Gartner: Ma'lumotlar va AI jamoalarining moliyaviy ta'sirini baholash juda muhim bo'ldi
Qisqacha
Ma'lumotlar, AI va ML jamoalarining moliyaviy ta'sirini baholash muammosi muhim bo'lib qoldi.
Sun'iy intellektning yorqin kelajagi dunyosida hamma faqat ma'lumotlarni tahlil qilishning ajoyib ta'siri va umuman olganda, ma'lumotlar guruhlari jadvalga nima olib kelishi mumkinligi haqida gapiradi. Ushbu ta'sirlarni haqiqatda ko'rganmisiz: ma'lumotlarni tahlil qilish loyihalarini amalga oshirish natijasida aniq pul oqimlari? Javob, ehtimol, noaniq. Shunday qilib, Gartner ma'lumotlar guruhlari ta'sirini baholash muammosini o'zlarining etakchilarida muhokama qildi ma'lumotlar va tahliliy konferentsiya bu yil.
Gartner tadqiqotiga ko'ra, 1975 yildan beri ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha loyihalarning o'ziga xos moliyaviy ta'sirini o'lchaydigan kompaniyalar ulushi (daromadlarning o'sishi, xarajatlarning kamayishi, mahsuldorlikning o'sishi va xavflarning kamayishi) barqaror pasayish kuzatilmoqda. 2020 yilda allaqachon ma'lumotlarga investitsiyalarning 90% dan ortig'i (17 yildagi 1975% ga nisbatan) strategik maqsadlar deb ataladigan narsalar bilan oqlandi: innovatsiyalar yaratish, ma'lumotlar aktiv sifatida va brend qiymati.
Va keyin siz global makroiqtisodiy muhitda bulutlar to'planishi fonida biz qanday va nima uchun bu erga kelganimiz va bundan keyin nima bo'lishi haqida ko'p gapirishingiz mumkin.
Nima uchun trend shakllandi?
Ma'lumotlarni tahlil qilish samarasini strategik maqsadlar nuqtai nazaridan asoslash, ko'p hollarda, odatiy holdir. So'nggi yillarda sanoatning rivojlanishi hamma uchun ayon bo'ldi, shekilli: ChatGPT bu erda oxirgi zarbani oxirgi shubhali qiladi. Yutuq paytida, omon qolishni xohlaydigan hech bir kompaniya umidsiz orqada qolishni xohlamaydi.
Ta'sirni strategik maqsadlar bilan asoslash, ba'zida siz ma'lumotlarga investitsiyalar qanday real moliyaviy ta'sirlar keltirishi va buni qanday o'lchash mumkinligini tushunishga investitsiya qilmasangiz majbur bo'ladi. Ko'pgina kompaniyalar ma'lumotlarga asoslangan biznes jarayonlarini yaxshilash uchun loyihalarga katta miqdorda sarmoya kiritadilar, lekin shu bilan birga ular ushbu loyihalarning ta'sirini baholash metodologiyasini yaratishga (AB testi, ma'lumotlar loyihalarini investitsiyadan keyingi tahlili va boshqalar) tejashadi. Har bir yangi loyiha bilan bunday kompaniyalar noaniqlik tuzog'iga tobora ko'proq tushib qolishadi; ular uchun barcha ma'lumotlar faoliyatining yakuniy bankrotligi xavfi ortib bormoqda yoki ma'lumotlar jamoasi o'z faoliyatining muvaffaqiyatini tushunmasdan haddan tashqari oshirilgan.
Shu bilan birga, amalda bunday metodologiyalarni joriy etish har doim barcha ma'lumotlar loyihalariga eng katta ta'sir ko'rsatdi.
Keyin nima bo'ladi?
Qorong'u tomoni - bu jahon bozorlaridagi qiyin makroiqtisodiy vaziyatda ma'lumotlar guruhlarining kuchayib borayotgan zaifligi. Agar ba'zi turdagi jamoalarning 90% ta'siriga "tegish" mumkin bo'lmasa, ular yorug' kelajakda qaerdadir, iqtisodiy inqiroz kuchayganda, birinchi bo'lib aynan shu jamoalar zarba beradi. Afsuski, bu tendentsiyaning boshlanishi asosan 2022 yilga qadar tasdiqlandi va bir qator keng ko'lamli ishdan bo'shatish yirik kompaniyalarda.
Yorqin tomoni - real moliyaviy ta'sirni baholashga bo'lgan qiziqishning ortishi. Yuqorida aytilganlarning barchasi fonida biz 2024–2025 yillarda tendentsiyaning o'zgarishini kutamiz va ko'proq investitsiyalar haqiqiy moliyaviy samara bilan oqlanadi.
Va bu ishonchli ML kabi usullarga qiziqishning oshishini anglatadi: ma'lumotlar guruhlari ishini qanday tashkil qilish kerak, shunda ularning faoliyatining ta'siri o'lchanadi va moliyaviy jihatdan ijobiy bo'ladi. Buni amalga oshirish uchun siz ML tizimini loyihalash (aniq foyda keltirmaydigan yoki amalga oshirib bo'lmaydigan loyihalarga kirmaslik uchun), sababiy xulosa (noto'g'ri naqshlar tuzog'iga tushmaslik uchun) va AB testi (to'g'ri ishlash uchun) haqida o'ylashingiz kerak. prototipingiz masshtablashda pul olib keladimi yoki yo'qligini tushuning).
Batafsil tegishli yangiliklarni o'qing:
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
Boshqa maqolalar
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
