRM. Analitycy odbudowują podobne zestawy danych dla różnych pulpitów nawigacyjnych. Spotkania zarządu są opóźniane, ponieważ zespoły nadal weryfikują liczby.
Każdy problem może wydawać się samodzielnie zarządzalny. Razem tworzą znaczący ciężar operacyjny.
Koszt obejmuje:
Czas poświęcony na przygotowanie i sprawdzanie danych
Powtarzalna praca w zespołach
Opóźnione cykle raportowania
Sprzeczne wersje tego samego wskaźnika KPI
Wolniejsze odpowiedzi na pytania biznesowe
Większa zależność od poszczególnych pracowników i arkuszy kalkulacyjnych
Wartość biznesowa inżynierii danych polega na zmniejszeniu tego tarcia, a nie tylko na zwiększeniu ilości przesyłanych danych.
Od potoków do ponownie wykorzystywalnych zasobów danych
Potok zbudowany dla jednego raportu może rozwiązać natychmiastowy problem. Jednak tworzenie oddzielnego przepływu pracy dla każdego pulpitu nawigacyjnego, modelu lub działu może prowadzić do duplikacji i rosnących kosztów utrzymania.
Silniejsze podejście polega na tworzeniu zaufanych zestawów danych, które można ponownie wykorzystać w raportach, zespołach i aplikacjach analitycznych.
Na przykład dobrze skonstruowany zestaw danych klienta może wspierać:
Raportowanie sprzedaży
Analiza marketingowa
Pulpity nawigacyjne obsługi klienta
Modele rezygnacji klientów
Prognozowanie przychodów
Przepływy pracy z klientami oparte na sztucznej inteligencji
Ta sama zasada dotyczy danych dostawcy, produktu, finansowych, zapasów i operacyjnych.
Zasadniczo wykorzystywalne zasoby danych tworzą skalę, ponieważ zespoły nie muszą wielokrotnie przygotowywać tych samych informacji. Nowe przypadki użycia można szybciej opracować przy użyciu zaufanych danych, które już są zgodne z ustalonymi definicjami i regułami biznesowymi.
Tutaj usługi integracji danych i usługi transformacji danych stają się ważne. Integracja gromadzi informacje, podczas gdy transformacja sprawia, że są one spójne i odpowiednie do wielokrotnego użytku biznesowego.
Zmniejszanie kosztów zmian
Wymagania biznesowe rzadko pozostają niezmienne. Organizacje wprowadzają nowe systemy, przejmują firmy, dodają jednostki biznesowe, rewizują wskaźniki KPI, wprowadzają produkty na rynek i ekspandują na nowe rynki. Każda zmiana może wpływać na przepływy danych, logikę raportowania i aplikacje niższego szczebla.
W niestabilnym środowisku danych nawet niewielka zmiana w systemie źródłowym może zakłócić kilka raportów i przepływów pracy. Zespoły spędzają wtedy czas na identyfikowaniu, co się zepsuło, aktualizowaniu logiki i ręcznym uzgadnianiu wyników.
Silna inżynieria danych ułatwia zarządzanie tymi zmianami. Dobrze udokumentowane potoki, ponownie wykorzystywalne komponenty i monitorowane przepływy danych pomagają zespołom dodawać nowe źródła, aktualizować obliczenia i obsługiwać nowe potrzeby raportowania przy mniejszej ilości przeróbek.
Inżynieria danych jako zdolność operacyjna
Inżynieria danych jest często traktowana jako projekt: połączyć systemy, zbudować potok i przekazać wyniki zespołowi ds. raportowania.
W rzeczywistości niezawodne dane wymagają ciągłego zarządzania.
Systemy źródłowe się zmieniają. Pojawiają się nowe wartości. Schematy są aktualizowane. Rekordy nie przechodzą walidacji. Potoki spowalniają lub zatrzymują się. Bez monitorowania i jasnej odpowiedzialności nawet dobrze zaprojektowane środowisko może stopniowo stać się niezawodne.
Zrównoważony model operacyjny powinien obejmować:
Zdefiniowana odpowiedzialność za kluczowe przepływy danych
Monitorowanie stanu potoku i aktualności danych
Jasne procesy obsługi błędów i wyjątków
Udokumentowane reguły biznesowe i mapowania
Regularny przegląd powtarzalnych ręcznych kroków
Koordynacja między zespołami biznesowymi, analitycznymi i technologicznymi
Dlaczego jest to ważne dla AI
AI wymaga więcej niż tylko dostępu do dużej ilości danych. Wymaga informacji, które są ustrukturyzowane, aktualne, spójnie zdefiniowane i dostępne, gdy tego potrzebuje przepływ pracy.
Jeśli każdy przypadek użycia sztucznej inteligencji rozpoczyna się od oddzielnego wysiłku w celu zlokalizowania, oczyszczenia i połączenia informacji, rozwój staje się wolniejszy, a rozwiązanie trudniejsze w utrzymaniu.
Zasadniczo wykorzystywalne i monitorowane zasoby danych pozwalają zespołom AI skupić się bardziej na problemie biznesowym, a mniej na powtarzalnym przygotowaniu.
Celem nie jest budowanie unikalnego potoku dla każdego modelu. Celem jest stworzenie niezawodnej warstwy danych, która będzie wspierać wiele aplikacji analitycznych i AI w czasie.
To sprawia, że sztuczna inteligencja jest łatwiejsza i tańsza do skalowania.
Pomiar wartości biznesowej inżynierii danych
Sukces inicjatywy inżynierii danych nie powinien być mierzony jedynie liczbą opracowanych potoków.
Przydatne miary biznesowe obejmują:
Czas potrzebny na wygenerowanie cyklicznych raportów
Wysiłek analityków poświęcony na przygotowanie danych w porównaniu do analizy danych
Liczba ręcznych interwencji na cykl raportowania
Współczynnik awaryjności potoków danych
Czas potrzebny na rozwiązanie problemów z danymi
Czas potrzebny na wdrożenie nowego źródła
Procent zestawów danych wykorzystywanych w wielu przypadkach użycia
Zmniejszenie sprzecznych wyników KPI
Te miary łączą działalność inżynierską z wartością operacyjną.
Na przykład, ponownie wykorzystywany zestaw danych finansowych może zmniejszyć miesięczną pracę związaną z uzgadnianiem. Monitorowany potok może zapobiec dotarciu nieaktualnych informacji do pulpitu nawigacyjnego kierownictwa. Standaryzowana warstwa klienta może skrócić czas potrzebny na opracowanie nowego modelu sprzedaży.
Jak UnivDatos pomaga budować zrównoważone operacje danych
UnivDatos oferuje Usługi Inżynierii Danych, które pomagają organizacjom zmniejszyć ręczne przygotowanie, poprawić niezawodność danych i tworzyć ponownie wykorzystywalne podstawy dla raportowania, analityki i sztucznej inteligencji.
Praca może obejmować konsolidację źródeł, rozwój potoków danych, logikę transformacji, dopasowanie schematów, mapowanie pól, walidację, monitorowanie i optymalizację przepływu pracy. UnivDatos jest elastyczne pod względem narzędzi i może działać w istniejących środowiskach chmurowych, bazach danych, orkiestracji i raportowania, bez wymuszania całkowitej wymiany technologii.
Celem jest tworzenie przepływów danych, które pozostaną niezawodne i ponownie wykorzystywane w miarę ewolucji potrzeb biznesowych.
Ostateczna perspektywa
Wartość inżynierii danych jest często ukryta, ponieważ jej najlepsze rezultaty objawiają się jako płynniejsze operacje biznesowe.
Raporty docierają szybciej. Analitycy spędzają mniej czasu na naprawianiu danych. Nowe przypadki użycia są dostarczane szybciej. Zmiany systemów powodują mniejsze zakłócenia. Zespoły AI mogą pracować na silniejszej podstawie.
Taka jest wartość biznesowa Usług Inżynierii Danych wykraczająca poza potoki: zamieniają dane z powtarzalnego obciążenia operacyjnego w możliwość ponownego wykorzystania.
Zapoznaj się z Usługami Inżynierii Danych UnivDatos, aby zidentyfikować obszary, w których tarcie danych, powtarzalne przygotowanie lub kruche przepływy pracy mogą zwiększać koszt analityki i sztucznej inteligencji.
Często zadawane pytania
1. Dlaczego budowa potoku danych sama w sobie nie wystarczy?
Potok przesyła dane między systemami. Zrównoważone podejście do inżynierii danych uwzględnia również ponowne wykorzystanie, monitorowanie, odpowiedzialność, standardy transformacji i łatwość adaptacji środowiska do zmian.
2. Czym jest zasób danych, który można ponownie wykorzystać?
Jest to ustrukturyzowany i zaufany zestaw danych zaprojektowany do obsługi wielu raportów, zespołów lub analitycznych przypadków użycia, a nie zbudowany tylko dla jednego wyjścia.
3. Jak firmy mogą mierzyć zwrot z inwestycji w inżynierię danych?
Firmy mogą śledzić czas raportowania, ręczny wysiłek, awarie potoków, czas rozwiązywania problemów, szybkość wdrażania źródeł i ponowne wykorzystanie danych w wielu aplikacjach.
4. Dlaczego inżynieria danych ma znaczenie dla AI?
Inicjatywy AI stają się wolniejsze i trudniejsze do skalowania, gdy każdy przypadek użycia wymaga oddzielnego przygotowania danych. Inżynieria danych tworzy niezawodne, ponownie wykorzystywane przepływy danych, które zmniejszają ten powtarzalny wysiłek.
5. Czy lepsza inżynieria danych wymaga wymiany istniejących systemów?
Niekoniecznie. W wielu przypadkach organizacje mogą ulepszyć integrację, transformację, monitorowanie i architekturę w ramach swojego istniejącego środowiska technologicznego.