Dziennie powstaje 402 milionów terabajtów danych. Jesteśmy zalewani informacjami ze wszystkich stron, sami ciągle tworzymy nowe. Odpowiednie ich wykorzystanie jest kluczowe dla funkcjonowania wielu systemów opartych o sztuczną inteligencję i może odmienić oblicze biznesu.
Postępująca cyfryzacja gospodarki sprawia, że dane stały się kluczowym zasobem, zwłaszcza w dynamicznym środowisku AI. W praktyce oznacza to konieczność ich systematycznego gromadzenia, przetwarzania i analizy w taki sposób, aby wspierały proces podejmowania decyzji oraz rozwój nowych produktów i usług. Zarządzanie danymi przestało być jedynie techniczną funkcją działów IT. Dziś jest elementem strategii biznesowej i podstawą funkcjonowania przedsiębiorstw i instytucji.
Niestety, wiele organizacji dopiero dziś zaczyna nadrabiać zaległości w porządkowaniu swoich zasobów informacyjnych. Skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji wymaga pełnej kontroli nad całym cyklem życia danych: od ich integracji i przygotowania po jakość, governance i możliwość śledzenia w procesach analitycznych, bo dopiero wówczas inwestycje w AI można realnie powiązać z efektami biznesowymi. W praktyce oznacza to, że bez uporządkowanych fundamentów nawet rozwiązania pokroju syntetycznych danych będą raczej powielać istniejące błędy, uprzedzenia i niespójności, zamiast je eliminować. To sprawia, że najważniejsza staje się praca u podstaw.
Coraz więcej informacji
Współczesne organizacje funkcjonują w środowisku, w którym ilość generowanych informacji rośnie w bezprecedensowym tempie. Szacuje się, że każdego dnia na świecie powstaje około 402 milionów terabajtów danych, a ich globalna objętość przekroczyła 180 zettabajtów już w zeszłym roku[1].
Źródłem tych informacji są nie tylko systemy transakcyjne czy aplikacje biznesowe, ale również urządzenia mobilne, media społecznościowe, systemy IoT oraz infrastruktura chmurowa. Dane powstają więc w wielu formatach i strukturach, co dodatkowo zwiększa stopień ich złożoności. Zjawisko to określane jest mianem big data – zbiorów danych o tak dużej skali i różnorodności, że ich przetwarzanie wymaga specjalistycznych technologii i metod analitycznych. Wartość globalnego rynku big data przekracza już kilkaset miliardów dolarów i według prognoz może przekroczyć bilion dolarów w ciągu najbliższej dekady[2].
– Kluczowym elementem zarządzania danymi jest utrzymanie ich spójności i wiarygodności w całym cyklu życia. Dane powstają w wielu systemach i działach przedsiębiorstwa, dlatego ich integracja oraz standaryzacja stają się jednym z najważniejszych wyzwań organizacyjnych. Odpowiednie mechanizmy oraz narzędzia pozwalają stworzyć i utrzymać ład danych oraz realizować strategiczne cele organizacji.
Solidne fundamenty danych są również niezbędne do realizacji projektów AI dbając o jej transparentność i zaufanie. Potrzebne są rozwiązania pozwalające organizacjom szybciej udostępniać wiarygodne dane do analiz i modeli AI, jak np. SAS SpeedyStore w środowisku SAS Viya. Pozwala to wykorzystać synergie płynącą z połączenia wiedzy z wielu obszarów działalności jednocześnie minimalizując ryzyko utraty wartości biznesowej danych – mówi Piotr Rozenbajgier, Data science & engineering lead, SAS.
Spojrzeć w przyszłość
Efektywne zarządzanie informacjami jest również fundamentem zaawansowanej analityki i rozwoju data science. Dziedziny łączącej statystykę, informatykę oraz wiedzę biznesową w celu wydobywania wartości z dużych zbiorów danych. Dzięki modelom predykcyjnym i algorytmom uczenia maszynowego organizacje mogą identyfikować wzorce, prognozować zachowania klientów czy optymalizować procesy operacyjne.
– W praktyce oznacza to przejście od analizy opisowej, odpowiadającej na pytanie „co się wydarzyło”, do analizy predykcyjnej, prognostycznej i preskryptywnej, które pozwalają rekomendować optymalne działania na podstawie prognoz przyszłych zdarzeń. Warunkiem skuteczności i dokładności takich analiz są wysokiej jakości dane, do których cała organizacja ma zaufanie. – dodaje Piotr Rozenbajgier.
Dane uznawane za wartościowe są przede wszystkim kompletne, aktualne, spójne i dokładne. Oznacza to, że opisują rzeczywiste zdarzenia lub procesy w sposób możliwie wierny, są wolne od duplikatów i mogą być jednoznacznie interpretowane przez różne systemy oraz zespoły analityczne. Równie istotna jest ich dostępność. Dobre dane są łatwe do odnalezienia i wykorzystania przez uprawnionych użytkowników.
Z kolei dane niskiej jakości charakteryzują się nieścisłościami, brakami w strukturze, sprzecznymi wartościami lub przestarzałymi informacjami. Mogą powstawać w wyniku błędów ludzkich, niejednolitych standardów raportowania czy braku integracji pomiędzy systemami informatycznymi. Ich obecność w organizacji prowadzi do zniekształconych analiz, błędnych wniosków oraz decyzji biznesowych opartych na niepełnym obrazie rzeczywistości. Z tego powodu coraz więcej firm wdraża formalne procesy zarządzania jakością danych oraz mechanizmy ich weryfikacji, co staje się jednym z głównych wyzwań rynku big data.
Prócz tego, wyzwaniem jest zarządzanie ogromną skalą informacji, które często napływają w czasie rzeczywistym. Tradycyjne systemy baz danych nie zawsze są w stanie obsłużyć takie obciążenia, dlatego organizacje coraz częściej sięgają po rozwiązania chmurowe, architektury rozproszone czy tzw. data lakes. Drugim istotnym problemem pozostaje bezpieczeństwo i prywatność danych. W środowisku regulowanym przez przepisy dotyczące ochrony informacji, takie jak europejskie regulacje dotyczące prywatności, organizacje muszą jednocześnie zapewniać dostęp do danych i kontrolować sposób ich wykorzystania.
Nie mniej ważnym aspektem jest zarządzanie kompetencjami. Rosnące znaczenie analityki powoduje zwiększone zapotrzebowanie na specjalistów zajmujących się analizą danych, inżynierią danych oraz uczeniem maszynowym. Według prognoz rynku pracy specjaliści od big data należą do najszybciej rozwijających się zawodów technologicznych.
Dane jako strategiczny zasób
Współczesne przedsiębiorstwa coraz częściej traktują dane w podobny sposób do kapitału czy własności intelektualnej – jako zasób o strategicznym znaczeniu. Odpowiednio zarządzane mogą stanowić źródło przewagi konkurencyjnej, umożliwiając tworzenie nowych modeli biznesowych, personalizację usług czy automatyzację procesów.
Jednocześnie rosnąca skala informacji sprawia, że samo gromadzenie danych nie jest już wystarczające. Kluczowe staje się ich przekształcanie w wiedzę, która wspiera decyzje biznesowe. W tym kontekście zarządzanie danymi staje się jednym z podstawowych filarów nowoczesnej gospodarki cyfrowej.
Obserwuj nas na Google News
Zobacz również:
- Duży tablet do pracy i filmów? Lenovo Idea Tab Plus Matte Edition w teście
- HONOR Magic8 Lite – Recenzja: Czy to najbardziej wytrzymały smartfon z baterią 7500 mAh?
- Test Final ZE3000 SV recenzja – świetny dźwięk, LDAC, Comfort ANC i ultra wygoda. Hit dla audiofili?
- PODIX 140W – jedna stacja, pięć urządzeń i zero kabli na biurku | Recenzja hitu z Kickstartera
Źródło: Informacja prasowa: SAS
Autor zdjęć: SAS
[1] https://soax.com/research/data-generated-per-day
[2] https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/big-data-technology-market-100144
