AI pomoże osiągnąć jakość danych niezbędną by korzystać z AI

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji oraz rosnące zainteresowanie innowacjami napędzają próby wdrożeń takich rozwiązań w każdym obszarze gospodarki. W sektorze prywatnym – w branżach takich jak finanse, przemysł czy handel – liczba projektów może sięgać nawet kilku tysięcy wdrożeń, w tyle nie pozostaje też sektor publiczny, który usprawnia m.in. działania karno-skarbowe.

Jednakże według badań aż około 70% wdrożeń systemów klasy AI kończy się niepowodzeniem – głównie z powodu słabej jakości danych. Zaniedbany do tej pory obszar jakości danych staje się najwęższym gardłem dla rozwoju gdyż precyzyjne zarządzanie informacjami jest niezbędne by osiągnąć przewagę konkurencyjną. Paradoksalnie i w ten obszar wkracza sztuczna inteligencja, umożliwiając automatyzację złożonych zadań, poprawę jakości informacji oraz szybsze wykrywanie nieprawidłowości.

Kongres Business Intelligence, 25 listopada, Warszawa >>

Rola AI w zarządzaniu danymi – teraz i w przyszłości

Narzędzia AI pozwalają rozwiązać kluczowe problemy w obszarze zarządzania danymi, przekształcając tradycyjne – manualne – podejście do kontroli i klasyfikacji informacji. Algorytmy oparte na uczeniu maszynowym już teraz automatycznie identyfikują wzorce i anomalie, co znacząco usprawnia procesy kontroli jakości. W perspektywie najbliższych lat rola sztucznej inteligencji w Data Governance będzie jeszcze bardziej strategiczna – dzięki możliwościom automatycznej integracji z systemami IT możliwe będzie nie tylko monitorowanie jakości danych, ale także ich ciągłe wzbogacanie i optymalizacja. W rezultacie organizacje będą w stanie przy niewielkim wysiłku utrzymywać dobrze opisane, jakościowe dane.

Praktyczne zastosowania AI w Data Governance – przykłady

Przyjrzenie się konkretnym rozwiązaniom opartym na AI pozwala lepiej zrozumieć, jak technologie te przekładają się na efektywność operacyjną.

● Automatyczna klasyfikacja danych i wzbogacanie metadanych
AI umożliwia automatyczne przypisywanie kategorii oraz tagów do nieustrukturyzowanych danych. Algorytmy oparte na uczeniu maszynowym analizują treści dokumentów, raportów czy e-maili, wyciągając z nich istotne informacje i kontekst. Taka automatyzacja nie tylko przyspiesza proces katalogowania, ale również podnosi jakość metadanych, co ułatwia dalsze analizy.

● Detekcja anomalii i wykrywanie niezgodności
Zaawansowane systemy oparte na uczeniu maszynowym monitorują duże zbiory danych w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce, wskazując błędy, duplikaty czy niezgodności. Wykrywanie anomalii pozwala na natychmiastowe reagowanie na problemy, co jest kluczowe dla utrzymania wysokiej jakości danych.

Wdrożenia AI w obszarze Data Governance nie są już futurystyczną wizją, lecz realnym wsparciem dla firm, które chcą osiągnąć lepszą kontrolę nad swoimi zasobami informacyjnymi.

Wyzwania i bariery wdrożeniowe

Kolejnym problemem pozostaje kwestia bezpieczeństwa – automatyzacja przetwarzania danych musi iść w parze z zapewnieniem odpowiednich standardów ochrony przed cyberzagrożeniami. Dodatkowo, kwestie etyczne oraz regulacyjne związane z transparentnością algorytmów i zgodnością z przepisami prawnymi nadal budzą obawy wśród decydentów.

Trendy i perspektywy na przyszłość

Rozwój nowych algorytmów oraz narzędzi integrujących AI z innymi technologiami będzie nadal przyspieszał. W miarę jak systemy te stają się coraz bardziej zaawansowane, rośnie ich zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym, co umożliwia bardziej precyzyjne zarządzanie informacjami. Prognozy rynkowe wskazują, że sektor finansowy oraz branża cyfrowa, w szczególności e-commerce, pierwsze w pełni wdrożą Data Governance oparty o AI, głównie po to, by utrzymać konkurencyjność swoich przedsiębiorstw.

Autor: Kazik Surała, head of data & analytics Insightland