Jak mierzyć ROI z LLM w obszarze danych i osiągnąć predykcję na poziomie 90+% ?

Zarządzanie danymi to nie tylko kwestia techniczna – to kluczowy element strategii biznesowej, wpływający na zgodność z regulacjami, decyzje zarządu oraz zaufanie klientów. Sprawdź, w jaki sposób duże modele językowe (LLM) mogą nie tylko usprawnić pracę z danymi, ale również generować realne oszczędności i wspierać zmianę kultury organizacyjnej.

Nic dziwnego, że coraz więcej firm zadaje sobie pytanie: jak uzasadnić inwestycję w Data Governance, czyli całościowe podejście do porządkowania, ochrony i zarządzania danymi? Coraz częściej pojawia się też – i powinno się pojawiać – pytanie: „W jaki sposób nowoczesne rozwiązania, takie jak LLM, mogą realnie przełożyć się na efektywność zarządzania danymi?”.

W BlueSoft postanowiliśmy to sprawdzić w praktyce, wykorzystując LLM do analizy i dokumentowania naszej wewnętrznej hurtowni danych. Przetestowaliśmy, jak model radzi sobie z indeksowaniem struktur baz danych, generowaniem metadanych oraz udzielaniem odpowiedzi na pytania zadawane w języku naturalnym – bez dodatkowego kontekstu czy zasilania dokumentacją. Testy pokazały, że LLM mogą realnie wspierać użytkowników biznesowych i analityków – szczególnie tam, gdzie nie ma stałego zespołu utrzymaniowego, a wiedza o danych jest rozproszona. To podejście pozwala nie tylko uprościć dostęp do informacji, ale też ułatwić dokumentowanie systemów i zwiększyć zaufanie do danych w całej organizacji.

Przeczytaj: 7 powodów, dla których projekty Data Governance się nie udają (i jak ich uniknąć)

Dlaczego duże modele językowe zmieniają zasady gry? 

Duże modele językowe – takie jak GPT, Claude czy Gemini – to zaawansowane systemy, które potrafią „rozumieć” i generować teksty w języku naturalnym, czyli takim, jakim posługujemy się na co dzień. Dzięki temu są niezwykle elastyczne i pomocne w pracy z danymi. Obniżają próg wejścia do świata Data Governance, jednocześnie zwiększając poziom adopcji danych w organizacji.

LLM to – według nas – szansa na nową jakość w projektach Data Governance, ponieważ mogą one:

• udzielać odpowiedzi na pytania dotyczące Twoich danych – bez potrzeby znajomości języków zapytań, takich jak SQL,
• tworzyć i aktualizować dokumentację techniczną, która zwykle jest czasochłonna i szybko się dezaktualizuje w trakcie prac utrzymaniowych,
• analizować metadane (dane opisujące inne dane) i przypisywać im odpowiednie kategorie lub znaczniki,
• wspierać zgodność z przepisami (np. RODO), np. automatyzując identyfikację danych osobowych.

Najważniejsze jednak jest to, że wykonują te zadania szybko, skutecznie i bez ograniczeń skali – niezależnie od liczby użytkowników czy rozmiaru systemu, ich wydajność pozostaje wysoka. Oczywiście koszty rosną proporcjonalnie do skali użycia, ale nadal utrzymują się na relatywnie niskim, rozsądnym poziomie.

Jak LLM-y realnie zwiększają efektywność i oszczędności?

Analizując to zagadnienie, zidentyfikowaliśmy kilka scenariuszy zastosowania LLM, w których można w prosty sposób zbudować uzasadnienie biznesowe:

• samoobsługa danych – konwersacyjny dostęp do DWH bez znajomości SQL,
• automatyczne etykietowanie danych – większa jakość i zgodność w jednym,
• uzupełnianie metadanych i glosariuszy – fundament spójności i automatyzacji,
• dokumentacja techniczna – zawsze na bieżąco, zawsze pod ręką.

 Kluczowym argumentem jest fakt, że koszt tokenów dowolnego modelu LLM jest istotnie niższy niż koszt pracy ludzkiej (osobogodziny) potrzebnej do wykonania podobnych zadań. Poniżej przykład podejścia do wyliczeń dla wybranego scenariusza.

Samoobsługa danych – konwersacyjny dostęp bez znajomości SQL

Wyzwanie: W każdej organizacji pracownicy – menedżerowie, analitycy, właściciele produktów, codziennie potrzebują szybkich odpowiedzi na pytania dotyczące danych, takie jak: „Co oznacza ta kolumna?”, „Dlaczego tu wystąpił błąd?”, „Skąd pochodzą dane w tym raporcie?”. Zazwyczaj tego typu pytania trafiają do zespołu odpowiedzialnego za platformę danych, co skutkuje:

• przeciążeniem analityków i inżynierów danych,
• ciągłymi przerwami w pracy (tzw. context-switching),
• opóźnieniami w budowie poprawnych raportów, a co za tym idzie – w całym procesie decyzyjnym.

Rozwiązanie: Dzięki LLM użytkownicy mogą korzystać z informacji przechowywanych na platformie danych za pomocą prostego interfejsu czatu, zadając pytania w języku naturalnym, bez potrzeby pisania skomplikowanych zapytań technicznych. Użytkownik po prostu wpisuje pytanie – jak w wyszukiwarce – a system odpowiada, bazując na metadanych, logice biznesowej zawartej w kodzie, dokumentacji zewnętrznej lub automatycznie generując odpowiednie zapytanie do bazy bądź innych źródeł danych.

Przykładowe założenia i efekty liczbowe jakie przyjąć można do kalkulacji ROI:

• Zespół utrzymaniowy liczy 5 osób, a liczba użytkowników danych (czyli osób pracujących z nimi na co dzień) w organizacji wynosi 50.

• Zakładamy, że każdy użytkownik zadaje średnio 2 pytania tygodniowo.

• Każde pytanie to około 25 minut pracy specjalisty.

W skali roku daje to ponad 2100 godzin poświęconych na ręczną obsługę zapytań. Przyjmując koszt roboczogodziny na poziomie 135 PLN (na podstawie: jooble.pl – Data Engineer), łączny koszt takiej obsługi wynosi blisko 300 tys. zł rocznie.

Tymczasem koszt działania LLM (na potrzeby przetwarzania tekstu) nie powinien przekroczyć 50 euro rocznie – czyli nieco ponad 200 PLN. Dodając do tego koszt przygotowania pierwszej wersji interfejsu czatu – przy założeniu 2 tygodni pracy 2 inżynierów – otrzymujemy koszt wdrożenia na poziomie ok. 20 tys. PLN. Efekt? ROI sięgające 93% już w pierwszym roku.

(W kalkulacji nie uwzględniono: krzywej uczenia się technologii, kosztów utrzymania platformy danych ani kompetencji niezbędnych do wdrożenia LLM.)

Dodatkowe korzyści z zastosowania LLM:

• Odpowiedzi w 2 minuty zamiast 2 dni – błyskawiczny dostęp do informacji skraca czas oczekiwania na dane nawet o 99%.

• Większa samodzielność użytkowników i rozwój kompetencji data literacy – pracownicy lepiej rozumieją dane i potrafią samodzielnie je interpretować.
• Odciążenie zespołu odpowiedzialnego za platformę danych – mniej powtarzalnych zapytań oznacza więcej czasu na strategiczne działania i rozwój architektury danych.

Korzyści strategiczne – nie tylko oszczędności

Wdrożenie dużych modeli językowych (LLM) to znacznie więcej niż redukcja kosztów. Ich wpływ sięga głęboko – zmienia sposób pracy z danymi i wspiera rozwój nowoczesnej, data-driven kultury organizacyjnej. Co konkretnie może zyskać organizacja?

• Wyższa satysfakcja zespołu danych
  Mniej powtarzalnej, żmudnej pracy, więcej zadań o wysokiej wartości. To nie tylko oszczędność czasu, ale także wyraźny wzrost zaangażowania i motywacji w zespole.

• Mniej rozpraszania, więcej koncentracji
  Inżynierowie danych i analitycy nie muszą już odpowiadać na dziesiątki pytań na Slacku czy mailowo. LLM przejmuje te zadania, umożliwiając skupienie na pracy wymagającej kreatywności i specjalistycznej wiedzy.

• Lepsze porozumienie między działami
  Automatycznie tworzone glosariusze i opisy danych sprawiają, że zespoły techniczne i biznesowe zaczynają mówić wspólnym językiem. Znika bariera komunikacyjna, a decyzje są podejmowane szybciej i trafniej.

• Większe zaufanie do danych
  Użytkownicy, którzy rozumieją pochodzenie i przetwarzanie danych, chętniej z nich korzystają. Zamiast zgadywać – wiedzą. A to przekłada się na pewność w działaniu i lepsze decyzje.

Podsumowanie

Duże modele językowe (LLM) to nie tylko technologia – to realny motor zmiany w podejściu do danych. Dzięki automatyzacji i możliwości prowadzenia „rozmowy” z systemem, LLM zmieniają sposób, w jaki organizacje opisują, udostępniają i wykorzystują informacje. Ułatwiają dostęp do wiedzy, obniżają próg wejścia do świata danych i wspierają wdrażanie kluczowych komponentów Data Governance.

Najważniejsze wnioski:

• Skalowalność – im większy ekosystem danych, tym większy potencjalny zwrot z inwestycji.
• Realne oszczędności sięgające nawet 90% w obszarach takich jak: konwersacyjny dostęp do danych, automatyczne etykietowanie czy aktualna dokumentacja techniczna.
• Korzyści strategiczne, trudne do bezpośredniego przeliczenia, ale kluczowe dla organizacji: szybsze wdrażanie pracowników, większe zaangażowanie użytkowników i trafniejsze decyzje dzięki lepszemu zrozumieniu danych.

Spotkajmy się 

Chcesz sprawdzić, jak LLM może zadziałać w Twojej firmie? Umów się na bezpłatną konsultację z naszym ekspertem. Porozmawiamy o Twoich wyzwaniach, pokażemy konkretne scenariusze i doradzimy, od czego najlepiej zacząć: wypełnij formularz.