Nem különösebben meglepő, hogy a mesterséges intelligencia mélyen érinti a vállalatok adatokkal kapcsolatos stratégiáját. Ennek ellenére viszonylag kevés szó esik erről a problémakörről. A Gartner tavaly ősszel megszondázta a vállalatokat: közel ötszáz CDAO-t (Chief Data & Analytics Officer) kérdeztek meg világszerte.

A felmérésből az derült ki, hogy a szervezetek 61 százaléka kénytelen fejleszteni vagy újragondolni adat és analitikai működési modelljét az MI hatásai miatt. Még az olyan régóta használt adattechnológiák szerepe is átalakul, mint az adattárházak. Korábban egy adattárház elsősorban a múltbeli adatokról szólt, ma viszont legalább ennyire fontos, hogy képes legyen technológiai hátteret biztosítani a valós idejű adatfolyamok kezeléséhez.

Ez az "újratervezés" elsősorban azt a célt szolgálja, hogy a szervezeteken belül fel lehessen pörgetni az adatvezérelt innovációt. A várakozások szerint azzal lehet jelentősen javítja például a szervezeti agilitást, ami erősen függ az adatok felhasználásának intenzitásától és módjától.

Mint minden változást, ezt is el kell fogadtatni a menedzsmenttel. Azaz a CDAO-knak elsősorban üzleti kérdésként kell kezelniük ezeket a fejlesztéseket, mert csak így tudják a board előtt bizonyítani a váltás szükségességét. (A feladat különösen azért nehéz, mert az elmúlt évtized adattrendjeihez, pl. a big datához kapcsolódó fejlesztések jelentős erőforrásokat emésztettek fel.)

Nem eltűnik, hanem átalakul

Adatszakértők ugyanakkor rendre felhívják arra a figyelmet, hogy az adatok kezelése körül kialakult fogalmak és módszertanok az MI berobbanásával nem veszítik el érvényességüket. Továbbra is az adatarchitektúra határozza meg, hogy miként kell kezelni az adatokat – mondja például a Data Management Book of Knowledge. Az architektúrának pedig összhangban kell lennie a vállalati stratégiával, mert csak így biztosíthatja, hogy maguk az adatok is megfeleljenek a vállalat üzleti stratégiája által támasztott követelményeknek.

A modern adatarchitektúrákat eleve úgy kell megtervezni, hogy kihasználják az olyan új technológiák előnyeit, mint az MI, az automatizálás, az IoT stb. A technikai feltételek adottak. Ma már alap például, hogy egy adatarchitektúra felhőnatív. Ez adja a legrugalmasabb skálázhatóságot a költségek és a teljesítmény terén egyaránt, a megfelelő szintű rendelkezésre állást és biztonságot mind a tárolásnál, mind az adatátvitelnél.

Szintén alapkövetelmény, hogy biztosítsa az adatcsatornák skálázhatóságát (így azok megfelelően támogathassák a valós idejű adatfolyamokat és a kötegelt mikroadatcsomagokat). A valós idejű adatok esetében pedig az architektúra kell biztosítania az automatikus és folyamatos validálását, osztályozását, kezelését és ellenőrzését.

Az MI nem csökkentette a zökkenőmentes adatintegráció fontosságát sem, sőt! Az a jó adatarchitektúra, amely szabványos API-kon keresztül integrálható a meglévő alkalmazásokba.