„Bolond lyukból bolond szél fúj”, mintha erre az esetre találták volna ki a mondást. A Gartner az „AI-in-analitics” bejelentések sorában néhány alapot kér számon.
| A hét elején a Microsoft újjáalakította analitikai platformját „Microsoft Fabric” néven, amely magában foglalja a OneLake nevű adattavat, az adattudományt, az adattárházakat és a Power BI-t is. A Microsoft ígérete szerint a Copilot lehetővé teszi a felhasználók számára adatfolyamatok és adatvezetékek létrehozását, kódok és teljes függvények generálását, gépi tanulási modellek építését, illetve az eredmények vizualizálását társalgási nyelven. Eközben a Google partnerséget kötött az SAP-val, hogy Datasphere analitikai eszközeit összehozza a Google Cloud adat- és elemzési technológiájával, beleértve az AI és a gépi tanulás (ML) modelljeit. |
Az analitikai és adatkezelési bejelentésekkel teli két hét után a Gartner arra figyelmeztetett, hogy a felhasználók nem tartanak lépést az analitikai szállítók divatot követő vágyával, hogy szinte mindenbe, ami a kezük ügyébe kerül, AI-szérumot fecskendezzenek. Jason Medd, a Gartner elemzési igazgatója a cég londoni Data & Analytics Summit-ján tartott előadásában elmondta, hogy a Microsoft, az SAP és a Google rengeteg bejelentése ellenére sok ügyfélnek még mindig fel kell zárkóznia az adatminőség tekintetében.
„Amikor valami fényes új dolog jön, az adatminőség gyakran háttérbe szorul. Megpróbálják bevezetni, megpróbálnak némi értéket elérni, és… a minőségi problémák elkezdenek begyűrűzni. Nagyon sokféleképpen kerülhetnek rossz adatok egy rendszerbe. Az emberek kezdik elveszíteni a fonalat, miközben folyton azt a fényes új dolgot hajszolják”, mondta.
A Gartner elemzői úgy becsülik, hogy 2024-ig a szervezetek fele modern adatminőségi technológiát fog bevezetni, hogy jobban támogassák digitális üzleti kezdeményezéseiket.
Medd szerint azonban a felhasználók még mindig küzdenek azzal, hogy megtalálják a megfelelő üzleti érvet az analitikai bevezetésekhez. „A kihívás az üzleti felhasználás és a technológia összekapcsolása. Az egyik dolog, amit a konferencián sokat láttunk, az volt, hogy az emberek azt kérdezték, hogyan lehet az adatokból értéket kihozni. Bizonyos mértékig nem feltétlenül számít, hogy milyen gyorsan fut a technológia, amíg nem találjuk meg a megfelelő üzleti indoklást, és amíg nem értjük meg, hogyan fogunk értéket nyerni az adatokból”, mondta. Az is kihívást jelent, hogy megfelelő kultúrát és tudatosságot teremtsünk az üzleti adatokkal mint eszközzel kapcsolatban, csakúgy, mint a technológiával kapcsolatban.
