Interviuri
Siddharth Rajagopal și Sujay Dutta, autori ai cărții Data as the Fourth Pillar – Seria de interviuri
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google
Sujay Dutta este un lider experimentat în tehnologie și afaceri, cu peste 25 de ani de experiență la nivel global. El crede că viitorul este modelat la intersecția dintre IA, rezultatele afacerilor, cultura și datele (“A.B.C.D.”). În prezent, el lucrează ca lider de cont global la Databricks.
Siddharth (Sidd) Rajagopal este arhitect șef în organizația Field CTO de la Informatica. În acest rol, el se implică cu executivi seniori din întreprinderi, oferind conducere în domeniul datelor și gestionării datelor, prin împărtășirea ideilor și învățămintelor sale.
Data as the Fourth Pillar prezintă cazul pentru tratarea datelor ca un element fundamental al succesului întreprinderii, la fel ca oamenii, procesele și tehnologia. Destinat consiliilor, CEO-urilor și executivilor seniori, cartea descrie o abordare structurată pentru încorporarea strategiei de date în centrul procesului de luare a deciziilor de afaceri. Ea introduce un cadru de maturitate și metrice practice, cum ar fi Valoarea Totală Adresabilă (TAV) și Valoarea Adresabilă Așteptată (EAV), pentru a ajuta organizațiile să cuantifice impactul inițiativelor de date. Autorii explorează, de asemenea, interacțiunea dintre date și inteligență artificială, subliniind modul în care fiecare întărește cealaltă. Sprijinită de un studiu de caz de la AUDI AG, cartea combină teoria cu aplicații practice din lumea reală, făcând-o o ghid practic pentru lideri din întreprinderi mici și mari care navighează în peisajul competitiv și condus de date de astăzi.
Titlul cărții dvs. se referă la date ca al patrulea stâlp. Puteți rezuma care sunt primii trei stâlpuri și de ce datele ar trebui considerate ca al patrulea stâlp?
Primii trei stâlpuri tradiționali/existenți sunt Oamenii, Procesele și Tehnologia. Fiecare stâlp a fost adăugat pe măsură ce întreprinderile au evoluat de-a lungul anilor. În mod istoric, datele erau doar un produs secundar al acestor stâlpuri, gestionate de IT. Acum, în era IA, datele nu mai sunt un produs secundar. Ele sunt principalul motor al valorii, dar pot și pune în pericol existența unei întreprinderi – de aceea ne referim la date ca la “Foc”. Pentru a reuși, datele trebuie ridicate la nivelul de stâlp egal cu oamenii, procesele și tehnologia. Cu datele ca al patrulea stâlp, fiecare stâlp creează un efect de volan cu ceilalți stâlpuri, permițând și beneficiind de la acestea. Datele ca al patrulea stâlp asigură că datele primesc aceeași atenție la nivelul conducerii și al consiliului de administrație ca și oamenii, procesele și tehnologia, transformându-le dintr-un centru de cost într-un activ măsurabil al întreprinderii care stimulează creșterea afacerilor.
Funcția de Director al Datelor (CDO) este descrisă ca o funcție cheie, recomandată să colaboreze cu CEO, CTO și alți executivi seniori. Puteți oferi o descriere generală a acestei funcții și a responsabilităților sale cheie?
CDO, ca lider al stâlpului de date, este un factor care stimulează valoarea, accelerând rezultatele afacerilor; dezvoltă înțelegerea intensității datelor (QCS – Calitate, Conformitate și Viteză) pentru cazurile de utilizare a afacerilor; echilibrează și crește în mod constant cererea și oferta de date (prin modelul de operare cu date – DOM); aduce excelență în execuție în ceea ce privește oamenii, procesele și tehnologia pentru stâlpul de date; și este un agent de schimbare pentru planificarea și executarea schimbărilor structurale în întreaga întreprindere, cu sponsorizarea consiliului de administrație și a CEO, și implicarea liderilor celorlalte stâlpuri.
De ce este atât de critică colectarea și executarea datelor pentru a valorifica IA la scară largă?
Din nou, datele sunt ca “Focul”. Ele alimentează IA. Un model de IA trebuie să învețe modele, relații și comportamente direct din datele pe care le primește, pentru a putea livra impactul afacerilor. În plus, pentru IA, datele nestructurate (cum ar fi PDF-urile, imaginile și videourile) devin critice. Majoritatea întreprinderilor nu sunt în prezent mature în procesarea datelor nestructurate. În plus, modelele de IA devin/sunt deja o marfă – datele creează diferențierea din utilizarea unui model de IA.
Cartea detaliază conceptul de intensitate a datelor. Puteți explica pe scurt ce înseamnă acest lucru și de ce este atât de important?
Intensitatea datelor este o măsură a cât de “potrivite pentru scop” sunt datele pentru accelerarea valorii afacerilor, în special pentru scalarea IA. Fiecare caz de afaceri necesită date în mod diferit, cu o intensitate diferită. Cartea noastră introduce cadru QCS pentru a măsura intensitatea datelor pe trei dimensiuni critice:
- Calitatea: sunt datele precise, complete, consistente și de încredere? Acesta este principiul “gunoi în, gunoi ieșit”. Datele de calitate scăzută duc la analize defectuoase și IA de încredere scăzută.
- Conformitatea: respectă datele toate standardele legale și etice, cum ar fi reglementările privind confidențialitatea (cum ar fi GDPR) și regulile specifice industriei? Datele neconforme creează riscuri masive.
- Viteza: sunt datele disponibile suficient de repede pentru a fi utile? Acest lucru se referă la viteza cu care datele sunt colectate, procesate și puse la dispoziție pentru luarea deciziilor (de exemplu, procesare în timp real versus procesare în lot). În mod tradițional, întreprinderile au evoluat pentru a executa în una sau două dimensiuni. O bancă ar putea livra pe dimensiunile Q și C, în timp ce o întreprindere nouă ar se concentra pe dimensiunile Q și S. Provocarea pentru întreprinderi în era IA este de a executa la un nivel ridicat pe toate cele trei dimensiuni (Q, C și S) în mod simultan și constant.
De ce definirea unei strategii de date este atât de importantă și de ce este adesea neglijată?
Definirea unei strategii de date este critică pentru că servește ca o hartă care conectează direct toate activitățile de date cu strategia de afaceri a întreprinderii. Ea descrie planul de dezvoltare și valorificare a capacităților de date pentru accelerarea rezultatelor afacerilor, cum ar fi creșterea veniturilor, îmbunătățirea eficienței și construirea unui avantaj competitiv.
În ciuda acestui fapt, o strategie de date este adesea neglijată din mai multe motive cheie. În mod istoric, liderii de afaceri au privit datele ca un produs secundar al operațiunilor de afaceri și o problemă tehnică a IT, mai degrabă decât o funcție strategică a conducerii. Fără un proprietar clar, cum ar fi un Director al Datelor, această muncă esențială adesea cade într-un vid de conducere. Acest lucru duce companiile să sară direct la proiecte de IA interesante fără o fundație robustă de date, ceea ce este unul dintre motivele principale pentru care multe dintre ele eșuează.
Puteți explica ce este un cadru de guvernanță a datelor, cum se diferențiază de o strategie de date și de ce este necesar pentru a mitiga riscurile asociate cu utilizarea datelor?
O strategie de date definește obiectivele pe care o afacere le dorește să le atingă cu datele sale. În contrast, un cadrul de guvernanță a datelor permite cazurilor de afaceri să utilizeze date la intensitatea de date necesară (Q, C și S) pentru a livra valoarea așteptată.
Cadrul de guvernanță a datelor este crucial pentru mitigarea riscurilor. Fără guvernanță, datele devin o obligație. Asigură conformitatea cu reglementările, cum ar fi GDPR, prevenind astfel amenzi masive și probleme legale. Stabilește standardele de securitate și confidențialitate care protejează împotriva încălcărilor de date și a daunelor de imagine de uzură. Asigură calitatea datelor, prevenind astfel deciziile de afaceri costisitoare bazate pe informații defectuoase. Și agenții IA sunt utili doar atunci când primesc date la viteza necesară.
Gândiți-vă astfel: strategia dvs. este destinația de pe o hartă; cadrul de guvernanță a datelor este regulile de trafic pe care le urmați pentru a ajunge acolo fără a avea accidente.
Puteți explica ce este un model de operare cu date (DOM) și cum ajută organizațiile să operaționalizeze strategia de date?
Un model de operare cu date (DOM) este motorul care îndeplinește cererea de date pentru a satisface oferta de date. DOM operaționalizează strategia prin traducerea obiectivelor de nivel înalt în acțiuni concrete și reutilizabile. Este un cadru practic care industrializează livrarea de date la intensitatea de date necesară, cuprinzând oameni, procese și tehnologie.
În timp ce avea strategii de date și guvernanță corecte asigură intenții bune, succesul depinde adesea de adoptarea datelor și gestionarea ingineriei de date. Puteți discuta pe scurt aceste două elemente și de ce executivii ar trebui să acorde o atenție deosebită lor?
Succesul cu datele depinde de adoptarea datelor și gestionarea ingineriei de date.
Adoptarea datelor este partea culturală – cu echipele dvs. care folosesc în mod real date pentru a lua decizii zilnice. Fără adoptare, întreaga investiție în stâlpul de date este irosită.
Gestionarea ingineriei de date este spatele tehnic – construirea și menținerea “fabricii de date” fiabile care colectează și procesează date pentru a satisface cerințele de intensitate a datelor (QCS). Executivii trebuie să sprijine ambele. O adoptare slabă înseamnă că investiția este irosită. O inginerie slabă înseamnă că afacerea operează cu date nepotrivite (adică date care nu îndeplinesc cerințele de intensitate a datelor), ceea ce duce la greșeli costisitoare, erodează încrederea, creează probleme de conformitate și face imposibilă orice inițiativă de IA.
Cartea este scrisă cu întreprinderi mai mari în minte, unde roluri precum CDO, gestionarea riscului de date, gestionarea accesului la date și echipele de calitate și observabilitate a datelor sunt bine definite. De ce ar trebui și companiile mai mici să ia în considerare această carte și cum pot compensa lipsa acestor roluri?
Pentru o companie mai mică, în majoritatea cazurilor, datele sunt cel mai mare diferențiator. Este mult mai ușor să construiți “ADN-ul de date” corect de la început decât să reparați o organizație tradițională mare mai târziu. Obținerea fundației de date corecte de la început oferă un avantaj competitiv masiv pentru creștere și adoptarea viitoare a IA. Așa cum ne-a spus CEO-ul unei întreprinderi mici: pentru mine, datele sunt primul stâlp, și eu sunt CDO, de asemenea.
Dacă ar exista o singură idee cheie de reținut din cartea dvs., care ar fi aceea?
Idea definitivă este că întreprinderile trebuie să implementeze imediat schimbarea structurală pentru a stabili datele ca al patrulea stâlp al modelului de operare, egal cu oamenii, procesele și tehnologia. Acesta este un decizie existențială pe care consiliile de administrație și CxO trebuie să o sprijine, deoarece datele sunt diferențiatorul definitiv și fundația indispensabilă necesară pentru a scala cu succes IA și a obține un avantaj competitiv în viitor. Întreprinderile care nu reușesc să încorporeze datele ca un stâlp de bază riscă să devină irelevante și vor lupta să concureze în era IA. Timpul de a acționa este ACUM!
Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe ar trebui să citească Data as the Fourth Pillar.
Declinarea răspunderii: Opiniile exprimate în acest articol sunt ale autorilor și nu reflectă neapărat pe cele ale angajatorilor lor actuali sau anteriori.
