KPC-Group
menu
nebo volejte +420 257 322 524

Komentáře a články

KPC-GROUP Novinky Komentáře a články Gartner Data & Analytics Summit 2023 Londýn: Den 3. Nejdůležitější události a novinky

Gartner Data & Analytics Summit 2023 Londýn: Den 3. Nejdůležitější události a novinky

30.5.2023
Kateřina Kubištová

Přinášíme vám novinky a zajímavosti z konference Gartner Data & Analytics Summit, která se koná tento týden v Londýně ve Velké Británii. Níže najdete souhrn hlavních novinek a postřehů, jež na konferenci zazněly ve středu 24. 5. 2023

Keynote, přednášky zmíněné níže i další obsah je obvykle registrovaným účastníkům konference dostupný formou prezentačních slajdů a audio- či videozáznamů po několik následujících týdnů na portálu konference nebo v konferenční appce Gartneru – můžete tak snadno zhlédnout to, co jste v rámci konference nestihli, případně se k některým tématům bavit, zhlédnout/poslechnout si je s kolegy a snáze o nich diskutovat.

Tip na přednášku:

Co by se měl každý CDAO naučit o správě dat (What Every CDAO Should Learn About Data Management)

Přednášející: Aaron Rosenbaum, sr. analytik a ředitel výzkumu, Gartner

Centralizace správy dat nemusí být vždy přínosná, ale někdy je potřebná. Podniková data mohou využívat distribuovanou a federativní správu a nechat vlastníky vykonávat více než polovinu práce kolem governance. Aaron Rosenbaum se v této přednášce zabýval mnoha mylnými předpoklady týkajícími se správy dat, chybami, které z nich vyplývají, a způsoby, jak se jich vyvarovat.

Klíčové postřehy

  • „Mnoho CDAO se dostává do pasti hromadění dat nebo paranoidní kontroly dat. Data sama o sobě jsou příkladem entropie a lepší model vyvažování řízeného chaosu s pozorovatelným chováním pomáhá snižovat třecí plochy mezi governance, vývojáři aplikací a uživateli.“
  • „Jako CDAO byste se měli vyhnout tomu, abyste spadli do pasti domněnky, že jeden datový model je ‚lepší‘ než jiný. V okamžiku, kdy je systému nebo aplikaci dána autorita – namísto obsahu dat – stává se použití dat z této aplikace omezeným.“
  • „Namísto plánování integrace dat ‚později‘ se začněte snažit o jejich opětovné využití ihned po nasazení. Porovnejte je s jinými podobnými daty ihned – a pokud možno tento proces automatizujte.“
  • Gartner doporučuje, aby se CDAO zaměřili na sedm zásad správy dat:
    • Učte se od uživatelů, kteří již k datům přistupují.
    • Nenavrhujte od nuly nebo nepředpokládejte, že budete data znovu nasazovat.
    • Zjistěte co nejvíce metadat.
    • Účelná redundance je nezbytná.
    • Začněte s pasivními metadaty, ale vězte, že budete potřebovat aktivní funkce metadat.
    • Existující řešení správy dat fungují. Zaměřte se na jejich vzájemnou spolupráci.
    • Integrace, kvalita dat, data mastering a bezpečnost nezmizí.

Tip na přednášku:

Jak zlepšit výsledky ustrnulých projektů umělé inteligence (How to Improve the Performance of Stalled AI Projects)

Přednášející: Leinar Ramos, Senior Director, Advisory, Gartner

Vedoucí pracovníci v oblasti dat a analytiky se často setkávají s tím, že se jejich projekty AI zadrhávají – buď hned na začátku, nebo po nasazení. V této přednášce se Leinar Ramos podělil o několik nástrojů pro zlepšení výkonnosti AI, jež mohou pomoci posunout zamrzlé projekty AI do ostrého provozu nebo výrazně zvýšit jejich výkonnost.

Klíčové postřehy

  • Průzkum společnosti Gartner zjistil, že 46 % projektů AI se nikdy nedostane do produkční fáze. „Problémem je, že mnoho projektů AI narazí na zeď. V AI projektech často dosáhneme dobrého počátečního pokroku, ale postupem času se objeví výkonnostní překážky.“
  • „Když se ptáme organizací, jaké jsou jejich klíčové překážky pro implementaci AI, měření a pochopení  hodnoty či přínosu pro byznys je hned na prvním místě.“
  • „Nezaměňujte výkonnost modelu s výkonností byznysu. Modely vytvářejí předpovědi, ale zachycení obchodní hodnoty vyžaduje, abyste jednali. Musíte přepracovat vaše procesy a měřit faktory, které skutečně pomáhají vytvářet přidanou (byznys) hodnotu.“
  • Gartner vyvinul kompas umělé inteligence zaměřený na čtyři hlavní směry – strategii, data, modelování a testování a infrastrukturu a operacionalizaci –, aby tak pomohl týmům orientovat se v široké škále taktik pro zlepšení výkonnosti.
  • Pět klíčových akcí, které je třeba podniknout, aby se zastavené projekty AI dostaly do ostrého provozu:
    • Sdílejte kompas AI s týmy a použijte jej k určení priorit dalších kroků.
    • Zapojte do projektů AI odborníky na danou oblast (doménové experty).
    • Rozšiřte sběr dat interně i externě.
    • Definujte akční plán pro projekty AI s cílem vytvářet hodnotu.
    • Investujte do AI inženýrství, abyste urychlili a zvýšili přínos AI ve velkém měřítku.

Tip na přednášku:

Pozorovatelnost dat: Nový trend, který potřebujete znát pro budování spolehlivých datových prostředí (Data Observability: A New Trend You Need to Know for Building Reliable Data Landscapes)

Přednášející: Jason Medd, analytik a ředitel výzkumu, Gartner

Pozorovatelnost dat (data observability) jako nová technologie nabízí možnost porozumět stavu datového prostředí, datové pipeline a datové infrastruktuře organizace prostřednictvím nepřetržitého monitorování, sledování, upozorňování, analýzy a řešení událostí. Ve své přednášce Jason Medd vysvětlil, jak může pozorovatelnost pomoci vybudovat odolnější datové prostředí vzhledem k moderním, složitým a distribuovaným datovým stackům.

Klíčové postřehy

  • „Pozorovatelnost dat poskytuje nepřetržitý, holistický a průřezový přehled o komplexních datových prostředích a syntetizuje signály napříč vrstvami infrastruktury, aplikací a dat, aby poskytla komplexní přehled o jednotlivých komponentách, datové pipeline a výkonnosti systému.“
  • „Umožňuje podniku měřit, co je na jeho datové cestě důležité, experimentovat a přizpůsobovat se a zavádět datové strategie, které jsou v souladu s byznys strategiemi a požadavky.“
  • „Pozorovatelnost dat se zaměřuje především na pět věcí: pozorování dat; pozorování datové pipeline; pozorování datové infrastruktury; pozorování uživatelů dat; a pozorování nákladů a finančních dopadů.“
  • „Pozorovatelnost dat je mocná, ale má svá omezení, například pokrývá pouze data v klidu, nikoliv data v pohybu nebo neposkytuje data či neřeší problémy s daty.“
  • „Spolupracujte se zainteresovanými osobami z byznysu, abyste vyhodnotili a prokázali obchodní přínos postupů pozorovatelnosti dat sledováním zlepšení správy datových problémů v rámci datových pipeline, tedy abyste prokázali hmatatelné přínosy.“

Užitečné odkazy:

Portál konference //www.gartner.com/en/conferences/emea/data-analytics-uk

Konferenční navigátor pro účastníky //nav.gartner.com/go/BIE24I

Webináře Gartneru na téma Data, Analytika a AI (on-demand, dostupné bezplatně)

Podrobnější popis Top 10 trendů pro data a analytiku naleznete ve zpravodaji INSIDE Observer: