Gyakorlati lépések az „AI-ready” adatvagyon kialakításához

Cikkünk záró részében bemutatjuk azokat a konkrét gyakorlati lépéseket, amelyekkel egy vállalat fokozatosan kialakíthatja az “AI-ready” adatvagyonát. Ezek a lépések egy logikus sorrendet követnek, amely figyelembe veszi a szervezet jelenlegi érettségi szintjét, és ebből kiindulva egy olyan végrehajtható ütemtervet kínál, amely a gyors megvalósítású, alacsony kockázatú projektektől halad a komplex, stratégiai jelentőségű megoldások felé.

1. Adataudit és jelenlegi állapot felmérése

Az első lépés mindig a jelenlegi helyzet objektív felmérése:

• Milyen adatok vannak a szervezetben?
• Hol tárolódnak és milyen formátumban?
• Mi a minőségük jelenlegi állapota?
• Milyen integritási problémák léteznek?

2. Prioritások meghatározása

Nem minden adatot kell egyszerre rendbe tenni. A prioritások meghatározásánál figyelembe kell venni:

• Az adatok üzleti kritikusságát
• Az AI use case-ek specifikus igényeit
• A javítás/tisztítás potenciális üzleti hatását
• A javítás/tisztítás várható költségeit és időigényét

3. Adattisztítási roadmap kidolgozása

Egy strukturált, fázisokra bontott terv segít a kontrollált előrehaladásban:

• Quick Wins: Egyszerű, nagy hatású javítások történjenek először
• Alapinfrastruktúra: MDM és integritási rendszerek kiépítése
• Automatizálás: Folyamatos feldolgozási és minőségbiztosítási processzek
• Governance: Hosszú távú fenntarthatóság biztosítása

4. Technológiai platform kiválasztása

A megfelelő technológiai támogatás kialakítása kritikus a siker szempontjából:

• Data Quality eszközök: Profiling, cleansing, monitoring
• MDM platform: Mester adatok kezelése
• Integration platform: Különböző rendszerek összekapcsolása, integráció
• Governance tools: Szabályzatok kialakítása és megfelelőségek kezelése

Költség-haszon elemzés

Befektetési költségek

Az adatminőség javítása nem olcsó, de az AI projektek sikeréhez -, ahogy a korábban a BI projekteknél – is elengedhetetlen:

Technológiai költségek:

• Data quality platform licenszek
• Hardware és cloud infrastruktúra
• Integritási és monitoring eszközök

Emberi erőforrás költségek:

• Data engineer és data scientist pozíciók
• Adatgazda és governance szerepkörök
• Képzési és change management költségek

Folyamatos üzemeltetési költségek:

• Platform maintenance és support
• Adatminőség monitoring és javítás
• Compliance és audit költségek

Egy átlagos középvállalat esetében (az USA-ban) az AI-ready adatminőség program bevezetése 150,000-500,000 dollár közötti befektetést igényel az első évben, attól függően a komplexitástól és a választott technológiai megoldásoktól.

Megtérülés számítása

A befektetés megtérülése több csatornán keresztül realizálódik, bár sok esetben így is csak szubjektív eredmények születnek:

Közvetlen megtérülés:

• AI projektek magasabb sikeraránya
• Gyorsabb time-to-value AI megoldásoknál
• Pontosabb prediktív modellek

Közvetett megtérülés:

• Jobb üzleti döntések tiszta adatok alapján
• Hatékonyabb operatív folyamatok
• Csökkent compliance kockázatok

Az IDC Digital Business Value kutatása szerint azok a vállalatok, amelyek előzetesen rendbe tették adatminőségüket, átlagosan 340%-os ROI-t érnek el AI projektjeikből az első három évben, szemben a rossz adatminőséggel küzdő szervezetek 89%-os ROI-jával.

Jövőbeli trendek és technológiák

AI-vezérelt adatminőség javítás

Ironikus módon maga az AI is segíthet az adatminőség javításában. Az anomália detektálás területén machine learning algoritmusok azonosíthatják a szokatlan adatmintákat. Az automatikus kategorizálás során természetes nyelvi feldolgozás segíthet strukturálatlan adatok rendszerezésében. A prediktív adatminőség révén pedig előrejelzést kaphatunk arról, hol várhatók minőségi problémák.

Új szabványok és keretrendszerek

Az adatminőség területe és kifejezéstára ( 😁 ) gyorsan fejlődik. A Data Mesh architektúra egy decentralizált adatkezelési megközelítést kínál. A Data Fabric egy egyesítő réteget biztosít heterogén adatkörnyezetek fölött. A DataOps pedig a DevOps elvek alkalmazását jelenti adatkezelésben.

Felhőalapú megoldások

A cloud-first megközelítés új lehetőségeket nyit. Skálázható adattisztítási kapacitások válnak elérhetővé, szolgáltatásként igénybe vehetők adatminőség megoldások, és integrált AI és adatminőség platformok jelennek meg.

Következtetés

Mint a legtöbb IT megoldás esetén, az AI bevezetésének sikere is jelentősen függ az adatminőségtől. De a tiszta, megbízható és jól strukturált adatvagyon nem csupán az AI projektek alapfeltétele, hanem hosszú távú hatékony működés forrása is. Azok a szervezetek, amelyek időt és erőforrást fektetnek adatminőségük javításába, jelentős előnyre tesznek szert a digitális transzformációban, legyen az AI-vezérelt vagy hagyományos BI megoldás

Az adatminőség javítása nem csupán technikai projekt, hanem kulturális és szervezeti változás is. Egy új gondolkodásmódot igényel, ahol az adat nemcsak mellékterméke a üzleti folyamatoknak, hanem stratégiai eszköz.

A befektetés ugyan jelentős, de a megtérülés kézzelfogható. A tiszta adatok  nélküli AI projektek kudarca sokkal drágább, mint a proaktív adatminőség javítás költsége.

Hogyan támogathatja a Nextent Informatika az Ön adatminőség javítási törekvéseit?

A Nextent Informatika több mint két évtizedes tapasztalattal rendelkezik a vállalati adatkezelési megoldások területén. Data engineering szakértőink átfogó adatminőség audit szolgáltatást nyújtanak, amely feltérképezi jelenlegi adatvagyonát és azonosítja a kritikus javítási területeket.

Data Quality Assessment szolgáltatásaink részletes elemzést adnak adatai pontosságáról, teljességéről és konzisztenciájáról. Master Data Management implementációnkkal egységes, megbízható referencia adatokat hozunk létre minden kritikus entitásra. Adattisztítási és -integritási megoldásainkkal automatizáljuk a folyamatos minőségbiztosítást.

Data Governance tanácsadásunk segít kialakítani azokat a szervezeti folyamatokat és szerepköröket, amelyek biztosítják az adatminőség hosszú távú fenntarthatóságát. Monitoring és alerting rendszereinkkel valós időben követheti nyomon adatminőségének alakulását.

Számos sikeres projekten keresztül szerzett tapasztalataink alapján nemcsak a technikai implementációt támogatjuk, hanem a change management és kulturális átalakulás folyamatát is. Ügyfeleink átlagosan 67%-kal jobb adatminőséget és 45%-kal gyorsabb AI projekt végrehajtást érnek el együttműködésünk eredményeként.

Vegyék fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélhessük, hogyan alapozhatjuk meg közösen az Önök AI stratégiáját tiszta, megbízható adatokkal!

Bővebb információkért keresse kollégánkat:

Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu