Stewart Obligasi
Wakil Presiden Riset, Kecerdasan Data (IDC)
LAPORAN PENELITIAN
Landasan Data Siap Masa Depan: Dari Percontohan AI hingga Nilai Produksi
Keberhasilan dengan AI dimulai dari data. Meningkatkan kualitas dan aksesibilitas data untuk AI adalah prioritas utama organisasi saat ini; sembilan bulan lalu, prioritasnya adalah meningkatkan infrastruktur AI. Namun, meletakkan fondasi data yang kokoh untuk AI memerlukan penyatuan data dan metadata, manajemen kualitas, dan kontrol – dengan memperlakukan data sebagai produk.
LAPORAN PENELITIAN
Landasan Data Siap Masa Depan: Dari Percontohan AI hingga Nilai Produksi
Tonton Webcastnya
Meminta Penilaian Data
Menurut IDC Analyst Spotlight, yang disponsori oleh Qlik dan Artha Solutions, melewatkan kesiapan data selama 12 bulan ke depan dapat memungkinkan pesaing untuk mendapatkan keunggulan utama AI dalam hal kecepatan, akurasi, dan kepercayaan pelanggan. Menyebarkan layanan intelijen perusahaan yang kuat merupakan kebutuhan strategis untuk berhasil menskalakan AI.
37%
Percontohan ke Tingkat Produksi
+24%
Inovasi Lebih Cepat
19%
Penghematan Biaya Rata-rata
Abstrak
Fondasi data yang siap-AI (AI-ready data foundation) adalah kunci untuk mengubah investasi AI menjadi hasil bisnis yang terukur. Seiring organisasi meningkatkan skala inisiatif AI, data yang tepercaya dan dikelola dengan baik menjadi esensial untuk kecepatan, akurasi, dan dampak. White paper ini mengeksplorasi bagaimana layanan fondasi data mempercepat kesiapan data AI (AI data readiness), meningkatkan ketangkasan (agility), efisiensi operasional, dan inovasi, serta memungkinkan organisasi untuk dengan percaya diri beralih dari uji coba AI (AI pilots) ke ROI nyata.
Unduh white paper ini untuk mempelajari bagaimana membangun fondasi data yang siap-AI membuka kelincahan, efisiensi, dan inovasi.
Poin Penting
- Jembatani Kesenjangan Produksi AI: Meskipun antusiasme terhadap kecerdasan buatan sangat luas, hanya 37% inisiatif AI yang berhasil berkembang dari proof of concept ke produksi penuh karena data yang terfragmentasi dan tata kelola yang tidak konsisten.
- Manajemen Data adalah Prioritas Utama: Organisasi menyadari bahwa keberhasilan AI sangat bergantung pada data yang mendasarinya. Akibatnya, manajemen data telah muncul sebagai prioritas investasi teknologi teratas selama 18 bulan ke depan, bahkan melampaui investasi langsung dalam teknologi AI.
- Percepat Nilai dengan Memperlakukan Data sebagai Produk: Bertransisi ke "produk data" pola pikir ini mengurangi kompleksitas dan meningkatkan keandalan. Organisasi yang mengadopsi pendekatan ini melaporkan waktu perolehan nilai (time to value) yang 9% lebih cepat dan peningkatan 10% pada KPI inovasi.
- Wujudkan Keuntungan Enterprise yang Terukur: Membangun fondasi kecerdasan enterprise yang tangguh dan siap menghadapi masa depan memberikan hasil operasional dan keuangan yang signifikan, termasuk rata-rata inovasi yang 24% lebih cepat, efisiensi operasional 23% lebih tinggi, dan penghematan biaya 19%.
- Terapkan Model Operasional yang Terpadu dan Dapat Diulang: Pelajari bagaimana kemitraan strategis antara Artha Solutions dan Qlik mengatasi hambatan krusial ini dengan menggabungkan tulang punggung integrasi tingkat lanjut dengan tata kelola data, kualitas data, dan katalogisasi yang andal untuk menskalakan AI secara aman.
Topik yang Dicakup
Tata Kelola Data
Qlik
Talend
Siapa yang Harus Membaca Ini
- Pemimpin data, analitik, dan arsitektur perusahaan
- Tim teknologi bisnis mengevaluasi program modernisasi
- Para pemimpin layanan kesehatan merencanakan inisiatif transformasi data
