По прошествии двух недель, увешанных объявлениями об аналитике и управлении данными, Gartner предупредила, что пользователи не поспевают за модным желанием поставщиков аналитики вводить практически все, что попадается им под руку, с помощью сыворотки ИИ.
Выступая перед глобальным саммитом данных и аналитики, организованным глобальной аналитической компанией в Лондоне на этой неделе, Джейсон Медд, директор аналитика Gartner, сказал, несмотря на множество объявлений от Microsoft, SAP и Googleмногим клиентам еще предстояло наверстать упущенное с точки зрения качества данных.
«Любая новая блестящая вещь, которая появляется, очень часто качество данных игнорируется, они пытаются внедрить ее, они пытаются получить какую-то ценность, и… начинают возникать проблемы с качеством. система. Люди начинают терять его из виду, продолжая гоняться за этой блестящей новинкой», — сказал он. Рег.
По оценкам аналитиков Gartner, к 2024 году половина организаций будут использовать современные технологии качества данных, чтобы лучше поддерживать свои инициативы в области цифрового бизнеса.
Ранее на этой неделе Microsoft перезапустила свою аналитическую платформу под новым названием Microsoft Fabric, которая включает в себя озеро данных OneLake, Data Science, Data Warehousing и Power BI. Microsoft пообещала, что Copilot позволит пользователям создавать потоки данных и конвейеры данных, генерировать код и целые функции, создавать модели машинного обучения или визуализировать результаты с использованием разговорного языка.
Тем временем, Google сформировал партнерство с компанией SAP, занимающейся корпоративным программным обеспечением, чтобы объединить свои инструменты аналитики Datasphere с Google Облачные технологии данных и аналитики, включая модели искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).
Тем не менее, Медд сказал, что пользователи все еще пытаются найти правильное экономическое обоснование для развертывания аналитики.
«Проблема заключается в том, чтобы связать бизнес-вариант использования [to the technology]. Одной из вещей, которую мы действительно видели на конференции, было то, что люди спрашивали, как извлечь пользу из данных. В определенной степени не обязательно иметь значение, насколько быстро работает технология, пока вы не получите правильное экономическое обоснование и не поймете, как вы собираетесь извлекать пользу из данных», — сказал он.
По словам Медда, было также непросто добиться правильной культуры и осведомленности о бизнес-данных как о активе, так же как и о технологии.
У Gartner есть четырехэтапный процесс, который он рекомендует для обеспечения качества данных. Он начинается с понимания того, какие данные больше всего влияют на результаты бизнеса, введения ответственности за качество данных, затем проверки качества данных и, наконец, интеграции качества данных в корпоративную культуру. ®
