4 passaggi essenziali per preparare i dati Enterprise all'intelligenza artificiale

Quando si pianifica l'intelligenza artificiale aziendale, si è tentati di passare direttamente alle cose più importanti: insight automatizzati, efficienza operativa e processi decisionali più intelligenti. Sono questi i risultati che generano entusiasmo (e approvazione del budget e dell'adesione aziendale). Ma questi risultati brillanti possono oscurare una verità fondamentale: l'intelligenza artificiale è valida solo quanto i dati che la alimentano.

In realtà, la strada verso un'intelligenza artificiale scalabile e affidabile passa direttamente attraverso l'architettura dei dati. Ciò significa che preparare i dati – unificarli, sincronizzarli, taggarli e gestirli – non è solo un compito di gestione IT. È il lavoro di base: il fondamento dell'intera strategia di intelligenza artificiale.

Perché le organizzazioni devono preparare i propri dati per l'intelligenza artificiale?

I dati Enterprise sono per loro natura disordinati. Sono sparsi tra mainframe, applicazioni cloud, sistemi legacy e piattaforme di terze parti. Si muovono a velocità diverse, esistono in formati diversi e spesso mancano della governance necessaria per renderli affidabili. E sono in costante crescita, sia in volume che in complessità.

Per potenziare gli strumenti di intelligenza artificiale in grado di identificare anomalie, prevedere comportamenti o personalizzare le esperienze, la tua organizzazione ha bisogno di più del semplice accesso ai dati. Ha bisogno di dati contestuali, connessi e sincronizzati di cui i tuoi team possano fidarsi e che i tuoi modelli di intelligenza artificiale possano comprendere.

Ma la maggior parte degli ambienti aziendali non è stata progettata pensando all'intelligenza artificiale. Non è stata progettata per quel tipo di interoperabilità fluida tra componenti infrastrutturali vecchie di decenni e sistemi cloud-native più moderni. È qui che entra in gioco la preparazione dei dati. Ecco come preparare l'architettura dati per i casi d'uso dell'intelligenza artificiale:

Fase 1: unificare i dati isolati

Quando si preparano i dati di un'organizzazione per l'intelligenza artificiale, il primo passo è assicurarsi di poter accedere a tutto ciò di cui si ha bisogno. I dati sono spesso isolati all'interno dell'organizzazione, quindi il primo passo è connettere l'architettura dati tramite mainframe, cloud e sistemi distribuiti per centralizzare l'accesso.

Il funzionamento di questo processo dipende dall'infrastruttura, sia ora che dopo il completamento del progetto. Alcune organizzazioni desiderano mantenere tutto esattamente dove si trova e colmare le lacune; altre desiderano migrare i dati per colmare completamente tali lacune. Qualunque sia il metodo scelto, l'obiettivo è lo stesso: riunire i dati.

Senza questa unificazione, i modelli di intelligenza artificiale operano su visioni frammentate del business, compromettendone l'accuratezza e l'affidabilità.

Fase 2: sincronizzare i dati in tempo reale

Una volta connessi i dati, è necessario mantenerli tutti sincronizzati. Diverse posizioni di archiviazione seguono regole di elaborazione diverse. Sebbene la velocità sia raramente un problema con le applicazioni cloud o i sistemi mainframe, le differenze tendono a risiedere nei metodi di elaborazione.

I mainframe sono più propensi a utilizzare l'elaborazione batch e la duplicazione dei dati per inviare i dati al cloud, il che può causare latenza (ad esempio, l'attesa di un batch completo prima di elaborare una richiesta). Questo metodo può ritardare la disponibilità dei dati e causare problemi di coerenza se integrato con sistemi in tempo reale.

Le applicazioni cloud, d'altra parte, sono progettate per l'elaborazione distribuita dei dati, ma le posizioni di archiviazione di ciascuna applicazione possono essere distribuite in tutto il mondo. Anche la migrazione fisica dei dati (ovvero la sincronizzazione delle informazioni tra sistemi in diverse posizioni geografiche) può essere una fonte di latenza.

Per supportare casi d'uso operativi di intelligenza artificiale di alto valore, come il rilevamento delle anomalie, la prevenzione delle frodi, la personalizzazione e la reportistica, la sincronizzazione in tempo reale è imprescindibile. Le organizzazioni devono trovare un modo per livellare questi ritardi e differenze di elaborazione per garantire una corretta gestione dei dati per i casi d'uso dell'intelligenza artificiale.

Fase 3: mappare e taggare i metadati

Una volta unificati e sincronizzati i dati, il passo successivo è dar loro un contesto. È qui che entrano in gioco i metadati.

I metadati tracciano l'origine, la struttura, la proprietà e le regole di utilizzo dei dati. Senza di essi, i modelli di intelligenza artificiale possono generare risposte tecnicamente corrette ma contestualmente errate. Ad esempio, una richiesta di "estrazione di un elenco di clienti in Texas" potrebbe restituire un elenco di clienti con indirizzi legali in Texas, anche se quegli stessi clienti operano o fatturano da altri stati. Senza metadati che tracciano la fonte e chiariscano l'intento, non esiste un modo semplice per verificare l'accuratezza dell'output generato, il che finirà per erodere la fiducia del team e l'utilizzo del modello, annientando la strategia di intelligenza artificiale prima ancora che decolli.

Mappare e taggare i metadati rende i dati più facilmente individuabili, riutilizzabili, tracciabili e gestibili. Svolge inoltre un ruolo fondamentale nell'aiutare i sistemi di intelligenza artificiale a interpretare correttamente i dati e a generare previsioni e output più affidabili.

In parole povere, il tagging dei metadati supporta sia i sistemi di intelligenza artificiale che svolgono il lavoro, sia le persone che si affidano ai risultati. Per i team, consente una più rapida individuazione dei dati e un reporting di conformità più fluido. Per i modelli di intelligenza artificiale, riduce l'ambiguità e migliora le prestazioni aggiungendo struttura e discendenza agli input.

Fase 4: Integrare la resilienza nell'architettura dei dati

Ora che i dati sono pronti, il passo successivo è preparare l'architettura per l'uso nel mondo reale. Ciò significa progettare tenendo conto di flessibilità, resilienza e crescita futura.

Un'architettura dati resiliente supporta sia l'hardware esistente (come i mainframe) sia il software (come i servizi cloud) tramite una strategia migrata o ibrida, in modo da poter evolvere e rimodellare nel tempo senza dover riscrivere tutto da zero.

Pensa a lungo termine: è probabile che in futuro le esigenze operative, normative o di larghezza di banda cambieranno e sarai pronto a integrare un nuovo strumento o a cambiare fornitore di software. Hai bisogno di una base per l'architettura dati che possa continuare a funzionare senza interruzioni. Le architetture ibride, ovvero quelle che abbracciano mainframe, on-premise e cloud, offrono l'agilità necessaria per adattarsi e crescere, mantenendo online i sistemi dati mission-critical.

La resilienza non è solo una salvaguardia. È ciò che ti permette di innovare con sicurezza.

Come iniziare: prepara i tuoi dati per l'IA con Rocket DataEdge^™

Utilizzando uno strumento come Rocket DataEdge^™ Preparare i dati per l'intelligenza artificiale è più semplice di quanto si pensi. Sfruttando data lake e data warehouse, DataEdge riunisce set di dati eterogenei, creando un unico dataset master aziendale di alta qualità e facile da usare, che rimane costantemente sincronizzato, con funzionalità di tagging e scalabilità semplificate, consentendo di trasformare quello che un tempo era un insieme disordinato di dati in una risorsa.