9 вересня 2025 року консорціум Intecracy Group провів закритий офлайн-захід Intecracy Executive Breakfast, головною темою якого стала «Єдина інформаційна основа для аналітики та AI». У фокусі дискусії опинилися практичні аспекти впровадження систем управління основними даними (MDM), інструментів Data Governance та інтеграційних рішень. Ключові спікери зустрічі — Антон Марреро та Сергій Балашук — представили детальний аналіз того, чому без належної підготовки інформаційного підґрунтя будь-які інвестиції в штучний інтелект та просунуту аналітику не принесуть очікуваного результату.
Ілюзія всесильності AI та реальність фрагментованих даних
Сучасний бізнес-ландшафт демонструє стрімке зростання інтересу до технологій штучного інтелекту. Проте, як зазначили експерти під час заходу, існує небезпечна ілюзія, що алгоритми AI здатні самостійно розібратися в хаотичних та фрагментованих потоках інформації. На практиці ж низька якість даних лише масштабує помилки, призводячи до хибних аналітичних висновків та неефективних управлінських рішень.
Офлайн-дискусія підтвердила, що більшість керівників стикаються з аналогічними викликами: наявність десятків ізольованих баз даних, відсутність єдиних стандартів опису клієнтів чи продуктів, а також ручне коригування звітів. У таких умовах запуск AI-ініціатив часто перетворюється на дорогу іграшку, яка не приносить реальної бізнес-цінності для підприємства.
"Багато організацій вважають, що впровадження AI-інструментів автоматично вирішить проблему хаосу в інформаційних системах. Це фундаментальна помилка. Штучний інтелект — це лише надбудова, потужний процесор, який потребує чистого палива. Якщо на вхід подаються неузгоджені, застарілі або дубльовані дані, система видасть технологічно досконалу, але абсолютно хибну галюцинацію. Ми повинні спочатку побудувати міцний фундамент, де кожен елемент інформації має своє чітке місце, історію та верифікований статус", — підкреслив Антон Марреро.
Побудова єдиної основи: MDM та Data Governance
Для вирішення проблеми фрагментації даних критично важливим є системний підхід, який поєднує технологічні інструменти та організаційні зміни. Спікери детально зупинилися на механізмах Master Data Management (MDM), які дозволяють створити єдине джерело правди для всієї організації. Це передбачає консолідацію довідників, усунення дублікатів та забезпечення узгодженості інформації між різними департаментами.
Важливо розуміти, що MDM — це не просто програмне забезпечення, а комплексна методологія. Вона вимагає ревізії існуючих бізнес-процесів та визначення власників даних (Data Stewards) у кожному підрозділі. Це дозволяє усунути ситуації, коли фінансовий відділ, маркетинг та логістика використовують різні версії однієї й тієї ж інформації про клієнта.
Поряд із MDM ключову роль відіграє Data Governance — політика та процеси управління даними. Вони визначають зони відповідальності, правила доступу, стандарти якості та життєвий цикл інформації. Без чітко налаштованого Data Governance будь-яка технічна інтеграція залишатиметься тимчасовим рішенням, яке швидко втратить актуальність під впливом нових інформаційних потоків.
"Інтеграція систем без єдиних правил гри — це шлях до накопичення технічного боргу. Коли ми говоримо про побудову аналітичних платформ або підготовку до впровадження AI, першочерговим завданням є створення прозорої архітектури даних. MDM дозволяє синхронізувати ключові бізнес-сутності, а Data Governance забезпечує довгострокову життєздатність цієї моделі. Тільки за таких умов аналітика стає точним інструментом прогнозування, а не джерелом додаткових сумнівів", — зазначив Сергій Балашук.
Інтеграційні виклики та практичні механізми
Офлайн-формат заходу дозволив учасникам детально обговорити технічні та організаційні виклики, з якими стикаються компанії на шляху до цифрової трансформації. Одним із найскладніших етапів є інтеграція застарілих (legacy) систем із сучасними аналітичними платформами. Часто дані в таких системах зберігаються у несумісних форматах, що унеможливлює їх пряме використання для машинного навчання.
Спікери наголосили, що успішна інтеграція вимагає впровадження гнучких шин даних та ETL/ELT процесів, які працюють у зв'язці з політиками якості даних. Це дозволяє не просто переміщувати інформацію з однієї системи в іншу, а здійснювати її очищення, збагачення та валідацію в режимі реального часу. Таким чином, аналітичні системи отримують підготовлений та структурований матеріал, що є критично важливим для навчання точних моделей штучного інтелекту.
Крім того, інтеграційні процеси мають будуватися на принципах масштабованості. Бізнес постійно розвивається, з'являються нові джерела даних, такі як IoT-пристрої, зовнішні аналітичні платформи чи соціальні мережі. Єдина інформаційна основа, побудована на базі сучасних інтеграційних технологій, дозволяє оперативно підключати ці джерела без руйнування існуючої архітектури. Це забезпечує безперервність бізнес-процесів та стабільність аналітичних моделей.
Завершуючи захід, експерти Intecracy Group резюмували, що шлях до ефективного використання AI лежить через усвідомлення цінності даних як стратегічного активу. Інвестиції в інфраструктуру управління даними є першочерговим кроком, який визначає успіх усіх подальших інноваційних проектів компанії.