Timo Lindström, CEO, DB Pro Oy & DB Pro Services Oy.
Organisaatiot investoivat massiivisesti tekoälyhankkeisiin. Syntyy uusia malleja, uusia alustoja, uusia tiimejä. Tulokset ovat usein pettymys.
Ei siksi, että tekoäly ei toimisi. Vaan siksi, että data-infraa ei oltu laitettu kuntoon ennen kuin AI otettiin käyttöön.
Missä AI-hankkeet kaatuvat
Käytännön kokemus projekteista osoittaa, että AI-projektin yleisin epäonnistumiskohta ei ole algoritmi eikä malli, vaan data.
Konkreettisesti:
- Data on useissa lähteissä ilman yhtenäistä rakennetta tai hallintaa
- Tietokanta ei skaalaudu AI-työkuormien datavolyymeihin
- Datan laatu on riittämätön ja AI oppii väärästä datasta
- Suorituskyky ei riitä reaaliaikaisiin AI-sovelluksiin
- SQL Server -ympäristö on ylikuormitettu ja se syö budjetin, joka tarvittaisiin AI-investointeihin
AI ei korvaa hyvin rakennettua datainfraa. Se vaatii sen.
Kahdenlainen ongelma
Ylikuormitettu SQL Server -ympäristö on AI-hankkeen hidaste kahdella tavalla. Se rajoittaa datan saatavuutta ja vasteaikoja, ja se syö budjetin, joka tarvittaisiin AI-investointeihin.
Jos SQL Server -ympäristöön menee 2 miljoonaa euroa viidessä vuodessa ja siitä 600 000 euroa olisi optimoitavissa, se tarkoittaa 600 000 euroa enemmän AI-investointeihin, ilman budjettilisäystä.
Oikea järjestys
Ennen seuraavaa AI-investointia kannattaa tehdä kaksi asiaa: arvioida SQL Server -ympäristön kapasiteetti ja kustannustehokkuus, sekä varmistaa että data on riittävän laadukasta ja rakenteellista mallien käyttöön.
Tätä ei tarvitse tehdä vuosia kestävänä projektina. Data Value Discovery -palvelussamme saat selkeän kuvan tilanteesta muutamassa päivässä.
→ Tee tietokantaympäristöstä AI-valmis: www.dbproservices.fi | www.sqlgovernor.com
