Dağınık Veri, Şirketlerin AI Benimsenmesini Engellemektedir – Şirketlerin Kendilerini Çözmek İçin Nasıl Çabalamaları Gerektiği

Sağlık başlangıçları, belirsiz düzenlemelerin AI inovasyonunu sektörde boğduğunu söylüyor. Elbette, böyle önlemler sağlık endüstrisinde, literal olarak hayat veya ölüm meselesi olduğu için gerekli. Ancak, yavaşı AI benimsenmesi, diğer sektörlerin olduğu gibi kırmızı bantla engellenmeyen bir alanda olan entreprise SaaS alanında daha az anlam ifade ediyor.

Şirketlerin AI’ı süreçlerini düzeltmek ve optimize etmek için benimsemesini engelleyen şey nedir? Birincil suçlu, şirketler büyüdükçe ve yeni araçlar ve ürünler ekledikçe biriken dağınık verilerdir. Bu makalede, dağınık verilerin entreprise’de AI inovasyonuna nasıl engel olduğunu ve çözümleri keşfedeceğim.

Veri cangılına hoş geldiniz

Modern işletmelerin karşılaştığı ortak bir veri zorluğuna bakarak başlayalım. Başlangıçta, işletmeler sınırlı bir ürün yelpazesi sunarken, genellikle tek bir sistem içinde barındırılan temiz gelir verilerine sahiptirler. Ancak, tekliflerini genişlettikçe ve çeşitli gelir modelleri benimsettikçe, şeyler hızla karmaşık hale gelir.

Örneğin, bir işletme başlangıçta bir defaya mahsus satın alma modeli kullanabilir, ancak daha sonra abonelik veya tüketim tabanlı fiyatlandırma gibi ek seçenekleri tanıtabilir. Genişledikçe, satış kanallarını da diversify edeceklerdir. %100 ürün liderliğindeki self-hizmet satışlarıyla başlayan bir şirket, zamanla daha büyük müşterileri satmak, çapraz satmak ve kara geçmek için satış ekiplerinin yardımına ihtiyaç duyduğunu fark edebilir.

Hızlı büyüme aşamalarında, birçok işletme yeni satış sistemlerini mevcut sistemlerin üzerine yığar. Her farklı hareket, fiyat modeli, satın alma işlemleri ve benzeri için farklı bir SaaS aracı satın alırlar. Bir şirketin pazarlama bölümünün alone 20 farklı SaaS aracı ve 20 farklı veri silosu olması nadir değildir.

Bu nedenle, şirketler genellikle temiz, entegre verilerle başlar, ancak büyüme verileri hızla kontrol edilemez hale getirir, genellikle şirketlerin bunu bir sorun olarak tanımlamasından çok önce. Veriler, faturalama, teslimat, müşteri başarısı ve diğer sistemler arasında bölünür, bu nedenle şirketler iç işleyişlerine ilişkin küresel görünürlüğü kaybeder. Maalesef, verileri manuel olarak uzlaştırmak genellikle o kadar emek yoğun ve zaman alıcıdır ki, bilgiler kullanıma hazır olduğunda zaten eskimiş olabilir.

AI dağınık verilerinizi sizin için düzeltmeyecek

Birkaç potansiyel müşteri bize sordu – “AI o kadar harika ise, bizim adımıza bu dağınık veri sorununu çözebilir mi?” Maalesef, AI modelleri bu veri sorununa çözüm değildir.

Mevcut AI modelleri düzgün çalışmak için temiz veri kümelerine ihtiyaç duyar. Çeşitli 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 anlamını kaybeder. Örneğin, bir sistemde “Ürün” olarak etiketlenen şey, başka bir sistemde çok farklı olabilir. Bu ince anlamsal fark, AI tarafından tanımlanması zor ve kaçınılmaz olarak yanlışlıklara yol açacaktır.

Verilerin AI’ın devreye girmesinden önce düzgün bir şekilde temizlenmesi, bağlamsallaştırılması ve entegre edilmesi gerekir. Veri ambarlarının tek boyutlu bir çözüm sunduğu şeklindeki uzun süredir devam eden yanlış anlama vardır. Gerçekte, даже bir veri ambarı ile, veriler hala manuel olarak rafine edilmeli, etiketlenmeli ve bağlamsallaştırılmalıdır, böylece işletmeler bunları anlamlı analitik üretmek için kullanabilir. Bu nedenle, veri ambarı ve AI arasında paralellikler vardır, çünkü işletmelerin her iki aracın da faydalarını elde edebilmeleri için dağınık verilerin köküne inmeleri gerekir.

Veriler bağlamsallaştırıldığında bile, AI sistemlerinin en az %3 oranında hayal görme eğiliminde olduğu tahmin ediliyor. Ancak bir şirketin mali durumu – burada even bir ondalık noktasının yanlış yerde olması, çoklu süreçleri bozan bir domino etkisine neden olabilir – %100 doğruluk gerektirir. Bu, insan müdahalesinin hala veri doğruluğunu ve tutarlılığını doğrulamak için gerekli olduğu anlamına gelir. AI’ı erken entegre etmek, insan analistlerin bu hayal görme durumlarını düzeltmek için ek zaman ve kaynak ayırmak zorunda kalmalarına neden olabilir.

Veri ikilemi

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

İlk olarak, şirketler teknoloji yığınlarını düzenli olarak değerlendirmeli ve her aracın iş süreçlerine kesinlikle gerekli olup olmadığını, yalnızca veri karmasına katkıda bulunup bulunmadığını kontrol etmelidir. 10 veya hatta 20’den fazla aracın günlük olarak ekipleriniz tarafından kullanıldığını bulabilirsiniz. Bunlar gerçekten departmanlara ve genel işletmeye değer katıyorsa, onları kaldırmayın. Ancak dağınık, bölünmüş veriler süreçleri ve istihbarat toplama işlemlerini bozuyorsa, faydalarını, tüm verilerin aynı araçta ve dilde barındırıldığı birleşik bir çözüme geçmekle karşılaştırmalısınız.

Bu noktada, şirketler yazılım seçerken bir ikilemle karşılaşırlar: tümleşik araçlar veri tutarlılığı sunabilir, ancak belirli alanlarda belki de daha az kesinlik sunabilir. Orta bir yol, şirketlerin esnek, uyarlanabilir ve genel ekosistemle sorunsuz entegre edilen evrensel bir nesne modeli sunan yazılımları aramalarını içerir. Örneğin, Atlassian’ın Jira’sı, kolayca anlaşılabilen ve yüksek oranda genişletilebilen bir nesne modeli üzerinde çalışan bir proje yönetim aracıdır, bu da onu farklı türdeki proje yönetimine, yani Agile Yazılım Geliştirme, BT/Yardım Masası, Pazarlama, Eğitim ve benzerlerine uyarlamayı kolaylaştırır.

Bu ticaret-off’ı gezinmek için, şirketin en önemli gördüğü metrikleri haritalamak ve oradan geriye doğru çalışmak çok önemlidir. Şirketin Kuzey Yıldızı’nı tanımlamak ve sistemlerini buna göre hizalamak, veri altyapınızı ihtiyaç duyduğunuz içgörülerı sunacak şekilde tasarladığınız anlamına gelir. Sadece işlemsel iş akışlarına veya kullanıcı rahatlığına odaklanmak yerine, bir sistemin stratejik karar almaya ilişkin vazgeçilmez metrikilere katkıda bulunup bulunmadığını düşünün.

Sonuç olarak, dağınık veri karmaşasını çözmek için zaman ve kaynak yatırımı yapan şirketler, AI’ın gerçek potansiyelini ilk olarak kilitleyeceklerdir.