Raporty Gartnera i Forrester Research zgodnie wskazują, że 90% niepowodzeń projektów AI jest wynikiem niskiej jakości danych (Garbage In, Garbage Out) lub braku zarządzania danymi (Data Governance). W rezultacie, Data Governance (DG) – zestaw zasad i procesów zapewniających, że dane są użyteczne, dostępne, bezpieczne i zgodne z regulacjami – stało się kluczową funkcją zarządzania ryzykiem (Risk Management), a nie tylko IT. Bez rygorystycznych ram DG, AI stanowi większe ryzyko niż wartość dodaną.

Jakość danych – bariera dla skuteczności AI

Niska jakość danych jest cichym, ale kosztownym wrogiem transformacji cyfrowej. Koszty złej decyzji algorytmicznej: Model AI, wytrenowany na niekompletnych, nieaktualnych lub niepoprawnych danych, generuje błędne prognozy i decyzje. W sektorze finansowym (np. w ocenie ryzyka kredytowego) lub w produkcji (np. w prognozowaniu awarii), błąd ten przekłada się na wymierne straty finansowe. Średnie szacunki strat firm spowodowanych przez złą jakość danych (w postaci błędnych decyzji, kar regulacyjnych i nieefektywności operacyjnej) wynoszą od 15% do 25% przychodów w zależności od branży. Nacisk przenosi się na ustanowienie roli Chief Data Officer (CDO), który jest odpowiedzialny za architekturę, jakość i zgodność danych w całej organizacji. Data Quality to w 2025 roku nowy wskaźnik KPI dla zespołów operacyjnych. Konsolidacja Danych (Data Mesh): W celu poprawy jakości i dostępności danych w dużych, rozproszonych organizacjach (zwłaszcza po fuzjach i przejęciach), popularność zyskał model Data Mesh. Zamiast centralizować wszystkie dane w jednym magazynie (Data Warehouse), model ten traktuje dane jako produkt, za który odpowiadają i który utrzymują lokalne zespoły domenowe (np. zespół marketingu odpowiada za jakość danych marketingowych). Zwiększa to odpowiedzialność za dane u źródła, co jest kluczowe dla zasilania AI.

Etyka, zgodność i data governance

Zarządzanie Danymi to nie tylko jakość techniczna, ale przede wszystkim zgodność regulacyjna i etyka, zwłaszcza w kontekście użycia AI. Nowy wymiar zgodności (AI Act i RODO): Unijny AI Act (Akt o Sztucznej Inteligencji) wchodzi w życie z pełnym impetem, narzucając rygorystyczne wymogi dotyczące transparentności, audytowalności i zarządzania danymi dla systemów AI wysokiego ryzyka (np. HR, ocena kredytowa). Audytowalność danych: Data Governance musi zapewniać, że dla każdej decyzji podjętej przez system AI można odtworzyć ślad danych (Data Lineage) – skąd dane pochodziły, jak zostały przetworzone i dlaczego algorytm wyciągnął dany wniosek. Jest to tzw. wymóg Explainable AI (XAI). Brak udokumentowanego procesu DG i śladu danych jest w 2025 roku wysokim ryzykiem prawnym, narażającym firmę na kary za naruszenie RODO i AI Act. Eliminacja algorytmicznej stronniczości (Bias): Jak wspomniano w Opracowaniu 4, złe dane wprowadzają uprzedzenia (bias) do systemów AI. Rygorystyczne Data Governance wymaga regularnego audytu zbiorów danych pod kątem reprezentatywności, sprawiedliwości i wykluczenia (np. czy dane użyte do rekrutacji nie dyskryminują ze względu na płeć lub wiek). Zespoły DG i analitycy danych muszą pracować razem z ekspertami ds. etyki AI, aby aktywnie identyfikować i korygować luki w danych, które mogłyby prowadzić do nieetycznych lub niesprawiedliwych wyników algorytmów.

Wyzwania organizacyjne – kompetencje i kultura

Wdrożenie Data Governance jest przede wszystkim zmianą kulturową i organizacyjną, wymagającą nowych ról i kompetencji. Powstanie Data Stewards : W 2025 roku kluczową, nową rolą jest Data Steward – pracownik biznesowy (nie IT), który jest odpowiedzialny za jakość i definicję danych w swojej domenie. To on decyduje, co jest "poprawnym" zestawem danych i jak powinien być używany. Wymaga to reskillingu dla specjalistów biznesowych, aby nabyli podstawowe kompetencje analityczne i zrozumieli regulacyjne wymogi. Dostęp do danych: Ironią ery AI jest to, że nieograniczony dostęp do danych staje się ryzykiem. Skuteczne DG polega na restrykcyjnym wdrażaniu zasad Zero Trust i minimum dostępu do danych, co zmniejsza powierzchnię ataku i ryzyko wewnętrznych nadużyć.

Konkluzje

Data Governance to polisa ubezpieczeniowa ery AI. Bez niej, inwestycje w zaawansowane technologie są skazane na porażkę. Każda duża organizacja powinna utworzyć formalne biuro DGO z jasno zdefiniowanymi rolami CDO i Data Stewards, odpowiedzialne za całościową strategię danych. Konieczne jest inwestowanie w narzędzia do automatycznego monitorowania jakości danych (Data Quality Monitoring) i natychmiastowego sygnalizowania, gdy dane odbiegają od zdefiniowanych standardów. Wszyscy pracownicy, od kadry zarządzającej po operacyjną, muszą przejść szkolenia z zakresu Data Literacy (Pismieństwa Danych). Muszą rozumieć, jak dane są tworzone, przetwarzane i używane, aby mogli podejmować odpowiedzialne decyzje i wspierać kulturę zaufania do danych.