Tương lai hóa Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo của Công ty Bạn: Làm thế nào một Cơ sở Dữ liệu Mạnh mẽ có thể Đặt Bạn lên con đường Đổi mới Bền vững

Tốc độ đổi mới tăng tốc đã khiến các nhà lãnh đạo kinh doanh bị choáng váng trong những năm gần đây, và thật thách thức để theo kịp với sự xuất hiện ồ ạt của các khả năng mới trên thị trường. Chỉ khi các công ty nghĩ rằng họ đang đi đầu trong cuộc chơi, một thông báo mới lại đe dọa đến sự tập trung và làm chậm tiến độ. Điều đó đã khiến các nhà lãnh đạo cấp cao phải suy nghĩ về lâu dài với các chiến lược số của họ và tăng cường khả năng đổi mới bền vững.

Khái niệm đổi mới bền vững khác với tính bền vững itself (thường liên quan đến tác động môi trường), và thay vào đó là sự công nhận rằng công nghệ mới nổi đòi hỏi một hệ sinh thái phù hợp để phát triển. Nói cách khác, chuyển đổi số không chỉ là về việc mua công nghệ hiện có, mà còn là về việc thiết lập một cơ sở dữ liệu mạnh mẽ để có vị trí sẵn sàng mua bất kỳ công nghệ nào tiếp theo. Cơ sở đó là gốc rễ của đổi mới itself, và nó cho phép các công ty xây dựng một mô hình phân tích trên đỉnh (với trí tuệ nhân tạo tích hợp) để đưa ra những thông tin thúc đẩy thay đổi. Loại môi trường này thường là nguồn gốc của nguyên tắc “Thất bại Nhanh. Học Nhanh.” vì nó cung cấp không gian cho các đội để thử nghiệm và kiểm tra các ý tưởng mới.

Khi cơn sốt xung quanh trí tuệ nhân tạo và GenAI chuyển từ thử nghiệm sang thực hiện, các công ty đang tương lai hóa các khoản đầu tư của họ bằng cách tạo ra một lớp dữ liệu mạnh mẽ, được thiết kế tốt, có thể truy cập, tổ chức và cấu trúc để chống chọi với thử thách của thời gian.

Địa chỉ khoảng trống Dữ liệu

Trong khi công nghệ khách hàng hấp dẫn hơn thường thu hút tất cả các tiêu đề, thì phân tích dữ liệu thực sự là công việc chính của AI/GenAI. Hầu hết các nhà lãnh đạo đều hiểu điều này, nhưng các chương trình AI và nỗ lực thu thập dữ liệu vẫn có thể chạy song song với nhau, trong đó dữ liệu được tập trung ở một vị trí trước khi được đưa vào các chương trình AI. Thay vì xem chương trình dữ liệu và quy trình AI/GenAI như hai sáng kiến riêng biệt, hai nỗ lực phải được liên kết để đảm bảo dữ liệu được sắp xếp đúng và sẵn sàng để được tiêu thụ. Nghĩa là, mặc dù có thể có rất nhiều dữ liệu có sẵn, nhưng các nhà lãnh đạo cần xem xét bao nhiêu trong số đó có thể được sử dụng ngay để thúc đẩy các dự án AI của họ. Thực tế là, không nhiều. Một cách, các tổ chức đang nhân đôi nỗ lực bằng cách giữ dữ liệu và AI riêng biệt, và việc liên kết chúng lại với nhau có thể là một yếu tố khác biệt quan trọng trong việc cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và tối ưu hóa hoạt động.

Theo BCG, các công ty đã đầu tư thời gian vào việc hợp nhất các chương trình dữ liệu và AI từ đầu đã trải qua sự tăng trưởng vượt trội so với các đồng nghiệp của họ. Sau tất cả, các công ty không thể có phát triển AI mà không sửa dữ liệu trước, và các nhà lãnh đạo đang dẫn đầu đám đông bằng cách sử dụng các khả năng trưởng thành hơn của họ để ý tưởng, ưu tiên và đảm bảo việc áp dụng các sử dụng dữ liệu và AI khác biệt và chuyển đổi hơn. Kết quả là, các công ty đã liên kết dữ liệu với phát triển AI có bốn lần nhiều trường hợp được mở rộng và áp dụng trên toàn doanh nghiệp hơn so với những người tụt lại phía sau trong dữ liệu và AI, và đối với mỗi trường hợp họ thực hiện, tác động tài chính trung bình là năm lần lớn hơn.

Để Tăng cường Cơ sở Dữ liệu của Bạn, Hãy Bắt đầu bằng việc Đặt một số Câu hỏi then chốt

Hãy nhớ, khả năng nâng và chuyển dữ liệu (liệu trên trang web hay qua di chuyển đám mây) không giống như làm cho nó sẵn sàng cho AI. Để đảm bảo rằng dữ liệu được chuẩn bị để được tiêu thụ (tức là có thể được phân tích để đưa ra thông tin về AI), các công ty cần xem xét một số câu hỏi quan trọng:

• Làm thế nào dữ liệu của chúng tôi phù hợp với các kết quả kinh doanh cụ thể? Các mô hình AI cần dữ liệu được thu thập, liên quan và được đặt trong bối cảnh để hiệu quả. Trong giai đoạn đầu, các công ty nên chuyển đổi tâm trí từ cách dữ liệu được thu thập/lưu trữ, sang cách nó sẽ được sử dụng cho việc ra quyết định dựa trên AI trong các chức năng cụ thể. Khi các công ty thiết kế các trường hợp sử dụng cụ thể trong khi lưu trữ và tổ chức dữ liệu của họ, nó có thể dễ dàng truy cập hơn khi đến lúc phát triển các quy trình mới như AI, GenAI hoặc agentic AI.
• Những chướng ngại vật nào đang cản trở chúng tôi? Khi McKinsey khảo sát 100 nhà lãnh đạo cấp cao trong các ngành trên toàn thế giới, gần 50% gặp khó khăn trong việc hiểu các rủi ro được tạo ra bởi chuyển đổi số và phân tích – điểm đau quản lý rủi ro hàng đầu. Trong sự vội vàng để bắt đầu tạo ra kết quả, các công ty có thể hy sinh chiến lược cho tốc độ. Thay vào đó, các nhà lãnh đạo cần nghiên cứu cẩn thận tất cả các khía cạnh, suy nghĩ về tương lai và cố gắng giảm thiểu bất kỳ rủi ro tiềm ẩn nào.
• Làm thế nào chúng tôi có thể tối ưu hóa dữ liệu của mình để tăng hiệu quả? Khi nhu cầu về dữ liệu tăng mạnh, điều phổ biến là các nhà quản lý sẽ tập trung vào bộ phận của riêng họ. Loại suy nghĩ theo chiều dọc này dẫn đến sự dư thừa dữ liệu và tốc độ truy xuất dữ liệu chậm hơn, vì vậy các công ty cần ưu tiên giao tiếp và hợp tác giữa các bộ phận từ đầu.

4 Thực hành tốt nhất để Phát triển một Cơ sở Dữ liệu Mạnh mẽ

Các công ty đầu tư vào lớp dữ liệu của họ ngày nay đang thiết lập mình cho thành công AI lâu dài trong tương lai. Dưới đây là bốn thực hành tốt nhất để giúp tương lai hóa chiến lược dữ liệu của bạn:

1. Đảm bảo Chất lượng và Quản lý Dữ liệu

• Thiết lập dòng dõi dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu và kiểm tra chất lượng tự động
• Sử dụng danh mục dữ liệu được hỗ trợ bởi AI để khám phá và phân loại tốt hơn
• Đơn giản hóa quản lý dữ liệu để đảm bảo quản lý mượt mà của dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, mô hình học máy (ML), sổ tay, bảng điều khiển và tệp

Một ví dụ tốt về một công ty sử dụng AI để đảm bảo chất lượng và quản lý dữ liệu là SAP, tích hợp khả năng học máy trong bộ quản lý dữ liệu của mình để xác định và sửa lỗi dữ liệu, từ đó cải thiện chất lượng dữ liệu tổng thể và duy trì các thực hành quản lý dữ liệu mạnh mẽ trên các nền tảng của mình.

2. Tăng cường An ninh, Quyền riêng tư và Tuân thủ Dữ liệu

• Triển khai Bảo mật Zero-Trust bằng cách mã hóa dữ liệu khi nghỉ và trong quá trình truyền
• Sử dụng phát hiện mối đe dọa được hỗ trợ bởi AI để xác định các bất thường và ngăn chặn vi phạm
• Đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu như GDPR và CCPA, và tự động hóa báo cáo/kiểm toán bằng AI

Một công ty đang làm những việc đổi mới trong chuỗi cung ứng số và quản lý rủi ro của bên thứ ba là Black Kite. Nền tảng thông minh của Black Kite cung cấp thông tin nhanh chóng và hiệu quả về các bên thứ ba và chuỗi cung ứng, ưu tiên các phát hiện vào một bảng điều khiển đơn giản mà các đội quản lý rủi ro có thể dễ dàng tiêu thụ và đóng các khoảng trống bảo mật quan trọng.

3. Khám phá Đối tác Chiến lược

• Đánh giá khả năng phân tích nâng cao của bạn và nghiên cứu cách dữ liệu hiện tại hoạt động
• Tìm kiếm các đối tác có thể tích hợp AI, kỹ thuật dữ liệu và phân tích vào một nền tảng dễ quản lý

Một số giải pháp đối tác dựa trên đám mây có thể giúp cấu trúc dữ liệu cho thành công AI là: (a) Databricks, tích hợp với các công cụ hiện có và giúp các doanh nghiệp xây dựng, mở rộng và quản lý dữ liệu/AI (bao gồm GenAI và các mô hình ML khác); và (b) Snowflake, hoạt động trên một nền tảng cho phép phân tích dữ liệu và truy cập đồng thời các tập dữ liệu với độ trễ tối thiểu.

4. Phát triển một Văn hóa Dựa trên Dữ liệu

• Đảm bảo quyền truy cập dữ liệu bằng cách triển khai các công cụ AI tự phục vụ sử dụng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (NLQ) để đưa ra thông tin về dữ liệu
• Nâng cao kỹ năng của nhân viên về AI và văn hóa dữ liệu, và đào tạo các đội về AI, GenAI và các quy trình quản lý dữ liệu khác
• Khuyến khích hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và các đội kinh doanh để thúc đẩy việc chia sẻ dữ liệu và tạo ra thông tin toàn diện hơn

Một ví dụ hàng đầu về một công ty đang tích cực phát triển một văn hóa dựa trên dữ liệu phụ thuộc mạnh mẽ vào AI là Amazon, sử dụng dữ liệu khách hàng rộng rãi để cá nhân hóa các khuyến nghị sản phẩm, tối ưu hóa hậu cần và đưa ra quyết định kinh doanh thông minh trên toàn bộ hoạt động của họ, làm cho dữ liệu trở thành một cột trụ trung tâm của chiến lược của họ.

Xây dựng một Cơ sở Dữ liệu cho Tương lai

Theo một cuộc khảo sát gần đây của KPMG, 67% nhà lãnh đạo kinh doanh dự kiến AI sẽ thay đổi cơ bản doanh nghiệp của họ trong hai năm tới, và 85% cảm thấy như chất lượng dữ liệu sẽ là nút thắt lớn nhất cho tiến bộ. Điều đó có nghĩa là đã đến lúc phải suy nghĩ lại về dữ liệu itself, tập trung không chỉ vào lưu trữ, mà còn về khả năng sử dụng và hiệu quả. Bằng cách sắp xếp các cơ sở dữ liệu của họ ngay bây giờ, các công ty có thể tương lai hóa các khoản đầu tư AI của họ và đặt mình vào vị trí cho sự đổi mới bền vững liên tục.