سرعت تسریع نوآوری در چند سال گذشته به رهبران مشاغل Whiplash داده است ، و ادامه کار با توانایی های جدید وارد بازار چالش برانگیز بوده است. درست هنگامی که شرکت ها فکر می کنند که از بازی جلوتر هستند ، یک اعلامیه جدید تهدید می کند که توجه را به هم ریخته و پیشرفت می کند. این امر باعث شده است که C-Suite با استراتژی های دیجیتالی خود طولانی تر فکر کند و ظرفیت آنها را برای نوآوری پایدار تقویت کند.
مفهوم نوآوری پایدار با خود پایداری متفاوت است (که اغلب به تأثیر آب و هوا می پردازد) و در عوض این یک شناخت است که فناوری نوظهور نیاز به رونق اکوسیستم مناسب دارد. به عبارت دیگر ، تحول دیجیتال فقط مربوط به دستیابی به فناوری موجود در حال حاضر نیست ، بلکه در مورد ایجاد یک بنیاد داده قوی نیز در موقعیتی برای دستیابی به هر فناوری بعدی است. این بنیاد ریشه نوآوری است و به شرکت ها این امکان را می دهد تا یک مدل تحلیلی را در بالا (با AI پخته شده) بسازند تا بینش هایی را ایجاد کنند که باعث تغییر می شود. این نوع محیط اغلب پیدایش برای اصل فرسوده “سریع شکست” است. سریع بیاموزید. ” زیرا این امکان را برای تیم ها فراهم می کند تا ایده های جدید را آزمایش و آزمایش کنند.
از آنجا که اعتیاد به مواد مخدره در اطراف AI و Genai از آزمایش به اعدام تبدیل می شود ، شرکت ها با ایجاد یک لایه داده قوی و به خوبی در دسترس که در دسترس ، سازمان یافته و ساختار یافته برای مقاومت در برابر آزمون زمان است ، سرمایه گذاری های خود را در آینده می گذارند.
پرداختن به شکاف داده
در حالی که فناوری مشتری سکس تر تمایل به گرفتن همه عناوین دارد ، این تجزیه و تحلیل داده ها در پشت صحنه است که اسب کار واقعی AI/Genai است. اکثر رهبران این موضوع را تا کنون درک می کنند ، اما برنامه های AI و تلاش های جمع آوری داده ها هنوز هم می توانند به موازات یکدیگر اجرا شوند ، که در آن داده ها قبل از تغذیه در برنامه های هوش مصنوعی در یک مکان جمع می شوند. به جای اینکه به برنامه داده خود و فرآیندهای AI/Genai به عنوان دو ابتکار جداگانه نگاه کنید ، باید دو تلاش برای اطمینان از چیدمان داده ها به درستی و آماده مصرف مرتبط باشد. به این معنی که ، در حالی که ممکن است مقادیر زیادی از داده ها در دسترس باشد ، رهبران باید در نظر بگیرند که برای رانندگی پروژه های هوش مصنوعی خود به راحتی قابل استفاده است. واقعیت ، زیاد نیست. به نوعی ، سازمانها با جدا نگه داشتن داده ها و هوش مصنوعی تلاش می کنند و هم تراز کردن آنها به هم می تواند از نظر بهبود کارایی ، کاهش هزینه ها و ساده سازی عملیات ، یک تمایز دهنده اصلی باشد.
به گفته BCG، شرکت هایی که از ابتدا زمان ادغام داده های خود را سرمایه گذاری کرده اند و برنامه های هوش مصنوعی خود را در مقایسه با همسالان خود تجربه می کنند. از این گذشته ، شرکت ها نمی توانند بدون رفع داده ها ابتدا توسعه AI داشته باشند و رهبران با استفاده از قابلیت های بالغ تر خود برای ایده های بهتر ، اولویت بندی و اطمینان از اتخاذ استفاده متمایز تر و تحول آمیز از داده ها و هوش مصنوعی ، از بسته دور می شوند. در نتیجه ، شرکت هایی که داده ها را به توسعه هوش مصنوعی مرتبط کرده اند ، چهار برابر بیشتر از موارد استفاده شده و در کل مشاغل خود نسبت به Laggards در داده ها و هوش مصنوعی استفاده شده اند و برای هر مورد استفاده که آنها را اجرا می کنند ، میانگین تأثیر مالی پنج برابر بیشتر است.
برای تقویت بنیاد داده خود ، با پرسیدن چند سوال کلیدی شروع کنید
به یاد داشته باشید ، امکان بلند کردن و تغییر داده ها (اعم از سایت یا از طریق مهاجرت ابر) همان چیزی نیست که آن را آماده کنید. برای اطمینان از آماده سازی داده ها برای مصرف (یعنی قادر به تجزیه و تحلیل برای AI-Insights) ، شرکت ها باید ابتدا چند سؤال مهم را در نظر بگیرند:
- چگونه داده های ما با نتایج تجاری خاص مطابقت دارد؟ مدل های هوش مصنوعی برای مؤثر بودن ، به داده های سرپرستی ، مرتبط و متنی نیاز دارند. در مراحل اولیه ، شرکت ها باید طرز فکر خود را از نحوه دستیابی/ذخیره داده ها ، به نحوه استفاده از آن برای تصمیم گیری AI در کارکردهای خاص تغییر دهند. هنگامی که شرکت ها در هنگام ذخیره و سازماندهی داده های خود ، از موارد خاص استفاده می کنند ، می توان در هنگام توسعه فرآیندهای جدید مانند AI ، Genai ، یا به راحتی در دسترس قرار گرفت یک عاملبشر
- چه موانع جاده ای در راه ما وجود دارد؟ کی مک کینزی با بررسی 100 رهبر C-Suite در صنایع در سراسر جهان ، تقریبا 50 ٪ در درک خطرات ناشی از تحولات دیجیتال و تحلیلی مشکل داشتند-تا کنون بهترین نقطه درد مدیریت ریسک. با عجله برای شروع تولید نتایج ، شرکت ها اغلب می توانند استراتژی را برای سرعت قربانی کنند. درعوض ، رهبران باید تمام زوایا را با دقت مطالعه کنند ، به آینده فکر کنند و سعی کنند هرگونه پتانسیل برای خطر را کاهش دهند.
- چگونه می توانیم داده های خود را برای افزایش کارایی بهینه کنیم؟ با توجه به نیاز به داده ها ، معمول است که مدیران بر روی پرده ها قرار دهند و فقط روی بخش خودشان تمرکز کنند. این نوع تفکر خاموش منجر به افزونگی داده ها و سرعتهای آهسته بازآفرینی داده ها می شود ، بنابراین شرکت ها از ابتدا باید ارتباطات و همکاری های متقابل عملکردی را در اولویت قرار دهند.
4 بهترین روش برای ایجاد یک بنیاد داده قوی
شرکت هایی که امروز در لایه داده خود سرمایه گذاری می کنند ، خود را برای موفقیت طولانی مدت هوش مصنوعی در آینده تنظیم می کنند. در اینجا چهار بهترین روش برای کمک به استراتژی داده خود در آینده وجود دارد:
1. از کیفیت داده ها و مدیریت اطمینان حاصل کنید
- تأسیس داده های داده ، مدیریت ابرداده و بررسی های کیفیت خودکار
- برای کشف بهتر و طبقه بندی ، کاتالوگ داده های AI-Powered را اهرم کنید
- مدیریت داده ها را برای اطمینان از حاکمیت یکپارچه از داده های ساختاری و بدون ساختار، مدل های یادگیری ماشین (ML) ، نوت بوک ها ، داشبورد و پرونده ها
نمونه خوبی از شرکتی که به طور فعال از AI برای اطمینان از کیفیت داده ها و مدیریت استفاده می کند شیره، که قابلیت های ML را در مجموعه مدیریت داده های خود برای شناسایی و اصلاح ناسازگاری داده ها ادغام می کند ، در نتیجه کیفیت کلی داده ها را بهبود می بخشد و از شیوه های حاکمیت داده های قوی در سیستم عامل های خود حمایت می کند.
5. امنیت داده ها ، حریم خصوصی و انطباق را تقویت کنید
- اجرا امنیت صفر با رمزگذاری داده ها در حالت استراحت و حمل و نقل
- برای شناسایی ناهنجاری ها و جلوگیری از نقض ، از تشخیص تهدید AI استفاده کنید
- اطمینان از رعایت مقررات جهانی مانند GDPR و CCPA، و گزارش دهی/ممیزی با استفاده از هوش مصنوعی
شرکتی که در زنجیره تأمین دیجیتال کارهای نوآورانه انجام می دهد و مدیریت ریسک شخص ثالث است بادبادک سیاهبشر پلت فرم اطلاعاتی بلک بادبادک به سرعت و مقرون به صرفه ، اطلاعاتی را در اشخاص ثالث و زنجیره های تأمین فراهم می کند و یافته ها را در یک داشبورد ساده اولویت بندی می کند که تیم های مدیریت ریسک می توانند به راحتی شکاف های امنیتی بحرانی را مصرف و بسته کنند.
3. مشارکتهای استراتژیک را کاوش کنید
- قابلیت های پیشرفته تحلیلی خود را ارزیابی کنید و نحوه عملکرد داده های موجود را مطالعه کنید
- به دنبال شرکایی باشید که می توانند هوش مصنوعی ، مهندسی داده ها و تجزیه و تحلیل را در یک بستر به راحتی مدیریت شده ادغام کنند
برخی از راه حل های شریک مبتنی بر ابر که می توانند به ساختار داده ها برای موفقیت AI کمک کنند عبارتند از: (الف) دیتابیک، که با ابزارهای موجود ادغام می شود و به مشاغل کمک می کند تا داده ها/هوش مصنوعی (از جمله Genai و سایر مدل های ML) را بسازند و اداره کنند. و (ب) برف، که یک پلتفرم را اداره می کند که امکان تجزیه و تحلیل داده ها و دسترسی همزمان مجموعه داده ها با حداقل تأخیر را فراهم می کند.
4. پرورش یک فرهنگ داده محور
- دسترسی به داده ها را با اجرای ابزارهای سلف سرویس AI که استفاده می کنند دموکراتیک کنید پرس و جو زبان طبیعی (NLQ) برای دسترسی به بینش داده ها
- کارمندان Upskill در AI و سواد داده ها و تیم های قطار در AI ، Genai و سایر فرآیندهای حاکمیت داده ها
- تشویق همکاری بین دانشمندان داده ، مهندسان و تیم های تجاری برای تسهیل در به اشتراک گذاری داده ها و ایجاد بینش های جامع تر
نمونه بارز شرکتی که به طور فعال یک فرهنگ داده محور را به شدت متکی به هوش مصنوعی می کند وابسته به آمازون، که از داده های مشتری به طور گسترده ای برای شخصی سازی توصیه های محصول ، بهینه سازی تدارکات و تصمیم گیری های آگاهانه در زمینه فعالیت های خود استفاده می کند ، و داده ها را به عنوان ستون اصلی استراتژی خود تبدیل می کند.
ساختن یک پایه داده برای آینده
با توجه به اخیر بررسی kpmg، 67 ٪ از رهبران مشاغل انتظار دارند که هوش مصنوعی در طی دو سال آینده اساساً مشاغل خود را تغییر دهد و 85 ٪ احساس می کنند که کیفیت داده ها بزرگترین تنگنا برای پیشرفت هستند. این بدان معناست که زمان آن رسیده است که دوباره در مورد داده ها فکر کنیم ، نه تنها بر روی ذخیره سازی بلکه بر قابلیت استفاده و کارآیی. شرکت ها با به دست آوردن پایه های داده خود به ترتیب ، شرکت ها می توانند سرمایه گذاری های هوش مصنوعی خود را در آینده اثبات کنند و خود را برای نوآوری مداوم و پایدار قرار دهند.
