Тренды в области данных, аналитики и AI
Top 10 Strategic Data and Analytics Predictions Through 2028
Обзор стратегических предсказаний в области данных и аналитики до 2028 года, составленный экспертами компании Gartner подчеркивает десять ключевых прогнозов, охватывающих роль руководителей по данным и аналитике, влияние ИИ на продуктовое управление, и многое другое.
Прогнозируется, к 2026 году 75% организаций примут модель цифровой трансформации, основанную на облаке в качестве фундаментальной базовой платформы. А к 2027 году организации, которые продвигают возможности digital dexterity как для менеджеров, так и для сотрудников, будут иметь более высокий рост доходов из года в год, чем те, кто этого не сделал.
Decoding the Future: The Convergence of Data Lakehouse and Data Mesh
2024 Data and Analytics Trends and Predictions
На вебинаре, аналитики Eckerson Group рассказывают о конвергенции двух аналитических подходов к хранению данных — Data Lakehouse и Data Mesh — которые помогают организациям снизить затраты и среднее время получения аналитической информации (MTTI), в Data Lakehouse. По результатам опроса, основанного на комплексном исследовании 500 организаций в области IT и данных, 70% считают, что более половины всей аналити будет находиться на Data Lakehouse в течении трех лет, а более половины респонденов (56%) ожидают, что сэкономят более 50% на аналитике, перейдя на Data Lakehouse.
Самообслуживание данных, которое обеспечивают Data Lakehouse, имеет большое значение для развития ИИ — 81% респондентов уже используют Data Lakehouse для поддержки дата-сайнтистов в создании и совершенствовании ИИ-моделей.
Maximizing GenAI Impact: Promises, Pitfalls, and Best Practices
Руководители в области Управления данными компаний Bridgerstone, Royal Bank of Canada и neo4j дискуссируют на тему применения Генеративного ИИ в организациях. Bridgerstone подчеркивает важность понимания последствий изменений и переходе от экспериментирования к масштабированию. Используя модель 70-20-10, компания выделяет 10% на разработку алгоритмов и настройку моделей, 20% на технологии и управление и 70% на мониторинг внедрения ИИ в бизнес-процессы и менеджмент.
CDO Bridgerstone считает, что в ближайшем будущем генеративный искусственный интеллект послужит дополнительный инструментарием для работников, какими сейчас являются Outlook и Excel. RBC и neo4j высказываются о навыках ИИ генерировать код: признавая способность ИИ создавать хороший код на микроуровне, эксперты подчеркивают важное ограничение – неспособность проектировать полноценные системы. ИИ хорошо понимает и генерирует фрагменты кода, но ему не хватает понимания, необходимого для проектирования целых систем.
Спикеры подчеркивают необходимость реалистичных ожиданий, предостерегая от ошибочного представления о том, что генеративный ИИ может полностью заменить реальных программистов.
Мастер-данные
MDM и CDP: различия систем. Как сделать выбор
На пути к сохранению конкурентоспособности на рынке, компании приходят к проектам по созданию «золотой записи» (профиля) клиента во внутренних базах. Для этого многие используют системы управления мастер-данными (MDM, master data management), другие — применяют CDP-платформы (Customer Data Platform). Все в данном случае сталкивают с недостатками обеих систем. Статья представляет сценарий розничной компании, использующей MDM для создания эталонной записи клиента и обеспечивающей единое, точное представление о клиенте. CDP дополняет эту "золотую запись" мягкими идентификаторами, анализирует поведение клиентов и создает прогностические модели.
Совместное применение MDM и CDP обеспечивает последовательный опыт для клиентов в различных каналах и улучшает операционную эффективность. Интегрированный подход к использованию MDM и CDP вместе демонстрируются разумным решением — синергия двух систем позволяет достичь высокого уровня качества, точности и удобства использования данных. Кроме этого, такой подход помогает быстрее адаптироваться к возникающим потребностям бизнеса и внешним вызовам.
Приглашение на вебинар
Dollars and Data: The Top 10 Ways to Show the Value of Data Governance
На вебинаре Дэрон Хук расскажет о разнообразии подходов к демонстрации ценности и топ-10 путей донесения важности Data Governance на практике.
Дэрон Хук - Руководитель по Управлению данными и менеджменту в American Express. Имеет опыт в создании базовых программ Управления данными в различных компаниях, предоставляющих финансовые услуги. На своей нынешней должности формирует команду по Управлению данными в бизнес-подразделении Global Merchant and Network Services компании American Express, используя такие инициативы, как управление метаданными, данными и качеством данных.
Благодарим за внимание!
Январь 2024
