Μελλοντική Απόδειξη της Εταιρικής Στρατηγικής του AI: Πώς Một Ισχυρή Βάση Δεδομένων Μπορεί να Σας Ετοιμάσει για Βιώσιμη Καινοτομία

Ο επιταχύνων ρυθμός της καινοτομίας έχει δώσει στους ηγέτες των επιχειρήσεων σπασίματα τα τελευταία χρόνια και ήταν δύσκολο να跟ουν με το σμήνος των νέων ικανοτήτων που εισέρχονται στην αγορά. Όταν οι εταιρείες νομίζουν ότι είναι μπροστά στο παιχνίδι, μια νέα ανακοίνωση απειλεί να σπάσει την προσοχή και να αναχαιτίσει την πρόοδο. Αυτό έχει οδηγήσει την C-Suite να σκέφτεται περισσότερο μακροπρόθεσμα με τις ψηφιακές στρατηγικές τους και να ενισχύει την ικανότητά τους για βιώσιμη καινοτομία.

Η έννοια της βιώσιμης καινοτομίας διαφέρει από τη βιωσιμότητα herself (η οποία συχνά ασχολείται με την κλιματική επίδραση) και είναι αντίθετα μια αναγνώριση ότι η αναδυόμενη τεχνολογία απαιτεί το σωστό οικοσύστημα για να ευδοκιμήσει. Με άλλα λόγια, η ψηφιακή μεταμόρφωση δεν αφορά μόνο την απόκτηση τεχνολογίας που είναι διαθέσιμη τώρα, αλλά και τη δημιουργία μιας ισχυρής βάσης δεδομένων για να είναι σε θέση να αποκτήσει όποια τεχνολογία έρθει μετά. Αυτή η βάση είναι η ρίζα της καινοτομίας herself, και επιτρέπει στις εταιρείες να δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανάλυσης επάνω (με το AI ενσωματωμένο) για να δώσει ερευνες που οδηγούν την αλλαγή. Αυτό το είδος περιβάλλοντος είναι συχνά η γέννηση για το καλώς γνωστό principio του “Fail Fast. Learn Fast.” γιατί δίνει χώρο στις ομάδες να πειραματιστούν και να δοκιμάσουν νέες ιδέες.

Όταν ο θόρυβος γύρω από το AI και το GenAI μετατρέπεται από πειραματισμό σε εκτέλεση, οι εταιρείες μελλοντικοποιούν τις επενδύσεις τους δημιουργώντας ένα ρομποτικό, καλά αρχιτεκτονημένο επίπεδο δεδομένων που είναι προσβάσιμο, οργανωμένο και δομημένο για να αντέξει την δοκιμή του χρόνου.

Αντιμετώπιση του Χάσματος Δεδομένων

Ενώ η πιο ελκυστική τεχνολογία που αντιμετωπίζει τον πελάτη κερδίζει όλα τα πρωτοσέλιδα, είναι η ανάλυση δεδομένων πίσω από τις σκηνές που είναι το πραγματικό άλογο του AI/GenAI. Οι περισσότεροι ηγέτες καταλαβαίνουν αυτό τώρα, αλλά τα προγράμματα AI και οι προσπάθειες συλλογής δεδομένων μπορούν ακόμα να τρέχουν παράλληλα, όπου τα δεδομένα συλλέγονται σε μια τοποθεσία πριν τα ταΐσουν στα προγράμματα AI. Αντί να κοιτάτε το πρόγραμμα δεδομένων σας και τις διαδικασίες AI/GenAI ως δύο ξεχωριστές πρωτοβουλίες, οι δύο προσπάθειες πρέπει να συνδεθούν για να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα είναι διατεταγμένα σωστά και έτοιμα να καταναλωθούν. Δηλαδή, ενώ μπορεί να υπάρχουν τεράστια ποσά δεδομένων διαθέσιμα, οι ηγέτες πρέπει να σκεφτούν πόσο από αυτά είναι έτοιμα για να οδηγήσουν τις προσπάθειες AI τους. Η πραγματικότητα είναι ότι δεν είναι πολύ. Σε κάποιο τρόπο, οι οργανισμοί διπλασιάζουν τις προσπάθειες διατηρώντας τα δεδομένα και το AI ξεχωριστά, και η συνδέσή τους πιο κοντά μπορεί να είναι ένας βασικός διαφοροποιητής όσον αφορά τη βελτίωση της αποδοτικότητας, τη μείωση του κόστους και τη ροή των λειτουργιών.

Σύμφωνα με τη BCG, οι εταιρείες που έχουν επενδύσει τον χρόνο για να συνδυάσουν τα προγράμματα δεδομένων και AI τους από την αρχή έχουν βιώσει υπερμεγέθη αύξηση σε σύγκριση με τους ομίλους τους.毕竟, οι εταιρείες δεν μπορούν να έχουν ανάπτυξη AI χωρίς να διορθώσουν πρώτα τα δεδομένα, και οι ηγέτες απομακρύνονται από τον όμιλο χρησιμοποιώντας τις πιο ώριμες ικανότητές τους για να ιδεατοποιήσουν, να προτεραιοποιήσουν και να διασφαλίσουν την υιοθέτηση περισσότερων διαφοροποιητικών και μεταμορφωτικών χρήσεων δεδομένων και AI. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες που έχουν συνδέσει τα δεδομένα με την ανάπτυξη AI έχουν τέσσερις φορές περισσότερες περιπτώσεις που έχουν κλιμακωθεί και υιοθετηθεί σε όλη την επιχείρηση από τους λaggards στα δεδομένα και το AI, και για κάθε περίπτωση που εφαρμόζουν, η μέση οικονομική επίδραση είναι πέντε φορές μεγαλύτερη.

Για να Ενισχύσετε τη Βάση Δεδομένων, Ξεκινήστε Απλώς με μερικές Κλειδιώδεις Ερωτήσεις

Θυμηθείτε, η ικανότητα να ανυψώσετε και να μεταφέρετε δεδομένα (είτε σε τοποθεσία ή μέσω cloud migration) δεν είναι το ίδιο με το να τα κάνετε AI-έτοιμα. Για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα είναι έτοιμα να καταναλωθούν (δηλαδή, να αναλυθούν για AI-ερευνες), οι εταιρείες πρέπει να σκεφτούν πρώτα μερικές σημαντικές ερωτήσεις:

• Πώς τα δεδομένα μας συνδέονται με συγκεκριμένα επιχειρηματικά αποτελέσματα; Τα μοντέλα AI χρειάζονται επιμελημένα, σχετικά και контекστοποιημένα δεδομένα για να είναι αποτελεσματικά. Στις πρώτες φάσεις, οι εταιρείες πρέπει να αλλάξουν το μυαλό τους από το πώς τα δεδομένα αποκτώνται/αποθηκεύονται, στο πώς θα χρησιμοποιηθούν για λήψη αποφάσεων AI-οδηγούμενων σε συγκεκριμένες λειτουργίες. Όταν οι εταιρείες αρχιτεκτονηθούν συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης ενώ αποθηκεύουν και οργανώνουν τα δεδομένα τους, μπορεί να είναι πιο εύκολα προσβάσιμα όταν έρθει η ώρα να αναπτύξουν νέες διαδικασίες όπως το AI, GenAI, ή agentic AI.
• Τι εμπόδια υπάρχουν στο δρόμο μας; Όταν η McKinsey έκανε έρευνα σε 100 ηγέτες C-Suite σε βιομηχανίες σε όλο τον κόσμο, σχεδόν το 50% είχε δυσκολία στην κατανόηση των κινδύνων που προκύπτουν από ψηφιακές και αναλυτικές μεταμορφώσεις – από μακρού το κορυφαίο σημείο πόνου διαχείρισης κινδύνων. Σε μια βιασύνη να αρχίσουν να παράγουν αποτελέσματα, οι εταιρείες μπορούν συχνά να θυσιάσουν τη στρατηγική για ταχύτητα. Αντίθετα, οι ηγέτες πρέπει να μελετήσουν προσεκτικά όλες τις πτυχές, να σκεφτούν στο μέλλον και να προσπαθήσουν να μετριάσουν οποιοδήποτε потенτικό κίνδυνο.
• Πώς μπορούμε να βελτιώσουμε τα δεδομένα μας για αυξημένη αποδοτικότητα; Όσο η ανάγκη για δεδομένα εντείνεται, είναι συνηθισμένο για τους διευθυντές να βάλουν φανέλες και να επικεντρωθούν μόνο στο τμήμα τους. Αυτό το είδος σκέψης σε σιλό οδηγεί σε ανακρίβεια δεδομένων και πιο αργές ταχύτητες ανάκτησης δεδομένων, οπότε οι εταιρείες πρέπει να προτεραιοποιήσουν την επικοινωνία και τη συνεργασία μεταξύ των τμημάτων από την αρχή.

4 Καλές Πρακτικές για την Ανάπτυξη μιας Ισχυρής Βάσης Δεδομένων

Οι εταιρείες που επενδύουν στο επίπεδο δεδομένων τους σήμερα ετοιμάζονται για μακροπρόθεσμη επιτυχία AI στο μέλλον. Εδώ είναι τέσσερις καλές πρακτικές για να μελλοντικοποιήσετε τη στρατηγική δεδομένων σας:

1. Διασφαλίστε την Ποιότητα και τη Διακυβέρνηση Δεδομένων

• Θεσπίστε τη διαδρομή δεδομένων, τη διαχείριση μεταδεδομένων και τις αυτοματοποιημένες ελέγχους ποιότητας
• Εξользηστε τα καταλόγους δεδομένων που βασίζονται στο AI για καλύτερη ανακάλυψη και ταξινόμηση
• Απλοποιήστε τη διαχείριση δεδομένων για να διασφαλίσετε ομαλή διακυβέρνηση των δομημένων και μη δομημένων δεδομένων, μοντέλων ML, σημειωμάτων, πινάκων και αρχείων

Ένα καλό παράδειγμα μιας εταιρείας που χρησιμοποιεί ενεργά το AI για να διασφαλίσει την ποιότητα και τη διακυβέρνηση δεδομένων είναι η SAP, η οποία ενσωματώνει ικανότητες ML στο πακέτο διαχείρισης δεδομένων για να αναγνωρίσει και να διορθώσει ανακρίβειες δεδομένων, βελτιώνοντας την общή ποιότητα δεδομένων και τηρώντας ισχυρές πρακτικές διακυβέρνησης δεδομένων σε όλες τις πλατφόρμες.

2. Ενισχύστε την Ασφάλεια, την Ιδιωτικότητα και τη Συμμόρφωση Δεδομένων

• Εφαρμόστε Ασφάλεια Zero-Trust με κρυπτογράφηση δεδομένων σε ηρεμία και σε κίνηση
• Χρησιμοποιήστε ανίχνευση απειλών που βασίζεται στο AI για να αναγνωρίσετε ανωμαλίες και να προληπθούν παραβιάσεις
• Διασφαλίστε τη συμμόρφωση με παγκόσμιες κανονιστικές προδιαγραφές όπως GDPR και CCPA, και αυτοματοποιήστε την αναφορά/ελέγχους χρησιμοποιώντας το AI

Μια εταιρεία που κάνει καινοτόμες cosas στη ψηφιακή αλυσίδα εφοδιασμού και τη διαχείριση κινδύνων τρίτων είναι η Black Kite. Η πλάτφορμα νοημοσύνης της Black Kite παρέχει γρήγορα και οικονομικά νοημοσύνη σε τρίτους και αλυσίδες εφοδιασμού, προτεραιοποιώντας τα ευρήματα σε ένα απλοποιημένο πίνακα που οι ομάδες διαχείρισης κινδύνων μπορούν να καταναλώσουν και να κλείσουν κρίσιμους κενούς ασφαλείας.

3. Εξερευνήστε Στρατηγικές Συνεργασίες

• Αξιολογήστε τις προηγμένες αναλυτικές ικανότητές σας και μελετήστε πώς τα υπάρχοντα δεδομένα εκτελούνται
• Ζητήστε συνεργάτες που μπορούν να ενσωματώσουν το AI, τη μηχανική δεδομένων και την ανάλυση σε μια εύκολα διαχειρίσιμη πλάτφορμα

Ορισμένες cloud-βασισμένες λύσεις συνεργατών που μπορούν να βοηθήσουν στη δομή δεδομένων για επιτυχία AI είναι: (α) Databricks, η οποία ενσωματώνεται με υπάρχοντα εργαλεία και βοηθά τις επιχειρήσεις να κατασκευάσουν, να κλιμακώσουν και να κυβερνήσουν δεδομένα/AI (συμπεριλαμβανομένων GenAI και άλλων μοντέλων ML); και (β) Snowflake, η οποία λειτουργεί μια πλάτφορμα που επιτρέπει την ανάλυση δεδομένων και την ταυτόχρονη πρόσβαση σε σύνολα δεδομένων με ελάχιστη καθυστέρηση.

4. Προωθήστε einen Πολιτισμό Δεδομένων

• Δημοκρατίστε την πρόσβαση δεδομένων εφαρμόζοντας αυτοεξυπηρετούμενα εργαλεία AI που χρησιμοποιούν ερωτήσεις φυσικής γλώσσας (NLQ) για να κάνουν τις ερευνες δεδομένων προσβάσιμες
• Βελτιώστε τους υπαλλήλους σας σε AI και γνώση δεδομένων, και εκπαιδεύστε τις ομάδες σας σε AI, GenAI και άλλες διαδικασίες διακυβέρνησης δεδομένων
• Ενθαρρύνετε τη συνεργασία μεταξύ επιστημόνων δεδομένων, μηχανικών και επιχειρηματικών ομάδων για να διευκολύνετε τη μοιράστικη δεδομένων και να παράγετε πιο ολιστικές ερευνες

Ένα πρώτο παράδειγμα μιας εταιρείας που προωθεί ενεργά einen πολιτισμό δεδομένων που βασίζεται σε AI είναι η Amazon, η οποία χρησιμοποιεί εκτενώς δεδομένα πελατών για να προσωποποιήσει συστάσεις προϊόντων, να βελτιώσει τη λογιστική και να λάβει ενημερωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις σε όλη την επιχείρηση, καθιστώντας τα δεδομένα einen κεντρικό πυλώνα της στρατηγικής τους.

Κατασκευή μιας Βάσης Δεδομένων για το Μέλλον

Σύμφωνα με μια πρόσφατη ερέυνα της KPMG, το 67% των ηγετών επιχειρήσεων περιμένει ότι το AI θα μεταμορφώσει τις επιχειρήσεις τους μέσα στα επόμενα δύο χρόνια, και το 85% πιστεύει ότι η ποιότητα δεδομένων θα είναι το μεγαλύτερο εμπόδιο στην πρόοδο. Αυτό σημαίνει ότι είναι ώρα για μια μεγάλη ανασκόπηση των δεδομένων, εστιάζοντας όχι μόνο στην αποθήκευση, αλλά και στη χρησιμότητα και την αποδοτικότητα. Βάζοντας τις βάσεις δεδομένων τους σε τάξη τώρα, οι εταιρείες μπορούν να μελλοντικοποιήσουν τις επενδύσεις AI τους και να τοποθετήσουν τον εαυτό τους για συνεχιζόμενη, βιώσιμη καινοτομία.