Mielőtt bárki észrevenné – a gépek már tudják, mi következik

Sok cég továbbra sem tudja, pontosan hol keletkeznek adatai, és az értékes forrásokat miként aknázza ki, pedig ahhoz, hogy a fontos információk eljussanak a döntéshozás megfelelő szintjére, és a vállalat időben intézkedhessen, minden releváns adat begyűjtése és elemzése szükséges. Ugyanilyen fontos, hogy mindez gyorsan – akár valós időben –, megbízhatóan és biztonságosan, az adatkezelésre vonatkozó szabályokkal összhangban történjen.

– Más szóval a vállalatok egy rendkívül összetett feladattal szembesülnek, de annak megoldását ma már modern, felhőalapú adat-, analitikai és AI platformok segítik, amelyekre a szakma nem véletlenül hivatkozik adatszövetként – mondta Bohár Zsolt, a Kontron Hungary vezető szoftvermérnöke. – Ezek a rendszerek az adatkezelés bizonyos lépéseit vagy akár teljes folyamatát automatizálják beépített mesterséges intelligenciával. Összegyűjtik az információkat az üzleti alkalmazásokból, például a CRM-ből, az értékesítést támogató vagy a vállalatirányítási rendszerekből, majd ezekből gyorsan értelmezhető, jól áttekinthető vizualizációkat készítenek. Így a vállalat minden szintjén sokkal gyorsabban lehet reagálni bármilyen változásra, és az eredmények is hamarabb látszanak. A modern adatplatformok ugyanis sokkal rövidebb átfutással vezethetők be, mint a hagyományos adattárházak.

Helyzetek, amelyekben az adatok ereje kézzelfoghatóvá válik...

Sok hazai cég adatmenedzsmentjét és emberi erőforrását tekintve sem készült még fel teljesen a mesterséges intelligencia vállalati szintű bevezetésére, de ez nem kell, hogy akadályozza előrelépésüket. Az üzlet számos információigénye például Power BI-ban készült riportokkal is kiszolgálható egy modern adatplatformon, amely egyúttal megalapoz az AI megoldások jövőbeni használatának is.

A Kontron egyik ügyfelénél olyan projektkontrolling megoldást vezetett be, amely teljesen felgyorsította a projektadatok áramlását. A dolgozók reggel rögzítik a munkaórákat és költségeket, amelyek délig automatikusan bekerülnek a vállalatirányítási rendszerbe. A vezetőket délutáni megbeszélésükön már naprakész diagramok várják, amelyekből pillanatok alatt meg tudják hozni a szükséges döntéseket. Ennek köszönhetően a vállalat területei sokkal összehangoltabban működnek, a HR pedig időben el tudja indítani a toborzást, hogy lépést tartson a növekvő erőforrásigényekkel.

Egy másik cégnél gondot okozott, hogy a korábban bevezetett mobilos rendszer csak korlátozott ideig őrizte meg az értékesítési adatokat. Egy modern adatplatformon kialakított adatárral azonban ezt a problémát is kezelték. A területi képviselők teljesítménye immár mérhető és tervezhető, és elkészülhetett egy megbízható sales bónusz riport is, amely egyértelművé teszi a területi képviselők jutalmazását.

A Kontron egy elektronikai gyártó példáját is bemutatta, ahol a termékek több beszállító alkatrészeiből állnak össze. Az összeszerelt elektronikai modulok tesztelése során hatalmas mennyiségű adat keletkezett – az adatbázis már milliárdos nagyságrendű sorokat tartalmazott. Ez megnehezítette és lelassította a selejtek időben történő felismerését, így előfordult, hogy a hibás alkatrészekkel összeállított termékeket már az ügyfelektől kellett visszahívni. A modern adatplatform bevezetése azonban gyorsan megoldotta a problémát. Ma már nemcsak hatékonyabban azonosítják a hibákat, hanem a gépi tanulás segítségével beszállítónként képesek elemezni és előrejelezni a selejtarány alakulását is – ami jelentősen javítja a gyártás minőségét és megbízhatóságát.

– A felhő és a mesterséges intelligencia nélkülözhetetlenné vált a digitálisan átalakuló vállalatok életében, sok szervezet azonban a kelleténél többet fizet a szolgáltatásokért és szoftverlicencekért – mondta Bohár Zsolt. – Nem látnak rá ugyanis, hogy pontosan mennyi szoftvert és szolgáltatást használnak, azokért mekkora összegben fizetnek díjakat, valóban dolgoznak is velük, vagy kihasználatlanul hagyják őket. Egy modern adatplatform a FinOps terén is hatalmas segítséget nyújt, ugyanis átláthatóvá teszi az informatikai költéseket és a szoftverlicencek használatát. Egy helyre gyűjti az összes releváns adatot, majd elemzéseket készít belőlük, így pontosan látszik, mely licenceket használják ténylegesen, és hol keletkezik felesleges kiadás. A beépített AI képességek ráadásul előrejelzik a költségek várható alakulását, és azonnal jelzik, ha túlköltés fenyeget. Egyik ügyfelünknél ezzel a megoldással például ötödével csökkentettük a licencdíjakra kifizetett összeget.

...és a platformbőség zavara

Jövő évre szóló előrejelzésében (FutureScape 2026) az IDC is arra figyelmeztet, hogy „a vállalatok, amelyek nem kezelik prioritásként a magas minőségű, AI-használatra kész adatokat, nehezen tudják majd méretezni a generatív mesterséges intelligenciára és az ügynöki AI-ra épülő megoldásokat, ami 2027-re termelékenységük 15 százalékos csökkenéséhez fog vezetni.” Ez jól mutatja, hogy az adattisztaság és az adatokból nyerhető üzleti intelligencia ma már stratégiai kérdés.

A modern adatplatformok iránti növekvő érdeklődés nem véletlen. A vállalatok egyre több területen támaszkodnak megbízható, valós idejű adatokra. Ugyanakkor a lehetőségek tárháza hatalmas, és a rendszerek képességei, felépítése, integrálhatósága jelentősen eltér egymástól. A gyártóközpontú platformok – mint például a Microsoft Fabric és az SAP Datasphere – eleve integráltak az adott szállító szoftvereivel, míg a nyílt architektúrára épülő megoldások – közöttük a Databricks és a Snowflake – rengeteg AI és ML képességgel bővíthetők és testre szabhatók. Sok szervezet számára ezért komoly kihívás eldönteni, hogyan induljon el vagy lépjen tovább az adatvezérelt működés felé.

A Kontron tapasztalata szerint nincs univerzális recept. Minden vállalat az érettség más szintjén áll, más üzleti célt követ, és más lehetőségekkel rendelkezik. Ami viszont minden esetben igaz, hogy az adatok következetes gyűjtésére, értelmezésére és üzleti hasznosítására építő működés ma már alapfeltétele annak, hogy egy vállalat versenyképes maradjon. A Kontron ezért azt javasolja a vállalatoknak, hogy bátran kezdjenek bele, éljenek az adataikban rejlő lehetőségekkel – akár fokozatosan, kisebb lépésekben előrehaladva. A jól strukturált, átlátható és AI-ra felkészített adatvagyon nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem olyan tartós előnyt teremt, amely a következő évek üzleti kihívásai között is stabil alapot biztosít.