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

Przyspieszony tempa innowacji dał liderom biznesu zawroty głowy w ciągu ostatnich kilku lat, i było to wyzwaniem, aby nadążyć za lawiną nowych możliwości pojawiających się na rynku. Zaledwie gdy firmy myślą, że są na czele, nowe ogłoszenie zagraża rozproszeniu uwagi i zahamowaniu postępu. To spowodowało, że C-Suite myśli bardziej długoterminowo o swoich strategiach cyfrowych i wzmacnia swoją zdolność do trwałej innowacji.

Pojęcie trwałej innowacji różni się od zrównoważonego rozwoju (który często dotyczy wpływu na klimat), i jest to 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, która pojawi się następnie. Ta baza jest korzeniem innowacji samej w sobie, i pozwala firmom na budowę modelu analitycznego na górze (z wbudowanym AI), aby dostarczyć informacje, które napędzają zmiany. Tego rodzaju środowisko jest często kolebką dla powszechnie znanej zasady „Fail Fast. Learn Fast.”, ponieważ daje przestrzeń dla zespołów do eksperymentowania i testowania nowych pomysłów.

Gdy histeria wokół AI i GenAI przechodzi od eksperymentowania do realizacji, firmy zabezpieczają swoje inwestycje, tworząc solidną, dobrze zaprojektowaną warstwę danych, która jest dostępna, zorganizowana i ustrukturyzowana, 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 końem roboczym AI/GenAI. Większość liderów rozumie to już teraz, ale programy AI i wysiłki gromadzenia danych mogą nadal działać równolegle do siebie, gdzie dane są gromadzone w jednym miejscu, zanim zostaną wprowadzone do programów AI. Zamiast traktowania programu danych i procesów AI/GenAI jako dwóch odrębnych inicjatyw, oba wysiłki muszą być połączone, aby upewnić się, że dane są odpowiednio zaaranżowane i gotowe do spożycia. Oznacza to, że chociaż może być wiele dostępnych danych, liderzy muszą rozważyć, ile z nich jest gotowych do napędzania ich projektów AI. Rzeczywistość jest taka, że niewiele. W pewnym sensie organizacje dublują wysiłki, trzymając dane i AI oddzielnie, a łączenie ich bliżej siebie może być kluczowym czynnikiem różnicującym pod względem 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, a liderzy odrywają się od stada, używając swoich bardziej dojrzałych możliwości, aby lepiej pomysłować, 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 spóźnialscy w danych i AI, a dla każdego przypadku użycia, który wdrażają, 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 dopasowane do konkretnych wyników biznesowych? Modele AI potrzebują wyselekcjonowanych, istotnych i kontekstualizowanych danych, aby być skuteczne. Na wczesnych etapach firmy powinny zmienić swoje myślenie 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, gdy nadejdzie czas rozwoju nowych procesów, takich jak AI, GenAI lub agentic AI.
• Co stoi na przeszkodzie? Kiedy McKinsey przeprowadził badanie 100 liderów C-Suite w branżach z całego świata, prawie 50% miało trudności z zrozumieniem ryzyka generowanego przez transformacje cyfrowe i analityczne – zdecydowanie największy ból zarządzania 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? W miarę jak wzrasta potrzeba 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 prędkości pobierania danych, więc firmy muszą priorytetowo traktować komunikację i współpracę między działami 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 przyszłościowo zabezpieczyć swoją strategię danych:

1. Zapewnij jakość i zarządzanie danymi

• Ustanów pochodzenie danych, zarządzanie metadanymi i automatyczne kontrole jakości
• Wykorzystaj katalogi danych zasilane przez AI, aby poprawić możliwości odkrywania i klasyfikacji
• Uprość zarządzanie danymi, aby zapewnić bezproblemowe zarządzanie ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi danymi, modelami ML, notesami, dashboardami i plikami

Dobrym przykładem firmy, która aktywnie wykorzystuje AI do zapewnienia jakości i zarządzania danymi, jest SAP, który integruje możliwości ML w swoim pakiecie zarządzania danymi, aby zidentyfikować i skorygować nieścisłości danych, poprawiając ogólną jakość danych i utrzymując solidne praktyki zarządzania danymi na swoich platformach.

2. Wzmocnij bezpieczeństwo, prywatność i zgodność danych

• Wdrożenie bezpieczeństwa opartego na zaufaniu poprzez szyfrowanie danych w spoczynku i 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/audytowanie za pomocą AI

Jedna firma, która robi innowacyjne rzeczy w łańcuchu dostaw cyfrowych i zarządzaniu ryzykiem stron trzecich, to Black Kite. Platforma wywiadowcza Black Kite szybko i efektywnie kosztowo dostarcza informacje o stronach trzecich i łańcuchach dostaw, priorytetowo traktując wyniki w uproszczonym dashboardzie, który zespoły zarządzania ryzykiem mogą łatwo spożytkować i zamknąć krytyczne luki w zabezpieczeniach.

3. Eksploruj strategiczne partnerstwa

• Ocenić swoje zaawansowane możliwości analityczne i zbadać, jak istniejące dane działają
• Wyszukaj 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. Rozwijaj kulturę opartą na danych

• Udostępnij dostęp do danych, wdrażając samodzielne narzędzia AI, które używają zapytań w języku naturalnym (NLQ), aby uczynić dane dostępnymi
• Podnieś umiejętności pracowników w zakresie AI i analityki danych, a także przeszkol swoje zespoły w procesach AI, GenAI i innych
• Zachęć do współpracy między zespołami analityków danych, inżynierów i biznesu, aby ułatwić dzielenie się danymi i generowanie bardziej holistycznych informacji

Doskonałym przykładem firmy, która aktywnie rozwija kulturę opartą na danych, silnie uzależnioną od AI, jest Amazon, który wykorzystuje dane klientów w sposób wszechobecny, aby personalizować rekomendacje produktów, optymalizować logistykę i podejmować świadome decyzje biznesowe w całym swoim przedsiębiorstwie, czyniąc dane centralnym filarem swojej strategii.

Budowanie bazy danych dla przyszłości

Według niedawnego badania KPMG, 67% liderów biznesu oczekuje, że AI zasadniczo zmieni ich firmy w ciągu najbliższych dwóch lat, a 85% czuje, że jakość danych będzie największą przeszkodą postępu. To oznacza, że nadszedł czas na duże przemyślenie danych samych w sobie, koncentrując się nie tylko na przechowywaniu, ale także na użyteczności i wydajności. Poprzez uporządkowanie swoich fundamentów danych teraz, firmy mogą przyszłościowo zabezpieczyć swoje inwestycje AI i umieścić się w pozycji do ciągłej, zrównoważonej innowacji.