Ожидания, возлагаемые на данные, фундаментально изменились.
ИИ перешел от экспериментов к реализации. Поскольку 88% предприятий внедряют ИИ, потребление данных сместилось от пакетных графиков к непрерывной, надежной доступности в масштабе.
Однако результаты не поспевают за амбициями.
Несмотря на широкое внедрение ИИ, большинство организаций не получают ожидаемой ценности, при этом 58% таких инициатив останавливаются до момента реализации. Лидеры указывают на неготовность данных как на основной барьер, ссылаясь на медленные конвейеры, хрупкие системы и ручное управление.
Традиционный ETL больше не справляется с требованиями ИИ
В течение многих лет конвейеры ETL составляли основу аналитики и отчетности. Они работали, когда спрос был предсказуемым, циклы обновления — медленными, а потребителями были в основном люди. В том мире ручного создания конвейеров и пакетной доставки было достаточно.
Этого мира больше не существует.
Системы на базе ИИ генерируют непрерывный спрос, привлекая новых потребителей в стек быстрее, чем успевают работать конвейеры доставки. Постоянные изменения распространяются по всему стеку данных, в то время как команды обработки данных остаются ограниченными ручными рабочими процессами, разработанными для более медленной эпохи.
Со временем симптомы накапливаются:
- Конвейеры, созданные вручную, трудно поддерживать
- Изменения схемы вызывают реактивные исправления
- Документация и происхождение данных (lineage) рассинхронизируются
- Команды тратят больше времени на поддержание существующего, чем на создание нового
По мере роста спроса растут бэклоги, а доставка замедляется. Инициативы в области ИИ буксуют, пока команды заняты «поддержанием работоспособности». Затраты растут, поскольку ручные усилия масштабируются 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 обработки данных сейчас
Командам обработки данных 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 переиспользуемыми, контролируемыми продуктами данных, которые развиваются вместе с бизнесом. Владение продуктами данных и управление ими заменяют обслуживание конвейеров в качестве центральной задачи работы с данными.
Команды обработки данных освобождаются от ограничений ETL
Переход к автоматизированной работе с данными уже идет.
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 обработки данных возвращают контроль над тем, как тратятся время и усилия.
- Меньше усилий на обслуживание инфраструктуры
- Больше ответственности за прозрачные, переиспользуемые продукты данных
- Управление и качество, заложенные в архитектуру
- Документация и происхождение данных остаются актуальными по мере развития систем
Большая автономия позволяет командам обработки данных делать больше и начинать создавать продукты данных без ограничений.
Представляем Maia, первую в отрасли платформу автоматизации данных для ИИ, позволяющую создавать продукты данных без ограничений
Maia была представлена в прошлом году, чтобы помочь командам обработки данных ускорить доставку и сократить объем ручной работы, уменьшая повседневные трения по мере роста спроса на данные. Раннее внедрение принесло 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 для ИИ.
В основе платформы автоматизации данных для ИИ Maia лежат тесно интегрированные компоненты, каждый из которых предназначен для поддержки команд обработки данных по мере их перехода от обслуживания к владению.
- Maia Team предлагает набор постоянно активных 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 ценных результатах без потери контроля.
- Maia Context Engine фиксирует бизнес-правила, стандарты и институциональные знания, гарантируя, что продукты данных остаются прозрачными, переиспользуемыми и детерминированными по мере их развития.
- Maia Foundation обеспечивает корпоративную основу с безопасностью, управлением, наблюдаемостью и масштабируемостью, встроенными с самого начала. Такая архитектура обеспечивает соответствие нормативным требованиям к данным и поддерживает доверие, поэтому команды могут двигаться быстро, не ставя под угрозу контроль и не подвергая риску безопасность данных.
Вместе эти компоненты устраняют ограничения, замедляющие работу команд обработки данных. 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 обработки данных больше не зависят от очередей заявок 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 обработки данных идти в ногу со спросом, продиктованным ИИ.
Чего клиенты достигают с помощью этого подхода
По мере того как организации принимают этот способ работы, эффект становится ощутимым.
Продукты данных доставляются до 100 раз быстрее, сокращая сроки с недель до часов. Ручная работа с данными сокращается более чем на 90%, особенно в части обслуживания и миграции. Команды обработки данных ежегодно высвобождают 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
Эра ИИ повышает ожидания от команд обработки данных, но не требует больше ручных усилий. Она требует лучшего фундамента для того, как выполняется работа с данными.
Maia расширяет возможности команд обработки данных, ускоряя доставку и обеспечивая создание продуктов данных без ограничений по мере роста спроса. Посмотрите, как Maia справляется с реальной задачей обработки данных в живой демонстрации, или узнайте, что будет дальше, на maia.ai.
