Os eventos de dados de hoje revelam as prioridades corporativas de amanhã

Depois de participar de vários eventos do setor nos últimos meses – da Cúpula de Dados e Analytics do Gartner® em Orlando até a Cúpula de Dados de Databricks + AI em San Francisco às conferências regionais – fica claro que alguns temas estão se tornando preventados para empresas de todos os setores. Por exemplo, a inteligência artificial (AI) não é mais uma palavra da moda que caiu em conversas – é a conversa.

É verdade que ouvimos sobre IA e Genai nos últimos anos, mas as apresentações, mensagens de estande, sessões e discussões nos eventos evoluíram rapidamente à medida que as organizações estão implementando casos de uso reais. Não é de surpreender que, pelo menos para aqueles de nós que defenderam a qualidade dos dados em escala ao longo de nossas carreiras, o lançamento de casos de uso de IA deu origem a um desafio familiar, mas crescente. Esse desafio é garantir a qualidade e a governança dos dados para os volumes extremamente grandes de dados que as empresas estão gerenciando para a IA e outros usos.

Como alguém que tem a sorte de gastar muito tempo se encontrando com dados e líderes empresariais em conferências, tenho um assento na primeira fila para o que está ressoando e o que ainda é organizações frustrantes em seus ecossistemas de dados. Aqui estão cinco takeaways importantes:

1. Ai tem um problema de dados, e todo mundo sabe disso

Em todos os eventos em que participei recentemente, uma frase familiar continuava aparecendo: “Lixo, lixo fora”. As organizações estão empolgadas com o potencial da IA, mas estão preocupadas com a qualidade dos dados que alimentam seus modelos. Passamos de falar sobre modelos de construção e ajuste fino para falar sobre prontidão de dados, especificamente como garantir que os dados sejam limpos, governados e prontos para fornecer resultados confiáveis.

“Lixo, lixo” é um velho ditado, mas hoje é verdadeiro, especialmente porque as empresas procuram otimizar a IA em seus negócios. Os líderes de dados e análises estão enfatizando a importância da governança de dados, metadados e confiança. Eles estão percebendo que os problemas de qualidade dos dados podem causar rapidamente grandes problemas a jusante que consomem muito tempo e caros de corrigir. O fato é que todo mundo está investindo ou procurando investir na IA. Agora, a corrida está em busca de garantir que esses investimentos sejam recompensados, o que requer dados de qualidade.

2. Os desafios antigos de dados agora são maiores e se movem mais rápido

Questões como governança e qualidade de dados não são novas. A diferença é que agora eles foram amplificados pela escala e velocidade dos ambientes de dados corporativos atuais. Quinze anos atrás, se algo deu errado com um pipeline de dados, talvez um relatório estivesse atrasado. Hoje, um problema de qualidade de dados pode em cascata por dezenas de sistemas, afetar as experiências dos clientes em tempo real e treinar a IA em entradas defeituosas. Em outras palavras, os problemas escalam.

É por isso observabilidade de dados é essencial. Somente o monitoramento da infraestrutura não é mais suficiente. As organizações precisam de visibilidade de ponta a ponta nos fluxos de dados, linhagem, métricas de qualidade e anomalias. E eles precisam mitigar os problemas antes de se mover rio abaixo e causar interrupção. Na ACTIAN, vimos como os recursos de observabilidade dos dados, incluindo alertas em tempo real, métricas personalizadas e integração nativa com ferramentas como Jira, ressoam fortemente com os clientes. As empresas devem ir além de corrigir problemas após o fato de identificar e abordar proativamente os problemas no início do ciclo de vida dos dados.

3. Metadados é o herói desconhecido da inteligência de dados

Enquanto a IA e a observabilidade roubam os holofotes em conferências, Metadados está silenciosamente se tornando um dos principais diferenciantes. Surpreendentemente, a gestão de metadados não estava na frente e no centro na maioria dos eventos em que participei, mas deveria ser. Os metadados fornecem o contexto, rastreabilidade e pesquisa que as equipes de dados precisam escalar com responsabilidade e fornecer produtos de dados confiáveis.

Por exemplo, com o Plataforma de inteligência de dados do ACIANtodos os metadados são gerenciados por um gráfico de conhecimento federado. A plataforma permite o uso de dados inteligentes por meio de metadados integrados, governança e automação de IA. Se um usuário comercial está procurando um produto de dados ou um administrador de dados está gerenciando a linhagem e o acesso, os metadados tornam o ecossistema de dados mais inteligente e mais fácil de usar.

4. A inteligência de dados está pegando

Eu já vi um aumento notável de como os fornecedores falam sobre “inteligência de dados”. Está se tornando cada vez mais discutido como parte das plataformas modernas e por boas razões. A inteligência de dados reúne catalogação, governança e colaboração de uma maneira vantajosa para as equipes de TI e de negócios.

Enquanto veremos outros fornecedores entrarem neste espaço, acredito que a vantagem competitiva de Actian está em nossa simplicidade e escalabilidade. Fornecemos ferramentas intuitivas para exploração de dados, modelos de catálogo flexíveis e produtos de dados prontos para uso apoiados por contratos de dados. Esses não são apenas recursos. Eles são facilitadores de negócios que permitem que os usuários de todos os níveis de habilidade acessem rápida e facilmente os dados necessários.

5. A cultura em torno do acesso de dados está mudando

Uma das mudanças mais interessantes que notei é uma troca, se não o atrito, entre democratização de dados e proteção de dados. Diretores de dados e comissários de dados desejam capacitar as equipes com análises de autoatendimento, mas também precisam garantir que informações confidenciais sejam protegidas.

A nova mentalidade não é “abrir todos os dados para todos” ou “bloquear tudo”, mas uma abordagem estratégica que oferece controle de acesso inteligente. Por exemplo, um profissional de marketing não precisa de acesso aos números de telefone do cliente, enquanto um representante de vendas pode. A ativação do controle granular sobre o acesso a dados com base em funções e contexto, até o nível de linha e coluna, é uma prioridade.

A inteligência de dados é mais do que uma tendência

Algumas das idéias mais significativas que ganho em eventos ocorrem por meio de interações não estruturadas e individuais. Seja conversando durante o jantar com os clientes ou iniciando uma conversa com um estranho antes de uma sessão de fuga, esses momentos nos ajudam a entender o que realmente importa para as empresas.

Embora a IA possa ser o tópico principal no momento, fica claro que a inteligência de dados determinará como as empresas realmente cumprirão a promessa da IA. Isso significa priorizar a qualidade dos dados, a confiança, a observabilidade, o acesso e a governança, todos construídos com uma base de metadados ricos. No final do dia, a construção de uma empresa inteligente e pronta começa com algo enganosamente simples-dados mais bem.

Quando estou em eventos, incentivo os participantes que visitam o ACTIAN para Experimente um passeio de produto. Isso ocorre porque, uma vez que os líderes de dados veem o que os dados inteligentes e confiáveis ​​podem fazer, isso muda a maneira como pensam em dados, casos de uso e resultados.