בשלות נתונים: אבן הפינה של חדשנות מבוססת בינה מלאכותית

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

בשלות נתונים: אבן הפינה של חדשנות מבוססת בינה מלאכותית
תמונה על ידי גוגל DeepMind

במרדף הבלתי פוסק אחר חדשנות והבטחת יתרון תחרותי, עסקים רותמים בהדרגה את כוחה של בינה מלאכותית (AI) ככלי טרנספורמטיבי. ההבטחה של בינה מלאכותית לייעל את הפעילות, להעלות את תהליכי קבלת ההחלטות ולחשוף דפוסים סמויים בתוך הנתונים, זירזה את האינטגרציה המהירה שלה בין תעשיות, במיוחד בקמעונאות, ייצור והפצה.

עם זאת, למרות האפשרויות המשכנעות, השגת היתרונות המקסימליים של AI תלויה בבסיס חזק של בגרות נתונים. למרבה הצער, ארגונים רבים נתקלים באתגרים בהשגת בגרות זו בשל גורמים שונים. אתגרים אלה כוללים לרוב:

ממגורות נתונים מפוצלים
איכות נתונים ירודה
שקיפות מוגבלת לגבי נכסי נתונים ומיומנויות
אינרציה ארגונית לקראת שיקום האיזון בין טכנולוגיה כמאפשרת לעומת ספקית של צורכי נתונים עסקיים

במאמר זה, אדגיש אסטרטגיות מרשם להתגברות על האתגרים הללו לקראת ביסוס בסיס נתונים חזק להרחבת יכולות בינה מלאכותית מובחנת.

מנהיגי קמעונאות, ייצור והפצה משתמשים בכוחה של AI כדי להשיג תוצאות יוצאות דופן, החל מאופטימיזציה של שרשראות אספקה ועד לניבוי התנהגות לקוחות. בינה מלאכותית גנרטיבית תופסת אחיזה במיינסטרים. סקר מנכ"ל Fortune/Deloitte שנערך לאחרונה מצא עניין נרחב של המנכ"ל בפוטנציאל של בינה מלאכותית גנרטיבית. בסקר שנערך לאחרונה, 79% מהמנכ"לים הביעו אופטימיות בפוטנציאל הטכנולוגיה לשפר את היעילות התפעולית, כאשר למעלה ממחציתם צופים את הופעתן של דרכים חדשות לצמיחה. חלק ניכר חשף מאמצים מתמשכים בהערכה והתנסות עם AI גנרטיבי, תוך דגש על גישה פרואקטיבית לניצול התקדמות חדשנית בנוף העסקי.

מובילי תעשייה עם רמות הבגרות הגבוהות ביותר של בינה מלאכותית הפגינו יכולות שונות להנעת מכירות ולייעל את התפעול. לדוגמה, מנוע ההמלצות המופעל על ידי AI של אמזון, המציע מוצרים המבוססים על רכישות קודמות והיסטוריית גלישה של הלקוח, היה מכריע בהגדלת המכירות. באופן דומה, Walmart השתמשה בהצלחה באלגוריתמים של בינה מלאכותית לניהול מלאי וחיזוי ביקוש, מה שאומר שענקית הקמעונאות פורסת בינה מלאכותית כדי להבטיח שהמוצרים יהיו זמינים מתי והיכן שהלקוחות שלה צריכים אותם.

עם זאת, על פי מודל הבגרות של AI של גרטנר, 52% מהארגונים הבינוניים עד הגדולים בארה"ב עדיין מתנסים ב-AI.

בשלות נתונים: אבן הפינה של חדשנות מבוססת בינה מלאכותית

קציני נתונים ראשיים הממלאים תפקיד חיוני באימוץ AI ותמיכה בטרנספורמציה דיגיטלית ואחראים על אסטרטגיית נתונים וממשל בתוך ארגונים רואים באיכות הנתונים את אחד המכשולים הגדולים ביותר למינוף מלא של יכולות AI, על פי סקר AWS שנערך לאחרונה על למעלה מ-300 CDOs .

בואו נסתכל על אתגרי בגרות הנתונים המשפיעים על אימוץ בינה מלאכותית וכיצד להתגבר עליהם.

למרות הפוטנציאל הבלתי מעורער של בינה מלאכותית, ארגונים רבים זקוקים לעזרה בהגדלת מקרי שימוש התומכים בבינה מלאכותית עקב מכשולים הקשורים לנתונים. כאשר ארגונים יוצאים ליוזמות בינה מלאכותית שאפתניות, הם נתקלים לעתים קרובות במחסומים משמעותיים שמפריעים ליישום בזמן ואימוץ נרחב. ארגונים חייבים לתעדף בשלות נתונים כדי לנווט את האתגרים הללו ולממש את הפוטנציאל של בינה מלאכותית.

בשלות נתונים מתייחסת ליכולת של ארגון לנהל, לשלוט ולנצל ביעילות את נכסי הנתונים שלו. הוא כולל יכולות איכות נתונים, ממשל, אינטגרציה וניתוח. חוסר בשלות נתונים יכול להוביל למספר אתגרים המעכבים אימוץ AI ומדרגיות, כגון:

ממגורות נתונים ופרוגמנטציה: נתונים המפוזרים על פני מערכות ופורמטים שונים יוצרים ממגורות נתונים, מה שיכול למנוע ניצול הוליסטי בכל החברה.
בעיות באיכות נתונים: נתונים לא מדויקים, לא מלאים או לא עקביים יכולים להוביל למודלים פגומים של AI ותובנות לא אמינות.
פערי ממשל נתונים: ללא נוהלי ממשל נתונים נאותים, עסקים יכולים להתמודד עם בעיות הקשורות לאבטחת נתונים, פרטיות וציות.
יכולות ניתוח נתונים מוגבלות: חוסר היכולת לחלץ תובנות משמעותיות מהנתונים עלול להפריע להתפתחות והיישום של AI.

אתגרים אלה מדגישים את התפקיד הקריטי של בשלות נתונים בהפעלת מדרגיות בינה מלאכותית. כדי להתגבר על מכשולים אלה, ארגונים חייבים לאמץ גישה מקיפה לניהול וממשל נתונים.

DataArt מציעה לארגונים אסטרטגיות ופתרונות מקיפים להגדלת בשלות הנתונים. אנו דוחפים את השותפים שלנו לעבר מערכת אקולוגית של תוכנה שבה הנתונים מועברים לדמוקרטיה, זריזה ומונעת מטרה, תוך התגברות על מכשולים שמפריעים לאימוץ בינה מלאכותית. על ידי טיפוח תרבות של בעלות על נתונים, העצמה וחדשנות, ארגונים ממוקמים טוב יותר לרתום את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של בינה מלאכותית ולהניע מקרי שימוש ניתנים להרחבה, התומכי בינה מלאכותית, וממקמים את עצמם בחוד החנית של עתיד המוגדר על ידי מצוינות מונעת נתונים וצמיחה מתמשכת .

הופעתן של אסטרטגיות Data Mesh ו-Data Product מבשרת על שינוי פרדיגמה טרנספורמטיבי בכלכלה העולמית. Data Mesh, גישה ארכיטקטונית חדשה, דוגלת בביזור בעלות וניהול נתונים, טיפוח ארכיטקטורת נתונים מונחית תחום בארגון יחיד. אסטרטגיה זו נועדה להקל על צווארי הבקבוק של אגמי נתונים מרכזיים או מחסנים על ידי הפצת בעלות על נתונים לצוותים ספציפיים לתחום. באמצעות עבודה זו של הפצת נתונים, Data Mesh מעצימה צוותים לאצור, להחזיק ולפתח את מוצרי הנתונים שלהם, תוך קידום זריזות ומדרגיות תוך שמירה על ממשל ואיכות נתונים.

בשלות נתונים: אבן הפינה של חדשנות מבוססת בינה מלאכותית
איור 1: מסגרת Data Mesh כדי לאפשר מימוש ערך מהיר באמצעות מוצרי נתונים מונעי תחום עסקי.

במקביל, אסטרטגיית מוצר הנתונים מגבשת עוד יותר את הבסיס למדרגיות בינה מלאכותית. הוא דוגל בהמשגה, יצירה וניהול של נתונים כמוצרים הנותנים מענה לצרכי המשתמש הספציפיים בארגון. כל מוצר נתונים מכיל בתוכו תובנות חשובות, מערכי נתונים מוכנים או כלים אנליטיים המותאמים לצריכה על ידי בעלי עניין מגוונים. גישה זו מטפחת תרבות של בעלות על נתונים ומעצימה צוותים לחדש, לשתף פעולה ולהפיק תובנות מעשיות ממוצרי נתונים שנאספו, מה שמאיץ את אימוץ הבינה המלאכותית.

לדוגמה, ניתן להשתמש במוצר נתונים אנליטיים לפילוח לקוחות ליצירת מוצרי נתוני נטישה, ושניהם יכולים לשמש למטרות שיווקיות כדי ליצור תוכן היפר-פרסונלי ללקוחות. ללא מוצר נתונים או שוק מוצר נתונים, הצוותים יצטרכו להשקיע זמן בבניית היכולות האנליטיות הללו מאפס. במקום זאת, כל מקרה שימוש חדש יכול לעשות שימוש חוזר ומוצרי נתונים קיימים, להפחית את זמן הפיתוח ולהפיק תפוקות עקביות יותר.

כאשר חברות חוצות תעשיות מחפשות דרכים יעילות יותר לנהל את הנתונים שלהן, יש לשקול בזהירות מספר גורמים. דמוקרטיזציה של נתונים כרוכה בהפיכת הנתונים לנגישים ומובנים לבעלי עניין, כמו מדעני נתונים, אנליסטים עסקיים, מומחי תחום, הנהלה ומנהלים. בנוסף, חברות חייבות להבטיח שהנתונים שלהן זמינים, קריאים אך גם מאובטחים ותואמים לתקנים ובקרות שקופים. יישום אמצעי האבטחה והתאימות הנכונים יסייע לעסקים לשמור על שלמות הנתונים, הפרטיות ועמידה ברגולציה.

התפתחות זו מייצגת שינוי ים באופן שבו ארגונים רותמים נתונים. מבחינה היסטורית, מחלקות IT היו אחראיות לבניית מודולים הקשורים לנתונים של החברה שלהן, כמו מחסנים ומוצרי נתונים אנליטיים. זה יכול להפוך למנחה טכנולוגי במקום לשלוט אך ורק בגישה והקצאה לנתונים על ידי יישום גישה המונעת בינה מלאכותית לדמוקרטיזציה של נתונים. עם מערכת פרוסה המופעלת על ידי בינה מלאכותית, IT יכול למקד את משאביו בהעצמת המשתמשים לנווט באופן עצמאי ולהפיק תובנות מנתוני החברה שלהם. הפעלת המעבר הזה דורשת שינוי מהותי בתפקיד ה-IT, מעבר משומרי סף לשותפים בטיפוח שיתוף פעולה וחדשנות.

איסוף נתונים ממלא תפקיד מרכזי בהבטחת האיכות, הרלוונטיות והשימושיות של נכסי נתונים בארגון. עם זאת, השמירה עליו היא לעתים קרובות אתגר בשל הנפח העצום והמגוון של מקורות נתונים, ממגורות פונקציונליות ומאמץ ידני. זה אחד התחומים שניתן לשפר עם AI. כלים ואלגוריתמים מונעי בינה מלאכותית יכולים להפוך משימות עיבוד נתונים לאוטומטיות, לאפשר איסוף מהיר יותר, ניקוי נתונים ונורמליזציה, ולצמצם מאמצים ידניים. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לזהות דפוסים בתוך נתונים וליצור הקשר מידע, ולאפשר איסוף וסיווג מדויקים יותר.

על ידי אימוץ ויישום אסטרטגיות אלה, ארגונים יכולים לבסס בסיס חזק לבגרות נתונים, המאפשר להם לרתום את הכוח של בינה מלאכותית ביעילות ולהרחיב מקרי שימוש התומכים בבינה מלאכותית בעסקיהם. בנוסף, DataArt יכולה לעזור לחברות להקים או לשפר יכולות בסיסיות המחברות בין טכנולוגיה, אנשים ותהליכים, כגון:

פירוק ממגורות נתונים: שילוב נתונים ממקורות שונים לתוך מאגר מרכזי, הבטחת עקביות ונגישות נתונים.
קביעת ממשל נתונים: הטמעת מסגרת המגדירה בעלות על נתונים, בקרות גישה, תקני איכות נתונים ומדיניות שימוש בנתונים.
שיפור איכות הנתונים: הטמעת בדיקות איכות נתונים, תהליכי ניקוי וטכניקות העשרה כדי לשפר את הדיוק והשלמות של הנתונים.
טיפוח אוריינות נתונים: הכשרת עובדים על עקרונות ניהול נתונים, טכניקות ניתוח נתונים וקבלת החלטות מונעת נתונים כדי לשפר את ניצול הנתונים הארגוניים.
השקעה בתשתית נתונים: שדרוג תשתית הנתונים כדי להתמודד עם הנפח, המהירות והמגוון הגדלים של הנתונים, תוך הבטחת אחסון, עיבוד וניתוח יעיל של נתונים.
חובקת DataOps: יישום נוהלי DataOps כדי להפוך תהליכי ניהול נתונים לאוטומטיים, המאפשרים אספקת נתונים מהירה ושיפור מתמיד.
מינוף פתרונות נתונים מבוססי ענן: שימוש בפלטפורמות נתונים מבוססות ענן כדי להשיג מדרגיות, גמישות ויעילות עלות בניהול נתונים.
ניטור ושיפור מתמיד: ניטור איכות הנתונים, תאימות הממשל ודפוסי שימוש כדי לזהות ולטפל באתגרים מתעוררים.

בשלות נתונים היא לא רק דרישה טכנית; זהו ציווי אסטרטגי עבור ארגונים המבקשים לנצל את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של AI. על ידי התמודדות עם האתגרים הקריטיים הקשורים לבגרות נתונים, ארגונים יכולים לסלול את הדרך לעתיד שעוצב על ידי תובנות מונעות נתונים וחדשנות מונעת בינה מלאכותית.

אולג רויז הוא סגן נשיא, קמעונאות והפצה ב-DataArt.