Сейчас, когда 2025 год подходит к концу, в моей работе по вопросам стратегического управления информацией, цифровым рабочим местам и управлению жизненным циклом контента постоянно всплывают несколько тем. Ни одна из них не является новой … но все они, безусловно, «долгоиграющие».
1. Избыточно длительное хранение данных по-прежнему остается серьезной проблемой
Избыточно длительное хранение данных остаётся серьезной проблемой. Регламентирующие сроки хранения и уничтожения нормативные документы, которым мы должны следовать, не соответствуют системам, в которых мы работаем, поэтому подход «сохранения всего» становится путем наименьшего сопротивления - особенно когда имеются весьма ограниченные рекомендации по внедрению.
2. Защита данных также остаётся серьезной проблемой
ИТ-службы продолжают возводить все более высокие «заборы», однако очень немногие на самом деле знают, где именно кроется уязвимость их информации. И давайте будем честны - почти никто не любит создавать и поддерживать реестры информационных активов. Должен быть более простой способ!
3. Уровень зрелости реализаций SharePoint очень неравномерен
Большинство современных специалистов по внедрению SharePoint не имеют базовых знаний в области «классической» информационной архитектуры (по таким вопросам, как таксономии, классификация, навигация, поиск, модели метаданных) - и это сказывается. Курируемые метаданные являются одним из самых мощных инструментов в нашем арсенале, - однако они по большей части простаивают без дела и не используются, хотя могли бы приносить огромную пользу. И поскольку они не используются, продолжает страдать качество поиска для конечного пользователя.
4. Развитие таксономий по-прежнему идёт медленно
Развитие таксономий по-прежнему идёт в лучшем случае фрагментарно. Ввиду того, что практически отсутствуют соответствующие программы обучения, настоящих специалистов по таксономиям в нашей отрасли очень мало. Несмотря на многолетние разговоры об этом, мы почти не продвинулись в разработке универсальных, межотраслевых таксономий, которые могли бы реально масштабироваться.
Следует отдать дань уважения Агентству транспорта Новой Зеландии (NZ Transport Agency) за их «Стандарт данных, относящихся к управлению активами» (Asset Management Data Standard, https://nzta.govt.nz/roads-and-rail/asset-management-data-standard ). Если бы только остальной мир был бы столь же активен в этом вопросе …
5. Искусственный интеллект помогает - но не устраняет необходимость в курировании данных
Искусственный интеллект (ИИ), безусловно, способствовал повышению производительности, однако выдаваемым им ответам нельзя слепо доверять. Машинам сложно учиться на цифровом «мусоре». Любые выводы по-прежнему требуют тщательного курирования, установления контекста и проверки человеком - особенно когда речь идет о рисках, нормативно-правовом регулировании и долговременной ценности.
6. Автоматическая классификация по-прежнему окутана тайной
Большинство инструментов автоматической классификации воспринимаются как «черные ящики». Маркетологи твердят об «генерируемых с помощью ИИ знаниях и идеях», однако лежащая в их основе логика, обучающие данные и ограничения обычно остаются невидимыми. Машины могут учиться только на том, что мы им предоставляем, - а большинство организаций «скармливают» им несогласованный, устаревший и/или неполный контент. Плохие данные на входе - непредсказуемые результаты на выходе.
Отсутствие прозрачности делает весь процесс автоматической классификации загадочным - или подозрительным. Конечные пользователи не могут увидеть, как работает автоматическая классификация, не могут её исправить и не могут извлечь из неё уроки. Без прозрачности же доверие никогда не возникнет.
Заключительные мысли
Глядя на эти темы, я не очень-то уверена в том, что мы добились значительного прогресса — и такое же мнение я слышала от коллег и на конференции RIMPA в октябре 2025 года. В отношении дальнейшего движения вперёд говорилось очень осторожно, как будто все всё еще ждут более чётких указаний. Было одно замечание, которое мне особенно запомнилось: пока высшее руководство гонится за «яркими» результатами, мы пытаемся справиться с хаосом.
Тем не менее, дискуссии становятся боле зрелыми, осведомленность растёт, и при наличии чуть большей согласованности есть шанс, что в следующем году мы сможем добиться большего прогресса.
Всего Вам наилучшего в период рождественских каникул и в Новый год!
Конни Кристенсен (Conni Christensen)
Источник: сайт LinkedIn
https://www.linkedin.com/pulse/reflecting-year-conni-christensen-vtsic/
Комментариев нет:
Отправить комментарий