ארגונים רבים ממהרים לאמץ בינה מלאכותית אך סומכים יתר על המידה על תשתיות אחסון כמנוע האינטליגנציה. בפועל, תשתית אחסון לבדה אינה מייצרת תובנות. בלי אסטרטגיית נתונים סדורה הכוללת מבני נתונים עקביים, תיוג עקבי, אבטחה והנגשה מבוקרת, גם הפלטפורמות המתקדמות יספקו תוצאות לא יציבות ועלויות מיותרות.
אסטרטגיה לפני תשתית אחסון
אחסון הוא מרכיב תשתיתי חשוב, אך הוא מגיע לאחר הגדרת מטרה עסקית, מדדי הצלחה, מבנה נתונים, וכללי תיוג. אין לצפות שספקי ענן ינקו או יארגנו את הנתונים באופן אוטומטי. הבעלות על איכות הנתונים, על עקביותם ועל רלוונטיותם נשארת אצל הארגון. יישום פרוטוקולים של תיוג וסטנדרטיזציה מחייבים גורם, כמו יועץ בינה מלאכותית, שמטרתו לתווך בין ההנהלה, התפעול והטכנולוגיה, להגדיר מדיניות ולהבטיח יישום עקבי לאורך זמן.
לראות באימוץ הבינה המלאכותית פרויקט מחקר ופיתוח
אימוץ בינה מלאכותית צריך להיתפס כתהליך של מחקר ופיתוח ולא כפרויקט מהיר להחזר השקעה. יש לצפות לתהליך למידה ושיפור לפני שמגיעים לפלטפורמה יציבה שמסוגלת להשפיע על התפעול ולספק ערך מדיד. החזר ההשקעה מגיע לאחר בניית תשתית נתונים אמינה, קביעת מתודולוגיית מדידה ושכלול המודלים, ולא בשלב הראשוני.
בחירת ארכיטקטורת אחסון מתאימה
בחירה בין ארכיטקטורה מקומית לענן תלויה ביעדי הארגון, במדיניות אבטחת המידע ובצרכי הניהול. גישה נפוצה ויעילה היא ריכוז הנתונים בענן תוך בידוד נתונים מהימנים של הארגון בסביבה סגורה ומבוקרת. הפרדת נתוני אמת פנימיים ממקורות ציבוריים והגבלת גישה לאינטרנט של המודלים מסייעות לצמצום שגיאות ולשיפור עקביות התובנות. ארכיטקטורה מאובטחת היטב, עם בקרות גישה ברורות, מאפשרת להפיק יתרונות של סקיילינג (גדילה) וגמישות מבלי להתפשר על איכות.
סטנדרטיזציה ופער מיומנויות
יש לבנות מונחון ארגוני, כללי תיוג והנחיות תיעוד פשוטות ליישום בשטח. מומלץ להחיל פרוטוקולים חדשים קדימה כדי להבטיח איכות נתונים עתידית, ולבודד נתוני עבר כדי לנקותם בהדרגה תוך התאמתם לסטנדרטים החדשים. כך מצמצמים רעשים ומזרזים זמן הגעה לערך.
מדדים עסקיים שמנחים החלטות נתונים ואחסון
החלטות על ארכיטקטורת נתונים ואחסון צריכות להישען על מדדים תפעוליים ברורים. לדוגמא, בעולם השירותים המטרות יכולות לכלול הגדלת מספר הלקוחות ללא תלות ישירה בגידול במספר הטכנאים, צמצום זמן עבודה תומך במשרד ושיפור ניצולת כוח האדם. מדדים מרכזיים הם שעות זמינות לטכנאי, רווח לשעת עבודה, עלות לשעת טכנאי ועלות כוללת לעובד ביחס לחשבון לקוח. ניטור עקבי של מדדים אלו מאפשר לתעדף השקעות נתונים ומודלים לפי השפעתן על תפוקה ורווחיות.
מתודולוגיית יישום מוצעת
- הגדרת תוצאות עסקיות מדידות ותיקוף מדדי הצלחה תפעולית.
- מיפוי מקורות נתונים, קביעת מבנה וקטלוג, והסרת כפילויות.
- הטמעת תיוג עקבי ומונחון ארגוני.
- אבטחה והרשאות על פי עקרון המינימום הנדרש ובקרה על שימוש.
- בחירת ארכיטקטורת אחסון ריכוזית עם בידוד נתוני אמת והנגשה מבוקרת.
- פיתוח ניסויים ממוקדי ערך, למידת לקחים והרחבה מדורגת.
- מדידה שוטפת, ניהול שינוי והזנת משוב לשיפור מתמשך.
