Πολλές εταιρείες θέλουν να προχωρήσουν απευθείας στην τεχνητή νοημοσύνη. Η φιλοδοξία είναι λογική, αλλά η σειρά συχνά δημιουργεί προβλήματα. Οι ροές εργασίας AI εξαρτώνται από την ποιότητα των δεδομένων, την πρόσβαση, την τεκμηρίωση και την ιδιοκτησία. Εάν αυτά τα θεμέλια είναι αδύναμα, το επίπεδο AI κληρονομεί τη σύγχυση.
Η στρατηγική δεδομένων είναι η εργασία που κάνει πιο εύκολη την εμπιστοσύνη των αναλυτικών στοιχείων και της τεχνητής νοημοσύνης. Καθορίζει ποια δεδομένα έχουν σημασία, από πού προέρχονται, ποιος τα κατέχει, πώς ελέγχεται η ποιότητα και πώς πρέπει να τα χρησιμοποιούν οι ομάδες.
Γιατί τα θεμέλια έχουν σημασία
Τα συστήματα AI είναι ευαίσθητα σε ασαφή δεδομένα. Εάν τα αρχεία πελατών είναι διπλά, οι κατηγορίες προϊόντων είναι ασυνεπείς, οι οικονομικοί ορισμοί διαφέρουν ανά τμήμα ή τα έγγραφα αποθηκεύονται χωρίς δομή, η επικύρωση της παραγωγής AI γίνεται πιο δύσκολη.
Το ίδιο θέμα υπάρχει και στο BI. Οι πίνακες εργαλείων και οι βοηθοί τεχνητής νοημοσύνης εξαρτώνται και οι δύο από κοινούς ορισμούς. Μια εταιρεία δεν μπορεί να αυτοματοποιήσει την υποστήριξη αποφάσεων με σιγουριά όταν οι βασικές μετρήσεις εξακολουθούν να αμφισβητούνται.
Η στρατηγική δεδομένων είναι λειτουργική, όχι θεωρητική
Μια χρήσιμη στρατηγική δεδομένων δεν πρέπει να είναι ένα μακρύ έγγραφο που κανείς δεν χρησιμοποιεί. Θα πρέπει να ορίζει κανόνες λειτουργίας: σύνολα δεδομένων προτεραιότητας, ιδιοκτήτες, πρότυπα πρόσβασης, ποιοτικούς ελέγχους, συνήθειες τεκμηρίωσης και αλληλουχία παράδοσης.
Η υπηρεσία στρατηγικής δεδομένων και διακυβέρνησης εστιάζει σε αυτούς τους πρακτικούς κανόνες λειτουργίας. Ο στόχος είναι να γίνουν τα δεδομένα αξιοποιήσιμα για αναφορές, αναλυτικά στοιχεία και τεχνητή νοημοσύνη χωρίς να χάνεται ο έλεγχος.
Τα καλύτερα δεδομένα μειώνουν τον κίνδυνο AI
Όταν τα δεδομένα τεκμηριώνονται και ελέγχονται, οι ροές εργασιών τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο εύκολο να ελεγχθούν. Οι ομάδες μπορούν να κατανοήσουν την ποιότητα της πηγής, να εφαρμόσουν στοιχεία ελέγχου πρόσβασης, να εντοπίσουν ευαίσθητα πεδία και να αποφασίσουν πού απαιτείται ανθρώπινη έγκριση.
Αυτό έχει σημασία για τον GDPR, αλλά έχει επίσης σημασία για την επιχειρηματική εμπιστοσύνη. Οι ομάδες δεν θα υιοθετήσουν αποτελέσματα τεχνητής νοημοσύνης εάν δεν μπορούν να κατανοήσουν από πού προέρχονται οι πληροφορίες ή γιατί δημιουργήθηκε η σύσταση.
Φτιάξτε το θεμέλιο παρέχοντας αξία
Η στρατηγική δεδομένων δεν χρειάζεται να καθυστερεί κάθε έργο AI. Η καλύτερη προσέγγιση είναι να συνδέσετε τις εργασίες θεμελίωσης με μια πραγματική περίπτωση χρήσης. Για παράδειγμα, η βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων πελατών μπορεί να υποστηρίξει τόσο τους πίνακες εργαλείων όσο και τον έλεγχο λογαριασμού με τη βοήθεια AI.
Αυτό δημιουργεί ορατή αξία ενώ βελτιώνει το υποκείμενο περιβάλλον δεδομένων. Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο ρεαλιστική όταν η εταιρεία αντιμετωπίζει τα θεμέλια δεδομένων ως μέρος της παράδοσης, όχι ως ξεχωριστή θεωρητική άσκηση.
Η ελάχιστη βάση πριν από τη σοβαρή AI
Μια εταιρεία δεν χρειάζεται μια πλατφόρμα επιχειρηματικών δεδομένων πριν από κάθε πείραμα AI. Χρειάζεται όντως μια ελάχιστη βάση για σοβαρή χρήση: γνωστούς κατόχους δεδομένων, τεκμηριωμένα σύνολα δεδομένων προτεραιότητας, σαφείς κανόνες πρόσβασης, βασικούς ελέγχους ποιότητας δεδομένων και μια απόφαση σχετικά με το ποιες ευαίσθητες πληροφορίες πρέπει να παραμείνουν εκτός ανεξέλεγκτων εργαλείων.
Αυτό το θεμέλιο είναι χρήσιμο ακόμα κι αν το πρώτο έργο είναι μικρό. Ένας βοηθός εξυπηρέτησης πελατών, ένας πίνακας ελέγχου διαχείρισης ή μια ροή εργασίας εγγράφων εξαρτώνται από τις ίδιες ερωτήσεις: από πού προέρχονται οι πληροφορίες, ποιος μπορεί να έχει πρόσβαση σε αυτές και πώς γνωρίζουμε αν είναι αξιόπιστες;
Η στρατηγική δεδομένων θα πρέπει να δημιουργήσει ένα ανεκτέλεστο αρχείο παράδοσης
Το αποτέλεσμα της στρατηγικής δεδομένων πρέπει να είναι πρακτικό. Θα πρέπει να προσδιορίζει τα πιο σημαντικά επιχειρηματικά ερωτήματα, τις πηγές δεδομένων πίσω από αυτά, τα τρέχοντα κενά και ένα διαδοχικό ανεκτέλεστο. Αυτό το ανεκτέλεστο μπορεί να περιλαμβάνει ένα σημασιολογικό μοντέλο Power BI, μια μετεγκατάσταση αποθήκης δεδομένων, ένα λεξικό KPI, μια διαδικασία ποιότητας δεδομένων ή μια ροή εργασίας AI.
Η BI Solutions συνδέει αυτόν τον προγραμματισμό με τη μεταφορά στο cloud, επιχειρηματική ευφυΐα και <a href="/services/advanced-analytics-ai" class="text-gray-900 underline decoration-gray-300 hoverline-offset" συμβουλευτική</a> έτσι η στρατηγική μετατρέπεται σε ορατή παράδοση αντί να παραμένει έγγραφο.
FAQ
Ποιο είναι το πρώτο βήμα σε μια δέσμευση στρατηγικής δεδομένων; Το πρώτο βήμα είναι να χαρτογραφήσετε τις επιχειρηματικές αποφάσεις που έχουν σημασία, τις αναφορές που χρησιμοποιούνται ήδη, τα σύνολα δεδομένων πίσω από αυτά και τα σημεία πόνου που μειώνουν την εμπιστοσύνη ή την ταχύτητα.
Είναι η διακυβέρνηση δεδομένων μόνο για μεγάλους οργανισμούς; Όχι. Οι μικρές ομάδες χρειάζονται επίσης απλή διακυβέρνηση: ιδιοκτησία, ονομασία, πρόσβαση, ποιοτικοί έλεγχοι και κανόνες απορρήτου. Η διαδικασία μπορεί να είναι ελαφριά.
Πώς η στρατηγική δεδομένων υποστηρίζει το SEO ή την ανάπτυξη ιστού; Φόρμες ιστότοπου, εκδηλώσεις αναλυτικών στοιχείων, πηγές καμπάνιας και ταξίδια πελατών δημιουργούν δεδομένα. Μια στρατηγική καθαρών δεδομένων καθιστά αυτές τις πληροφορίες χρήσιμες για την υποβολή αναφορών, την ποιότητα των πελατών και τις μελλοντικές ροές εργασίας AI.
