Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
От нефти к топливу: как преобразовать необработанные данные в реальный интеллект для ИИ?
Мы живем в мире, где всё генерирует данные. Каждый клик, покупка, разговор или регистрация превращаются в цифровые фрагменты, которые растут в геометрической прогрессии.
Согласно исследованию Exploding Topics , ежедневно создаётся более 328 миллионов терабайт данных. Это эквивалентно примерно 328 миллионам жёстких дисков объёмом 1 терабайт, заполняемых ежедневно — объём настолько гигантский, что выходит за рамки человеческой способности к интерпретации.
Но сам по себе объём не является конкурентным преимуществом. Необработанные данные подобны свежедобытой нефти : они ещё не имеют формы или непосредственной ценности. Они становятся настоящим топливом только после процесса трансформации. И именно здесь многие компании застревают, не зная, с чего начать или что именно извлечь из этого «необработанного океана».
В этой статье мы сделаем первый шаг: простым и практическим способом поймём, как преобразовать данные в реальный интеллект. Вы узнаете, что это означает на практике, почему это важно для будущего вашего бизнеса и как эта трансформация позволяет использовать искусственный интеллект (ИИ) с большей безопасностью, скоростью и ясностью .
Независимо от размера вашей компании, этот путь начинается с одного вопроса: «Что пытаются сказать вам ваши данные?»
Давайте разберемся !
Если необработанные данные — это «новая нефть», то преобразование данных — это процесс, который делает их пригодными для использования , — нечто сравнимое с превращением сырой нефти в высококачественное топливо, готовое эффективно и безопасно обеспечивать работу интеллектуальных систем.
В контексте искусственного интеллекта именно это преобразование отличает инициативы, которые просто реагируют, от тех, которые предвидят, учатся и развиваются. Потому что недостаточно просто собирать данные : их необходимо обрабатывать, организовывать и осмысливать. Только тогда становится возможным генерировать истинный интеллект.
Преобразование данных на практике означает сбор информации, разбросанной по различным системам (таким как электронные таблицы, CRM, ERP, платформы электронной коммерции , общедоступные базы данных и т. д.), и работу с этой информацией таким образом, чтобы она имела смысл при сопоставлении. Это включает в себя стандартизацию, очистку, соединение и структурирование данных, чтобы их можно было надежно использовать, в том числе в приложениях ИИ.
Это важнейший шаг для любой компании, стремящейся к гибкости в принятии решений и предсказуемости в действиях . И самое главное: этот процесс не обязательно должен быть сложным или недоступным. При наличии подходящих технологий преобразование данных может быть автоматизировано и осуществляться непрерывно, переставая быть узким местом и превращаясь в реальное конкурентное преимущество.
Но почему это стало настолько актуальным именно сейчас? Что изменилось в современной ситуации, что преобразование данных стало стратегическим приоритетом для компаний всех размеров? Об этом мы поговорим далее.
Искусственный интеллект работает не с любыми данными: он зависит от прочной, надежной и хорошо структурированной основы . Если данные поступают неполными, разрозненными или дублирующимися, ИИ теряет эффективность и, что еще хуже, может генерировать искаженные ответы. Это как пытаться построить логический аргумент с противоречивой информацией; результат вряд ли будет связным.
Именно поэтому преобразование данных перестало быть техническим отличием и стало базовым требованием для тех, кто хочет использовать ИИ стратегически. Это не просто вопрос технологии, это выбор того, как будут приниматься решения впредь: на основе четких данных или расплывчатых предположений?
Таким образом, компании, которые умело управляют своими данными, могут прогнозировать тенденции, автоматизировать процессы, снижать риски и реагировать на изменения рынка. И, вопреки распространенному мнению, эта возможность не ограничивается крупными корпорациями. Разница заключается в процессе — и именно его мы подробно рассмотрим ниже.
Процесс уточнения: от сбора данных до анализа
Преобразование данных — это не разовый шаг, а непрерывный процесс , проходящий через пять основных этапов :
- Сбор данных : выявление и сбор данных из различных источников, таких как электронные таблицы, системы, базы данных, API, CRM-системы, ERP-системы и другие;
- Стандартизация : согласование форматов, полей и номенклатуры. Именно здесь решаются многие проблемы дублирования или несовместимости;
- Качество и чистота : устранение несоответствий, дублирующихся данных, неполных или устаревших записей;
- Структурирование и интеграция : организация данных в модели, позволяющие более эффективно осуществлять перекрестные ссылки, выстраивать взаимосвязи и проводить анализ;
- Анализ и активация : после подготовки основы данные оживают, будь то для питания систем искусственного интеллекта, информационных панелей или для более четкой поддержки принятия решений человеком.
Каждый из этих шагов необходим для того, чтобы гарантировать, что в систему поступает действительно ценный актив, а не просто «объем» без контекста .
И теперь, когда вы понимаете, почему и как происходит трансформация, неизбежен следующий вопрос: что на самом деле получает от этого ваша компания? Давайте разберемся.
Преобразование данных — это не просто технический шаг, а стратегический поворотный момент. При эффективном выполнении это преобразование позволяет данным перестать быть статичным хранилищем и начать влиять на принятие решений, автоматизировать процессы и выявлять возможности.
Это как переход от автомобиля без приборной панели к высокопроизводительной модели, в которой все данные отображаются в режиме реального времени : скорость, маршрут, топливо, температура. Разница в том, что в бизнесе эти показатели указывают на финансовые результаты, поведение клиентов, операционные узкие места и многое другое .
Компании, которые освоят этот процесс, смогут:
- Действуйте предсказуемо : используйте исторические и контекстные данные для прогнозирования потребностей и снижения рисков;
- Принимайте решения с большей уверенностью : основываясь на фактах, а не на догадках;
- Экономьте время и повышайте эффективность : исключите повторяющиеся задачи с помощью интеллектуальной автоматизации;
- Повышение конкурентоспособности : за счет четкого понимания рынка и операционной деятельности;
- Персонализация предложений и впечатлений : сопоставление данных о поведении с историей и предпочтениями;
- Раскрытие потенциала ИИ : предоставление алгоритмам надежных и структурированных данных.
Всё это способствует формированию более гибкой, аналитической культуры, менее подверженной неопределенности, что как раз и отличает компании, которые просто реагируют, от тех, которые лидируют.
А если преимущества очевидны, как всё это реализовать на практике? В следующем разделе мы покажем вам, что нужно вашей компании для эффективного внедрения этого процесса. Читайте дальше!
Как мы уже упоминали, эффективная трансформация данных — это задача, доступная не только крупным корпорациям с мощными технологическими командами. Этот процесс становится все более доступным, особенно при наличии четкого понимания целей и вопросов, на которые необходимо ответить.
Первый шаг — это не инструменты, а понимание собственного пути. Подобно тому, как водитель знает каждый поворот трассы перед гонкой, вашей компании необходимо определить наиболее важные данные, где они находятся и какие ответы необходимо предоставить на их основе. С учетом этого, следующий шаг — структурирование рабочего процесса , который позволит:
- Собирайте правильные данные из правильных источников;
- Интегрируйте эту информацию, не создавая шума;
- Преобразовывать и систематизировать данные для непрерывного использования;
- Распространите эти данные среди людей и систем, которые будут их использовать.
Этот рабочий процесс не обязательно должен быть ручным, медленным или сложным. Вот тут-то и пригодятся подходящие инструменты; ознакомьтесь с ними.
Необходимые инструменты и технологии для этого процесса
Эффективная трансформация данных основана на технологиях, автоматизирующих весь путь данных , от их происхождения до создания ценности. К числу наиболее важных ресурсов относятся:
- Интеграционные платформы (iPaaS) : быстро и гибко соединяют данные из различных источников (электронные таблицы, CRM, ERP, базы данных, API);
- Среды трансформации (ETL/ELT) : отвечают за организацию, очистку, стандартизацию и подготовку данных для использования в реальных условиях;
- Современные структуры хранения данных ( озеро данных или хранилище данных ) : хранят данные на разных уровнях готовности, что позволяет проводить более быстрый и надежный анализ;
- Гибкие языки программирования , такие как SQL и JavaScript, позволяют точно настраивать пути передачи данных, обеспечивая гибкость и контроль.
- Панели мониторинга и визуализаторы : такие инструменты, как Power BI, Metabase и панели мониторинга, преобразуют данные в понятную и доступную визуальную информацию.
Эти технологии позволяют осуществлять преобразование данных интегрированным, безопасным и масштабируемым способом , не требуя от компании наличия целого штата специалистов для пилотного внедрения процесса.
Однако, как и любой инновационный процесс, внедрение преобразования данных также сопряжено с трудностями. В следующем разделе мы рассмотрим основные моменты, на которые следует обратить внимание, и способы их стратегического преодоления.
Преобразование данных в стратегические активы не происходит автоматически. Как и любая сложная система, это требует тонкой настройки механизмов, проверки пределов и внимания к критическим точкам , которые могут поставить под угрозу весь процесс.
Ниже мы рассмотрим наиболее распространенные проблемы на этом пути и то, что следует учитывать с самого начала, чтобы обеспечить прогресс и стабильные результаты!
Конфиденциальность и безопасность данных
В условиях, когда компании работают с постоянно растущими объемами конфиденциальной информации, безопасность является первостепенной задачей . Недостаточно просто ускорить процесс: необходимо обеспечить работу тормозов, защиту данных многоуровневыми системами безопасности и соблюдение требований законодательства, как того требует Общий закон Бразилии о защите данных (LGPD).
Это включает в себя такие методы, как шифрование, контроль доступа, анонимизация и безопасное хранение . Другими словами, ИИ может работать с уверенностью только тогда, когда данные защищены надежной и защищенной средой.
Как управлять большими объемами информации
Данные поступают отовсюду: из ERP-систем, CRM-систем, электронных таблиц, API, общедоступных баз данных и многого другого. Управление таким объемом данных требует структуры, разработанной для высокой скорости и стабильности. Именно здесь на помощь приходят такие решения, как хранилища данных (data lakes и lake houses) , выступающие в качестве хорошо организованных центров хранения — отделяя необработанные данные от данных, готовых к использованию, без сбоев в системе.
Это позволяет поддерживать бесперебойную работу без узких мест или перегрузки обработки , даже при увеличении объема данных.
Важность квалифицированных специалистов в анализе данных
Независимо от того, насколько сильно развиваются технологии, ни одна система не работает самостоятельно без хорошего пилота . Квалифицированные специалисты играют решающую роль, интерпретируя контекст, проверяя качество информации и направляя данные на принятие более обоснованных решений.
Они отвечают за преобразование цифр в стратегические концепции и гарантируют, что обработанные данные действительно окажут влияние на бизнес.
Изменение мышления и организационной культуры
Внедрение культуры, основанной на данных, подобно изменению стиля пилотирования: оно требует обучения, последовательности и ясности целей . Речь идёт не только об инструментах, но и о людях, которые доверяют данным при принятии решений, обучении и корректировке курса на основе доказательств, а не предположений.
Когда эта культура укореняется, данные перестают быть просто отчётом в конце месяца и становятся активом, определяющим повседневную деятельность компании .
Преодоление этих трудностей гарантирует стабильность и масштабируемость. И, имея правильную структуру, пришло время заглянуть в будущее : какова будет роль данных в искусственном интеллекте в будущем? Узнайте больше.
В ближайшие годы развитие искусственного интеллекта будет измеряться не только его способностью быстро реагировать, но и качеством обучения, которое он способен усваивать в режиме реального времени — и это напрямую связано с тем, как данные преобразуются в повседневной работе.
Сегодня более зрелые компании уже начинают внедрять уровни ИИ в свои собственные конвейеры обработки данных без необходимости кодирования или ручной корректировки . ИИ действует еще до анализа: он организует, оповещает и прогнозирует.
По данным McKinsey , 72% компаний уже используют ИИ в той или иной степени , что свидетельствует о росте внедрения, но все еще наблюдается недостаточная подготовка на базовом уровне. Этот сценарий открывает пространство для решающего движения: внедрения частных генеративных моделей , обученных на внутренних данных и защищенных контролируемой средой.
Вместо использования универсального ИИ, обученного на внешнем контенте, эти компании разрабатывают интеллектуальных агентов , способных реагировать на основе контрактов, технических руководств, истории обслуживания или любого другого стратегического источника информации о бизнесе.
Речь идёт не просто об эффективности, а о создании системы анализа данных, которая учитывает контекст и конфиденциальность операции . Результат? Меньшая зависимость от общедоступных данных, более точные ответы и больший контроль над моделями, которые действительно приносят пользу.
Это будущее уже строится. И те, кто начинает структурировать данные со стратегическим видением, уже сейчас выводят свою компанию вперёд в игре с аналитическими данными.
В следующем разделе мы покажем, как компания Skyone уже реализует этот сценарий на практике!
В Skyone мы не верим в универсальные решения. Мы знаем, что у каждой компании свой отправной пункт, и именно поэтому наша платформа разработана таким образом, чтобы адаптироваться к самым разнообразным сценариям , не зависая, не усложняясь и не требуя внутренней революции.
За годы работы мы поняли, что настоящая проблема заключается не только в интеграции систем, но и в обеспечении плавного пути данных от источника до практического применения. Поэтому мы создали структуру, которая устраняет лишнюю информацию, автоматизирует этапы и обеспечивает видимость всего, что преобразуется, в режиме реального времени.
На практике это означает, что мы можем:
- Считывайте данные напрямую из электронных таблиц, устаревших систем, баз данных SQL и внешних источников, не прибегая к ручному кодированию для каждой новой записи;
- Гибко применяйте логику преобразования в JavaScript и JSONata, как если бы каждый фрагмент данных проходил индивидуальный процесс тонкой настройки, прежде чем попасть в ИИ;
- Работая как в облачной, так и в локальной среде, мы учитываем потребности каждого клиента в отношении соответствия нормативным требованиям, конфиденциальности и производительности;
- И чтобы все это было объединено в одном месте, с обеспечением управления, отслеживаемости и полного контроля.
Наша задача — обеспечить бесперебойный и понятный поток данных в вашей компании, позволяющий получать реальную полезную информацию . Наша платформа берет на себя основную работу, пока вы и ваша команда сосредоточены на использовании данных в качестве стратегического актива.
Хотите воплотить эту концепцию в реальность и посмотреть, как это работает в вашей компании? Поговорите со специалистом Skyone . Мы готовы помочь вам преобразовать данные в решения с гораздо большей автономностью, скоростью и масштабируемостью!
Преобразование данных — это не просто технический шаг: это стратегическое совершенствование . В этой статье мы показали, что сами по себе не имеют ценности. Их необходимо извлекать, организовывать, уточнять и активировать, чтобы они могли генерировать более быстрые решения, более точные ответы и настоящий интеллект в приложениях ИИ.
Стало ясно, что проблема заключается не только в объеме доступной информации, но и в способности структурировать эту информацию с обеспечением согласованности, безопасности и контекста. И этот процесс не зависит от гигантских проектов или сложных структур: он зависит от видения, четкого намерения и инструментов, которые делают это преобразование плавным.
По мере развития искусственного интеллекта то, как мы обращаемся с данными, становится еще более важным. Любой, кто хочет ускорить процесс, обеспечивая стабильность и контроль , должен гарантировать, что «движок» данных чист, хорошо откалиброван и готов эффективно реагировать. Именно с этим видением мы организовали этот контент: чтобы помочь вам увидеть данные как живой актив, а не как статичный файл .
Хотите продолжить изучение того, как данные и ИИ могут превратиться в реальные преимущества для бизнеса? Также ознакомьтесь с нашей статьей «Искусственный интеллект для бизнеса: как искусственный интеллект может преобразить вашу компанию»!
Независимо от того, только ли вы начинаете изучать мир искусственного интеллекта (ИИ) или уже понимаете важность данных, всегда возникают одни и те же первоначальные вопросы: « Готова ли моя компания?», «Нужна ли мне надежная структура?», «Подходит ли это для малых предприятий?» .
Здесь мы собрали наиболее распространенные вопросы и ответили на них объективно, ясно и с учетом практического применения.
1) Могут ли малые предприятия извлечь выгоду из преобразования данных?
Да. Преобразование данных может принести пользу предприятиям любого размера, особенно малым, которые получают гибкость и интеллектуальные возможности без необходимости в громоздкой инфраструктуре. Благодаря доступным инструментам и простой автоматизации можно интегрировать информацию из электронных таблиц, CRM-систем или ERP-систем и начать принимать более взвешенные, основанные на фактах решения. Секрет заключается в четком определении того, какие данные наиболее актуальны и какова цель их преобразования.
2) Как мне понять, готова ли моя компания к внедрению преобразования данных?
Для начала не обязательно иметь всё в идеальном порядке, но нужно понимать, что именно вы хотите обнаружить с помощью данных. Если в вашей компании уже внедрены цифровые процессы (в CRM-системах, электронных таблицах, платформах продаж и т. д.), и вы сталкиваетесь с такими вопросами, как: «Почему результаты различаются?», «Где мы упускаем возможности?», «Что мы можем прогнозировать лучше?», то у вас уже есть отправная точка. Преобразование данных служит именно для того, чтобы внести ясность в то, что сейчас разрознено. Самое важное — иметь чёткую проблему или цель. Остальное можно (и нужно) выстраивать по ходу дела.
Терон Морато
Терон Морато, эксперт по данным и повар-любитель, привносит уникальный взгляд на мир данных, сочетая технологии и гастрономию в неотразимых метафорах. Автор колонки "Data Bites" на странице Skyone в LinkedIn, он превращает сложные концепции в интересные идеи, помогая компаниям максимально эффективно использовать свои данные.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.