Qlik ponownie Liderem Gartner® – Jakość danych fundamentem ery Agentic AI
Ogłoszono wyniki raportu 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Augmented Data Quality Solutions.
Gartner ocenił 13 dostawców, a firma Qlik po raz siódmy z rzędu została uznana za Lidera zestawienia, co potwierdza kluczową rolę zaufanych danych w dobie operacyjnej sztucznej inteligencji.
Era Agentic AI: Gdy dane decydują o działaniu
Współczesna sztuczna inteligencja wychodzi poza fazę generowania treści. Obecnie obserwuje się ewolucję w kierunku Agentic AI – systemów, które samodzielnie inicjują procesy, trasują zadania i podejmują działania wewnątrz realnych workflow. W tym modelu „całkiem dobre dane” przestają wystarczać.
Dlaczego precyzja stała się krytyczna?
Wyobraźmy sobie agenta AI odpowiedzialnego za retencję klientów. Jeśli podejmie on automatyczne działania (np. przyzna rabat lub zmodyfikuje prognozę sprzedaży) w oparciu o:
- zduplikowane rekordy,
- nieaktualne statusy kontraktów,
- niespójne dane między systemami,
skala operacyjnych błędów może szybko przełożyć się na realne straty finansowe i reputacyjne.
W świecie autonomicznie działającej AI jakość danych staje się elementem bezpieczeństwa biznesowego.
Kluczowe trendy i prognozy rynkowe:
- Fundament zaufania: Zgodnie z założeniami strategicznymi Gartnera, do 2027 roku 70% organizacji wdroży nowoczesne rozwiązania jakości danych, aby realnie wspierać adopcję AI i inicjatywy cyfrowe. To jasny sygnał, że środek ciężkości inwestycji IT przesuwa się w stronę data governance.
- Ewolucja „Augmented Data Quality”: Zarządzanie jakością nie jest już reaktywnym projektem typu „wyczyść i zapomnij”. To proces ciągły, wykorzystujący AI i aktywne metadane do proaktywnego wykrywania błędów w rozproszonych środowiskach hybrydowych.
- Bezpieczeństwo skali: W świecie operacyjnym jakość i ład danych to nie techniczne preferencje, lecz bariery ochronne (guardrails) warunkujące bezpieczne wdrożenie AI na szeroką skalę.
Główne wnioski z tegorocznego raportu:
- Liczy się egzekucja: Wartość biznesową uzyskuje się tylko wtedy, gdy jakość danych jest zapewniona w skali całego przedsiębiorstwa, niezależnie od chmury czy lokalizacji.
- Natywne wsparcie w workflow: Narzędzia AI-augmented muszą być zintegrowane bezpośrednio z procesami pracy zespołów.
- Model operacyjny zamiast narzędzia: Jakość danych wymaga silnego ekosystemu partnerskiego i globalnego wsparcia – samodzielne narzędzia punktowe przestają być wystarczające.
Filary nowoczesnej jakości danych:
- Niezawodność w skali: Wartość płynie z rozwiązań działających codziennie w złożonych strukturach multi-cloud.
- Integracja z workflow: Funkcje AI-augmented muszą być natywnie dostępne wewnątrz procesów pracy.
- Ekosystem i wsparcie: Jakość danych to model operacyjny, a nie jednorazowe wdrożenie narzędzia.
Dlaczego podejście Qlik ma kluczowe znaczenie?
Skoncentrowano się na dostarczaniu rozwiązań opartych na metadanych, które wspierają jakość danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych. Dzięki rozwiązaniom takim jak Qlik Trust Score™ oraz integracji z Qlik Answers®, organizacje zyskują narzędzia do oceny gotowości zbiorów danych pod kątem AI.
Dzięki temu możliwe jest udzielenie odpowiedzi na fundamentalne pytania: Skąd pochodzą dane? Jakie reguły do nich zastosowano? Kto odpowiada za ich naprawę? To fundament, który pozwala przenieść projekty AI z fazy efektownych dem do bezpiecznej produkcji.
 |
Przeczytaj pełny raport, a dowiesz się:
|
Dyrektor Działu Business Intelligence oraz Członek Zarządu w firmie Humansoft.
Od blisko 25 lat związana zawodowo z branżą IT. Posiada ponad 15-letnie doświadczenie w obszarze Business Intelligence. Koordynator wielu kompleksowych projektów wdrożeniowych systemów Business Intelligence dla firm z branży FMCG oraz sektora energetycznego, petrochemicznego i finansowego. Prelegentka i autorka wielu wystąpień i publikacji na temat Business Intelligence.
