Gartner указал главные тренды в обработке и анализе данных в 2024 году

26 апреля 2024 г.

Источник: Gartner

Gartner представил главные тренды в области обработки и анализа данных (D&A) в этом году, которые ставят широкий спектр задач, охватывающих организационные и человеческие аспекты.

«Мощь ИИ и растущее использование генеративного интеллекта трансформируют работу персонала, взаимодействие команд и функционирование процессов, — пишет в пресс-релизе Рамке Рамакришнан (Ramke Ramakrishnan), вице-президент-аналитик Gartner. — В условиях этой технологической революции компании, которые не сумеют осуществить переход и эффективно использовать технологии D&A в целом и ИИ в частности, не достигнут успеха».

1. Технологии D&A станут критически важными для бизнеса

Искусственный интеллект продолжает революционизировать отрасли на стратегическом уровне, и руководители служб D&A должны продемонстрировать критически важные навыки внедрения ИИ и завоевать доверие, чтобы возглавить стратегию ИИ в организации.

«Руководители D&A должны продемонстрировать свою ценность для организации, подчеркнув связь разрабатываемых ими возможностей с достижением бизнес-результатов, которых требует организация, — пишет Рамакришнан. — Если это не делается, то проблемы — нерациональное распределение ресурсов и недоиспользование инвестиций — будут нарастать, и руководитель D&A не обретет доверия, чтобы возглавить стратегию ИИ в компании».

ИИ меняет весь подход к ведению бизнеса, и в компаниях грядет лавинный рост затрат. Руководителям D&A необходимо внедрять практику FinOps, чтобы установить стандарты и снизить издержки.

Gartner прогнозирует, что к 2026 году директора по обработке и анализу данных (CDAO), которые станут доверенным советником и партнером финансового директора в достижении бизнес-ценности, поднимут D&A на уровень стратегического драйвера роста в организации.

2. Управляемая сложность

Многие системы обработки и анализа данных являются очень тонкими, и избыточность в них может вызвать хаос и добавить издержки. «Ведущие организации работают над тем, чтобы превратить этот хаос в сложность, которой можно управлять. Сложность, по определению, это трудная история, но признание этого дает реалистичное понимание динамической среды, помогая командам D&A предпринимать надлежащие действия», — пишет Рамакришнан.

Руководителям служб D&A нужно «одолеть» сложность, используя инструменты с ИИ, чтобы автоматизировать процессы и улучшить продуктивность. Это включает инвестирование в интеллектуальное управление данными, автоматизацию принятия решений, а также аналитические возможности, такие как обработка естественного языка (NLP). Gartner прогнозирует, что к 2025 году руководители D&A внедрят фабрику данных как движущий фактор преодоления сложностей управления данными, что позволит им сосредоточиться на ценностных приоритетах цифрового бизнеса.

3. Обеспечить доверие к данным

С ростом доступности и результативности генеративного ИИ становится всё труднее ориентироваться в мире, где надежность данных всегда под вопросом. Отсутствие доверия внутри организаций, сомнения в ценности и качестве данных и госрегулирование в сфере ИИ создают стену недоверия.

«Если данные не внушают доверия, они не могут служить для принятия решений», — пишет Рамакришнан.

«Руководителям служб D&A следует использовать методы интеллектуального принятия решений, чтобы установить доверие к данным и отслеживать процессы и результаты принятия решений. Кроме того, внедрение эффективного управления искусственным интеллектом и принципов ответственного ИИ важно для установления доверия между заинтересованными сторонами. Это включает и подготовку данных к ИИ: должны соблюдаться этические нормы, данные должны быть защищены и свободны от предвзятости, а также быть обогащенными для большей точности ответов», — указывает Рамакришнан.

4. Повышение грамотности в ИИ

«Важно, чтобы сотрудники чувствовали себя уверенно при использовании ИИ в обработке и анализе данных, а не воспринимали его как угрозу и не испытывали беспомощность», — пишет Рамакришнан.

Организации должны инвестировать в повышение грамотности в отношении ИИ у сотрудников, использовать методы адаптивного управления для достижения эффективности и внедрять подход к информационным активам на основе доверия, помогая сотрудникам понимать происхождение используемой ими информации.

«Обучение использованию ИИ это не только количество; оно требует также другого подхода. Нужно понимать, что набор навыков, требуемый для профессиональных пользователей ИИ будет сильно отличаться от обычных пользователей, — пишет Рамакришнан. — Gartner прогнозирует, что к 2027 году более половины директоров по обработке и анализу данных получат финансирование для программ повышения грамотности в использовании данных и искусственного интеллекта как следствие того, что компаниям не удастся достичь ожидаемой ценности от GenAI».

Источник: Пресс-служба компании Gartner