Чому AI потребує бізнес-контексту: роль даних у новій хвилі цифрової трансформації

Штучний інтелект став одним із головних драйверів технологічної трансформації бізнесу. Компанії активно інвестують у генеративний AI, машинне навчання та автоматизацію процесів.

 

Однак дедалі більше компаній не отримують очікуваного бізнес-ефекту. Причина часто криється не в самих AI-моделях, а у фундаменті, на якому вони працюють — даних. Без якісних, узгоджених і зрозумілих даних навіть найпотужніші моделі не здатні забезпечити точні прогнози чи підтримувати прийняття управлінських рішень. Саме тому в центрі нової хвилі інновацій опиняється питання: як зробити корпоративні дані доступними, структурованими та готовими до використання AI.

 

Чому AI-проєкти часто не масштабуються

 

У більшості компаній дані розподілені між десятками систем: ERP, CRM, HR-платформами, рішеннями для логістики, фінансів чи виробництва.

 

Ці дані можуть бути технічно доступними, але вони часто втрачають свій бізнес-контекст. Моделі штучного інтелекту потребують пов’язаної інформації з цілісними зв’язками. Модель прогнозування попиту, яка не може бачити, як умови закупівель взаємодіють з постачальниками або пов’язують продажі з платіжною поведінкою клієнтів, створюватиме прогнози, які виглядають математично правдоподібними, але не враховуватимуть динаміку, яка насправді впливає на бізнес.

 

У результаті AI-моделі працюють із нецілісною картиною реальності. Саме тому сьогодні компанії дедалі більше уваги приділяють не лише розвитку AI, а й архітектурі управління даними.

 

Новий етап: корпоративні платформи даних

 

Щоб AI працював ефективно, організаціям потрібна єдина платформа, яка поєднує операційні та аналітичні дані й зберігає їхній бізнес-зміст.

 

Сьогодні формується новий підхід до роботи з даними — Business Data Fabric. На відміну від традиційної архітектури, де дані витягуються та трансформуються, Business Data Fabric об’єднує доступ до інформації без втрати її бізнес-контексту. Такий підхід дозволяє працювати з даними у місці їхнього виникнення, зберігаючи їхні взаємозв’язки.

 

Одним із прикладів такого підходу є SAP Business Data Cloud — платформа, що дозволяє об’єднати дані з SAP-систем та сторонніх джерел у єдину структуру, готову до аналітики та AI-використання. Основна ідея полягає в тому, щоб об’єднати різні джерела даних, зберегти бізнес-контекст інформації та створити надійну основу для аналітики та штучного інтелекту. Такий підхід допомагає компаніям перейти від розрізненої інформації до єдиного середовища роботи з даними.

 

Наприклад, сутність «Клієнт» має однакове значення, незалежно від того, чи з’являється вона у сценарії фінансового планування, аналізі ланцюга поставок чи моделі робочої сили. 

 

Це здається технічним нюансом, але насправді має значний операційний ефект. Візьмемо до прикладу планування персоналу. HR-команді потрібно поєднати фінансові дані (розподіл бюджету, витрати), операційні дані (терміни проєкту, потреби в ресурсах) та HR-дані (навички, доступність, ризик звільнення). У традиційній архітектурі створення такого аналітичного зрізу може зайняти тижні або навіть місяці інтеграції даних. І навіть після цього результат залишається нестабільним. Коли ж дані мають єдину модель, така аналітика стає стандартною можливістю, а не кастомним проєктом.

 

Щоб AI реально працював у бізнесі, компаніям потрібно перейти від копіювання даних до єдиної, узгодженої системи даних. Ті, хто зробить це раніше, отримають довгострокову перевагу.

 

Як побудувати архітектуру даних для AI

 

Щоб глибше розібратися в цьому питанні, SAP проводить онлайн-захід The Fabric of Data and AI, присвячений сучасним архітектурам даних та ролі платформ у розвитку корпоративного AI.

 

Коли: 24 березня 2026 року, 12:00 (за Києвом) Мова події: англійська Формат: онлайн

 

Під час заходу учасники дізнаються, як сучасні технології допомагають компаніям об’єднувати дані з різних джерел, впроваджувати штучний інтелект у бізнес-процеси та створювати інтелектуальні цифрові платформи для управління компаніями.

 

У програмі:

• виступи експертів SAP та лідерів індустрії;

• практичні кейси використання AI та аналітики даних у бізнесі: дізнайтеся, як Google, Ericsson та Vodafone забезпечують передачу бізнес-контексту разом із даними в міру масштабування штучного інтелекту;
• як структура бізнес-даних зберігає значення в міру масштабування штучного інтелекту;

• перші кроки до створення агентів зі штучним інтелектом, які забезпечують реальну бізнес-цінність.

 

Зареєструватися можна за посиланням: https://events.sap.com/fabric-of-data-and-ai/en_us/home.html

 

---

 

Корисні ресурси для розробників і data-фахівців

 

Для тих, хто хоче детальніше ознайомитися з можливостями сучасних платформ даних, доступні кілька ресурсів:

• Серія демо SAP Business Data Cloud: дізнайтеся, як перетворювати сирі дані на аналітику в реальному часі за допомогою готових додатків, інструментів моделювання даних та SAP Databricks. https://www.sap.com/cmp/oth/bdc-adoption-series/index.html

 

• Безкоштовна тестова версія SAP Business Data Cloud: https://www.sap.com/products/data-cloud/trial.html

 

• Підпишіться на SAP Data & AI Newsletter, щоб отримувати щоквартальний огляд оновлень продуктів, історій успіху клієнтів, ключових подій і передового досвіду у сфері даних та штучного інтелекту:

https://www.sap.com/cmp/nl/data-and-analytics-news/index.html