Nhiều tổ chức đang đầu tư vào AI, nhưng rào cản thực sự thường không phải là mô hình. Đó là môi trường dữ liệu phía sau nó.
Khi thông tin bị phân tán trên các hệ thống, được chuẩn bị thủ công hoặc xây dựng lại riêng cho từng báo cáo và trường hợp sử dụng, phân tích sẽ trở nên chậm hơn, tốn kém hơn và khó mở rộng quy mô. Các nhóm dành nhiều thời gian hơn để tìm kiếm và đối chiếu dữ liệu thay vì sử dụng nó.
Đây là nơi Dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu tạo ra giá trị vượt ra ngoài các luồng dữ liệu. Vai trò của họ không chỉ giới hạn ở việc di chuyển thông tin giữa các hệ thống. Họ giảm bớt sự cản trở, tạo ra các tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng và giúp các nhóm báo cáo, phân tích và AI dễ dàng làm việc từ một nền tảng đáng tin cậy hơn.
Chi phí ẩn của sự cản trở dữ liệu
Các vấn đề về dữ liệu không phải lúc nào cũng biểu hiện dưới dạng sự cố hệ thống lớn. Thông thường hơn, chúng thể hiện qua những sự kém hiệu quả hàng ngày.
Bộ phận Tài chính chờ đợi các số liệu được đối chiếu. Bộ phận Bán hàng thắc mắc liệu tổng số khách hàng của họ có khớp với CRM hay không. Các nhà phân tích xây dựng lại các tập dữ liệu tương tự cho các bảng điều khiển khác nhau. Các cuộc họp lãnh đạo bị trì hoãn vì các nhóm vẫn đang xác thực các con số.
Mỗi vấn đề có vẻ có thể giải quyết được khi đứng một mình. Tuy nhiên, khi kết hợp lại, chúng tạo ra một gánh nặng vận hành đáng kể.
Chi phí bao gồm:
Thời gian dành để chuẩn bị và kiểm tra dữ liệu
Công việc lặp đi lặp lại giữa các nhóm
Chu kỳ báo cáo bị trì hoãn
Các phiên bản mâu thuẫn của cùng một KPI
Phản ứng chậm hơn với các câu hỏi kinh doanh
Sự phụ thuộc nhiều hơn vào các nhân viên và bảng tính cá nhân
Giá trị kinh doanh của kỹ thuật dữ liệu nằm ở việc giảm bớt sự cản trở này, chứ không chỉ đơn thuần là tăng khối lượng dữ liệu được di chuyển.
Từ các luồng dữ liệu đến tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng
Một luồng dữ liệu được xây dựng cho một báo cáo có thể giải quyết một vấn đề trước mắt. Tuy nhiên, việc tạo ra một quy trình làm việc riêng cho mỗi bảng điều khiển, mô hình hoặc bộ phận có thể dẫn đến trùng lặp và chi phí bảo trì ngày càng tăng.
Một phương pháp tiếp cận mạnh mẽ hơn là tạo ra các tập dữ liệu đáng tin cậy có thể được tái sử dụng trên các báo cáo, nhóm và ứng dụng phân tích.
Ví dụ, một tập dữ liệu khách hàng được cấu trúc tốt có thể hỗ trợ:
Báo cáo bán hàng
Phân tích tiếp thị
Bảng điều khiển dịch vụ khách hàng
Mô hình rời bỏ khách hàng
Dự báo doanh thu
Quy trình làm việc khách hàng được hỗ trợ bởi AI
Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho dữ liệu nhà cung cấp, sản phẩm, tài chính, hàng tồn kho và hoạt động.
Các tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng tạo ra khả năng mở rộng vì các nhóm không cần phải chuẩn bị cùng một thông tin nhiều lần. Các trường hợp sử dụng mới có thể được phát triển nhanh hơn bằng cách sử dụng dữ liệu đáng tin cậy đã tuân theo các định nghĩa và quy tắc kinh doanh đã được thống nhất.
Đây là nơi Dịch vụ Tích hợp Dữ liệu và Dịch vụ Chuyển đổi Dữ liệu trở nên quan trọng. Tích hợp mang thông tin lại với nhau, trong khi chuyển đổi làm cho nó nhất quán và phù hợp cho việc sử dụng kinh doanh lặp đi lặp lại.
Giảm chi phí thay đổi
Yêu cầu kinh doanh hiếm khi cố định. Các tổ chức giới thiệu các hệ thống mới, mua lại công ty, bổ sung các đơn vị kinh doanh, sửa đổi KPI, ra mắt sản phẩm và mở rộng sang các thị trường mới. Mỗi thay đổi có thể ảnh hưởng đến luồng dữ liệu, logic báo cáo và các ứng dụng hạ nguồn.
Trong một môi trường dữ liệu mong manh, ngay cả một thay đổi nhỏ ở hệ thống nguồn cũng có thể làm gián đoạn nhiều báo cáo và quy trình làm việc. Sau đó, các nhóm sẽ dành thời gian để xác định những gì bị lỗi, cập nhật logic và đối chiếu kết quả thủ công.
Kỹ thuật dữ liệu mạnh mẽ giúp các thay đổi này dễ quản lý hơn. Các luồng dữ liệu được tài liệu hóa tốt, các thành phần có thể tái sử dụng và các luồng dữ liệu được giám sát giúp các nhóm bổ sung nguồn mới, cập nhật phép tính và hỗ trợ các nhu cầu báo cáo mới với ít công việc làm lại hơn.
Kỹ thuật dữ liệu như một năng lực vận hành
Kỹ thuật dữ liệu thường được coi như một dự án: kết nối các hệ thống, xây dựng luồng dữ liệu và bàn giao kết quả cho nhóm báo cáo.
Trên thực tế, dữ liệu đáng tin cậy đòi hỏi quyền sở hữu liên tục.
Hệ thống nguồn thay đổi. Các giá trị mới xuất hiện. Lược đồ được cập nhật. Hồ sơ không vượt qua quá trình xác thực. Luồng dữ liệu chậm lại hoặc dừng. Nếu không có giám sát và trách nhiệm rõ ràng, ngay cả một môi trường được thiết kế tốt cũng có thể dần trở nên không đáng tin cậy.
Một mô hình vận hành bền vững nên bao gồm:
Quyền sở hữu xác định đối với các luồng dữ liệu quan trọng
Giám sát tình trạng luồng dữ liệu và độ tươi của dữ liệu
Quy trình rõ ràng để xử lý các lỗi và ngoại lệ
Các quy tắc kinh doanh và ánh xạ được tài liệu hóa
Xem xét định kỳ các bước thủ công lặp đi lặp lại
Phối hợp giữa các nhóm kinh doanh, phân tích và công nghệ
Tại sao điều này lại quan trọng đối với AI
AI đòi hỏi nhiều hơn là chỉ truy cập vào lượng lớn dữ liệu. Nó đòi hỏi thông tin được cấu trúc, cập nhật, được định nghĩa nhất quán và sẵn sàng khi quy trình làm việc cần đến.
Nếu mỗi trường hợp sử dụng AI bắt đầu bằng một nỗ lực riêng biệt để tìm kiếm, làm sạch và kết hợp thông tin, thì việc phát triển sẽ chậm lại và giải pháp trở nên khó bảo trì hơn.
Các tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng và được giám sát cho phép các nhóm AI tập trung nhiều hơn vào vấn đề kinh doanh và ít hơn vào việc chuẩn bị lặp đi lặp lại.
Mục tiêu không phải là xây dựng một luồng dữ liệu duy nhất cho mỗi mô hình. Đó là tạo ra một lớp dữ liệu đáng tin cậy có thể hỗ trợ nhiều ứng dụng phân tích và AI theo thời gian.
Đây là những gì làm cho AI trở nên dễ dàng và ít tốn kém hơn để mở rộng quy mô.
Đo lường giá trị kinh doanh của kỹ thuật dữ liệu
Sự thành công của một sáng kiến kỹ thuật dữ liệu không nên chỉ được đo lường bằng số lượng luồng dữ liệu được phát triển.
Các biện pháp kinh doanh hữu ích bao gồm:
Thời gian cần thiết để tạo báo cáo định kỳ
Nỗ lực của nhà phân tích dành cho việc chuẩn bị so với phân tích dữ liệu
Số lượng can thiệp thủ công cho mỗi chu kỳ báo cáo
Tỷ lệ lỗi luồng dữ liệu
Thời gian cần thiết để giải quyết các vấn đề dữ liệu
Thời gian cần thiết để đưa vào một nguồn mới
Tỷ lệ tập dữ liệu được tái sử dụng trên nhiều trường hợp sử dụng
Giảm số lượng kết quả KPI mâu thuẫn
Các biện pháp này kết nối hoạt động kỹ thuật với giá trị vận hành.
Ví dụ, một tập dữ liệu tài chính có thể tái sử dụng có thể giảm công việc đối chiếu hàng tháng. Một luồng dữ liệu được giám sát có thể ngăn thông tin lỗi thời đến bảng điều khiển điều hành. Một lớp khách hàng tiêu chuẩn hóa có thể rút ngắn thời gian cần thiết để phát triển một mô hình bán hàng mới.
UnivDatos giúp xây dựng các hoạt động dữ liệu bền vững như thế nào
UnivDatos cung cấp Dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu giúp các tổ chức giảm thiểu việc chuẩn bị thủ công, cải thiện độ tin cậy của dữ liệu và tạo nền tảng có thể tái sử dụng cho báo cáo, phân tích và AI.
Công việc có thể bao gồm hợp nhất nguồn, phát triển luồng dữ liệu, logic chuyển đổi, căn chỉnh lược đồ, ánh xạ trường, xác thực, giám sát và tối ưu hóa quy trình làm việc. UnivDatos linh hoạt về công cụ và có thể hoạt động trên các môi trường đám mây, cơ sở dữ liệu, điều phối và báo cáo hiện có mà không cần buộc phải thay thế toàn bộ công nghệ.
Trọng tâm là tạo ra các quy trình làm việc dữ liệu vẫn đáng tin cậy và có thể tái sử dụng khi nhu cầu kinh doanh phát triển.
Quan điểm cuối cùng
Giá trị của kỹ thuật dữ liệu thường bị ẩn đi vì những kết quả tốt nhất của nó thể hiện dưới dạng các hoạt động kinh doanh trơn tru hơn.
Báo cáo đến sớm hơn. Các nhà phân tích dành ít thời gian hơn để sửa dữ liệu. Các trường hợp sử dụng mới được cung cấp nhanh hơn. Thay đổi hệ thống gây ra ít gián đoạn hơn. Các nhóm AI có thể làm việc từ một nền tảng vững chắc hơn.
Đó là giá trị kinh doanh của Dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu vượt ra ngoài các luồng dữ liệu: chúng biến dữ liệu từ gánh nặng vận hành định kỳ thành một khả năng có thể tái sử dụng.
Khám phá Dịch vụ Kỹ thuật Dữ liệu của UnivDatos để xác định nơi sự cản trở dữ liệu, việc chuẩn bị lặp đi lặp lại hoặc các quy trình làm việc mong manh có thể làm tăng chi phí phân tích và AI.
Câu hỏi thường gặp
1. Tại sao việc xây dựng một luồng dữ liệu duy nhất là không đủ?
Một luồng dữ liệu di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống. Một phương pháp kỹ thuật dữ liệu bền vững còn xem xét khả năng tái sử dụng, giám sát, quyền sở hữu, tiêu chuẩn chuyển đổi và mức độ dễ dàng của môi trường có thể thích ứng với sự thay đổi.
2. Tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng là gì?
Đó là một tập dữ liệu có cấu trúc và đáng tin cậy được thiết kế để hỗ trợ nhiều báo cáo, nhóm hoặc trường hợp sử dụng phân tích, thay vì chỉ được xây dựng cho một đầu ra duy nhất.
3. Doanh nghiệp có thể đo lường lợi tức đầu tư vào kỹ thuật dữ liệu như thế nào?
Doanh nghiệp có thể theo dõi thời gian báo cáo, nỗ lực thủ công, lỗi luồng dữ liệu, thời gian giải quyết vấn đề, tốc độ đưa vào nguồn, và việc tái sử dụng dữ liệu trên nhiều ứng dụng.
4. Tại sao kỹ thuật dữ liệu lại quan trọng đối với AI?
Các sáng kiến AI trở nên chậm hơn và khó mở rộng quy mô hơn khi mỗi trường hợp sử dụng đòi hỏi việc chuẩn bị dữ liệu riêng biệt. Kỹ thuật dữ liệu tạo ra các luồng dữ liệu đáng tin cậy, có thể tái sử dụng, giúp giảm bớt nỗ lực lặp đi lặp lại này.
5. Việc kỹ thuật dữ liệu tốt hơn có đòi hỏi phải thay thế các hệ thống hiện có không?
Không nhất thiết. Trong nhiều trường hợp, các tổ chức có thể cải thiện tích hợp, chuyển đổi, giám sát và kiến trúc trong môi trường công nghệ hiện có của họ.