IT-Führungskräfte sehen sich heute mit einer wachsenden Nachfrage von Geschäftspartnern, kürzeren Durchlaufzeiten und einer unbeständigen Belegschaft konfrontiert. Eine der größten Herausforderungen bei der Bewältigung des Rückstands ist das schnelle Wachstum von Daten, Anwendungen und APIs, das die Integrationsherausforderung noch größer werden lässt. Um diese Herausforderung zu bewältigen, setzen Unternehmen zunehmend auf die Entwicklung durch Bürger auf einfach zu bedienenden Integrations- und Automatisierungsplattformen. Dieser Ansatz kann jedoch zu einem Wildwuchs an Datenpipelines führen, der der IT-Abteilung neue Kopfschmerzen bereitet. In diesem Blog werden wir untersuchen, wie generative KI Governance im Bereich Self-Service bieten kann, ohne die Mitarbeiter zu belasten.
Letzten Monat haben wir SnapGPT angekündigt, die branchenweit erste generative KI-Lösung, die darauf ausgelegt ist, voll funktionsfähige Datenpipelines zu erstellen, die Generierung von SQL-Abfragen zu rationalisieren, die Datenumwandlung zu vereinfachen und synthetische Daten zum Testen neuer Pipelines zu generieren - und das alles mit einfachen Anweisungen in natürlicher Sprache. Parallel dazu hat unser Forschungsteam auch andere Bereiche erforscht, in denen Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT unsere Kunden unterstützen können. Wir haben unsere Fortschritte im ersten SnapLabs Corner Webinar vorgestellt.
Unsere Plattform ist unglaublich benutzerfreundlich und bietet eine schnelle Wertschöpfung, was viele unserer Kunden dazu veranlasst hat, sie für bürgerliche Entwickler zu öffnen. Leider hat dies manchmal zu einem Wildwuchs an Pipelines geführt, so dass einige Kunden Hilfe bei der Verwaltung tausender schlecht dokumentierter Pipelines ohne benutzerfreundliche Namen benötigen. Wir glauben, dass LLMs in Zukunft in der Lage sein werden, Governance rund um Self-Service zu bieten, um den Wildwuchs einzudämmen.
LLMs scheinen vielversprechend zu sein, um die Entwicklung der Bürger zu steuern, ohne die Selbstbedienungsnutzer zu belasten. Wir glauben, dass LLMs in der Zukunft in den folgenden Bereichen helfen können:
- Generierung freundlicher, konsistenter Namen und Beschreibungen von Pipelines
- Identifizierung doppelter Pipelines
- Bessere Analyse der Nutzung durch Abteilungen, Anwendungen und Anwendungsfälle
- Erkennen von häufig verwendeten Ausdrücken
- Gruppierung ähnlicher Pipelines und Empfehlung von Möglichkeiten zur Rationalisierung
- Identifizierung von Pipelines mit schlechter Qualität
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI eine leistungsstarke Technologie ist, die Unternehmen dabei helfen kann, die Integration von Bürgern zu steuern und die Ausbreitung von Datenpipelines einzudämmen. Wir sind der Meinung, dass generative KI Unternehmen dabei hilft, effizientere und kostengünstigere Integrationen zu erreichen, indem sie doppelte Pipelines eliminiert, Pipelines von schlechter Qualität identifiziert und die Pipeline-Nutzung über Anwendungen, Abteilungen und Anwendungsfälle hinweg transparent macht. Die Fähigkeit, Datenflüsse schneller und in größerem Umfang zu integrieren, zu automatisieren und zu orchestrieren, indem Technologien wie generative KI eingesetzt werden, ist der Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.
