Scavenger AI guidar företag mot datadrivet arbetssätt med raka principer

Ett nytt tillvägagångssätt hjälper företag att gå från datasilos till dataanalys genom att först fokusera på frågor och sedan verktyg.

Scavenger AI presenterar en metod som leder företag mot ett datadrivet arbetssätt genom att erbjuda tydliga principer för dataanvändning. Ronny Kober, Data Platform Lead på Sunfire, betonar att verklig datadrivenhet börjar med de frågor som data ska besvara, inte med valet av verktyg.

Många företag fastnar i datasilos, där information är spridd över olika system. Detta leder till bristande förtroende och att olika team bygger egna, motsägelsefulla rapporteringslösningar. Detta kallas "Shadow BI" och underminerar den officiella datainfrastrukturen. Enligt studier är dålig datakvalitet den vanligaste orsaken till att dataprojekt misslyckas.

Kobers "skateboardprincip" förespråkar att en datastrategi bör börja med ett användningsfall, inte med dyra mjukvaruinvesteringar. Företag bör identifiera ett centralt användningsfall, samla in relevant data och visualisera den med enkla medel. Om detta ger mervärde kan man gå vidare till nästa steg. Detta "lean"-tillvägagångssätt möjliggör snabb värdeskapande och minskar riskerna.

Förtroendet för data är grunden för all analys, inklusive AI-driven analys. Att säkerställa datakvaliteten kräver automatiserade tester för databehandlingsprocesser och tydliga standarder. Scavenger AI:s mål är att erbjuda en lösning som gör det enkelt att ställa frågor och få svar, utan månader av projekt.