Представлено SAP
Нет никаких сомнений в том, что будущее бизнес-данных и принятия решений зависит от ИИ. А благодаря устойчивому развитию искусственного интеллекта организации из разных отраслей ощущают необходимость внедрения инноваций на протяжении всего процесса. Но основной проблемой достижения успеха с помощью ИИ является фрагментация данных.
«Для большинства наших клиентов реальность такова, что каждая часть их бизнеса глубоко взаимосвязана, но когда им нужно принимать решения на основе аналитической информации, тогда данные кажутся фрагментированным опытом», — говорит Тони Труонг, директор по маркетингу продуктов, отдел данных. и аналитика в SAP.
Несовпадение между ИТ и бизнесом происходит из-за несоответствия в их взглядах на бизнес: у каждого из них совершенно разные подходы к балансу между гибкостью данных и управлением данными. Объединение этих данных воедино является трудоемкой задачей для ИТ-специалистов, поскольку при извлечении данных из источника бизнес-контекст (понимание этих данных по отношению к процессам, с которыми они изначально были связаны) полностью уничтожается. Чтобы данные можно было использовать, все метаданные и логика должны быть перестроены с нуля. И к моменту завершения этого длительного и избыточного процесса данные уже устаревают.
Также существует несоответствие в определениях данных в разных отделах или системах — каждый отдел может смотреть на одну и ту же точку данных по-разному. Например, то, что команда продаж считает «клиентом», может отличаться от определения команды маркетинга. Расхождение в семантике может повлиять на то, как бизнес-лидеры оценивают влияние маркетинговой кампании на команду по развитию бизнеса. По словам Труонга, непоследовательность может привести к значительной неэффективности и задержкам в принятии решений.
«Этот фрагментированный опыт приводит к упущенным возможностям и разрыву между интегрированными решениями», — говорит Труонг. «Управление данными и приложениями на разных платформах является сложным процессом, требующим специальных навыков и инструментов, которые, если не все сделать правильно, могут увеличить эксплуатационные расходы и сложность. А когда данные передаются пользователям без контекста, необходимого для того, чтобы они были полезными, сотрудничество становится значительно ограниченным, и организация теряет возможность совместного принятия решений и коллективного опыта».
Без контекста большие языковые модели (LLM), другие последующие приложения и бизнес-пользователи не имеют достаточных знаний в конкретной предметной области для предоставления бизнес-информации, которую ищут организации. И чтобы гарантировать, что потребители данных смогут эффективно использовать эти данные, организациям необходимо уделять приоритетное внимание бизнес-семантике, грамотности данных и возможностям самообслуживания.
Важность бизнес-семантики
Поскольку организации интегрируют данные в рамках нескольких бизнес-процессов, им нужен новый способ поддерживать точность этих данных. Вот тут-то и возникает бизнес-семантика.
Модели и приложения искусственного интеллекта требуют семантически богатых данных для получения надежных бизнес-результатов. Семантический уровень — это уровень абстракции между базовым хранилищем данных и инструментами аналитики. Он переводит метаданные (или бизнес-контекст) на естественный язык, чтобы пользователи могли взаимодействовать, используя понятные им термины, и скрывает сложную базовую инфраструктуру данных, что значительно упрощает исследование и анализ данных.
Это дает бизнес-пользователям возможность обнаруживать и понимать связи между данными, позволяя им отвечать на сложные вопросы и раскрывать скрытую информацию, которую традиционные базы данных могут упустить. Он также предлагает безопасный, по-настоящему самообслуживаемый доступ к данным и аналитике, что является важным шагом вперед для принятия бизнес-решений. Когда команды оптимизируют доступ к одним и тем же контекстным данным, для получения ценной информации требуется гораздо меньше времени и усилий, что значительно ускоряет принятие решений на основе данных для пользователей на всех уровнях и в каждом отделе.
«Когда продукты данных обогащаются знаниями, специфичными для предметной области, и становятся доступными, это возвращает право собственности на данные бизнесу и делает их бесконечно пригодными для использования во всей организации, поскольку ценность информационного актива пропорциональна его использованию», — говорит Труонг. .
Как фабрика бизнес-данных раскрывает бизнес-семантику и самообслуживание
Фабрика бизнес-данных является ключом к обеспечению интегрированного, семантически богатого уровня данных поверх базовых ландшафтов данных. Это архитектура управления данными, которая обеспечивает плавный и масштабируемый доступ к данным без дублирования и отличается от стандартной структуры данных тем, что сохраняет бизнес-контекст и логику нетронутыми.
Он создает единый источник достоверной информации, предлагая гибкий самообслуживаемый доступ к надежным данным, а также ускоренные и точные решения, данные в реальном времени для мгновенной аналитики и гибкости, а также упрощенную среду данных. Это максимизирует потенциал ваших данных и текущих инвестиций в инфраструктуру, а комплексное управление данными гарантирует каждой заинтересованной стороне конфиденциальность личных данных.
ИТ-специалисты могут объединить доступ и безопасность, чтобы команды имели доступ к самообслуживанию без необходимости перестраивать системы и процессы или создавать автономные копии, а данные были защищены от несанкционированного доступа. Моделирование данных и семантический уровень создают общий язык для данных в разных системах, создавая модель, описывающую данные, и семантический уровень, который предлагает удобный для бизнеса интерфейс потребителям данных.
«Когда бизнес-процессы интегрированы, вы можете извлечь выгоду из своих существующих и будущих инвестиций», — говорит Труонг. «Данные гармонизированы и готовы к использованию. Все ваши направления бизнеса могут иметь единую систему, обеспечивающую межорганизационную систему принятия решений».
Копните глубже: узнайте больше о том, как фабрика бизнес-данных может преобразовать ваши возможности искусственного интеллекта.
Спонсорские статьи — это контент, созданный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.