Сила бизнес-семантики: Превращение данных в действенные идеи ИИ

В связи с постоянным развитием искусственного интеллекта организации разных отраслей испытывают потребность в инновациях на всех этапах процесса. Но основной проблемой для достижения успеха с помощью ИИ является фрагментация данных.

«Реальность большинства наших клиентов такова, что каждая часть их бизнеса глубоко взаимосвязана, но когда им нужно принимать решения на основе глубоких знаний, данные кажутся разрозненными, - говорит Тони Труонг, директор по маркетингу продуктов, данных и аналитики SAP.

Несоответствие между ИТ и бизнесом объясняется несоответствием их взглядов на бизнес - у каждого из них совершенно разные подходы к балансу между гибкостью данных и управлением данными. Сведение их воедино - трудоемкая задача для ИТ-отдела, поскольку при извлечении данных из источника полностью уничтожается бизнес-контекст - понимание взаимосвязи этих данных с процессами, с которыми они изначально были связаны. Чтобы данные можно было использовать, все метаданные и логику необходимо создавать заново. А к тому времени, когда этот длительный и избыточный процесс будет завершен, данные уже устареют.

Кроме того, существует несоответствие в определениях данных в разных отделах или системах - каждый отдел может рассматривать одну и ту же точку данных по-разному. Например, то, что отдел продаж считает «клиентом», может отличаться от определения отдела маркетинга. Без контекста большие языковые модели (LLM), другие приложения и бизнес-пользователи не могут работать с достаточным объемом знаний о конкретной области, чтобы получить бизнес-понятия, за которыми гонятся организации. Для того чтобы потребители данных могли полноценно использовать эти данные, организациям необходимо уделять первостепенное внимание бизнес-семантике, грамотности в работе с данными и возможностям самообслуживания.

Важность бизнес-семантики

Поскольку организации интегрируют данные в многочисленные бизнес-процессы, им необходим новый способ поддержания точности этих данных. Именно здесь на помощь приходит бизнес-семантика.

Модели и приложения искусственного интеллекта требуют семантически насыщенных данных для получения достоверных результатов. Семантический слой - это слой абстракции между базовыми хранилищами данных и аналитическими инструментами. Он переводит метаданные (или бизнес-контекст) на естественный язык, чтобы пользователи могли взаимодействовать с ними, используя понятные им термины, и скрывает сложную инфраструктуру данных, что значительно упрощает исследование и анализ данных.

Это дает бизнес-пользователям возможность обнаружить и понять взаимосвязи между данными, что позволяет им отвечать на сложные вопросы и раскрывать скрытые идеи, которые традиционные базы данных могут упустить. Кроме того, это безопасный и действительно самообслуживаемый доступ к данным и аналитике, что является важным шагом вперед для принятия бизнес-решений.