Przyszłościowe zabezpieczenie strategii AI Twojej firmy: Jak silna baza danych może zapewnić trwałą innowację

Przyspieszony temp innovacji wywołał u liderów biznesu zawroty głowy w ciągu ostatnich kilku lat, i było to wyzwaniem, aby nadążyć za lawiną nowych możliwości pojawiających się na rynku. Zawsze, gdy firmy myślą, że są na czele gry, nowy ogłoszenie zagraża rozproszeniu uwagi i spowodowaniu regresu. To spowodowało, że C-Suite zaczęło myśleć bardziej długoterminowo o swoich strategiach cyfrowych i wzmocnić swoją zdolność do trwałej innowacji.

Pojęcie trwałej innowacji różni się od samej zrównoważoności (która często dotyczy wpływu na klimat), i jest raczej uznanie, że wschodząca technologia wymaga odpowiedniego ekosystemu, aby prosperować. Innymi słowy, transformacja cyfrowa nie dotyczy tylko nabycia dostępnej teraz technologii, ale także ustanowienia silnej bazy danych, aby być w stanie nabyć każdą technologię, jaka pojawi się następnie. Ta baza jest korzeniem samej innowacji, i pozwala firmom zbudować model analityczny (z wbudowanym AI), aby dostarczyć informacje, które napędzają zmiany. Tego rodzaju środowisko jest często początkiem dobrze znanej zasady „Fail Fast. Learn Fast.”, ponieważ daje miejsce dla zespołów do eksperymentowania i testowania nowych pomysłów.

Gdy hype wokół AI i GenAI przechodzi od eksperymentowania do wykonania, firmy zabezpieczają swoje inwestycje, tworząc solidną, dobrze zaprojektowaną warstwę danych, która jest dostępna, zorganizowana i sformatowana, aby wytrzymać próbę czasu.

Rozwiązanie luki danych

Podczas gdy bardziej atrakcyjna technologia skierowana do klienta przyciąga wszystkie nagłówki, to analityka danych za kulisami jest prawdziwym pracownikiem AI/GenAI. Większość liderów rozumie to już teraz, ale programy AI i wysiłki zbierania danych mogą nadal dziać się równolegle do siebie, w którym dane są gromadzone w jednym miejscu, zanim zostaną wprowadzone do programów AI. Zamiast patrzeć na swój program danych i procesy AI/GenAI jako na dwa odrębne inicjatywy, oba wysiłki muszą być połączone, aby upewnić się, że dane są odpowiednio zaaranżowane i gotowe do spożycia. Oznacza to, że chociaż może być dostępnych wiele danych, liderzy muszą rozważyć, ile z nich jest gotowych do użycia w celu napędzania swoich projektów AI. Rzeczywistość jest taka, że nie wiele. W pewien sposób organizacje dublują wysiłki, trzymając dane i AI oddzielnie, i łączenie ich bliżej siebie może być kluczowym czynnikiem różnicującym w kwestii poprawy wydajności, redukcji kosztów i usprawnienia operacji.

Według BCG, firmy, które zainwestowały czas w połączenie swoich programów danych i AI od samego początku, doświadczyły nieproporcjonalnego wzrostu w porównaniu z ich rówieśnikami. Przecież firmy nie mogą mieć rozwoju AI bez najpierw naprawienia danych, i liderzy oddalają się od stada, używając swoich bardziej dojrzałych możliwości, aby lepiej zideować, priorytetowo traktować i zapewnić przyjęcie bardziej różnicujących i transformacyjnych zastosowań danych i AI. W rezultacie, firmy, które połączyły dane z rozwojem AI, mają czterokrotnie więcej przypadków użycia skalowanych i przyjętych w całym swoim biznesie niż lenie w danych i AI, i dla każdego przypadku użycia, średni wpływ finansowy jest pięciokrotnie większy.

Aby wzmocnić swoją bazę danych, zacznij od zadania kilku kluczowych pytań

Pamiętaj, że możliwość podniesienia i przeniesienia danych (czy to na miejscu, czy za pomocą migracji w chmurze) nie jest taka sama, jak uczynienie ich gotowymi do AI. Aby upewnić się, że dane są przygotowane do spożycia (tj. mogą być analizowane w celu uzyskania informacji AI), firmy muszą najpierw rozważyć kilka ważnych pytań:

• Jak nasze dane są wyalignowane z konkretnymi wynikami biznesowymi? Modele AI potrzebują wyselekcjonowanych, istotnych i kontekstualizowanych danych, aby być skuteczne. Na wczesnych etapach, firmy powinny zmienić swoją mentalność od tego, jak dane są pozyskiwane/przechowywane, do tego, jak będą one używane do podejmowania decyzji AI w ramach konkretnych funkcji. Kiedy firmy projektują konkretny przypadek użycia podczas przechowywania i organizowania swoich danych, mogą one być łatwiej dostępne, kiedy nadejdzie czas na rozwój nowych procesów, takich jak AI, GenAI lub agentic AI.
• Jakie przeszkody stoją na naszej drodze? Kiedy McKinsey przeprowadził sondaż wśród 100 liderów C-Suite w branżach na całym świecie, prawie 50% miało trudności z zrozumieniem ryzyka wygenerowanego przez transformacje cyfrowe i analityczne – zdecydowanie największy ból głowy w zarządzaniu ryzykiem. W pośpiechu, aby osiągnąć wyniki, firmy mogą często poświęcać strategię dla szybkości. Zamiast tego, liderzy muszą starannie zbadać wszystkie aspekty, myśleć w przyszłości i próbować złagodzić potencjalne ryzyko.
• Jak możemy zoptymalizować nasze dane, aby zwiększyć wydajność? Wraz ze wzrostem potrzeby danych, jest powszechne, że menedżerowie nakładają okulary i koncentrują się tylko na swoim własnym departamencie. Ten rodzaj myślenia w izolacji prowadzi do redundancji danych i wolniejszych czasów pobierania danych, więc firmy muszą priorytetowo traktować komunikację i współpracę między funkcjami od samego początku.

4 najlepsze praktyki dla rozwoju silnej bazy danych

Firmy, które inwestują w swoją warstwę danych dzisiaj, przygotowują się do długoterminowego sukcesu AI w przyszłości. Oto cztery najlepsze praktyki, aby zabezpieczyć swoją strategię danych:

1. Upewnij się, że dane są jakościowe i zarządzane

• Ustanów pochodzenie danych, zarządzanie metadanymi i automatyczne kontrole jakości
• Wykorzystaj katalogi danych zasilane przez AI, aby poprawić odkrywalność i klasyfikację
• Uprość zarządzanie danymi, aby zapewnić bezproblemowe zarządzanie strukturalnymi i niestrukturalnymi danymi, modelami ML, notesami, pulpitem i plikami

Dobrym przykładem firmy, która aktywnie wykorzystuje AI, aby zapewnić jakość i zarządzanie danymi, jest SAP, który integruje możliwości ML w ramach swojego pakietu zarządzania danymi, aby zidentyfikować i skorygować nieścisłości danych, poprawiając ogólną jakość danych i egzekwując silne praktyki zarządzania danymi we wszystkich swoich platformach.

2. Wzmocnij bezpieczeństwo, prywatność i zgodność danych

• Wdrożenie Zero-Trust Security poprzez szyfrowanie danych w spoczynku i w transmie
• Użyj wykrywania zagrożeń zasilanego przez AI, aby zidentyfikować anomalie i zapobiec naruszeniom
• Upewnij się, że jesteś zgodny z globalnymi regulacjami, takimi jak GDPR i CCPA, i automatyzuj raportowanie/audyt za pomocą AI

Jedną firmą, która robi innowacyjne rzeczy w łańcuchu dostaw cyfrowych i zarządzaniu ryzykiem stron trzecich, jest Black Kite. Platforma wywiadowcza Black Kite szybko i tanio dostarcza informacje o stronach trzecich i łańcuchach dostaw, priorytetowo traktując wyniki w uproszczonym pulpicie, który zespoły zarządzania ryzykiem mogą łatwo spożytkować i zamknąć krytyczne luki w zabezpieczeniach.

3. Eksploruj strategiczne partnerstwa

• Ocenić własne zaawansowane możliwości analityczne i zbadać, jak istniejące dane wykonują się
• Szukaj partnerów, którzy mogą zintegrować AI, inżynierię danych i analitykę w jedną łatwo zarządzaną platformę

Niektóre rozwiązania partnerskie oparte na chmurze, które mogą pomóc w ustrukturyzowaniu danych dla sukcesu AI, to: (a) Databricks, który integruje się z istniejącymi narzędziami i pomaga firmom budować, skalować i zarządzać danymi/AI (w tym GenAI i inne modele ML); oraz (b) Snowflake, który działa na platformie, która pozwala na analizę danych i jednoczesny dostęp do zestawów danych z minimalnym opóźnieniem.

4. Zachęć do kultury opartej na danych

• Udostępnij dostęp do danych, wdrażając samodzielne narzędzia AI, które używają natural language querying (NLQ), aby uczynić dane dostępnymi
• Podnieś umiejętności pracowników w zakresie AI i analityki danych, i przeszkol swoje zespoły w AI, GenAI i innych procesach zarządzania danymi
• Zachęć do współpracy między naukowcami danych, inżynierami i zespołami biznesowymi, aby ułatwić dzielenie się danymi i generowanie bardziej holistycznych informacji

Doskonałym przykładem firmy, która aktywnie promuje kulturę opartą na danych, silnie uzależnioną od AI, jest Amazon, który wykorzystuje dane klientów w dużym stopniu, aby personalizować rekomendacje produktów, optymalizować logistykę i podejmować świadome decyzje biznesowe we wszystkich swoich operacjach, czyniąc dane centralnym filarem swojej strategii.

Budowanie bazy danych dla przyszłości

Według niedawnego sondażu KPMG, 67% liderów biznesu oczekuje, że AI zasadniczo przekształci ich firmy w ciągu najbliższych dwóch lat, i 85% czuje, że jakość danych będzie największą przeszkodą w postępie. To oznacza, że nadszedł czas na duże przemyślenie samej istoty danych, koncentrując się nie tylko na przechowywaniu, ale także na użyteczności i wydajności. Poprzez uporządkowanie swoich fundamentów danych, firmy mogą zabezpieczyć swoje inwestycje AI i przygotować się do ciągłej, trwałej innowacji.