Поскольку энтузиазм в отношении ИИ стремительно растет, а 79% корпоративных стратегов считают ИИ и аналитику критически важными для своего успеха в ближайшие два года, остается одно серьезное препятствие: качество и готовность данных. Фактически, 70% наших дискуссий с CDAO вращаются вокруг этой проблемы.
Оценка качества и готовности данных
Чтобы оценить качество и готовность данных для ИИ, CDAO должны проанализировать:
- Базовые возможности работы с данными: эффективное хранение, прием, обработка, безопасность, управление и каталогизация данных формируют основу для надежного и продуктивного внедрения ИИ.
- Возможности потребления данных: бизнес-аналитика, варианты использования ИИ, платформы для ИИ/ML и монетизация данных определяют, как данные используются в моделях ИИ.
- Организационная структура: согласованность стратегии работы с данными и ИИ, организационная структура и грамотность в вопросах данных обеспечивают правильное и этичное использование решений ИИ в любом бизнес-контексте.
Если какой-либо из вышеперечисленных аспектов отсутствует или не проработан, рекомендуется устранить эти недостатки в первую очередь, прежде чем приступать к внедрению решения на базе ИИ, от которого зависят критически важные бизнес-результаты.
Повышение результатов и минимизация потерь с помощью комплексного подхода
Структура, предлагающая целостный подход к оценке качества данных, охватывающая базовые возможности работы с данными, возможности их потребления и организационную структуру, в конечном итоге оптимизирует воздействие и минимизирует потери в любой инициативе в области ИИ. Начиная с четкой и комплексной структуры, команды могут сосредоточить обсуждения на решении ключевых проблемных областей. Бенчмаркинг качества данных по каждому аспекту плана становится проще. Затем, после запуска инициативы, можно будет получить полезную обратную связь для эффективной оценки прогресса по всем проблемным направлениям.
Эти структурированные обсуждения и семинары можно использовать для запуска любой программы стратегии работы с данными. Информация, полученная в ходе этих дискуссий, может помочь организациям понять ключевые факторы успеха в области качества и готовности данных для ИИ и установить передовые методы работы. Для достижения оптимальных результатов привлекайте заинтересованные стороны как из технологического, так и из бизнес-секторов. Собирайте их мнения и заручитесь поддержкой для формирования практической дорожной карты от первоначальной концепции до окончательного развертывания приоритетных инициатив.
Используйте качество и готовность данных для успешного внедрения ИИ
Для достижения успешных результатов при любом внедрении на базе ИИ необходима прочная основа в виде качества и готовности данных. Чтобы достичь этого, используйте комплексную стратегию готовности данных, основанную на практической структуре, которая оценивает и учитывает качество данных на начальном этапе.
Учитывайте бизнес-требования с точки зрения потребления, чтобы согласовать ваш путь развития ИИ с целями заинтересованных сторон. Это сведет к минимуму проблемы с остановками и запусками на пути к масштабированию ИИ в будущем. Более того, правильно выстроив организационную структуру с самого начала, вы сможете полагаться на качественную аналитику данных, чтобы направлять свой путь развития ИИ и добиваться долгосрочного успеха.
Дипа Бел, руководитель практики управления данными в Wipro
Дипа Бел, руководитель практики управления данными в Wipro, является технологическим лидером с опытом работы в различных аспектах управления данными, включая интеграцию данных, качество и наблюдаемость данных, каталогизацию данных, хранение и миграцию данных. Обладая более чем 20-летним опытом, она преуспевает в стратегическом планировании, концептуализации, разработке и внедрении решений в области управления данными, которые способствуют росту бизнеса и повышению операционной эффективности. В своей текущей роли Дипа сосредоточена на разработке и реализации стратегий управления данными, которые соответствуют бизнес-целям клиентов и способствуют их достижению.
