Každý podnik potřebuje datovou strategii, která jasně definuje technologie, procesy, osoby a pravidla potřebná k bezpečné správě dostupných informací a souvisejících postupů.
Co se dozvíte v článku
- 1. Data v reálném čase se stávají skutečností – stejně jako složitost práce s nimi
- 2. Stoupající požadavky na interní přístup k datům
- 3. Práce s externími daty nabývá na strategickém významu
- 4. Datové architektury typu „fabric“ a „mesh“ na vzestupu
- 5. Pozorovatelnost dat se stává z obchodního hlediska kriticky důležitou schopností
- 6. „Data jako produkt“ začínají přinášet obchodní užitek
- 7. Vznikají multidisciplinární týmy pro datové produkty
Stejně jako téměř všechno v oblasti IT se i datová strategie musí v čase vyvíjet, aby udržela krok s vývojem technologií, zákazníků, trhů, obchodních potřeb a praxe, předpisů a s prakticky nekonečným počtem dalších priorit.
Nabízíme stručný přehled sedmi hlavních trendů, které pravděpodobně v krátkodobém horizontu výrazněji podobu dnešních datových strategií ovlivní.
1. Data v reálném čase se stávají skutečností – stejně jako složitost práce s nimi
CIO by měli ve své strategii dát prioritu investicím, které pomohou zvládat rostoucí objem komplexních dat v reálném čase, jež proudí do podniku, radí Lan Guan, vedoucí konzultantka poradenské společnosti Accenture pro oblast dat a AI.
Chcete dostávat do mailu týdenní přehled článků z CIO Business Worldu? Objednejte si náš mailový servis a žádná důležitá informace vám neuteče. Objednat si lze také newsletter To hlavní, páteční souhrn nejdůležitějších článků ze všech našich serverů. Newslettery si můžete objednat na této stránce.
Podle jejího názoru je schopnost využívat data v dnešním podnikatelském prostředí naprostou nutností. „Jedinečné poznatky získané z podnikových dat představují konkurenční výhodu, která je vlastní dané firmě a není snadno replikovatelná konkurencí. Neschopnost uspokojit tyto potřeby znamená zůstat pozadu a přijít o mnoho příležitostí, které nabízejí pokroky v analýze dat.“
Dalším krokem v datové strategii každého podniku by měly být investice do umělé inteligence a strojového učení, které umožní vytěžit z dat větší hodnotu. „Iniciativy, jako je automatizovaná prediktivní údržba strojů nebo optimalizace pracovní síly prostřednictvím provozních dat, jsou jen některé z mnoha příležitostí, které nabízejí nasazení umělé inteligence v rámci datové strategie podniku.“
2. Stoupající požadavky na interní přístup k datům
CIO a manažeři dat čelí rostoucí poptávce po interním přístupu k datům. „Data již nepoužívají jen analytici a datoví vědci,“ říká Dinesh Nirmal, generální ředitel pro umělou inteligenci a automatizaci ve společnosti IBM Data. „Každý v podniku – od prodeje přes marketing po HR a provoz – potřebuje přístup k datům, aby se mohl lépe rozhodovat.“
Nevýhodou je, že poskytování snadného přístupu k včasným a relevantním údajům je stále náročnější. „Navzdory masivním investicím je datové prostředí v podnicích stále příliš komplikované a rozprostřené mezi různými cloudy, aplikacemi, lokalitami, platformami a dodavateli,“ říká Nirmal.
V důsledku toho stále více manažerů IT hledá datové strategie, které jim umožní spravovat obrovské objemy různorodých dat umístěných v separátních systémech, aniž tím vzniknou potenciální problémy v oblasti rizik a dodržování předpisů. „Zatímco potřeba interního přístupu k datům roste, CIO musejí také držet krok s rychlým vývojem legislativního prostředí, například novými předpisy v oblasti umělé inteligence, o nichž se jedná v EU i USA,“ říká Nirmal.
3. Práce s externími daty nabývá na strategickém významu
Sdílení dat mezi obchodními partnery je stále jednodušší a mnohem více založené na spolupráci, poznamenává Mike Bechtel, hlavní futurista v poradenské společnosti Deloitte Consulting. „Při smysluplném využití nativně cloudových datových skladů a na ně napojených analytických platforem se začínají rýsovat zajímavé případy použití, kdy jsou podniky schopné propojit svá data s daty partnerů a vytvořit zcela nová – zpeněžitelná – digitální aktiva,“ říká.
Očekává, že dojde k zásadní změně ve sdílení externích dat. „Dlouhá léta se nahoře v zasedacích místnostech představenstev i dole v serverovnách mluvilo teoreticky o hodnotě všech těchto dat, ale jen někteří si uvědomovali, že schopnost data ekonomicky využít vyžaduje, aby byla pohotověji k dispozici. Podnik může mít petabajty zajímavých dat, ale pokud jsou zabetonované ve stárnoucím lokálním skladu, příliš toho s nimi nezmůžete.“
4. Datové architektury typu „fabric“ a „mesh“ na vzestupu
Technologie datových infrastruktur typu „fabric“ a „mesh“ mohou podnikům pomoci získat ze všech prvků IT prostředí maximální užitek, a to praktickým a použitelným způsobem. „Mnoho podniků stále využívá historická řešení, staré a nové technologie, zděděná pravidla, procesy, postupy nebo přístupy, ale zápolí s tím, že to vše musí začlenit do nové architektury, která umožňuje větší akceschopnost,“ říká Paola Saibene, hlavní konzultantka v IT poradenské společnosti Resultant.
Architektura typu mesh umožňuje podniku čerpat informace a poznatky, které potřebuje, z prostředí v jeho aktuálním stavu, aniž ho musí radikálně měnit nebo přizpůsobovat. „Tímto způsobem mohou CIO využít nástroje, které již mají, ale přidají nad ně vrstvu, jež jim umožní využívat všechny existující prostředky moderním a rychlým způsobem,“ vysvětluje.
Oproti tomu data fabric je architektura, která umožňuje komplexní integraci různých datových kanálů a cloudových prostředí pomocí inteligentních a automatizovaných systémů. Toto předivo je důležité zejména na úrovni aktivních metadat, poznamenává Saibene. „Celek vypadá, že je vše neuvěřitelně dobře propojeno a bylo záměrně navrženo tímto způsobem,“ říká. „Díky tomu je možné získat všechny potřebné poznatky a zároveň se vyhnout nutnosti předělávat celé prostředí.“
5. Pozorovatelnost dat se stává z obchodního hlediska kriticky důležitou schopností
Pozorovatelnost dat rozšiřuje koncept řízení kvality dat o pečlivé sledování jejich toku do a z aplikací. Tento přístup poskytuje důležité poznatky o informacích v aplikacích, jejich schématech, metrikách a původu, říká Andy Petrella, zakladatel společnosti Kensu, která se pozorovatelností dat zabývá, a autor publikace Základy pozorovatelnosti dat (O’Reilly, 2022).
Klíčovým atributem pozorovatelnosti dat je, že pracuje s metadaty a poskytuje bezpečný způsob monitorování dat přímo v aplikacích. Pokud citlivá data opouštějí datový kanál, agent pozorovatelnosti dat to zaznamená, říká Petrella. „Díky těmto informacím mohou datové týmy rychleji řešit problémy s daty a zabránit jejich šíření, snížit náklady na údržbu, obnovit důvěru v data a zvýšit užitek získávaný z dat,“ dodává.
Pozorovatelnost dat vytváří zcela novou kategorii řešení, tvrdí Petrella. „CIO by měli nejprve porozumět různým přístupům k pozorování dat a tomu, jak se liší od řízení kvality,“ poznamenává. Poté by měli určit, kdo v datovém týmu bude za pozorovatelnost dat a zavedení příslušných technologií odpovědný.
Neschopnost zlepšit kvalitu dat pravděpodobně omezí produktivitu datového týmu a zároveň sníží důvěryhodnost dat v celém datovém řetězci. „V dlouhodobém horizontu by to mohlo odsunout datové aktivity do pozadí, což by mělo dopad na konkurenceschopnost podniku a v důsledku i na jeho výnosy,“ uvádí Petrella.
Manažeři IT se potýkají s rostoucí složitostí a nepředstavitelně velkými objemy dat rozprostřenými mezi různými technologiemi, poznamenává Gregg Ostrowski, výkonný technický ředitel společnosti Cisco AppDynamics. „Musejí integrovat rychle rostoucí soubor nativně cloudových služeb s existujícími lokálními technologiemi. Z pohledu datové strategie je nejdůležitější, aby IT týmy získaly jednoznačný přehled o svých aplikacích bez ohledu na to, kde jsou provozované – lokálně, v cloudu nebo v hybridním prostředí.“
6. „Data jako produkt“ začínají přinášet obchodní užitek
Data jako produkt je koncept, jehož cílem je řešit obchodní problémy reálného světa pomocí agregovaných dat získávaných z mnoha různých zdrojů. „Tento přístup poskytuje podnikům novou úroveň poznatků, které mohou mít skutečný dopad na hospodářské výsledky,“ říká Irvin Bishop, Jr., CIO globální inženýrské, poradenské a stavební společnosti Black & Veatch.
Pochopení, kde a jak získávat data a aplikovat závěry, které z nich lze analýzou získat, může mít zásadní vliv v mnoha ohledech. Bishop uvádí, že společnost Black & Veatch spolupracuje s klienty na plánech vývoje datových produktů a stanovení relevantních ukazatelů výkonnosti. „Jedním z příkladů je, jak využíváme data ve vodárenském průmyslu k lepšímu řízení fyzické kondice kritické infrastruktury. Data umožňují našim vodárenským klientům předpovídat, kdy bude pravděpodobně nutné vyměnit které prvky a jak dokážou odolávat vlivům prostředí na základě údajů o dosavadním fungování.“ Tento přístup dává klientům větší kontrolu nad spolehlivostí služeb i rozpočtem.
7. Vznikají multidisciplinární týmy pro datové produkty
Podniky začínají zacházet s daty jako s produktem. Potřebují proto sestavit produktové týmy, kde bude zastoupeno IT, obchod a datová věda, říká Traci Gusher, vedoucí konzultantka v oblasti dat a datové analýzy v poradenské společnosti EY Americas.
Sběr a správa dat by neměly být považovány za pouhý další projekt v řadě, poznamenává Gusher. „Na data je třeba pohlížet jako na plně funkční oblast podniku, která se nijak neliší od HR nebo financí. Začít přistupovat k datům jako k produktu znamená, že s daty bude zacházeno stejně jako s fyzickým produktem ve všech fázích včetně vývoje, uvádění na trh, kontroly kvality, vylepšování a sledování návratnosti a profitability.“
CIO Business World si můžete objednat i jako klasický časopis (v tištěné i v digitální podobně) Věnujeme se nejnovějším technologiím a efektivnímu řízení podnikové informatiky. Přinášíme nové ekonomické trendy a analýzy a zejména praktické informace z oblasti podnikového IT se zaměřením na obchodní a podnikatelské přínosy informačních technologií. Nabízíme možná řešení problémů spojených s podnikovým IT v období omezených rozpočtů. Naší cílovou skupinou je vyšší management ze všech odvětví ekonomiky.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU