Dağınık Veri, Kurumsal AI Benimsenmesini Engellemektedir – Şirketlerin Kendilerini Çözmek İçin Neler Yapabileceği

Sağlık başlangıçları, belirsiz düzenlemelerin AI inovasyonunu sektörde engellemektedir. Tabii ki, böyle önlemler sağlık endüstrisinde gerekli olmakla birlikte, hayat veya ölüm meselesi olarak görülmektedir. Ancak, AI’nin kurumsal SaaS alanında neden bu kadar yavaş benimsendiği daha az anlaşılır – bu alan diğer sektörlerin olduğu gibi bürokratik işlemlerle engellenmemektedir.

Şirketlerin AI’yi süreçlerini optimize etmek ve akıllı hale getirmek için neden benimsemediğini merak ediyorsanız, asıl suçlu şirketlerin büyüdükçe ve yeni araçlar ve ürünler ekledikçe biriken dağınık veridir. Bu makalede, dağınık verinin AI inovasyonuna nasıl engel olduğunu ve çözümleri keşfedeceğiz.

Veri cangılına hoş geldiniz

Modern işletmelerin karşılaştığı ortak bir veri challenge’ine bakarak başlayalım. İşletmeler genellikle sınırlı ürün yelpazesiyle başlar ve temiz gelir verilerine sahiptir, bu veriler genellikle tek bir sistem içinde bulunur. Ancak, işletmeler ürün yelpazelerini genişlettikçe ve farklı gelir modellerini benimsedikçe, şeyler hızla karmaşıklaşır.

Örneğin, bir işletme başlangıçta tek seferlik satın alma modelini kullanabilir, ancak daha sonra abonelik veya tüketim tabanlı fiyatlandırma gibi ek seçenekleri sunabilir. İşletme büyüdükçe, satış kanallarını da çeşitlendirecektir. Bir şirket, başlangıçta %100 ürün önderliğindeki self-serve satışlarla başlayabilir, ancak daha sonra daha büyük müşterileri kazanmak, upsell, cross-sell yapmak için satış ekiplerine ihtiyaç duyabilir.

Hızlı büyüme aşamalarında, birçok işletme yeni satış sistemlerini mevcut sistemlerin üzerine ekler. Her farklı hareket, fiyat modeli, satın alma süreci için farklı bir SaaS aracı satın alabilirler. Bir şirketin pazarlama departmanının alone 20 farklı SaaS aracı ve 20 farklı veri silosu olması nadir değildir.

Bu nedenle, şirketler genellikle temiz ve entegre verilerle başlar, ancak büyüme verileri hızla kontrol edilemez hale getirir, genellikle şirketler bunu bir sorun olarak tanımlamadan önce. Veriler, faturalama, teslimat, müşteri başarısı ve diğer sistemler arasında bölünür, bu da şirketlerin iç işleyişine küresel bir bakış açısını kaybetmesine neden olur. Maalesef, verileri manuel olarak uzlaştırmak genellikle çok zaman alıcı ve emek yoğun olur, bu da içgörülerin kullanıma hazır olmadan önce eskimiş olabileceği anlamına gelir.

AI dağınık verilerinizi sizin için düzeltmez

Potansiyel müşterilerimiz bize sordu – “Eğer AI o kadar harika ise, neden dağınık veri sorunumuzu bizim için çözmesin?” Maalesef, AI modelleri bu veri sorununa bir çözüm değildir.

Mevcut AI modellerinin temiz veri kümelerine ihtiyacı vardır. Farklı satış hareketleri, SaaS platformları ve gelir süreçlerine güvenen şirketler kaçınılmaz olarak farklı ve parçalı veri kümeleri biriktirir. Bir şirketin gelir verisi, birbirleriyle iletişim kuramayan uyumsuz sistemler arasında dağıldığında, AI bunun anlamını çıkaramaz. Örneğin, bir sistemdeki “Ürün” etiketi, başka bir sistemdeki “Ürün” etiketinden çok farklı olabilir. Bu ince anlamsal fark, AI tarafından belirlenmesi zor ve hatalara neden olacaktır.

Verilerin AI’nin devreye girmesinden önce düzgün bir şekilde temizlenmesi, bağlamsal hale getirilmesi ve entegre edilmesi gerekir. Veri ambarlarının her şeye uygun bir çözüm sunduğu şeklindeki uzun süredir devam eden yanlış anlaşılmaya rağmen, gerçekte veri ambarlarında bile veriler manuel olarak rafine edilmeli, etiketlenmeli ve bağlamsal hale getirilmelidir, böylece şirketler bunları anlamlı analizler üretmek için kullanabilir. Bu nedenle, veri ambarlaması ve AI arasında paralellikler vardır, çünkü şirketlerin her iki aracın faydalarını elde etmek için önce dağınık verilerin köküne inmeleri gerekir.

Veriler bağlamsal hale getirildikten sonra bile, AI sistemlerinin en az %3 oranında “hayal görme” eğiliminde olduğu tahmin edilmektedir. Ancak bir şirketin mali verileri – burada yanlış bir noktalama işareti bile çok sayıda işlemi bozan bir domino etkisine neden olabilir – %100 doğruluk gerektirir. Bu, insan müdahalesinin veri doğruluğunu ve tutarlılığını doğrulamak için hala gerekli olduğu anlamına gelir. AI’yi erken entegre etmek, insan analistlerin bu “hayal görme” durumlarını düzeltmek için daha fazla zaman ve kaynak ayırmak zorunda kalacağı daha fazla iş yaratebilir.

Veri ikilemi

Bununla birlikte, SaaS çözümlerinin yayılması ve oluşan dağınık verilerin beberapa çözümü vardır.

Öncelikle, şirketler teknoloji yığınlarını düzenli olarak değerlendirmeli ve her aracın iş süreçlerine gerçekten gerekli olup olmadığını belirlemelidir, yoksa sadece veri kargaşasına katkıda bulunup bulunmadığını değerlendirmelidir. 10 veya hatta 20’den fazla aracın ekipler tarafından günlük olarak kullanıldığını bulabilirsiniz. Eğer gerçekten departmanlara ve genel iş süreçlerine değer katıyorsa, onları atmazsınız. Ancak dağınık, bölünmüş veriler işlemleri ve istihbarat toplama süreçlerini bozuyorsa, faydalarını, tüm verilerin aynı araçta ve dilde saklandığı birleşik bir çözüme geçmekle karşılaştırmalısınız.

Bu noktada, şirketler yazılım seçimi konusunda bir ikilemle karşılaşırlar: tümleşik araçlar veri tutarlılığı sunabilir, ancak belirli alanlarda belki de daha az hassasiyet sunabilir. Orta bir yol, şirketlerin esnek, uyarlanabilir ve genel ekosistemle sorunsuz entegre edilen evrensel bir nesne modeli sunan yazılımları aramaktır. Örneğin, Atlassian’ (TEAM ) ın Jira’sı, kolayca anlaşılabilen ve yüksek oranda genişletilebilen bir nesne modeli üzerine çalışır, bu da farklı türdeki proje yönetimine, Agile Yazılım Geliştirme, IT/Helpdesk, Pazarlama, Eğitim ve benzerlerine uyarlanmasını sağlar.

Bu ticaret-off’u navigasyon için, şirketlerin kendi işlerine en önemli olan metrikleri haritalamak ve oradan geriye doğru çalışmak önemlidir. Şirketin Kuzey Yıldızı’nı tanımlamak ve sistemlerini buna göre hizalamak, veri altyapısını gerekli içgörüler sağlamak için tasarladığınız anlamına gelir. Sadece işlemsel iş akışlarına veya kullanıcı rahatlığına odaklanmak yerine, bir sistemin müzakeresiz metrikilere, özellikle de stratejik karar almaya önemli olan metrikilere katkıda bulunup bulunmadığını düşünün.

Sonuç olarak, şirketler kendilerini girdikleri veri kargaşasını düzeltmek için zaman ve kaynak yatırımı yapanlar, AI’nin gerçek potansiyelini ilk olarak kilidini açacaklardır.