Ускоренные темпы инноваций
Ускоренные темпы инноваций заставили бизнес-лидеров испытывать головокружение в последние несколько лет, и было трудно идти в ногу с новыми возможностями, появляющимися на рынке. Только когда компании думают, что они впереди, новое объявление угрожает рассеять внимание и сорвать прогресс. Это заставило топ-менеджмент думать более долгосрочно о своих цифровых стратегиях и увеличивать свою способность к устойчивым инновациям.
Концепция устойчивых инноваций отличается от самой устойчивости (которая часто связана с воздействием на климат) и представляет собой признание того, что новая технология требует правильной экосистемы для процветания. Другими словами, цифровая трансформация касается не только приобретения имеющихся технологий, но и установления прочного фундаментального уровня данных, чтобы быть готовым к приобретению любой приходящей технологии. Эта основа является корнем самого новаторства, и она позволяет компаниям строить аналитическую модель, в которую встроены ИИ, чтобы получать инсайты, способствующие изменениям.
Заполнение пробела в данных
В то время как более яркая технология, ориентированная на клиентов, привлекает все заголовки, именно обработка данных за кулисами является настоящим трудягой ИИ/ГенИИ. Большинство руководителей уже понимают это, но программы ИИ и процессы сбора данных могут все еще работать параллельно, когда данные накапливаются в одном месте, прежде чем они будут переданы в программы ИИ.
Вместо того чтобы рассматривать вашу программу данных и процессы ИИ/ГенИИ как две отдельные инициативы, эти две процессы должны быть связаны, чтобы гарантировать, что данные правильно упорядочены и готовы к потреблению. Хотя может быть доступно огромное количество данных, руководители должны учитывать, насколько они действительно пригодны для использования для реализации своих проектов ИИ. Реальность такова, что данных мало.
Ключевые вопросы для укрепления фундаментального уровня данных
Помните, что возможность перемещения данных (будь то на месте или через облачную миграцию) не то же самое, что сделать их готовыми для ИИ. Чтобы гарантировать готовность данных к потреблению (т.е. возможность анализа для получения ИИ-инсайтов), компании должны сначала рассмотреть несколько важных вопросов: как наши данные соотносятся с конкретными бизнес-результатами? Какие преграды стоят на нашем пути? Как мы можем оптимизировать наши данные для повышения эффективности?
4 лучших практики для развития сильного фундаментального уровня данных
- Обеспечение качества данных и управления — установление происхождения данных, управление метаданными и автоматизированные проверки качества
- Укрепление безопасности, конфиденциальности и соблюдения нормативных требований данных — реализация Zero-Trust Security, использование ИИ для обнаружения угроз
- Исследование стратегических партнерских отношений — оценка аналитических возможностей и поиск партнеров
- Формирование культурного восприятия данных — демократизация доступа к данным и развитие навыков ИИ и аналитики у сотрудников
Согласно недавнему опросу KPMG, 67% бизнес-лидеров ожидают, что ИИ фундаментально трансформирует их бизнес в течение следующих двух лет, и 85% считают, что качество данных станет самым большим препятствием на пути прогресса. Это значит, что пора переосмыслить данные, сосредоточив внимание не только на хранении, но и на использовании и эффективности.
Подписывайтесь на наш telegram-канал
