Если вы когда-нибудь интересовались хоккеем, то знаете, что хет-трик — забивание трех голов за одну игру — это большой подвиг. Он требует точности, командной работы и глубокого понимания игры. Когда речь идет об искусственном интеллекте, действуют те же принципы: успех достигается благодаря наличию не только лучшей технологии, но и правильных стратегий, позволяющих подпитывать эту технологию высококачественными данными, пишет на портале BigDATAwire Джо Купер, вице-президент по глобальным альянсам компании Incorta.

ИИ силен лишь настолько, насколько сильны данные, которые его питают, однако многие организации до сих пор испытывают трудности с тем, чтобы сделать свои данные готовыми для ИИ. Как же их преодолеть? Сконцентрировавшись на трех ключевых моментах: развитии менталитета открытой экосистемы, инновациях на прикладном уровне и гибкости стратегий работы с данными. Давайте разберемся, как каждый из них может повысить эффективность вашей работы с ИИ.

1. Принять экосистемный менталитет: играй хорошо, выигрывай много

Представьте себе хоккейную команду, в которой каждый игрок пытается забить, не передавая шайбу. Хаос, верно? То же самое относится и к данным. Многие предприятия работают в «огородах», где данные заперты внутри проприетарных систем, которые плохо взаимодействуют с другими. Такой подход препятствует инновациям и ограничивает потенциал ИИ.

Экосистемный менталитет ставит во главу угла открытые интеграции, позволяющие данным свободно перетекать из одной системы в другую. Компании, придерживающиеся такого подхода, понимают, что ни один поставщик не может дать ответы на все вопросы. Вместо того чтобы хранить данные в рамках одной платформы, они используют взаимосвязанную сеть технологий, которая позволяет обмениваться данными и анализировать их в режиме реального времени.

Давайте посмотрим, как современные хоккейные команды используют аналитику. Они получают данные из разных источников — показатели игроков, видеоанализ и статистику игры в режиме реального времени — и принимают более обоснованные и быстрые решения. Предприятиям необходимо делать то же самое. Интегрируя источники данных и позволяя ИИ подключаться к широкой экосистеме, они могут создать более богатую и точную основу для аналитики, основанной на ИИ.

2. Инновации на прикладном уровне: заставьте данные работать на ИИ

Сами по себе сырые данные не создают ценности — важно то, как они обрабатываются и применяются. Именно здесь в игру вступает прикладной уровень. В хоккее стратегия — это все. У вас могут быть самые быстро бегущие и лучше всех бросающие игроки, но если они не работают в рамках согласованного плана игры, их талант пропадает зря. Данные работают точно так же; без интеллектуального прикладного слоя даже самые полные наборы данных остаются неиспользованными.

Прикладной уровень — это место, где данные уточняются, преобразуются и становятся полезными для ИИ. Он должен обеспечивать беспрепятственное перемещение данных между различными платформами, гарантируя, что модели ИИ получат нужные данные в нужное время. Организации, уделяющие особое внимание этому уровню, могут превращать разрозненные, недоступные данные в структурированные, содержательные инсайты, на основе которых ИИ может действовать.

Например, ритейлер хочет использовать ИИ для оптимизации управления запасами. Без эффективного прикладного уровня система ИИ может не справиться с задачей осмысления противоречивых данных, поступающих из систем цепочек поставок, операций в точках продаж и прогнозов покупательского спроса. Создав прикладной уровень, который гармонизирует эти наборы данных, ритейлер сможет получить с помощью ИИ четкое представление об уровне запасов в режиме реального времени, что позволит сократить потери и повысить продажи.

3. Оставайтесь гибкими: освободитесь от устаревших конвейеров данных

У хоккеистов нет времени на то, чтобы обдумывать свои действия. Игра идет слишком быстро, и гибкость — ключ к успеху. То же самое можно сказать и о стратегиях работы с данными. Традиционные методы извлечения, преобразования, загрузки (ETL), или даже новые методы ELT, были разработаны для пакетной обработки данных, которая уже не соответствует скорости изменения и масштабам современных бизнес-потребностей, основанных на ИИ.

Вместо того чтобы полагаться на жесткие конвейеры, замедляющие процесс принятия решений, организациям следует использовать более гибкий подход, исключающий ненужные этапы преобразования данных и обеспечивающий прямой доступ к подробным операционным данным в режиме реального времени. Такой переход устраняет узкие места и дает возможность бизнес-пользователям и приложениям ИИ получать доступ к инсайтам, не дожидаясь выполнения сложных инженерных процессов.

Подумайте об этом, как о корректировке плана игры в середине матча. Вместо того чтобы следовать жесткой стратегии, которая больше не соответствует меняющейся динамике игры, успешные команды сохраняют гибкость, реагируют на новую информацию в режиме реального времени и делают быстрые, решительные шаги. Тот же принцип применим и к данным, предназначенным для ИИ: компании, которые откажутся от громоздких процессов подготовки данных и примут адаптируемые к реальному времени стратегии работы с данными, получат конкурентное преимущество.

Свести все воедино

Успех в области ИИ — это не только наличие передовых моделей машинного обучения. Речь идет о создании правильных стратегий работы с данными, которые позволят этим моделям работать наилучшим образом. Приняв менталитет открытой экосистемы, внедряя инновации на прикладном уровне и сохраняя гибкость стратегий работы с данными, организации могут обеспечить готовность своих данных к ИИ и их успешную обработку.

Подобно тому, как хоккейная команда оттачивает свою стратегию, чтобы обыграть соперников, компании должны постоянно совершенствовать свой план работы с данными. ИИ развивается быстро, и те, кто уделяет первостепенное внимание прочной основе данных, поднимут трофей в конце сезона.