อนาคตของกลยุทธ์ AI ของบริษัทของคุณ: วิธีการสร้างฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อการนวัตกรรมที่ยั่งยืน

ความเร็วที่เพิ่มขึ้นของนวัตกรรมทำให้ผู้นำธุรกิจต้องติดตามอย่างใกล้ชิดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และเป็นเรื่องที่ท้าทายที่จะตามทันความสามารถใหม่ที่เข้ามาในตลาด เมื่อบริษัทคิดว่าพวกเขาอยู่หน้าเกม ความสามารถใหม่ๆ ก็เข้ามาและทำให้ความสนใจแตกกระจายและขัดขวางความก้าวหน้า ซึ่งทำให้ผู้นำระดับสูงต้องคิดในระยะยาวมากขึ้นเกี่ยวกับกลยุทธ์ดิจิทัลของตน และเสริมสร้างความสามารถในการนวัตกรรมที่ยั่งยืน

แนวคิดของการนวัตกรรมที่ยั่งยืนแตกต่างจากความยั่งยืนเอง (ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม) และเป็นการยอมรับว่าเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ต้องการระบบนิเวศที่เหมาะสมในการเติบโต ในอีกคำหนึ่ง การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลไม่ใช่แค่การได้รับเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน แต่ยังรวมถึงการสร้างฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อให้พร้อมสำหรับการได้รับเทคโนโลยีที่จะตามมาในอนาคต ฐานข้อมูลนี้เป็นรากฐานของการนวัตกรรมเอง และช่วยให้บริษัทสามารถสร้างแบบจำลองวิเคราะห์บนฐานข้อมูล (พร้อมด้วย AI) เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง สภาพแวดล้อมนี้มักเป็นจุดเริ่มต้นของหลักการ “ล้มเหลวอย่างรวดเร็ว สीखอย่างรวดเร็ว” เนื่องจากให้พื้นที่สำหรับทีมในการทดลองและทดสอบความคิดใหม่ๆ

เมื่อความฮือฮาเกี่ยวกับ AI และ GenAI เปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การนำไปใช้ บริษัทต่างๆ ก็เตรียมการลงทุนในอนาคตโดยการสร้างชั้นข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ดีและเข้าถึงได้ ซึ่งจัดระเบียบและจัดโครงสร้างเพื่อทนต่อการทดสอบของเวลา

การแก้ไขช่องว่างข้อมูล

ในขณะที่เทคโนโลยีล้ำสมัยที่มุ่งเน้นลูกค้าเป็นหลักมักจะดึงดูดความสนใจ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องหลังที่เป็นจริงคือม้าศึกที่แท้จริงของ AI/GenAI ผู้นำส่วนใหญ่เข้าใจสิ่งนี้แล้ว แต่โปรแกรม AI และความพยายามในการรวบรวมข้อมูลยังคงสามารถดำเนินไปพร้อมๆ กัน โดยที่ข้อมูลถูกเก็บไว้ในที่เดียวก่อนที่จะถูกป้อนเข้าไปในโปรแกรม AI แทนที่จะดูว่าโปรแกรมข้อมูลและกระบวนการ AI/GenAI เป็นสองโครงการที่แยกจากกัน ทั้งสองความพยายามจะต้องเชื่อมโยงเข้าด้วยกันเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกจัดเรียงอย่างเหมาะสมและพร้อมที่จะถูกบริโภค โดยความหมายว่า แม้ว่าจะมีข้อมูลมากมาย แต่ผู้นำต้องคำนึงว่าข้อมูลเหล่านั้นสามารถใช้ได้จริงเพื่อขับเคลื่อนโครงการ AI ของตนหรือไม่ ความเป็นจริงคือ ไม่มากนัก ใน某种程度上 องค์กรกำลังทำซ้ำความพยายามโดยการแยกข้อมูลและ AI ออกจากกัน และการเชื่อมโยงระหว่างทั้งสองให้ใกล้ชิดยิ่งขึ้นสามารถเป็นปัจจัยที่แตกต่างในแง่ของการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และปรับกระบวนการให้เร็วขึ้น

ตาม BCG บริษัทที่ลงทุนเวลาในการรวมโปรแกรมข้อมูลและ AI ของตนจากต้นมักจะประสบกับการเติบโตที่มากกว่าผู้ที่ไม่ทำเช่นนั้น หลังจากทั้งหมด บริษัทไม่สามารถพัฒนา AI ได้โดยไม่ต้องแก้ไขข้อมูลก่อน และผู้นำที่มีความสามารถที่มีประสบการณ์มากกว่ากำลังดึงตัวออกจากกลุ่มโดยใช้ความสามารถที่ดีกว่าในการสร้างสรรค์ วางแผน และรับรองการนำไปใช้ของการนำข้อมูลและ AI ไปใช้มากขึ้น ในผลลัพธ์ บริษัทที่เชื่อมโยงข้อมูลกับการพัฒนา AI มีการใช้งานที่เพิ่มขึ้นสี่เท่าและผลกระทบทางการเงินที่มากกว่าห้าเท่าต่อการนำไปใช้แต่ละครั้ง

เพื่อเสริมสร้างฐานข้อมูลของคุณ ให้เริ่มต้นด้วยการถามคำถามหลักๆ

จำไว้ว่า ความสามารถในการย้ายและเปลี่ยนข้อมูล (ไม่ว่าจะเป็นบนไซต์หรือผ่านการย้ายไปยังคลาวด์) ไม่ใช่สิ่งเดียวกับการทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ AI เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลพร้อมที่จะถูกบริโภค (เช่น สามารถวิเคราะห์เพื่อข้อมูลเชิงลึกของ AI) บริษัทต้องคำนึงถึงคำถามสำคัญๆ ก่อน:

• ข้อมูลของเราสอดคล้องกับผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างไร? โมเดล AI ต้องการข้อมูลที่ถูกเลือก คัดสรร และมีบริบทที่เหมาะสม ในช่วงแรก บริษัทควรเปลี่ยนความคิดจากวิธีการได้รับและจัดเก็บข้อมูลไปสู่วิธีการใช้ข้อมูลสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภายในฟังก์ชันเฉพาะ เมื่อบริษัทออกแบบกรณีการใช้งานเฉพาะขณะเก็บและจัดระเบียบข้อมูล จะสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นเมื่อมาถึงเวลาพัฒนากระบวนการใหม่ๆ เช่น AI, GenAI หรือ agentic AI
• สิ่งอุดตันทางของเราคืออะไร? เมื่อ McKinsey สำรวจผู้นำระดับสูง 100 คนในอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก พบว่าเกือบ 50% มีความยากในการเข้าใจความเสี่ยงที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลและวิเคราะห์ – ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่สุดในการจัดการความเสี่ยง ในการเร่งผลลัพธ์ บริษัทอาจเสียสละกลยุทธ์ให้กับความเร็วแทน ผู้นำต้องศึกษาทุกมุมมอง คิดไปข้างหน้า และพยายามลดความเสี่ยงใดๆ ที่อาจเกิดขึ้น
• เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลของเราเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร? เมื่อความต้องการข้อมูลเพิ่มขึ้น มักจะเกิดการมองแคบในแต่ละฝ่าย โดยที่ผู้จัดการมุ่งเน้นไปที่ฝ่ายของตนเองเท่านั้น ซึ่งนำไปสู่การซ้ำซ้อนของข้อมูลและความช้าในการเข้าถึงข้อมูล บริษัทต้องจัดลำดับความสำคัญของการสื่อสารและความร่วมมือระหว่างฝ่ายต่างๆ ตั้งแต่เริ่มต้น

4 วิธีที่ดีที่สุดในการพัฒนาฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง

บริษัทที่ลงทุนในระดับข้อมูลของตนในวันนี้กำลังเตรียมตัวสำหรับความสำเร็จของ AI ในอนาคต นี่คือ 4 วิธีที่ดีที่สุดในการเตรียมกลยุทธ์ข้อมูลของคุณ:

1. รับรองคุณภาพและธรรมาภิบาลข้อมูล

• กำหนดสายพันธุ์ข้อมูล การจัดการเมตาดาต้า และการตรวจสอบคุณภาพอัตโนมัติ
• ใช้แคตตาล็อกข้อมูลที่มีพลังงาน AI เพื่อการค้นพบและจำแนกที่ดีกว่า
• ทำให้การจัดการข้อมูลง่ายขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าการกำกับดูแลข้อมูลที่ราบรื่นของ ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง โมเดล ML โน้ตบุ๊ก แดชบอร์ด และไฟล์

ตัวอย่างที่ดีของบริษัทที่ใช้ AI เพื่อรับรองคุณภาพและธรรมาภิบาลข้อมูลคือ SAP ซึ่งรวมความสามารถ ML ในชุดการจัดการข้อมูลเพื่อระบุและแก้ไขความไม่สอดคล้องของข้อมูล ซึ่งปรับปรุงคุณภาพข้อมูลโดยรวมและรักษาธรรมาภิบาลข้อมูลที่เข้มแข็งบนแพลตฟอร์มของตน

2. เสริมสร้างความปลอดภัย ข้อมูลส่วนบุคคล และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

• ใช้ Zero-Trust Security โดยการเข้ารหัสข้อมูลที่พักและระหว่างการถ่ายโอน
• ใช้การตรวจจับภัยคุกคามที่มีพลังงาน AI เพื่อระบุความผิดปกติและป้องกันการละเมิด
• รับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบระดับโลก เช่น GDPR และ CCPA และใช้ AI ในการรายงานและตรวจสอบอัตโนมัติ

บริษัทหนึ่งที่ทำสิ่งใหม่ๆ ในห่วงโซ่อุปทานดิจิทัลและจัดการความเสี่ยงจากบุคคลที่สามคือ Black Kite แพลตฟอร์มข่าวกรองของ Black Kite ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบุคคลที่สามและห่วงโซ่อุปทานได้อย่างรวดเร็วและคุ้มค่า โดยจัดลำดับความสำคัญของการค้นพบในแดชบอร์ดที่เรียบง่าย ซึ่งทีมจัดการความเสี่ยงสามารถบริโภคและปิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่สำคัญได้

3. สำรวจความร่วมมือเชิงกลยุทธ์

• ประเมินความสามารถวิเคราะห์ขั้นสูงของคุณเองและศึกษาว่าข้อมูลที่มีอยู่ทำงานอย่างไร
• หาพันธมิตรที่สามารถรวม AI วิศวกรรมข้อมูล และการวิเคราะห์เข้าด้วยกันในแพลตฟอร์มที่จัดการได้ง่าย

บางโซลูชันพันธมิตรบนคลาวด์ที่สามารถช่วยจัดระเบียบข้อมูลสำหรับความสำเร็จของ AI ได้แก่ (a) Databricks ซึ่งรวมเข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่แล้วและช่วยธุรกิจในการสร้าง ระดมทุน และกำกับดูแลข้อมูล/AI (รวมถึง GenAI และโมเดล ML อื่นๆ) และ (b) Snowflake ซึ่งดำเนินงานบนแพลตฟอร์มที่อนุญาตให้วิเคราะห์ข้อมูลและเข้าถึงชุดข้อมูลพร้อมกันโดยมีความล่าช้าน้อยที่สุด

4. ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

• ทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตยโดยใช้เครื่องมือ AI แบบบริการตนเองที่ใช้ การซักถามภาษาธรรมชาติ (NLQ) เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกสามารถเข้าถึงได้
• พัฒนาทักษะพนักงานในด้าน AI และการอ่านข้อมูล และฝึกอบรมทีมในกระบวนการ AI, GenAI และการกำกับดูแลข้อมูลอื่นๆ
• ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และทีมธุรกิจเพื่ออำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมมากขึ้น

ตัวอย่างที่ดีของบริษัทที่ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมากโดยใช้ AI คือ Amazon ซึ่งใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างกว้างขวางเพื่อปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ ปรับให้ตรงกับการจัดส่งที่ดีที่สุด และตัดสินใจทางธุรกิจโดยใช้ข้อมูลทั่วทั้งการดำเนินงาน ทำให้ข้อมูลเป็นเสาหลักสำคัญของกลยุทธ์

การสร้างฐานข้อมูลสำหรับอนาคต

ตาม การสำรวจของ KPMG 67% ของผู้นำธุรกิจคาดว่า AI จะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของตนอย่าง根本ภายในสองปี และ 85% รู้สึกว่าคุณภาพข้อมูลจะเป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุดต่อความก้าวหน้า ซึ่งหมายความว่าถึงเวลาที่จะต้องคิดใหม่เกี่ยวกับข้อมูลเอง ไม่ใช่แค่การเก็บข้อมูล แต่ยังรวมถึงการใช้งานและประสิทธิภาพด้วย โดยการทำให้ฐานข้อมูลของตนเป็นระเบียบ บริษัทสามารถเตรียมการลงทุน AI ของตนให้พร้อมสำหรับอนาคตและวางตำแหน่งตนเองสำหรับการนวัตกรรมที่ยั่งยืน