I en tid då data och artificiell intelligens (AI) blir allt viktigare, möter vi en rad utmaningar och möjligheter när det kommer till att omvandla rådata till användbara insikter. Från upptäckt och tillgänglighet av data till dess semantiska förståelse, här är några av de vanligaste utmaningarna i datahanterings- och AI-projekt, och en handfull insikter och strategier som kan hjälpa dig att navigera denna knepiga men kritiskt viktiga värld.
Upptäck det som är gömt
Ett av de första, och största, hindren är när data inte är upptäckbar. Ofta är vi inte ens medvetna om att viss data existerar, än mindre hur vi kan få tillgång till den. Det är som att navigera bland isberg där det mesta ligger dolt under ytan. Missar vi viktiga data, blir vår analys av kundbeteenden eller produktrekommendationer ofullständig.
Tillgång och semantik
Nästa steg, att få tillgång till datan, kan vara minst lika komplicerat. Från nätverks- och styrningsproblem till brandväggar och behörighetsfrågor, kan vägen till datan vara lång och fylld med byråkratiska hinder.
Även när vi har datan, återstår utmaningen att förstå den. Data är alltid specifik för sin domänkontext, och att tolka den kräver djupgående kunskap om det område den representerar. Om vi inte förstår semantiken bakom datan kan vi inte använda den.
Fallgropar och myter
Det finns många missuppfattningar som kan spåra ur data- och AI-projekt. En vanlig sådan är att affärssidan enkelt kan specificera behov och funktioner för ett datateam att implementera. Verkligheten är att affärssidan ofta inte förstår vilken data som är tillgänglig eller hur den kan användas, medan datateamen kan sakna förståelse för vad de på säljavdelningen verkligen behöver.
En annan missuppfattning är att ett misslyckat dataprojekt beror på ett misslyckat genomförande. I själva verket är det så att de flesta nya dataprojekt och idéer inte är särdeles framgångsrika. Det är viktigt att skala upp bearbetningen av data snarare än att enbart fokusera på de få framgångsrika resultaten.
Ytterligare en myt är att datakvalitet är av yttersta vikt. Även om datakvalitet är viktig, är det inte alltid en kritisk egenskap. Låt inte bristande datakvalitet bromsa processerna, utan försök istället göra det bästa av det du har.
Verktyg och samarbete
Så vad är då lösningen? För det första behövs en självbetjänande dataplattform med tillgång till all data, vilket möjliggör snabb och effektiv datahantering. En datakatalog för “dataupptäckbarhet” är också avgörande. Det är inte bara viktigt att ha tillgång till data, men även att förstå dess sammanhang och betydelse.
För det andra är snabb och billig idéutveckling och prototyptillverkning nödvändig. Att kunna leverera första prototyper på dagar istället för månader är avgörande för att snabbt kunna anpassa sig till affärsbehov.
Slutligen är samarbetet mellan affärssidan och de som arbetar med data avgörande. Genom att kombinera insikter om vad som är möjligt med vad som faktiskt behövs, då skapas magi.
Även med kvalitetsdata, skarpa verktyg och ett bra team är det inte säkert att man når framgång. Men med varje iteration finns en möjlighet att lära och förbättra. Ju fler iterationer och repetitioner, desto bättre. Som konstaterats så många gånger tidigare; övning ger färdighet.
Marko Aalto, data- och AI-konsult på Reaktor.
Om Marko Aalto
Disclaimer: Marko Aalto, data- och AI-konsult på Reaktor, har författat denna krönika för publicering i Finanstid. Påståenden och åsikter är krönikörens egna.
