AI посилює потребу в узгоджених даних
Класична аналітика вже потребує єдиних визначень клієнта, доходу або послуги. AI додає неструктуровані документи, векторні індекси, журнали діалогів і оцінювання відповідей. Без платформи кожен пілот створює власну копію даних і власні правила.
DWH або lakehouse не є самоціллю. Їхня роль — забезпечити повторне використання перевірених даних, доступів і метрик різними продуктами.
Семантичний шар стає критичним
Модель може написати правильний SQL і все одно повернути неправильну управлінську відповідь, якщо показник визначено неоднозначно. Семантичний шар фіксує бізнес-значення, формули та контекст використання.
- Узгоджені показники
- Каталог і власники даних
- Lineage від джерела до відповіді
- Спільні правила доступу
Будуйте платформу від сценаріїв
Не потрібно чекати завершення багаторічної програми даних. Оберіть один AI- або BI-сценарій, визначте потрібні домени й побудуйте мінімальний повторно використовуваний контур. Наступні сценарії мають розширювати платформу, а не створювати паралельні острови.
Так платформа зростає разом із цінністю та поступово зменшує вартість кожного нового AI-рішення.