A vállalatok közel kétharmada véli úgy, hogy a működése már adatvezérelt, de csak 23 százaléknál fontos a teljes körű adathasználat. A többségnek inkább nyűg, mint érték az adat, mert nincs hozzá elég szakértelme – derül ki egy friss kutatásból.
A legtöbb vállalkozás ma még inkább teherként, mintsem előnyként éli meg az adatok ugrásszerű növekedését – állapítja meg a Forrester Consulting világméretű kutatása. A sokféle adat gyors áramlása túlzottan leterheli a technológiai megoldásokat, az emberi erőforrásokat és az üzleti folyamatokat. A cégek többsége azt gondolja, hogy már adatvezérelten működik, miközben számos akadállyal találja magát szembe.
Hiányzik a megfelelő adathasználati szakértelem, az adatok strukturált gyűjtése, gondot jelentenek az elszigetelt vállalati egységek, a manuális folyamatok, valamint az adatvédelmi és biztonsági hiányosságok.
A felmérés 16 ország több ezer adatelemző döntéshozójának a bevonásával készült, a Dell Technologies kétévente kiadott Digital Transformation Index (DT Index) tanulmánya alapján, amely a világ vállalatainak digitális fejlettségét vizsgálja.
A 2020-as DT Index szerint a túl sok adat a digitális átalakulás harmadik legfőbb akadálya, miközben ez a nehézség a négy évvel korábbi kutatásban még csak a 11. helyen, a lista legalján szerepelt. A mostani felmérés éppen arra keresi a választ, hogy mi okozza ezt a nagyarányú ugrást.
Az adathasználat ellentmondásai
A vállalatok nagy része adatvezéreltnek tartja a működését, mégsem képesek értékként kezelni az adatokat, és priorizálni a felhasználásukat a mindennapi életben. A cégek gyorsabban gyűjtik az adatokat, mint ahogyan fel tudnák használni; ugyanakkor úgy érzik, folyamatosan még több adatra lenne szükségük, mint a jelenlegi képességeikkel elérhető.
A vállalatok kétharmada (67%) az általa birtokolt vagy felügyelt adatközpontokban őrzi az adatai jelentős részét, ahelyett, hogy az adatokat az edge-en, vagyis az adatok létrehozatalának a helyén, a peremhálózaton dolgoznák fel.
A Forrester Consulting osztályozása szerint a vállalatok 88 százaléka még fejlesztésre szorul az adatfeldolgozási technológiák, az adatkultúra és a szükséges szakértelem területén. Csupán a vállalatok 12 százaléka sorolható az adatbajnokok kategóriájába, vagyis az olyan cégek közé, amelyek már most is jelentős figyelmet fordítanak a felsorolt területeknek.
Az érettségi szintek értékelésénél négy felhasználó típust azonosított a kutatás:
• Adatújoncok: azok a szervezetek, amelyek sok adatot gyűjtenek, de a feldolgozásukhoz nem rendelkeznek sem megfelelő infrastruktúrával, sem képességekkel
• Techcentrikusok: azok a cégek, amelyek fejlett infrastruktúrával rendelkeznek, de nincsenek meg a cégen belül a készségek az adatok hatékony feldolgozásához
• Adatrajongók: ezeknél a vállalatoknál megvan a szükséges tudás a cégen belül, de nincs megfelelő infrastruktúra
• Adatbajnokok: azok a cégek, amelyeknél a készségek és az infrastruktúra is adott, így megfelelő betekintésre tehetnek szert az adatok révén.
Közép- és Kelet-Európa a világátlagnál valamivel jobban teljesít, de itt is van hová fejlődni. Kevesebb az adatújonc és több az adatbajnok, de mindenki inkább az infrastruktúrába fektet be, mint a képességekbe. A régiónkban az arányok a következők: adatújoncok – 52%, techcentrikusok – 20%, adatrajongók – 13%, és adatbajnokok – 15%.
„Megdöbbentő, hogy a vállalatok egyrészt szűkében vannak az adatoknak, másrészt az adatmennyiség lavinaként sodorja el őket, hatalmas nyomás nehezedik rájuk. Különösen most, hogy a vállalatok 45 százalékának a világjárvány óta jóval több adatot kell összegyűjtenie, tárolnia és elemeznie. Nem feltételezhetjük, hogy ösztönösen tudni fogják, hogyan bánjanak az adatokkal, és hogyan hasznosítsák őket. Az adatvezérelt működés kidolgozása hosszú folyamat” – emeli ki Rakoncza Zsolt, a Dell Technologies Magyarország vezérigazgatója.
Ma még gyenge a szolgáltatói szemlélet, de már láthatáron a remény
Továbbra is igen alacsony (20%) azoknak a vállalatoknak a száma, amelyek az alkalmazásaikat és az infrastruktúrájuk nagy részét már szolgáltatásként kínálják. Mindeközben 65 százalékuk szerint ez fokozná a vállalatok rugalmasságát; 63 százalékuk egyetért azzal, hogy így jobban meg lehetne felelni a változó ügyféligényeknek; míg 61 százalékuk szerint a vállalatok így gyorsan és egyszerűen helyezhetnék üzembe az alkalmazásokat.
Az igény szerinti modellre való áttérés megkönnyítené az adatok rögzítését, elemzését és felhasználását azoknak a vállalatoknak, amelyek magas tárolási költségekkel, nem optimalizált adattárházzal, elavult informatikai infrastruktúrával és manuális eljárásokkal működnek.
Sok cégnek vannak viszont már tervei fejlettebb jövőbeli működésére. Több mint a kétharmaduk gépi tanulást alkalmazna az adatokkal kapcsolatos anomália-észlelés automatizálásához, 60 százalékuk átállna az adatszolgáltatási modellre, 55 százalékuk pedig teljesítményoptimalizálással szervezné át az adatok feldolgozását és felhasználását.
Így lehet az adatterhet előnnyé változtatni
A szakértők háromféle módszert látnak erre. Egyfelől fontos az informatikai infrastruktúra olyatén modernizálása, aminél az adatok feldolgozása a keletkezési helyükön, az edge-en menjen végbe.
Mindeközben egy egységes, több-felhős működési modell bevezetésével csökkenthető az adatok helyigénye is.
Optimalizálni ajánlott az adatcsatornákat, hogy a mesterséges intelligenciával támogatott adatok szabadon és biztonságosan áramolhassanak. Fontos továbbá az ügyfelek igényeire szabott szoftverek fejlesztése, ezek teszik ugyanis lehetővé az integrált működést.
A blockchain alapú működésé a jövő
Frankó Csuba Dea jövőkutató szerint az exponenciális szervezeteké a jövő: ez a megközelítés, illetve az új technológiák és lehetőségek kihasználása teremti meg a vállalatok számára azt a versenyelőnyt, ami a hosszú távú fennmaradáshoz szükséges.
A szakértő az adatdömpinggel járó kihívások kezelésére háromféle megoldást lát hatékonynak.
● Staff on demand (a munkaerő igény szerinti rendelkezésre állása): nemcsak az infrastruktúra, hanem szaktudás is kell a növekvő adatmennyiség megfelelő feldolgozásához, ami sok cégnél hiányzik. Ilyenkor ajánlott a vállalatoknak egy-egy adott kihívás megoldásához megkeresni független adatbányász vagy adattudós csapatot, hogy a közreműködésükkel be tudják vezetni az adatok megfelelő felhasználásához szükséges folyamatokat és eszközöket.
Ez költséghatékony megoldás, ráadásul rugalmas és jól skálázható. További előnye, hogy így exponenciálisan több tapasztalat jelenik meg a szervezetben.
● „Off the shelf” AI(kész AI-megoldás): Általános dilemma a vállalok körében, hogy amikor a mesterséges intelligencia alapú(AI) automatizált megoldásokra van szükségük, akkor saját algoritmust fejlesszenek vagy egy készen kapható, “off the self” megoldást válasszanak.
Utóbbi azzal az előnnyel jár, hogy az algoritmus jóval több adathoz fér hozzá. Ezáltal jóval nagyobb adathalmazon képes tanulni, mint egy saját fejlesztésű algoritmus, ami csak az adott cég saját adatait éri el. Ráadásul ebben az esetben nincs is szükség komoly AI tudásra a vállalaton belül.
Ez a megoldás válasz a cégek azon aggodalmára is, hogy az adatállományuk netán nem elég az algoritmusok által nyújtott előnyök kihasználására. A jövőkutató szerint pedig éppen ezen segítenek a „konyhakész” megoldások, mivel ezek globális adathalmazból indulva jutnak el az adott vállalat szintjére.
A szakértő ennek kapcsán egy másik jelenségre is felhívja a figyelmet. Akadnak olyan cégek ahol a technológiával nem is foglalkozó alkalmazottak feladatai közé tartozik, hogy folyamatosan keressék a neten azokat a megoldásokat, amelyek segítségével automatizálhatóak a saját munkafolyamataik. Ha találnak ilyet, akkor új, fontosabb munkákkal kezdhetnek el foglalkozni helyette.
● ExO, DaO (exponenciális szervezetek és decentralizált, automatizált szervezetek): A jövő vállalatai teljes mértékben digitalizáltak és automatizáltak lesznek. Algoritmusok alapján működnek, web 3.0-s blockchain-alapú, automatizált és intelligens folyamatok mentén, és valós idejű együttműködési felületeket kínálnak.
A blockchain-alapú technológia lehetővé teszi, hogy minden tranzakció digitalizáltan és automatizáltan fusson le. Ez már az egyes feladatokon dolgozó csapatok összeállításában is működhet.
Amikor új feladat érkezik, az algoritmus válogatja össze a csapatot előre meghatározott paraméterek alapján, amelyek között ott szerepel a szaktudás és a kompetencia, valamint a szabad kapacitás. A szerződést és később a fizetést is az algoritmus intézi teljesen automatizáltan. Ez a terület jelenleg óriási robbanás előtt áll a szakértő várakozásai szerint.
További fontos területnek tartja még a metaverzumot, amelyre szintén érdemes figyelmet fordítaniuk a vállalkozásoknak. Bár a metaverzum napjainkban a Facebook friss bejelentései kapcsán került az előtérbe, ezzel a területtel azonban már hosszabb ideje foglalkozik számos vállalat.
A virtuális valóságban egy új piactér születik, ahol az emberek ugyanúgy vásárolnak virtuális termékeket és szolgáltatásokat, mint a való életben. Ez újabb robbanást hoz majd az adatmennyiségben, ezért ide is be kell kapcsolódniuk azoknak a vállalatoknak, amelyek növekedni akarnak, és itt is gondoskodniuk kell az adatok gyors és megfelelő feldolgozásáról.
Ez azonban ma még, ha nem is utópia, de mindenképp a távolabbi jövő, a cégek még messze nem tartanak itt.
