Skuteczne wdrażanie AI w przedsiębiorstwach upada bez solidnej infrastruktury danych, którą branża określa mianem data fabric. Ten termin opisuje architekturę umożliwiającą płynny dostęp, integrację i zarządzanie danymi rozproszonymi w całej organizacji - niezależnie od tego, czy znajdują się one w chmurze, serwerach lokalnych czy aplikacjach SaaS. Eksperci zgodnie podkreślają, że same modele AI, nawet najbardziej zaawansowane, nie przyniosą biznesowej wartości, jeśli dane zasilające te systemy będą rozproszone, niespójne lub trudnodostępne.
Problem dotyczy setek tysięcy firm na całym świecie, które inwestują w generatywny AI czy machine learning, ale napotykają bariery już na wczesnych etapach. Dane przechowywane w różnych systemach legacy'owych, bazach danych firmowych lub aplikacjach trzecich stron nie komunikują się ze sobą. Silosy informacyjne uniemożliwiają modelom AI dostęp do pełnego obrazu rzeczywistości biznesowej. Tymczasem, aby uzyskać znaczące rezultaty - od prognozowania popytu po personalizację doświadczenia klienta - trzeba najpierw rozwiązać problem fragmentacji danych.
Budowa data fabric to inwestycja długofalowa, ale niezbędna. Oznacza ona najpierw inwentaryzację istniejących zasobów danych, następnie ich unifikację poprzez dedykowane platformy i narzędzia integracyjne, a wreszcie wdrożenie standardów governance zapewniających jakość i bezpieczeństwo. Firmy, które podejmą ten wysiłek teraz, zyskają konkurencyjną przewagę - ich AI będzie działać szybciej, bardziej niezawodnie i będzie faktycznie wspierać decyzje biznesowe. Pozostałe mogą czekać na coraz bardziej zaawansowane modele, ale bez fundamencie danych wszystkie te osiągnięcia będą jedynie obietnicą na papierze.