Ожидания, возлагаемые на данные, фундаментально изменились.
ИИ перешел от стадии экспериментов к стадии внедрения. Поскольку 88% предприятий внедряют ИИ, потребление данных сместилось от пакетных графиков к непрерывной и надежной доступности в масштабе.
Однако результаты не поспевают за амбициями.
Несмотря на широкое внедрение ИИ, большинству организаций не удается извлечь из этого выгоду: 58% таких инициатив останавливаются еще до реализации. Лидеры указывают на неготовность данных как на основное препятствие, ссылаясь на медленные конвейеры, хрупкие системы и ручное управление.
Традиционный ETL больше не справляется с требованиями ИИ
В течение многих лет ETL-конвейеры составляли основу аналитики и отчетности. Они работали, когда спрос был предсказуемым, циклы обновления — медленными, а потребителями были в основном люди. В том мире созданных вручную конвейеров и пакетной доставки было достаточно.
Этого мира больше не существует.
Системы на базе ИИ создают непрерывный спрос, привлекая новых потребителей быстрее, чем успевают работать конвейеры доставки. Постоянные изменения распространяются по всему стеку данных, в то время как команды по работе с данными остаются ограниченными ручными рабочими процессами, разработанными для более медленной эпохи.
Со временем симптомы усугубляются:
- Созданные вручную конвейеры сложно поддерживать
- Изменения схемы вызывают реактивные исправления
- Документация и линии происхождения данных (lineage) рассинхронизируются
- Команды тратят больше времени на поддержание существующего, чем на создание нового
По мере роста спроса растут очереди задач, а доставка замедляется. Инициативы в области ИИ буксуют, пока команды занимаются «поддержанием работоспособности». Расходы растут, так как ручной труд масштабируется линейно вместе со спросом.
Команды обладают потенциалом и амбициями. Традиционный ETL создает ограничения, не имея возможности масштабироваться или работать достаточно быстро.
Что на самом деле нужно командам по работе с данными сейчас
Командам по работе с данными не нужны постепенные улучшения старой модели. Им нужно пространство для маневра. Им нужно масштабировать доставку, не жертвуя доверием, прозрачностью и управлением.
Самое главное, им нужно перестать перестраивать конвейеры и начать владеть повторно используемыми, управляемыми продуктами данных, которые развиваются вместе с бизнесом. Владение продуктами данных и управление ими заменяют обслуживание конвейеров в качестве центральной задачи.
Команды по работе с данными освобождаются от ограничений ETL
Сдвиг в сторону автоматизированной работы с данными уже происходит.
Вместо того чтобы требовать от команд связывать конвейеры, контролировать их и поддерживать согласованность систем с течением времени, платформа автоматически берет на себя повторяющуюся операционную работу. Команды по работе с данными возвращают контроль над тем, как расходуются время и усилия.
- Меньше усилий на обслуживание инфраструктуры
- Больше ответственности за прозрачные, повторно используемые продукты данных
- Управление и качество, заложенные в архитектуру
- Документация и линии происхождения данных остаются актуальными по мере развития систем
Большая автономия позволяет командам делать больше и начинать создавать продукты данных без ограничений.
Представляем Maia, первую в отрасли платформу автоматизации данных на базе ИИ для создания продуктов данных без ограничений
Maia была представлена в прошлом году, чтобы помочь командам по работе с данными ускорить доставку и сократить объем ручной работы, уменьшая повседневные трудности по мере роста спроса на данные. Раннее внедрение обеспечило высокую окупаемость инвестиций: команды стали работать быстрее и тратить меньше времени на обслуживание — во многих случаях сокращая ручную работу с данными более чем на 90% и ускоряя доставку с недель до часов. Более широкое использование расширило способы взаимодействия команд с Maia, выйдя за рамки автоматизации отдельных задач к сквозным операциям с данными и доставке продуктов, помогая клиентам реализовать свой агентный план и естественным образом превращая Maia в платформу автоматизации данных на базе ИИ.
В основе платформы автоматизации данных Maia AI лежат тесно интегрированные компоненты, каждый из которых предназначен для поддержки команд по работе с данными при переходе от обслуживания к владению.
- Maia Team предлагает постоянно работающий набор экспертных ИИ-агентов, которые выполняют повторяющуюся, трудоемкую работу с данными — создание, модификацию, оптимизацию и обслуживание конвейеров по мере развития систем, — освобождая команды для сосредоточения на более важных результатах без потери контроля.
- Maia Context Engine фиксирует бизнес-правила, стандарты и институциональные знания, гарантируя, что продукты данных остаются прозрачными, повторно используемыми и детерминированными по мере их развития.
- Maia Foundation обеспечивает корпоративную основу с встроенными с самого начала безопасностью, управлением, наблюдаемостью и масштабируемостью. Такая архитектура обеспечивает соответствие нормативным требованиям к данным и поддерживает доверие, поэтому команды могут двигаться быстро, не ставя под угрозу контроль и не рискуя безопасностью данных.
Вместе эти компоненты устраняют ограничения, замедляющие работу команд. Команды получают возможность тестировать больше идей, выпускать больше продуктов данных и превращать усилия в бизнес-результаты без «узких мест». Maia берет на себя работу с данными от начала до конца, позволяя командам быстро масштабировать доставку, сохраняя при этом управление, доверие и контроль, при поддержке быстрого онбординга и специализированной помощи.
От обслуживания к импульсу
Когда автоматизация становится частью фундамента, сама работа ощущается иначе.
Команды по работе с данными больше не зависят от очередей тикетов или героических усилий для достижения результатов. Команды перестают нормировать ресурсы и начинают отдавать приоритет прогрессу. Команды могут реагировать на спрос по мере его возникновения, тестировать больше идей и превращать больше этих идей в реальный бизнес-результат. Вместо того чтобы исправлять вчерашние поломки, команды фокусируются на том, что будет дальше.
Этот сдвиг — от обслуживания инфраструктуры к владению продуктами данных — позволяет командам по работе с данными идти в ногу со спросом, продиктованным ИИ.
Чего клиенты достигают с помощью этого подхода
По мере того как организации принимают этот способ работы, влияние становится ощутимым.
Продукты данных доставляются до 100 раз быстрее, сокращая сроки с недель до часов. Объем ручной работы с данными сокращается более чем на 90%, особенно в части обслуживания и миграции. Команды по работе с данными ежегодно экономят тысячи часов без увеличения штата и снижают затраты за счет повторного использования и консолидации.
Эти результаты достигаются не за счет усиления давления на команды. Они достигаются за счет устранения ограничений, которые их сдерживали.
Посмотрите, как выглядит свобода на практике
Эпоха ИИ повышает ожидания от команд по работе с данными, но не требует больше ручного труда. Она требует лучшего фундамента для того, как выполняется работа с данными.
Maia расширяет возможности команд по работе с данными, ускоряя доставку и обеспечивая создание продуктов данных без ограничений по мере роста спроса. Посмотрите, как Maia справляется с реальной задачей по работе с данными в живой демонстрации, или узнайте, что будет дальше, на maia.ai.
