Bezpieczeństwo i niezawodność danych od dawna mają kluczowe znaczenie dla powodzenia inicjatyw biznesowych. Jednak szybki postęp w sztucznej inteligencji (AI) sprawił, że te elementy stały się jeszcze ważniejsze. Pewność, że sztuczna inteligencja jest zasilana dokładnymi, kompleksowymi danymi to klucz do wykorzystania jej pełnego potencjału.
| REKLAMA | ||
 |
Niemal 9 na 10 (87%) analityków i liderów IT zgadza się z tym, że postęp w sztucznej inteligencji sprawił, że zarządzanie danymi staje się coraz wyższym priorytetem. Najnowszy raport Salesforce „State of Data and Analytics” wskazuje na brak zaufania respondentów do dokładności danych. Ponadto, największym wyzwaniem w zarządzaniu danymi i ich wykorzystywaniu do potrzeb biznesowych okazało się ich bezpieczeństwo.
Brak wiarygodnych danych budzi strach przed utratą korzyści płynących ze sztucznej inteligencji
Obecnie firmy koncentrują się na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy produktywności, wydajności i zwiększenia przychodów. Od tworzenia treści, aż po rozwój oprogramowania – liderzy biznesowi w pełni przyjmują dobrodziejstwa płynące z generatywnej sztucznej inteligencji. Najnowsze badania Salesforce pokazują, że pierwsi użytkownicy już zauważają rezultaty, w tym krótszy czas rozwiązywania problemów w zakresie obsługi klienta i zwiększoną sprzedaż. Nic więc dziwnego, że firmy boją się pozostać w tyle.
Aby skorzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji, firmy muszą jednak najpierw uporządkować swoje dane. Wspieranie skutecznej sztucznej inteligencji wymaga bezpiecznych i niezawodnych danych wejściowych. 92% analityków i liderów IT twierdzi, że zapotrzebowanie na zaufane dane jest większe niż kiedykolwiek.
Z zaufaniem do danych bywa dziś różnie
Zespoły znajdujące się najbliżej danych, na przykład analitycy, mają największe zaufanie do dokładności swoich danych. Jednak nawet te zespoły mają duże pole do poprawy: tylko 57% liderów działów analityki jest całkowicie pewnych swoich danych. Działy biznesowe takie jak marketing, sprzedaż i usługi są jeszcze bardziej sceptyczne, a średnio tylko 43% z nich całkowicie ufa swoim danym.
Zespoły obsługi klienta, których wydajność zależy od terminowego i dokładnego połączenia danych zwrotnych od klientów, informacji o zgłoszeniach do pomocy technicznej czy też szczegółów dotyczących produktów i informacji o klientach, mają szczególnie dużo wątpliwości co do jakości swoich danych.
Zagrożenia bezpieczeństwa i brak harmonizacji danych utrudniają ich wiarygodność
Podczas gdy brak zaufania podkreśla walkę firm o wykorzystanie danych jako podstawy rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, to jednak największym wyzwaniem wśród ankietowanych są zagrożenia bezpieczeństwa danych.
Niedawne opublikowane badanie Salesforce pokazało, że aż 65% liderów IT doświadczyło naruszenia bezpieczeństwa w okresie od czerwca 2021 r. do czerwca 2022 r. Wśród tych, którzy doświadczyli naruszenia, 35% nie było w stanie odzyskać żadnych danych. Generatywna sztuczna inteligencja niesie ze sobą dodatkowe ryzyko wycieku zastrzeżonych danych firmowych do publicznych, dużych modeli językowych. Rosnące obawy związane z cyberbezpieczeństwem są potęgowane przez inny ważny czynnik: dane organizacyjne rosną zarówno pod względem ilości, jak i złożoności, zwiększając poziom zagrożenia.
Ponad dwie trzecie (68%) zespołów analitycznych i informatycznych przewiduje wzrost ilości danych w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Przewidują oni, że wzrost ten będzie znaczny. Średnio liderzy techniczni spodziewają się około 20% wzrostu w różnych miejscach: w danych własnych, danych stron trzecich i danych urządzeń. Ich przewidywania są jednak prawdopodobnie mocno zaniżone, biorąc pod uwagę dane płynące z niezależnych badań.
Zarządzanie przyrastającą liczbą danych pochodzących z wielu różnych źródeł jest czymś więcej, niż tylko kwestią bezpieczeństwa. To techniczne wyzwanie do standaryzacji. Zaraz po zagrożeniach związanych z bezpieczeństwem, firmy wymieniają brak harmonizacji danych, jako największą barierę w wydobywaniu z nich wartości. Dalsze skutki utrzymywania rozproszonych, silosowych danych przekładają się na przytłaczające ilości danych i brak jednego źródła prawdy, a to według badanych główne bariery w wykorzystywaniu własnych danych. Podają oni również brak szkoleń i skutecznych sposobów wydobywania informacji jako kolejne, duże wyzwania związane z danymi w ich organizacjach.
Zarządzanie danymi i kultura danych kluczem do skutecznego wykorzystania danych
Kluczową częścią budowania sukcesu sztucznej inteligencji jest zarządzanie danymi – zestaw zasad lub polityk, zgodnie z którymi informacje są gromadzone, zarządzane, przechowywane, mierzone i przekazywane w organizacji.
Ustanawiając jasne i czytelne zasady dostępu do danych, ich dokładności, prywatności, bezpieczeństwa i przechowywania, doświadczeni liderzy wykorzystują zarządzanie danymi w celu zapewnienia jakości, demokratyzacji dostępu i ochrony prywatności. Skuteczne zarządzanie danymi może zapewnić jasność w kluczowych kwestiach. Dotyczą one przede wszystkim tego danych czy dane są poprawne i bez rozbieżności, czy są kompletne, czy są wiarygodności oraz trafne.
Zdecydowana większość ankietowanych deklaruje, że wykorzystuje zarządzanie danymi jako narzędzie do zapewnienia i certyfikacji podstawowej jakości danych (85%), ramy do wzbudzania zaufania do danych (84%) oraz skuteczny sposób na demokratyzację dostępu do danych (81%).
Oczywiście poprawa zaufania do danych to coś więcej niż tylko rozwiązanie techniczne. Wspieranie silnej kultury danych – tworzenie sposobu myślenia i praktyki wokół wartości bycia firmą opartą na danych ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia zaufania. Badania wykazały, że firmy oparte na danych osiągają lepsze wyniki pod względem niemal każdego wskaźnika.
Kluczowe dane z raportu Salesforce:
Zarządzanie danymi:
Brak wiarygodnych danych budzi strach przed utratą korzyści płynących ze sztucznej inteligencji
Obecnie firmy koncentrują się na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w celu poprawy produktywności, wydajności i zwiększenia przychodów. Od tworzenia treści, aż po rozwój oprogramowania – liderzy biznesowi w pełni przyjmują dobrodziejstwa płynące z generatywnej sztucznej inteligencji. Najnowsze badania Salesforce pokazują, że pierwsi użytkownicy już zauważają rezultaty, w tym krótszy czas rozwiązywania problemów w zakresie obsługi klienta i zwiększoną sprzedaż. Nic więc dziwnego, że firmy boją się pozostać w tyle.
Aby skorzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji, firmy muszą jednak najpierw uporządkować swoje dane. Wspieranie skutecznej sztucznej inteligencji wymaga bezpiecznych i niezawodnych danych wejściowych. 92% analityków i liderów IT twierdzi, że zapotrzebowanie na zaufane dane jest większe niż kiedykolwiek.
Z zaufaniem do danych bywa dziś różnie
Zespoły znajdujące się najbliżej danych, na przykład analitycy, mają największe zaufanie do dokładności swoich danych. Jednak nawet te zespoły mają duże pole do poprawy: tylko 57% liderów działów analityki jest całkowicie pewnych swoich danych. Działy biznesowe takie jak marketing, sprzedaż i usługi są jeszcze bardziej sceptyczne, a średnio tylko 43% z nich całkowicie ufa swoim danym.
Zespoły obsługi klienta, których wydajność zależy od terminowego i dokładnego połączenia danych zwrotnych od klientów, informacji o zgłoszeniach do pomocy technicznej czy też szczegółów dotyczących produktów i informacji o klientach, mają szczególnie dużo wątpliwości co do jakości swoich danych.
Zagrożenia bezpieczeństwa i brak harmonizacji danych utrudniają ich wiarygodność
Podczas gdy brak zaufania podkreśla walkę firm o wykorzystanie danych jako podstawy rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, to jednak największym wyzwaniem wśród ankietowanych są zagrożenia bezpieczeństwa danych.
Niedawne opublikowane badanie Salesforce pokazało, że aż 65% liderów IT doświadczyło naruszenia bezpieczeństwa w okresie od czerwca 2021 r. do czerwca 2022 r. Wśród tych, którzy doświadczyli naruszenia, 35% nie było w stanie odzyskać żadnych danych. Generatywna sztuczna inteligencja niesie ze sobą dodatkowe ryzyko wycieku zastrzeżonych danych firmowych do publicznych, dużych modeli językowych. Rosnące obawy związane z cyberbezpieczeństwem są potęgowane przez inny ważny czynnik: dane organizacyjne rosną zarówno pod względem ilości, jak i złożoności, zwiększając poziom zagrożenia.
Ponad dwie trzecie (68%) zespołów analitycznych i informatycznych przewiduje wzrost ilości danych w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Przewidują oni, że wzrost ten będzie znaczny. Średnio liderzy techniczni spodziewają się około 20% wzrostu w różnych miejscach: w danych własnych, danych stron trzecich i danych urządzeń. Ich przewidywania są jednak prawdopodobnie mocno zaniżone, biorąc pod uwagę dane płynące z niezależnych badań.
Zarządzanie przyrastającą liczbą danych pochodzących z wielu różnych źródeł jest czymś więcej, niż tylko kwestią bezpieczeństwa. To techniczne wyzwanie do standaryzacji. Zaraz po zagrożeniach związanych z bezpieczeństwem, firmy wymieniają brak harmonizacji danych, jako największą barierę w wydobywaniu z nich wartości. Dalsze skutki utrzymywania rozproszonych, silosowych danych przekładają się na przytłaczające ilości danych i brak jednego źródła prawdy, a to według badanych główne bariery w wykorzystywaniu własnych danych. Podają oni również brak szkoleń i skutecznych sposobów wydobywania informacji jako kolejne, duże wyzwania związane z danymi w ich organizacjach.
Zarządzanie danymi i kultura danych kluczem do skutecznego wykorzystania danych
Kluczową częścią budowania sukcesu sztucznej inteligencji jest zarządzanie danymi – zestaw zasad lub polityk, zgodnie z którymi informacje są gromadzone, zarządzane, przechowywane, mierzone i przekazywane w organizacji.
Ustanawiając jasne i czytelne zasady dostępu do danych, ich dokładności, prywatności, bezpieczeństwa i przechowywania, doświadczeni liderzy wykorzystują zarządzanie danymi w celu zapewnienia jakości, demokratyzacji dostępu i ochrony prywatności. Skuteczne zarządzanie danymi może zapewnić jasność w kluczowych kwestiach. Dotyczą one przede wszystkim tego danych czy dane są poprawne i bez rozbieżności, czy są kompletne, czy są wiarygodności oraz trafne.
Zdecydowana większość ankietowanych deklaruje, że wykorzystuje zarządzanie danymi jako narzędzie do zapewnienia i certyfikacji podstawowej jakości danych (85%), ramy do wzbudzania zaufania do danych (84%) oraz skuteczny sposób na demokratyzację dostępu do danych (81%).
Oczywiście poprawa zaufania do danych to coś więcej niż tylko rozwiązanie techniczne. Wspieranie silnej kultury danych – tworzenie sposobu myślenia i praktyki wokół wartości bycia firmą opartą na danych ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia zaufania. Badania wykazały, że firmy oparte na danych osiągają lepsze wyniki pod względem niemal każdego wskaźnika.
Kluczowe dane z raportu Salesforce:
Zarządzanie danymi:
- 87% liderów analityki i IT zgadza się, że postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji sprawiają, że zarządzanie danymi ma wyższy priorytet
- 92% z nich zgadza się, że potrzeba wiarygodnych danych jest wyższa niż kiedykolwiek wcześniej
- 57% ankietowanych jest całkowicie pewnych swoich danych
- 68% zespołów analitycznych i zespołów IT przewiduje wzrost ilości danych w ciągu najbliższych 12 miesięcy.
- 77% liderów biznesowych obawia się, że ich firma traci korzyści płynące z generatywnej sztucznej inteligencji.
- Poprawa jakości danych jest priorytetem nr 1 dla liderów analityki i IT
- Zagrożenia bezpieczeństwa to wyzwanie nr 1 dla liderów biznesu, analityki i IT
- Ponad 7 na 10 firm zwiększa budżety na narzędzia do analizy danych i szkolenia z tego zakresu
- 85% liderów analityki i IT wykorzystuje zarządzanie danymi, jako narzędzie do zapewnienia i certyfikacji podstawowej jakości danych.
- 84% liderów analityki i IT wykorzystuje zarządzanie danymi. jako ramy do wzbudzania zaufania do danych.
Źródło: Salesforce
