Der Reifegrad des Observability-Programms ist in Bezug auf Datenqualität, Datenpipelines und KI/ML-Modelle uneinheitlich, da die Akzeptanz unstrukturierter Daten zunimmt
Precisely (https://www.precisely.com/de), einer der weltweit führenden Anbieter von Datenintegrität, hat heute die Ergebnisse einer neuen globalen Studie bekannt gegeben. Im Rahmen der Studie "Observability for AI Innovation (https://www.precisely.com/resource-center/analystreports/barc-research-study-observability-for-ai-innovation?utm_source=Referral&utm_medium=Press-Release)", die vom Business Application Research Centre (BARC) erstellt und von Precisely finanziell unterstützt wurde, wurden mehr als 250 Daten- und KI-Akteure weltweit befragt. Sie enthüllt wichtige Erkenntnisse darüber, wie Unternehmen Observability nutzen, um zuverlässige KI- und Analyseergebnisse zu erzielen.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI in Unternehmen ist Observability zu einer grundlegenden Voraussetzung geworden, um Transparenz, Verantwortlichkeit und Leistung in Datenökosystemen zu gewährleisten. Die Studie zeigt, dass viele Unternehmen zwar wichtige Schritte zur Formalisierung von Observability-Programmen unternommen haben, die Fortschritte in den verschiedenen Disziplinen jedoch unterschiedlich sind. Unterschiede in der Programmreife, den Messverfahren und den regionalen Einführungstrends weisen auf Bereiche hin, die noch Aufmerksamkeit erfordern.
KI-Observability gewinnt an Zugkraft, aber es bleiben Lücken
76 % der Unternehmen haben Programme für die Observability der Datenqualität und der Datenpipeline (https://www.precisely.com/de/product/data-integrity/precisely-data-integrity-suite/data-observability?utm_source=Referral&utm_medium=Press-Release) formalisiert, implementiert oder optimiert, was ein starkes Engagement für den Aufbau zuverlässiger KI-Grundlagen zeigt. Während die Observability von KI/ML-Modellen mit 70 % dicht dahinter liegt, zeigen die Antworten ein breiteres Spektrum an Reifegraden, wobei viele Unternehmen noch mit uneinheitlichen oder unterentwickelten Programmen arbeiten.
Wenn es um die Erfolgsmessung geht, verwenden 68 % der Befragten qualitative und/oder quantitative Metriken, um ihre Observability-Bemühungen zu bewerten. Die übrigen Unternehmen verlassen sich jedoch auf Ad-hoc- oder gar keine Messungen, was ein erhebliches Risiko darstellt. Ohne klar definierte Metriken und die Abstimmung mit unternehmensweiten Governance-Rahmenwerken laufen Unternehmen Gefahr, ihre KI-Ziele zu verfehlen.
Unstrukturierte Daten entwickeln sich zu einem wichtigen Thema
Unternehmen erweitern ihre Observability-Programme über strukturierte Tabellen hinaus auf halbstrukturierte Daten (wie JSON oder Protokolldateien) und unstrukturierte Daten (wie Text, Bilder, Video und Ton). Der Studie zufolge prüfen 62 % der Unternehmen die Verwendung von halbstrukturierten Daten, wobei 28 % diese bereits aktiv nutzen, während 60 % derzeit unstrukturierte Dokumente auswerten. Diese starken Akzeptanztrends signalisieren eine wachsende Anerkennung der Bedeutung verschiedener Datentypen - insbesondere, da fortgeschrittene Anwendungsfälle wie prädiktives maschinelles Lernen und generative KI von ihnen abhängen. Die Beobachtung dieser Daten erfordert andere Observability-Techniken als bei Tabellen, einschließlich des sorgfältigen Anhängens und Verfolgens von Objekt-Metadaten.
Nordamerika ist führend bei KI und Observability-Reifegrad
Im Vergleich zu Europa melden nordamerikanische Unternehmen deutlich höhere KI-Einführungsraten und einen höheren Reifegrad der Observability. Im Durchschnitt haben 88 % der nordamerikanischen Unternehmen formalisierte Observability-Programme über alle Bereiche hinweg, verglichen mit nur 47 % in Europa. Nordamerikanische Unternehmen legen auch mehr Wert auf die Einhaltung von Vorschriften und den Datenschutz, obwohl es keine mit dem KI-Gesetz der EU vergleichbaren Bundesvorschriften für KI gibt. Darüber hinaus legen nordamerikanische Unternehmen mehr Wert auf die Modellgenauigkeit als europäische Unternehmen und doppelt so viele von ihnen verfügen über formelle Messungen der Observability.
"Da KI und das Aufkommen von agentenbasierten Anwendungsfällen die Risiken und Chancen von Analysen erhöhen, verstärken Datenteams ihre Observability-Programme, um die Datenverwaltung und -qualität zu verbessern", sagt Cameron Ogden, Senior Vice President - Product Management bei Precisely. "Die Studie unterstreicht, dass Observability nicht nur ein Nice-to-have ist, sondern eine grundlegende Fähigkeit, um die Integrität von Unternehmensdaten zu gewährleisten - insbesondere, wenn es darum geht, KI-Modelle für vertrauenswürdige und skalierbare Ergebnisse anzutreiben."
Laden Sie hier (https://www.precisely.com/resource-center/analystreports/barc-research-study-observability-for-ai-innovation/?utm_source=Referral&utm_medium=Press-Release) den vollständigen Bericht "Observability for AI Innovation" herunter, um mehr zu erfahren.
Methodologie
Die Umfrage "Observability for AI Innovation" wurde von BARC durchgeführt und von Precisely und Collibra gesponsert. Im Rahmen der Studie wurden Antworten von 264 Daten- und KI-Akteuren aus verschiedenen Branchen gesammelt, darunter IT, Fertigung, Finanzdienstleistungen und Einzelhandel. Zu den Befragten gehörten Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Führungskräfte und Geschäftsprozessverantwortliche, die einen umfassenden Überblick über die Einführung von Observability, Herausforderungen und Best Practices gaben.
Über BARC
BARC (Business Application Research Centre) ist eines der führenden europäischen Analystenhäuser für Unternehmenssoftware mit Schwerpunkt auf den Bereichen Daten, Business Intelligence (BI) und Analytik, Enterprise Content Management (ECM), Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP). Erfahren Sie mehr unter https://barc.de/.
Über Precisely
Als weltweit führendes Unternehmen im Bereich Datenintegrität stellt Precisely sicher, dass Ihre Daten genau, konsistent und kontextbezogen sind. Unser Portfolio, einschließlich der Precisely Data Integrity Suite, hilft Ihnen, Daten zu integrieren, die Datenqualität zu verbessern, die Datennutzung zu regeln, Standortdaten zu geokodieren und zu analysieren sowie mit ergänzenden Datensätzen anzureichern, um sichere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Über 12.000 Unternehmen in mehr als 100 Ländern, darunter 93 der Fortune 100, vertrauen auf Software, Daten und Strategiedienstleistungen von Precisely, um KI-, Automatisierungs- und Analyseinitiativen voranzutreiben. Erfahren Sie mehr unter www.precisely.com/de.
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