Употребата на напредни софтверски модели во компаниите расте брзо, но многу организации сè уште не успеваат да ги претворат ограничените тестирања во системи што сигурно работат во целото работење. Според глобално истражување на McKinsey за 2025 година, 88 проценти од испитаниците велат дека нивните организации редовно користат вакви алатки во барем една деловна функција. Една година претходно тој удел изнесувал 78 проценти.

Сепак, само 7 проценти од испитаниците наведуваат дека технологијата е целосно применета низ нивната организација, додека 30 проценти остануваат во фаза на пилот-проекти.

Разликата меѓу успешен тест и реална примена често не е во самиот модел, туку во податоците со кои тој работи. Во пилот-фазата задачата обично е тесно поставена, податоците се внимателно избрани, а условите се полесни за контрола. Во реална средина, особено во маркетингот, информациите се распоредени меѓу различни платформи, складишта на податоци и интерни системи.

Тоа значи дека ист показател може да има различни називи, полиња и правила за пресметка во различни системи. На пример, трошокот може да биде запишан под различен назив на секоја платформа. Без јасно објаснување на значењето на тие податоци, системот може да избере навидум соодветна вредност и да даде уверлив, но погрешен резултат.

Затоа, само подобрувањето на квалитетот на податоците не е доволно. Компаниите треба да воспостават единствени дефиниции за важните метрики, да ги поврзат соодветните полиња меѓу платформите и да ги зачуваат деловните правила според кои се оценуваат резултатите.

Таков слој на знаење може да стои над постојните складишта на податоци, без потреба од целосна замена на инфраструктурата. Неговата улога е да обезбеди јасен контекст: што значи одредена метрика, како се пресметува и кои податоци се релевантни.

Важен е и тековниот деловен контекст. Падот на резултатите од кампања, на пример, може да биде поврзан со промена на буџетот, нова промоција или активен тест на пазарот. Без такви информации, системот може точно да ја забележи промената, но погрешно да ја протолкува причината.

За поширока и посигурна примена, маркетинг и тимовите за податоци треба заеднички да ги усогласат дефинициите, целите и контролите уште пред тие правила да станат дел од автоматизираните работни процеси.