Şirketinizin AI Stratejisini Gelecek Nesiller için Güçlendirin: Güçlü Bir Veri Temelinin Sürdürülebilir İnovasyona Nasıl Yol Açabileceği

İnovasyonun hızlanan temposu, son birkaç yıldır iş liderlerine sürprizler yaşattı ve yeni yeteneklerin piyasaya sürülmesiyle birlikte ilerlemeyi takip etmek zor oldu. Şirketler oyunun önünde olduklarını düşündükleri anda, yeni bir duyuru dikkati dağıtabilir ve ilerlemeyi sekteye uğratabilir. Bu, C-Suite’nin dijital stratejilerinde daha uzun vadeli düşünmesine ve sürdürülebilir inovasyona yönelik kapasitelerini güçlendirmesine neden oldu.

Sürdürülebilir inovasyon kavramı, sürdürülebilirlikten (çoğunlukla iklim etkileriyle ilgili) farklıdır ve ortaya çıkan teknolojinin gelişebilmesi için gereken ekosistemi tanır. Diğer bir deyişle, dijital dönüşüm sadece mevcut teknolojiyi edinmekle ilgili değil, aynı zamanda gelecekte ortaya çıkacak teknoloji için de güçlü bir veri temeli oluşturmaktır. Bu temel, inovasyonun kendisinin köküdür ve şirketlere AI ile güçlendirilmiş bir analiz modeli oluşturma imkanı sağlar; bu model, değişimi yönlendiren içgörüler sağlar. Bu tür bir ortam, “Hızlı Başar, Hızlı Öğren” ilkesinin doğduğu yerdir; çünkü ekiplere yeni fikirleri deneme ve test etme alanı sağlar.

AI ve GenAI etrafındaki heyecan, denemeden uygulamaya doğru kayarken, şirketler yatırımlarını geleceğe taşımak için güçlü, iyi tasarlanmış bir veri katmanı oluşturuyor; bu katman erişilebilir, organize ve zamanın sınavına dayanıklıdır.

Veri Açığını Giderme

Müşteri odaklı teknoloji genellikle tüm başlıkları alır, ancak AI/GenAI’nin arkasındaki sahne perdesindeki veri analitiği, gerçek iş atıdır. Çoğu lider bunu artık anlasa da, AI programları ve veri toplama çabaları hala birbirlerinden ayrı olarak çalışabilir; yani veri bir yerde toplanır ve daha sonra AI programlarına beslenir. Veri programınızı ve AI/GenAI süreçlerinizi ayrı girişimler olarak görme yerine, bu iki çabanın birbirine bağlanmasını sağlamak önemlidir; böylece veri doğru bir şekilde düzenlenerek AI tarafından tüketilmeye hazır hale gelir. Yani, büyük miktarda veri mevcut olsa da, liderlerin AI projelerini yönlendirmek için ne kadarının gerçekten kullanılabilir olduğunu düşünmeleri gerekir. Gerçeklik şudur: çok azı. Bir şekilde, şirketler veri ve AI’ı ayrı tutarak çabayı ikiye katlar ve bunları birbirine daha yakın bağlamak, verimliliği artırma, maliyetleri azaltma ve operasyonları basitleştirme açısından önemli bir farklılaştırıcı olabilir.

BCG’ye göre, veri ve AI programlarını baştan birleştiren şirketler, peer’lerine kıyasla aşırı büyüme deneyimledi. Sonuçta, şirketlerin AI gelişimi olmadan önce veriyi düzeltmesi gerekir ve liderler daha olgunlaşmış yeteneklerini kullanarak daha iyi fikir üretme, önceliklendirme ve veri ve AI’nın daha farklılaştırıcı ve dönüştürücü kullanımlarının benimsemesini sağlama konusunda diğerlerinden ayrılıyor. Sonuç olarak, veri ve AI gelişimini bağlayan şirketler, geri kalan şirketlere kıyasla işlerinde dört kat daha fazla kullanım durumu benimsemiş ve her bir kullanım durumu için ortalama finansal etki beş kat daha büyüktür.

Veri Temelinizi Güçlendirmek İçin Birkaç Anahtar Soru Sorarak Başlayın

Unutmayın, veriyi kaldırma ve taşıma yeteneği (hem sahada hem de bulut göçü yoluyla), onu AI’ye hazır hale getirmeyle aynı şey değildir. Verinin tüketilmeye hazır olduğuna emin olmak için (yani AI içgörülerini analiz etmek için), şirketler önce birkaç önemli soruyu düşünmelidir:

• Verilerimiz spesifik iş sonuçlarına nasıl hizalanır? AI modelleri, etkili olmak için düzenlenmiş, ilgili ve bağlamsal verilere ihtiyaç duyar. İlk aşamada, şirketler verilerin nasıl edinildiğini ve depolandığını düşünmek yerine, AI tarafından yönlendirilen karar alma için nasıl kullanılacağını düşünmelidir. Şirketler, verileri depolarken ve organize ederken spesifik kullanım durumlarını tasarlarlarsa, AI, GenAI veya agentic AI gibi yeni süreçler geliştirmeleri gerektiğinde daha kolay erişilebilir olur.
• Yolumuzdaki engeller nelerdir? McKinsey, 100 C-Suite liderini çeşitli sektörlerde ve dünya genelinde araştırdığında, neredeyse %50’si dijital ve analitik dönüşümler tarafından oluşturulan riskleri anlamakta zorluk çektiğini belirtti – en önemli risk yönetimi ağrısı. Sonuçları üretme telaşında, şirketler bazen stratejiyi hız için feda edebilir. Bunun yerine, liderler tüm açılardan dikkatli bir şekilde incelemeli, geleceği düşünmeli ve risk olasılığını azaltmaya çalışmalıdır.
• Verilerimizi verimliliği artırmak için nasıl optimize edebiliriz? Veri ihtiyacının artmasıyla, yöneticilerin kendi departmanlarına odaklanıp veri tekrarını ve daha yavaş veri alma hızlarını görmemesi yaygındır. Şirketler, baştan itibaren çapraz işlevsel iletişim ve işbirliğini önceliklendirmelidir.

Güçlü Bir Veri Temeli Geliştirmek İçin 4 En İyi Uygulama

Bugün veri katmanlarına yatırım yapan şirketler, gelecekte uzun vadeli AI başarısı için kendilerini konumlandırıyor. Veri stratejinizi geleceğe taşımak için dört en iyi uygulamayı burada bulabilirsiniz:

1. Veri Kalitesi ve Yönetişimi Sağlayın

• Veri soyunu, meta veri yönetimini ve otomatik kalite kontrollerini oluşturun
• Keşif ve sınıflandırma için AI güçlendirilmiş veri kataloglarını kullanın
• Veri yönetimini basitleştirerek yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri, makine öğrenimi (ML) modelleri, defterler, paneller ve dosyaların yönetişimini sağlayın

Veri kalitesi ve yönetişimi için AI’ı aktif olarak kullanan bir şirket örneği, SAP‘dir. SAP, veri yönetim paketinin içinde ML yeteneklerini entegre ederek veri tutarsızlıklarını tanımlar ve düzeltir; böylece genel veri kalitesini verbessir ve platformlarındaki güçlü veri yönetişim uygulamalarını destekler.

2. Veri Güvenliği, Gizliliği ve Uyumunu Güçlendirin

• Durumda ve transitte veri şifreleme yoluyla Sıfır Güven Güvenlik uygulayın
• AI güçlendirilmiş tehdit tespitini kullanarak anomalileri tanımlayın ve ihlalleri önleyin
• GDPR ve CCPA gibi küresel düzenlemelere uyumu sağlayın ve AI kullanarak raporlama ve denetimleri otomatikleştirin

Dijital tedarik zinciri ve üçüncü taraf risk yönetimi alanında yenilikçi şeyler yapan bir şirket Black Kite‘dir. Black Kite’in istihbarat platformu, üçüncü taraflar ve tedarik zincirleri hakkında hızlı ve maliyet-etkin bir şekilde bilgi sağlar; bulguları basitleştirilmiş bir panoya önceliklendirir ve risk yönetimi ekiplerinin kritik güvenlik açıklarını kapatmasını sağlar.

3. Stratejik Ortaklıkları Araştırın

• Gelişmiş analitik yeteneklerinizi değerlendirin ve mevcut verilerin nasıl performans gösterdiğini inceleyin
• AI, veri mühendisliği ve analitiği tek bir kolayca yönetilebilen platforma entegre edebilecek ortaklar bulun

Verileri AI başarısı için yapılandırmaya yardımcı olabilecek bazı bulut tabanlı ortaklık çözümleri şunlardır: (a) Databricks, mevcut araçlarla entegre olur ve işletmelere veri/AI (GenAI ve diğer ML modelleri dahil) oluşturma, ölçekleme ve yönetme konusunda yardımcı olur; ve (b) Snowflake, veri analizini ve veri kümelerinin eşzamanlı erişimini minimum gecikmeyle sağlayan bir platform işletir.

4. Veri Odaklı Bir Kültür Oluşturun

• Doğal dil sorgulama (NLQ) kullanan self-servis AI araçlarını uygulayarak veri erişimini demokratikleştirin
• Çalışanları AI ve veri okuryazarlığı konusunda yetiştirmek için eğitim verin ve ekiplere AI, GenAI ve diğer veri yönetişim süreçlerinde eğitim verin
• Veri bilimcileri, mühendisler ve iş ekipleri arasında işbirliğini teşvik edin; böylece veri paylaşımı ve daha kapsamlı içgörüler oluşsun

Veri odaklı bir kültür oluşturan bir şirket örneği, Amazon‘dur. Amazon, müşteri verilerini geniş çapta kullanır; ürün önerilerini kişiselleştirir, lojistiği optimize eder ve iş operasyonları genelinde bilgilendirilmiş kararlar alır; böylece veriyi stratejisinin merkezi bir sütunu haline getirir.

Gelecek İçin Bir Veri Temeli Oluşturma

Son bir KPMG anketine göre, iş liderlerinin %67’si AI’nin iki yıl içinde işlerini temel olarak dönüştüreceğini düşünüyor ve %85’i veri kalitesinin ilerlemenin en büyük engeli olacağını düşünüyor. Bu, verinin kendisine, sadece depolamaya değil, kullanılabilirlik ve verimliliğe odaklanarak büyük bir yeniden düşünme zamanı anlamına geliyor. Şirketler veri temellerini şimdi düzenleyerek, AI yatırımlarını geleceğe taşımak ve sürdürülebilir inovasyona yönelik themselves için konumlandırmak olabilirler.