Будущее Вашей Стратегии AI: Как Сильная Основа Данных Может Обеспечить Устойчивые Инновации

Ускоренный темп инноваций дал бизнес-лидерам возможность получить опыт за последние несколько лет, и было сложно跟ать за множеством новых возможностей, которые появляются на рынке. Как только компании думают, что они впереди игры, новое объявление угрожает разделить внимание и сорвать прогресс. Это заставило руководство думать более долгосрочно о своих цифровых стратегиях и укреплять свою способность к устойчивым инновациям.

Концепция устойчивых инноваций отличается от устойчивости самой по себе (которая часто связана с воздействием на климат), и вместо этого является признанием того, что появляющиеся технологии требуют правильной экосистемы для процветания. Другими словами, цифровая трансформация не только о приобретении технологий, доступных сейчас, но и об установлении сильной основы данных, чтобы быть в позиции, чтобы приобрести любую технологию, которая появится следующей. Эта основа является корнем инноваций самих по себе, и она позволяет компаниям построить модель аналитики на основе AI, чтобы дать представления, которые стимулируют изменения. Такая среда часто является началом хорошо известного принципа “Fail Fast. Learn Fast.”, потому что она дает пространство для команд экспериментировать и тестировать новые идеи.

По мере того, как ажиотаж вокруг AI и GenAI переходит от экспериментов к выполнению, компании будущее-защищают свои инвестиции, создавая прочный, хорошо-спроектированный слой данных, который доступен, организован и структурирован, чтобы выдержать испытание временем.

Решение Пробела в Данных

Хотя более привлекательная технология, ориентированная на клиентов, привлекает все заголовки, это данные аналитики за кулисами, которые являются настоящей работой AI/GenAI. Большинство лидеров понимают это сейчас, но программы AI и усилия по сбору данных все еще могут работать параллельно, когда данные накапливаются в одном месте, прежде чем они будут введены в программы AI. Вместо того, чтобы смотреть на свою программу данных и процессы AI/GenAI как на два отдельных инициатива, два усилия должны быть связаны, чтобы обеспечить, что данные организованы правильно и готовы к потреблению. Это означает, что, хотя может быть много доступных данных, лидеры должны учитывать, сколько из них готово к использованию для стимулирования своих проектов AI. Реальность такова, что не так много. Таким образом, организации дублируют усилия, сохраняя данные и AI отдельно, и приближение их друг к другу может быть ключевым дифференциатором в плане улучшения эффективности, снижения затрат и оптимизации операций.

Согласно BCG, компании, которые инвестировали время в объединение своих программ данных и AI с самого начала, испытали непропорциональный рост по сравнению со своими коллегами. Ведь компании не могут иметь развитие AI без исправления данных сначала, и лидеры отрываются от стаи, используя свои более зрелые возможности, чтобы лучше идеализировать, расставлять приоритеты и обеспечивать принятие более дифференцированных и трансформационных использований данных и AI. В результате компании, которые связали данные с развитием AI, имеют в четыре раза больше случаев, которые масштабируются и принимаются во всем бизнесе, чем отстающие в данных и AI, и для каждого случая, который они реализуют, среднее финансовое воздействие в пять раз больше.

Чтобы Укрепить Основу Данных, Начните с Задания Нескольких Ключевых Вопросов

Помните, что возможность поднять и сдвинуть данные (как на сайте, так и через облачную миграцию) не является тем же, что и сделать их готовыми для AI. Чтобы обеспечить, что данные готовы к потреблению (т.е. могут быть проанализированы для представлений AI), компании должны сначала рассмотреть несколько важных вопросов:

• Как наши данные соответствуют конкретным бизнес-результатам? Модели AI требуют отобранных, актуальных и контекстуализированных данных, чтобы быть эффективными. На ранних стадиях компании должны переключить свой ум от того, как данные приобретаются/хранятся, к тому, как они будут использоваться для принятия решений на основе AI в конкретных функциях. Когда компании проектируют конкретные случаи использования при хранении и организации своих данных, они могут быть более легко доступны, когда придет время разработать новые процессы, такие как AI, GenAI или агентный AI.
• Какие препятствия на нашем пути? Когда McKinsey опросил 100 лидеров C-Suite в отраслях по всему миру, почти 50% имели трудности с пониманием рисков, сгенерированных цифровыми и аналитическими трансформациями – далеко не самый большой болевой点 управления рисками. В спешке начать производить результаты компании могут часто жертвовать стратегией ради скорости. Вместо этого лидеры должны тщательно изучить все углы, подумать в будущее и попытаться смягчить любой потенциал риска.
• Как мы можем оптимизировать наши данные для повышения эффективности? По мере того, как потребность в данных усиливается, это общее явление для менеджеров надеть блинкеры и сосредоточиться только на своем отделе. Этот тип изолированного мышления приводит к избыточности данных и более медленным скоростям извлечения данных, поэтому компании должны уделять приоритетное внимание межфункциональным коммуникациям и сотрудничеству с самого начала.

4 Лучшие Практики для Разработки Сильной Основы Данных

Компании, которые инвестируют в свой слой данных сегодня, готовят себя к долгосрочному успеху AI в будущем. Вот четыре лучшие практики, чтобы помочь будущее-защитить вашу стратегию данных:

1. Обеспечить Качество и Управление Данными

• Установить происхождение данных, управление метаданными и автоматические проверки качества
• Использовать каталоги данных, управляемые AI, для лучшей обнаруживаемости и классификации
• Упростить управление данными, чтобы обеспечить бесперебойное управление структурированными и неструктурированными данными, моделями ML, блокнотами, панелями и файлами

Хорошим примером компании, которая активно использует AI для обеспечения качества и управления данными, является SAP, которая интегрирует возможности ML в свой пакет управления данными, чтобы выявить и исправить несоответствия данных, тем самым улучшая общее качество данных и поддерживая прочные практики управления данными на своих платформах.

2. Укрепить Безопасность, Конфиденциальность и Соблюдение Данных

• Реализовать Безопасность Нулевого Доверия путем шифрования данных в состоянии покоя и в транзите
• Использовать обнаружение угроз, управляемое AI, для выявления аномалий и предотвращения нарушений
• Обеспечить соблюдение глобальных правил, таких как GDPR и CCPA, и автоматизировать отчетность/аудиты с помощью AI

Одной из компаний, которая делает инновационные вещи в цифровой цепочке поставок и управлении рисками третьих сторон, является Black Kite. Платформа интеллекта Black Kite быстро и экономически эффективно предоставляет информацию о третьих сторонах и цепочках поставок, расставляя приоритеты в упрощенной панели, которую команды управления рисками могут легко потреблять и закрыть критические пробелы в безопасности.

3. Изучить Стратегические Партнерства

• Оценить свои собственные передовые аналитические возможности и изучить, как существующие данные работают
• Искать партнеров, которые могут интегрировать AI, инженерию данных и аналитику в одну легко-управляемую платформу

Некоторые облачные решения-партнеры, которые могут помочь структурировать данные для успеха AI, являются: (а) Databricks, который интегрируется с существующими инструментами и помогает бизнесу строить, масштабировать и управлять данными/AI (включая GenAI и другие модели ML); и (б) Snowflake, который работает на платформе, которая позволяет анализировать данные и одновременно получать доступ к наборам данных с минимальной задержкой.

4. Содействовать Культуре, Ориентированной на Данные

• Демократизировать доступ к данным, реализуя инструменты AI с помощью естественного языка запроса (NLQ), чтобы сделать представления данных доступными
• Повысить квалификацию сотрудников в области грамотности AI и данных, и обучить команды процессам управления данными и AI
• Поощрять сотрудничество между командами данных, инженерами и бизнес-командами, чтобы облегчить обмен данными и генерировать более целостные представления

Примером компании, которая активно содействует культуре, ориентированной на данные, которая сильно зависит от AI, является Amazon, которая использует данные клиентов в широком масштабе, чтобы персонализировать рекомендации продуктов, оптимизировать логистику и принимать обоснованные бизнес-решения во всей своей деятельности, делая данные центральным столпом своей стратегии.

Строительство Основы Данных для Будущего

Согласно недавнему опросу KPMG, 67% бизнес-лидеров ожидают, что AI фундаментально изменит их бизнес в течение следующих двух лет, и 85% чувствуют, что качество данных будет самым большим препятствием для прогресса. Это означает, что пришло время для большого переосмысления данных самих по себе, сосредоточившись не только на хранении, но и на удобстве использования и эффективности. Получая свою основу данных в порядок сейчас, компании могут будущее-защитить свои инвестиции в AI и позиционировать себя для продолжающихся, устойчивых инноваций.