A Salesforce, CRM de Inteligência Artificial (IA), acaba de lançar o relatório IA

não – requer entradas de dados seguras e confiáveis. Na verdade, 92% dos inquiridos afirmam que a necessidade de dados confiáveis ​​é maior do que nunca.

As equipas mais próximas dos dados têm maior confiança na precisão dos mesmos. No entanto, mesmo estas têm muito espaço para melhoria: apenas 57% dos líderes de dados participantes no estudo estão totalmente confiantes nos seus dados. Os departamentos de linhas de negócios, como marketing, vendas e serviços, são ainda mais céticos, com uma média de 43% a confiar totalmente nos seus dados.

Fiabilidade é prejudicada pelas ameaças à segurança e pouca harmonização dos dados

Embora a falta de confiança seja a principal razão da luta das empresas para a utilização de dados para sustentar soluções baseadas em IA, o principal desafio entre os inquiridos é a ameaça à segurança da informação.

As crescentes preocupações com a cibersegurança são agravadas por outro fator importante: os dados organizacionais estão a aumentar, tanto em volume como em complexidade, expandindo a superfície de ameaças e tornando mais difícil trabalhá-los.

Mais de dois terços (68%) das equipas de análise e TI preveem que os volumes de dados vão aumentar substancialmente nos próximos 12 meses. Em média, os líderes técnicos esperam um crescimento de cerca de 20% numa variedade de fontes, incluindo dados próprios, dados de terceiros e dados de dispositivos.

O aumento da complexidade é mais do que uma consideração de segurança: é um desafio técnico. Depois das ameaças à segurança, os líderes analíticos e de TI citam a falta de harmonização de dados como a maior barreira para extrair valor das suas fontes de dados. Os efeitos posteriores de dados díspares e isolados preocupam os líderes empresariais, que citam volumes de dados esmagadores e a falta de uma única fonte de verdade como as principais barreiras para aproveitarem os seus próprios dados.

Governance e cultura próprios são essenciais para aproveitar os dados de forma eficaz

Governance de dados é uma parte fundamental para o sucesso da IA – ou seja, o conjunto de regras ou políticas através das quais as informações são recolhidas, geridas, armazenadas, medidas e comunicadas dentro de uma organização.

Ao estabelecer parâmetros claros para acesso, privacidade, segurança e retenção de dados, as empresas experientes aproveitam o governance de dados para garantirem a qualidade, democratizarem o acesso e protegerem a privacidade. Um governance de dados eficaz pode fornecer clareza sobre questões-chave como a precisão dos dados (por exemplo, os dados estão corretos e sem discrepâncias?), integridade (estou a obter a imagem completa?), fiabilidade (os dados são consistentes e confiáveis ao longo do tempo e em todos os contextos?) e relevância (os dados fornecem o insight de que preciso?).

A grande maioria dos líderes analíticos e de TI entrevistados usa o governance de dados como uma ferramenta para garantir e certificar a qualidade básica dos dados (85%), uma estrutura para inspirar confiança nos dados (84%) e uma forma eficaz de democratizar o acesso aos dados (81%).

É claro que melhorar a confiança nos dados é mais do que uma solução técnica; promover uma forte cultura de dados — criando uma mentalidade e uma prática em torno do valor de ser uma empresa orientada por dados — é fundamental para impulsionar a confiança e a adoção. O relatório identificou ainda que as empresas orientadas por dados têm melhor desempenho em quase todas as métricas. Mais de 7 em cada 10 empresas estão a aumentar os orçamentos para ferramentas de análise de dados e treino.