Zettabajty szumu i ta jedna igła. Dlaczego Twoje AI jest tak mądre, jak Twój bałagan w Excelu?

Wyobraźcie sobie, że każdego dnia na świecie przybywa 402 miliony terabajtów danych. To tak, jakby co dobę ktoś zasypywał naszą planetę warstwą cyfrowego piasku, w którym mamy znaleźć jeden konkretny diament. Globalnie mamy już 180 zettabajtów informacji. Brzmi dumnie, prawda? Problem w tym, że większość z nas w tym piasku po prostu tonie, zamiast budować z niego zamki.

Przez lata dane były traktowane jak produkt uboczny biznesu – coś, co „samo się robi” w systemie i co dział IT ma gdzieś zarchiwizować, żeby nie zajmowało miejsca. Dzisiaj, w dobie zachwytu nad sztuczną inteligencją, nagle obudziliśmy się z ręką w nocniku. Chcemy mieć genialne algorytmy, ale karmimy je cyfrowymi śmieciami. A w świecie AI obowiązuje jedna, brutalna zasada: garbage in, garbage out. Jeśli wpuścisz do systemu chaos, dostaniesz chaos, tylko szybciej i na większą skalę.

Sprzątanie przed balem

Wiele organizacji próbuje dziś „robić AI”, mając w swoich zasobach informacyjnych bałagan, którego nie powstydziłby się nastolatek w swoim pokoju. Dane są niekompletne, zdublowane, przestarzałe albo – co gorsza – sprzeczne. Piotr Rozenbajgier z SAS stawia sprawę jasno: zarządzanie danymi to już nie jest techniczna funkcja IT. To fundament strategii.

Czy to komuś w ogóle pomaga? Tak, pod warunkiem, że zrozumiemy, iż „dobre dane” to nie takie, których jest dużo, ale takie, którym można zaufać. Muszą być aktualne, spójne i – co najważniejsze – dostępne dla tych, którzy faktycznie podejmują decyzje. Bez tego inwestycja w AI to jak kupno silnika od Ferrari do starego traktora. Niby moc jest, ale daleko nie pojedziemy.

Od „co się stało?” do „co mam zrobić?”

Prawdziwa magia dzieje się wtedy, gdy przestajemy używać danych tylko do patrzenia w lusterko wsteczne. Większość firm wciąż pyta: „Ile sprzedaliśmy w zeszłym miesiącu?”. To analiza opisowa. Nuda. Prawdziwy biznes zaczyna się tam, gdzie pytamy: „Co się wydarzy?” (predykcja) i „Co mam zrobić, żeby wydarzyło się to, co chcę?” (analiza preskryptywna).

Żeby jednak algorytm mógł nam coś sensownie zarekomendować, musi mieć solidne fundamenty. Narzędzia takie jak SAS SpeedyStore w środowisku Viya pozwalają łączyć wiedzę z różnych działów firmy w czasie rzeczywistym. Bo dane, które leżą w silosach – marketing ma swoje, sprzedaż swoje, a logistyka jeszcze inne – są jak rozrzucone puzzle. Niby wszystkie są w jednym pudełku, ale obrazka nie ułożysz.

Cyfrowy kapitał i deficyt rąk do pracy

Dziś dane to taki sam kapitał jak gotówka w banku czy nieruchomości. Ale ten kapitał ma swoją datę ważności i wymaga specyficznych „strażników”. I tu dochodzimy do kolejnego wąskiego gardła: kompetencji. Specjaliści od big data i data science to dziś najbardziej poszukiwani ludzie na rynku. Dlaczego? Bo potrafią odróżnić sygnał od szumu.

Do tego dochodzi kwestia bezpieczeństwa i prywatności. W Europie, z naszymi rygorystycznymi przepisami, musimy tańczyć na linie: z jednej strony dawać analitykom dostęp do danych, by mogli tworzyć innowacje, a z drugiej – pilnować, by nikt niepowołany nie zajrzał tam, gdzie nie powinien. To nie jest łatwy taniec, zwłaszcza gdy dane płyną do nas strumieniem w czasie rzeczywistym.

Nie zbieraj, zacznij rozumieć

Żyjemy w czasach informacyjnego przesytu. Samo gromadzenie zettabajtów danych nie czyni firmy nowoczesną – czyni ją tylko cyfrowym zbieraczem. Wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy z tego oceanu szumu wyłowimy konkretną informację, która pozwoli nam lepiej obsłużyć klienta, zoptymalizować transport albo przewidzieć awarię maszyny, zanim ta stanie.

Zarządzanie danymi to praca u podstaw. Mało efektowna, często żmudna, wymagająca dyscypliny i porządku. Ale bez niej cała ta opowieść o potędze sztucznej inteligencji pozostanie tylko ładnym slajdem w prezentacji. Bo w świecie zettabajtów wygrywa nie ten, kto ma najwięcej danych, ale ten, kto wie, która igła w tym stogu siana jest mu naprawdę potrzebna.