Araştırma, iş liderlerinin dörtte üçünden fazlası (%77) işleri için ihtiyaç duydukları verileri kullanmanın kolay olduğunu iddia ederken, BT çalışanlarının veri yönetimi konusunda zorluk yaşadığını ortaya çıkardı.
Capital One için 4.000 iş lideri ve teknoloji uygulayıcısıyla yapılan Morning Consult anketi, BT personelinin %70’inin veri sorunlarını düzeltmek, kalite kontrolleri yapmak veya hataları düzeltmek için günde dört saate kadar zaman harcadığını bildirdi.
Capital One’a göre devam eden bu mücadeleler yalnızca iş akışlarını yavaşlatmakla kalmıyor, aynı zamanda yüksek kaliteli veri sağlamak için veri yönetimi ve yönetişimle ilgili daha derin sorunlara da işaret ediyor.
Anket, ankete katılanlar arasında veri kültürünün yapay zeka (AI) başarısının en önemli göstergesi olmasına rağmen, katılımcıların yalnızca %35’inin tutarsız destek ve eğitimi gerekçe göstererek güçlü bir veri kültürüne sahip olduklarını söylediğini bildirdi. Aslında beşte birinden fazlası kuruluşlarının güçlü bir veri kültüründen yoksun olduğunu veya verilerle ilgili tutarsız liderlik desteği, yetenek gelişimi ve eğitim olduğunu söyledi.
Ankete katılan iş dünyası liderlerinin çoğunluğu (%87) kuruluşlarının yapay zeka oluşturmak ve dağıtmak için yeterince modern bir veri ekosistemine sahip olduğuna inanıyor. Ankete katılan teknik kişilerin yalnızca %13’ünün veri sorunlarını bir saatten kısa sürede çözebileceklerinden emin olması, iş hedefleri ile bu hedeflere ulaşmak için aşılması gereken teknik uygulama zorlukları arasındaki kopukluğu gösteriyor.
Şirketler, yapılandırılmamış verileri çeşitli formatlarda ve büyük ölçekte işleme yeteneği gerektiren çok modlu yapay zeka gibi gelişmiş yapay zekayı devreye sokmanın yollarını arıyor. Ancak Capital One’a göre, algılanan kolaylık ile veri sorunlarını çözmek için harcanan zaman arasındaki karşıtlık, giderek karmaşıklaşan bir ortamda ne kadar çok kuruluşun zayıf veri yönetiminin sonuçlarını gözden kaçırdığını gösteriyor.
Anket aynı zamanda iş dünyası liderlerinin veri güvenliğini sıralamasındaki tutarsızlığı da ortaya çıkardı. Katılımcıların %76’sı yapay zeka girişimlerinde veri güvenliğini en önemli endişe kaynağı olarak görürken, bunu veri kalitesi (%73) ve veri yönetimi (%65) takip ederken, yarıdan fazlası (%53) kuruluşlarının riski azaltmak için veri yönetimine öncelik verdiğini söyledi. Aslında %38’i veri yönetimine yalnızca orta derecede önem verildiğini kabul ediyor. Güvenlik risklerini ele alma çabaları farklılık gösteriyor; iş liderlerinin %58’i veri şifrelemeyi kullanırken yalnızca %20’si tokenizasyon kullanıyor.
Kuruluşlarının bulut entegrasyonu konusundaki ilerlemesi sorulduğunda, liderlerin %41’i ve gelişmiş uygulamalara sahip uygulayıcıların %33’ü, otomasyon teknolojisini kuruluş genelinde ölçeklendirdiklerini söyledi. Ancak uygulamanın erken aşamasında olan bu kuruluşlarda liderlerin %15’i ve uygulayıcıların %18’i işin bazı bölümlerinde pilot uygulamalar yürütüyor.
Bulut entegrasyonu, yapay zeka için gereken veri yönetimini iyileştirmede önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Capital One’ın mühendislikten sorumlu başkan yardımcısı Terren Peterson şunları söyledi: “Yapay zeka ve makine öğrenimi yapmak [machine learning] tek başına yeterince zor.”
Kuruluşların iyi bir veri temeli ile başlamaları gerektiğini ve bunu başarmak için tek bir veri hattını kullanarak standartlaştırılmış verilere dayalı bir veri platformu oluşturmayı hedeflemeleri gerektiğini söyledi.
Peterson’a göre, bulut teknolojilerini tamamen benimseyen kuruluşlar, şirket içi BT altyapısına güvenen kuruluşlarla karşılaştırıldığında, yapay zekayı desteklemek için gereken veri yönetimi açısından daha iyi bir yerde bulunuyor. “Bulutta yerel kuruluşlar, veri platformlarını oluşturmaya yalnızca iki veya üç tıklama uzakta” diye ekledi.