Czy dane Twojej firmy są naprawdę AI-ready? Oto jak przygotować architekturę danych pod sztuczną inteligencję

Czy dane Twojej firmy są naprawdę AI-ready? Oto jak przygotować architekturę danych pod sztuczną inteligencję

Wdrażanie AI w środowisku ERP nie jest już futurystyczną wizją - to realny kierunek rozwoju firm, które chcą zwiększać efektywność operacyjną, automatyzować procesy i podejmować decyzje w oparciu o wiarygodne dane. Jednak zanim jakikolwiek model LLM zacznie generować wartość, organizacja musi odpowiedzieć na jedno fundamentalne pytanie: czy nasze dane są gotowe na sztuczną inteligencję?

W praktyce oznacza to, że dane muszą być dokładne, spójne, ustrukturyzowane, odpowiednio zarządzane i dostępne w całym ekosystemie systemów biznesowych. Brak tych fundamentów prowadzi do błędnych prognoz, nieudanych automatyzacji i decyzji opartych na niepełnych lub sprzecznych informacjach.

Poniżej przedstawiam kluczowe obszary, które każdy CEO, CFO, CIO i COO powinien przeanalizować przed rozpoczęciem transformacji opartej na AI - szczególnie w kontekście nowoczesnych systemów ERP, takich jak Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Management.

Spójność i dokładność danych - fundament skutecznych modeli AI

Sztuczna inteligencja wymaga jednolitego, wiarygodnego zestawu danych. Tymczasem wiele firm nadal funkcjonuje w oparciu o rozproszone systemy, moduły i aplikacje legacy, które przechowują dane częściowo pokrywające się, lecz niespójne.

Jeżeli różne działy raportują odmienne wartości dla tego samego wskaźnika - np. przychodu, marży czy poziomu zapasów - to AI nie będzie w stanie wygenerować poprawnych rekomendacji. Modele LLM uczą się na danych, które im dostarczamy. Jeśli dane są sprzeczne, wyniki również będą sprzeczne.

Ekspercka wskazówka: Standaryzacja kluczowych definicji biznesowych, integracja systemów oraz regularne audyty danych to nie opcja, lecz konieczność. Dopiero wtedy AI może wspierać organizację w podejmowaniu szybkich i trafnych decyzji.

Struktura danych - AI nie poradzi sobie z chaosem

Modele LLM najlepiej działają na danych ustrukturyzowanych. W praktyce oznacza to, że informacje muszą być:

  • poprawnie skategoryzowane,
  • przechowywane w formatach możliwych do odczytu maszynowego,
  • dostępne w jednym, spójnym ekosystemie danych.

Jeśli kluczowe informacje znajdują się w arkuszach Excel, skanach PDF, e‑mailach lub notatkach odręcznych, sztuczna inteligencja nie będzie w stanie ich poprawnie przetworzyć. To prowadzi do błędów w raportowaniu, nieprecyzyjnych analiz i nieefektywnej automatyzacji.

Praktyczna obserwacja z projektów ERP: Jeżeli pracownicy muszą ręcznie „wyciągać” dane z wielu źródeł, aby przygotować raport, to AI również będzie mieć z tym problem – tylko na znacznie większą skalę.

Ład danych - jasne zasady to mniejsze ryzyko i większa przewidywalność

Brak spójnych polityk zarządzania danymi prowadzi do chaosu informacyjnego, błędów ludzkich i ryzyka naruszeń bezpieczeństwa. W kontekście AI oznacza to, że modele mogą przetwarzać dane nieaktualne, nieautoryzowane lub błędnie wprowadzone.

Przykłady ryzyk:

  • brak kontroli dostępu może prowadzić do nadpisania danych finansowych,
  • niejasne zasady aktualizacji danych mogą skutkować błędami w automatyzacji,
  • brak odpowiedzialności za jakość danych prowadzi do nieprzewidywalnych wyników AI.

Ekspercka wskazówka: AI‑ready governance to jasne role, odpowiedzialności i procesy. Bez tego nawet najlepszy system ERP nie zapewni wiarygodnych wyników.

Skalowalność danych - AI rośnie szybciej niż infrastruktura

Firmy często zaczynają od małych pilotaży AI, które działają poprawnie… dopóki nie próbujemy rozszerzyć ich na cały biznes. Wtedy okazuje się, że infrastruktura danych nie jest przygotowana na większą liczbę transakcji, użytkowników czy źródeł danych.

Jeśli prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji działa dla jednej linii produktowej, ale zawodzi przy analizie całego łańcucha dostaw – to sygnał, że architektura danych wymaga modernizacji.

Kluczowe obszary do analizy:

  • magazynowanie danych - data lakes, chmura, architektura hybrydowa,
  • moc obliczeniowa - HPC, GPU, skalowalne środowiska chmurowe,
  • integracja - płynny przepływ danych między systemami on‑prem i cloud.

Skalowalna architektura danych to warunek konieczny, aby AI mogła rosnąć wraz z biznesem.

AI zaczyna się od danych - nie od technologii

Wiele firm traktuje AI jako technologię plug‑and‑play. Tymczasem jej prawdziwa wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy dane są:

  • dokładne,
  • spójne,
  • ustrukturyzowane,
  • właściwie zarządzane,
  • dostępne w całej organizacji.

Bez tego nawet najbardziej zaawansowane modele nie przyniosą oczekiwanych rezultatów.

Konsultanci xalution Group wspierają organizacje w przygotowaniu danych do wdrożeń AI i nowoczesnych systemów ERP. Jeśli chcesz ocenić gotowość swoich danych lub rozpocząć transformację opartą na sztucznej inteligencji, jesteśmy gotowi pomóc.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Złota zasada Solution Architecta D365 FSCM

Standaryzuj tam, gdzie możesz, bo to najszybsza droga do efektywności, przewidywalności i prostych aktualizacji w D365 FSCM. Customizuj tam, gdzie musisz, ale tylko wtedy, gdy proces realnie buduje przewagę konkurencyjną lub wynika z wymogów regulacyjnych. O wszystkim decyduj przez pryzmat strategii biznesowej, nie „możliwości systemu” ani przyzwyczajeń operacyjnych. W świecie transformacji cyfrowej, w którym systemy ERP stają się kręgosłupem operacyjnym organizacji, jedno pytanie powraca nieustannie: jak znaleźć równowagę między standaryzacją procesów a elastycznością, którą dają rozszerzenia i customizacje?To dylemat, który potrafi zdominować całe projekty wdrożeniowe, a jego niewłaściwe rozwiązanie prowadzi do kosztownych konsekwencji. Doświadczony Solution Architect D365 Finance & Supply Chain Management wie, że nie chodzi o wybór jednego z dwóch skrajnych podejść. Kluczem jest świadome podejmowanie decyzji, oparte na strategii biznesowej, a nie na ograniczeniach systemu czy przyzwyczajeniach operacyjnych. Stąd zasada, która powinna być kompasem każdego projektu ERP: standaryzuj tam, gdzie możesz, customizuj tam, gdzie musisz, i zawsze decyduj na podstawie strategii, nie systemu. Dlaczego ta zasada jest tak ważna? Wiele organizacji rozpoczyna wdrożenie ERP od niewłaściwego końca. Zamiast najpierw określić kierunek strategiczny, zaczynają od wyboru systemu, a następnie próbują dopasować do niego procesy. W efekcie ERP zaczyna dyktować sposób działania firmy, a nie odwrotnie. To prowadzi do dwóch skrajnych scenariuszy: nadmiernej customizacji, która komplikuje system i generuje dług technologiczny, lub agresywnej standaryzacji, która niszczy przewagi konkurencyjne i wymusza nienaturalne zmiany operacyjne. Oba podejścia są błędne, jeśli nie wynikają z jasno zdefiniowanej strategii biznesowej. Standaryzacja: fundament efektywności Standaryzacja procesów w ERP ma ogromną wartość. D365 FSCM, podobnie jak inne dojrzałe platformy, oferuje bogaty zestaw procesów opartych na najlepszych praktykach. W obszarach takich jak zakupy, księgowość, podstawowe planowanie produkcji czy zarządzanie magazynem, standardowe funkcjonalności są wynikiem tysięcy wdrożeń i lat doświadczeń branżowych. Standaryzacja w tych obszarach: redukuje koszty wdrożenia, skraca czas projektu, ułatwia aktualizacje i utrzymanie, zwiększa przewidywalność procesów, poprawia adopcję użytkowników. Dlatego dojrzałe organizacje świadomie upraszczają i standaryzują procesy tam, gdzie nie stanowi to zagrożenia dla ich modelu biznesowego. To nie jest „przycinanie procesów pod system”, lecz racjonalizacja działań, które i tak powinny być zoptymalizowane. Customizacja: narzędzie, nie problem Customizacje mają złą reputację, głównie dlatego, że wiele firm stosuje je bezrefleksyjnie. Tymczasem rozszerzenia są naturalnym elementem architektury ERP, o ile są stosowane świadomie i w miejscach, gdzie przynoszą realną wartość. Customizacja jest uzasadniona, gdy: proces jest kluczowy dla przewagi konkurencyjnej, organizacja działa w silnie regulowanym środowisku, model biznesowy jest unikalny, standard ERP nie wspiera krytycznych scenariuszy, integracje wymagają specyficznej logiki. W takich przypadkach próba „przycięcia” procesów do standardu ERP może przynieść więcej szkody niż pożytku. Customizacja staje się wtedy inwestycją w rozwój, a nie kosztem. Strategia jako punkt wyjścia Kluczowym elementem złotej zasady jest ostatnia linia: decyduj na podstawie strategii, nie systemu. To właśnie strategia biznesowa powinna określać, które procesy są strategiczne, które operacyjne, a które można bezpiecznie ustandaryzować.Strategia-first oznacza: jasne określenie kierunku rozwoju organizacji, zdefiniowanie kluczowych kompetencji operacyjnych, identyfikację procesów, które budują przewagę, określenie wymagań przyszłego modelu operacyjnego, dopiero na końcu wybór technologii. Dzięki temu decyzje dotyczące standaryzacji i customizacji nie są przypadkowe, lecz wynikają z logicznej analizy. Dlaczego nie można zaczynać od systemu? Wybór ERP przed zdefiniowaniem strategii prowadzi do sytuacji, w której organizacja próbuje dopasować się do narzuconych ram. To skutkuje często: nadmierną liczbą customizacji, niepotrzebnym komplikowaniem procesów, brakiem skalowalności, niską adopcją użytkowników, kosztownymi zmianami w przyszłości. System ERP nie powinien być punktem odniesienia dla strategii. To strategia powinna wyznaczać, jakiego ERP potrzebuje organizacja i w jaki sposób powinna go używać. Jak stosować złotą zasadę w praktyce? 1. Przeprowadź ocenę strategiczną Zanim zacznie się jakiekolwiek prace nad ERP, organizacja musi odpowiedzieć na pytania: jakie cele chce osiągnąć, jakie procesy są kluczowe, jakie kompetencje operacyjne są niezbędne, jakie KPI definiują sukces. Bez tego każda decyzja technologiczna będzie przypadkowa. 2. Zmapuj procesy i określ ich rolę Procesy można podzielić na trzy kategorie: commodity – można standaryzować, core – muszą być dopasowane do modelu biznesowego, differentiators – mogą wymagać customizacji. To pozwala uniknąć zarówno nadmiernej standaryzacji, jak i niepotrzebnych rozszerzeń. 3. Zdefiniuj model operacyjny stanu docelowego Future-state blueprint określa, jak organizacja ma działać po wdrożeniu. To fundament decyzji architektonicznych. 4. Dopiero na końcu wybierz system i zdecyduj o customizacjach W tym momencie wiadomo już, gdzie standard wystarczy, a gdzie potrzebna jest elastyczność. Standaryzacja kontra customizacja: fałszywa dychotomia Często słyszy się opinie, że lepiej „przyciąć procesy do ERP” niż rozbudowywać system. To prawda, ale tylko częściowo. Standaryzacja jest wartościowa, o ile nie niszczy kluczowych elementów modelu biznesowego. Customizacja jest uzasadniona, o ile wspiera strategiczne cele organizacji. Złota zasada Solution Architecta nie polega na wyborze jednej drogi. Polega na umiejętności rozpoznania, która droga jest właściwa w danym kontekście.Wdrożenie ERP to nie projekt technologiczny. To projekt strategiczny, który wpływa na sposób działania całej organizacji.Dlatego decyzje dotyczące standaryzacji i customizacji muszą wynikać z jasno określonej strategii, a nie z ograniczeń systemu czy przyzwyczajeń operacyjnych. Standaryzuj tam, gdzie możesz. Customizuj tam, gdzie musisz. Decyduj na podstawie strategii, nie systemu. To nie tylko zasada architektoniczna. To fundament skutecznej transformacji biznesowej.
Złota zasada Solution Architecta D365 FSCM
Logo firmy xalution Group
zweryfikowano

0/5

xalution Group

Zwinne rozwiązania dla Twojego biznesu


Microsoft Dynamics 365
Cała Polska
+1
Zobacz profil
Branża
Automotive, Chemiczna, Dystrybucja, eCommerce, Hotelarstwo, Meblarska, Metalurgiczna, Produkcyjna, Sektor publiczny, Transportowa, Produkcja maszyn, Produkcja zaawansowanych technologii i elektroniki, Cyfrowa transformacja przedsiębiorstw
Opis
Zwinne rozwiązania i inteligentne usługi dla zoptymalizowania Twoich procesów biznesowych....
rozwiń