svasdssvasds

การจัดเก็บข้อมูลในอนาคตกำลังล้มเหลว 'การ์ทเนอร์' แนะให้เร่งปรับแผนใหม่

การจัดเก็บข้อมูลในอนาคตกำลังล้มเหลว 'การ์ทเนอร์' แนะให้เร่งปรับแผนใหม่

การ์ทเนอร์ คาดการณ์ปี 2570 องค์กรที่เก็บข้อมูลเก่ามาใช้ในการวิเคราะห์จะเจอปัญหาใหญ่ เพราะ AI จะไม่สามารถวิเคราะห์ผลได้อย่างที่ต้องการ และอาจเป็น AI ที่ทำงานได้ไม่ดีพอ เร่งองค์กรปรับแผนใหม่ด่วน

SHORT CUT

  • การจัดเก็บข้อมูลเก่าเพื่อใช้พัฒนา GenAI อาจเจอปัญหา
  • ข้อมูลที่ไม่อัปเดต เสี่ยงเจอเรื่องจริยธรรม
  • ยอมเสียเวลาตรวจเช็กข้อมูลใหม่ก่อนปล่อย AI ไปใช้งาน

การ์ทเนอร์ คาดการณ์ปี 2570 องค์กรที่เก็บข้อมูลเก่ามาใช้ในการวิเคราะห์จะเจอปัญหาใหญ่ เพราะ AI จะไม่สามารถวิเคราะห์ผลได้อย่างที่ต้องการ และอาจเป็น AI ที่ทำงานได้ไม่ดีพอ เร่งองค์กรปรับแผนใหม่ด่วน

นายซาอูล ยูดาห์ รองประธานฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์ กล่าวว่าการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล หรือ D&A ขององค์กรกำลังเผชิญปัญหาใหญ่และกลายเป็นวิกฤตที่เกิดขึ้นจริงหากไม่เร่งปรับแก้ไขให้ทันก่อนปี 2570 

แม้ว่าการใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์เพื่อกำกับดูแลข้อมูลและการวิเคราะห์ และวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลธุรกิจหลักที่มีความสำคัญมากกว่าเชิงเทคนิค เพราะการวางแผนเรื่อง GENAI จะต้องมองเรื่องการกำกับดูแลแบบรีแอคทีฟ มุ่งเน้นไปที่สินทรัพย์เพียงรายการเดียว นั่นคือ ข้อมูล อาจจะส่งผลเรื่องความเสี่ยง จากการปรับขนาดตามการเติบโตขององค์กรและความคล่องตัว

การจัดเก็บข้อมูลในอนาคตกำลังล้มเหลว \'การ์ทเนอร์\' แนะให้เร่งปรับแผนใหม่

การทำงานแบบ “One-Size-Fits-All” อาจไม่ใช่ทางออกที่ดี

นักวิเคราะห์มองว่า การใช้โมเดลการดำเนินงานแบบ One-Size-Fits-All อาจไม่ใช่แนวทางที่องค์กรส่วนใหญ่มองหา

การจัดเก็บข้อมูลในอนาคตกำลังล้มเหลว \'การ์ทเนอร์\' แนะให้เร่งปรับแผนใหม่ ยิ่งการใช้งาน GenAI ทันสมัยมากเท่าไหร่ก็เป็นเรื่องยากที่จะกำกับควบคุมข้อมูลให้ทันสมัยตาม และยิ่งใช้หลักการ  D&A ที่ล้าสมัย ก็ยิ่งทำให้ธรรมภิบาล AI กลายเป็นกระบวนการมอบหมายและรับประกันความรับผิดชอบขององค์กร สิทธิ์การตัดสินใจ ความเสี่ยง นโยบาย และการตัดสินใจลงทุนเพื่อนำ AI มาใช้ ในการกำกับดูแลที่ต้องพัฒนาต่อยอด

นอกจากนี้ องค์กรควรรวมความสามารถของ AI และ GenAI เข้ากับโปรแกรมธรรมาภิบาล D&A  เนื่องจากภายในปี 2570 การใช้ GenAI จะเร่งการเติบโตทางมูลค่าหรือ Time to Value ของโปรแกรม D&A และโปรแกรมการจัดการข้อมูลหลัก หรือ Master Data Management Programs ได้มากถึง 40%

ความสามารถของ GenAI สามารถช่วยเรื่องนี้ได้ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพในกิจกรรมการกำกับดูแล เช่น การจัดทำรายการและการจำแนกประเภทข้อมูล การนำข้อมูลไปใช้ในวงกว้างและง่ายขึ้น อาทิ ความสามารถในด้านการบริการตนเอง (Self-Service) ที่ดีขึ้น หรือความสามารถที่ช่วยแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจที่มีความเฉพาะเจาะจง เช่น การเพิ่มคุณค่าข้อมูลลูกค้าเพื่อกำหนดเป้าหมายได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

 

อ่านข่าวอื่นๆ เพิ่มเติม

related