По мере того как энтузиазм в отношении ИИ стремительно растет, и 79% корпоративных стратегов считают ИИ и аналитику критически важными для своего успеха в ближайшие два года, остается одно серьезное препятствие: здоровье данных и готовность. Фактически, 70% наших обсуждений с CDAO вращаются вокруг этой проблемы.
Оценка здоровья данных и готовности
Чтобы оценить здоровье данных и готовность к ИИ, CDAO должны оценить:
- Базовые возможности данных: эффективное хранение данных, их загрузка, обработка, безопасность, управление и каталогизация составляют основу для надежного и продуктивного внедрения ИИ.
- Возможности потребления данных: бизнес-аналитика, сценарии использования ИИ, платформы для ИИ/МО и монетизация данных определяют, как данные потребляются в моделях ИИ.
- Организационная структура: согласование стратегии данных и ИИ, организационной структуры и грамотности в области данных обеспечивает правильное и этичное обращение с решениями ИИ в любом бизнес-контексте.
Если какой-либо из вышеупомянутых аспектов отсутствует или неполон, рекомендуется сначала устранить эти недостатки, прежде чем приступать к решению на основе ИИ, от которого зависят критически важные бизнес-результаты.
Повышайте результаты и минимизируйте потери с помощью целостного подхода
Структура, предлагающая целостный подход к оценке здоровья данных, охватывающая базовые возможности данных, возможности потребления данных и организационную структуру, в конечном итоге оптимизирует влияние и минимизирует потери в любой инициативе по ИИ. Начиная с четкой целостной структуры, команды могут сосредоточить обсуждения на решении ключевых проблемных областей. Оценка здоровья данных по каждому аспекту плана становится проще. Затем, после запуска инициативы, можно точно определить полезную обратную связь для эффективной оценки прогресса в проблемных областях.
Эти структурированные обсуждения и семинары могут быть использованы для запуска любой программы стратегии данных. Информация из этих обсуждений может помочь организациям понять ключевые факторы успеха здоровья данных и готовности к ИИ и установить лучшие практики. Для достижения оптимальных результатов привлекайте заинтересованные стороны как из технологического, так и из бизнес-секторов. Соберите их мнения и поддержку, чтобы сформулировать практическую дорожную карту от первоначальной концепции до конечного внедрения приоритетных инициатив.
Используйте здоровье данных и готовность для победоносного внедрения ИИ
Для достижения победоносных результатов при любом внедрении на основе ИИ требуется прочная основа здоровья данных и готовности. Чтобы этого добиться, используйте целостную стратегию готовности данных, построенную на практической структуре, которая заранее оценивает и устраняет проблемы здоровья данных.
Учитывайте бизнес-требования с точки зрения потребления, чтобы согласовать ваш путь в ИИ с намеченными целями заинтересованных сторон. Это минимизирует проблемы остановок и запусков на пути к масштабированию ИИ в будущем. Более того, правильно выстроив организационную структуру заранее, вы сможете полагаться на качественную аналитику данных, чтобы направлять ваш путь в ИИ и достигать долгосрочного успеха.
Дипа Бел, руководитель практики управления данными Wipro
Дипа Бел, руководитель практики управления данными Wipro, является технологическим лидером с опытом в различных аспектах управления данными, включая интеграцию данных, качество данных и наблюдаемость, каталог данных, хранение данных и миграцию данных. Имея более чем 20-летний опыт, она преуспевает в стратегическом планировании, разработке концепций, создании и внедрении решений в области управления данными, которые способствуют росту бизнеса и повышают операционную эффективность. В своей текущей роли Дипа сосредоточена на разработке и реализации стратегий управления данными, которые соответствуют бизнес-целям клиентов и способствуют их достижению.
