Datamognad: Hörnstenen för AI-aktiverad innovation

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Datamognad: Hörnstenen i AI-aktiverad innovation
Foto: Google DeepMind

I den obevekliga strävan efter innovation och säkra en konkurrensfördel, utnyttjar företag successivt kraften i artificiell intelligens (AI) som ett transformativt verktyg. Löftet från AI att effektivisera verksamheten, höja beslutsprocesser och avslöja dolda mönster inom data har stimulerat dess snabba integration mellan branscher, särskilt inom detaljhandel, tillverkning och distribution.

Men, trots de övertygande möjligheterna, förutsätter att uppnå de maximala fördelarna med AI på en robust grund för datamognad. Tyvärr möter många företag utmaningar för att uppnå denna mognad på grund av olika faktorer. Dessa utmaningar omfattar ofta:

Fragmenterade datasilos
Dålig datakvalitet
Begränsad transparens om datatillgångar och kompetens
Organisatorisk tröghet mot att återupprätta en balans mellan teknik som möjliggörare kontra leverantör av affärsdatabehov

I den här artikeln kommer jag att lyfta fram föreskrivande strategier för att övervinna dessa utmaningar mot att etablera en robust databas för att skala differentierade AI-förmågor.

Detaljhandels-, tillverknings- och distributionsledare använder AI:s kraft för att uppnå anmärkningsvärda resultat, från att optimera leveranskedjor till att förutsäga kundbeteende. Generativ AI vinner mainstream dragkraft. En nyligen genomförd undersökning av Fortune/Deloitte CEO fann ett utbrett VD-intresse för potentialen hos generativ AI. I en färsk undersökning, 79 % av verkställande direktörer uttryckte optimism i teknikens potential att förbättra operativ effektivitet, där mer än hälften förväntar sig uppkomsten av nya vägar för tillväxt. En betydande del avslöjade pågående ansträngningar för att utvärdera och experimentera med generativ AI, vilket understryker ett proaktivt tillvägagångssätt för att utnyttja banbrytande framsteg i affärslandskapet.

Branschledare med de högsta nivåerna av AI-mognad har visat differentierade kapaciteter för att driva försäljning och optimera verksamheten. Till exempel har Amazons AI-drivna rekommendationsmotor, som föreslår produkter baserade på en kunds tidigare köp och webbhistorik, varit avgörande för att driva försäljningen. På liknande sätt har Walmart framgångsrikt använt AI-algoritmer för lagerhantering och efterfrågeprognoser, vilket innebär att detaljhandelsjätten distribuerar AI för att säkerställa att produkter är tillgängliga när och där kunderna behöver dem.

Ändå, enligt Gartners AI-mognadsmodell, 52 % av medelstora till stora amerikanska organisationer experimenterar fortfarande med AI.

Datamognad: Hörnstenen i AI-aktiverad innovation

Chief data officers som spelar en viktig roll för att ta till sig AI och stödja digital transformation och är ansvariga för datastrategi och styrning inom organisationer ser datakvalitet som ett av de största hindren för att fullt ut utnyttja AI-kapaciteten, enligt en nyligen genomförd AWS-undersökning av över 300 CDO:er .

Låt oss titta på datamognadsutmaningarna som påverkar AI-anpassningen och hur man kan övervinna dem.

Trots den obestridliga potentialen hos AI behöver många företag hjälp med att skala AI-aktiverade användningsfall på grund av datarelaterade hinder. När organisationer påbörjar ambitiösa AI-initiativ, stöter de ofta på betydande vägspärrar som hindrar snabb implementering och utbredd användning. Organisationer måste prioritera datamognad för att navigera i dessa utmaningar och fullt ut inse potentialen med AI.

Datamognad hänvisar till en organisations förmåga att effektivt hantera, styra och använda sina datatillgångar. Det omfattar datakvalitet, styrning, integration och analysfunktioner. En brist på datamognad kan leda till flera utmaningar som hindrar AI-användning och skalbarhet, såsom:

Datasilos och fragmentering: Data spridda över olika system och format skapar datasilos, vilket kan förhindra holistisk användning i hela företaget.
Datakvalitetsproblem: Inexakta, ofullständiga eller inkonsekventa data kan leda till felaktiga AI-modeller och opålitliga insikter.
Datastyrningsluckor: Utan korrekt datastyrning kan företag möta problem relaterade till datasäkerhet, integritet och efterlevnad.
Begränsade dataanalysfunktioner: Oförmågan att extrahera meningsfulla insikter från data kan hämma utvecklingen och tillämpningen av AI.

Dessa utmaningar understryker den avgörande roll som datamognad spelar för att möjliggöra AI-skalbarhet. För att övervinna dessa hinder måste företag anta en omfattande datahanterings- och styrningsmetod.

DataArt erbjuder företag omfattande strategier och lösningar för att öka datamognad. Vi driver våra partners mot ett mjukvaruekosystem där data är demokratiserad, smidig och målstyrd, och övervinner hinder som hindrar AI-anpassningen. Genom att främja en kultur av dataägande, bemyndigande och innovation, är företag bättre positionerade för att utnyttja AI:s transformativa potential och driva skalbara, AI-aktiverade användningsfall, och placera sig själva i framkanten av en framtid definierad av datadriven excellens och hållbar tillväxt .

Framväxten av strategierna Data Mesh och Data Product förebådar ett transformativt paradigmskifte i den globala ekonomin. Data Mesh, ett nytt arkitektoniskt tillvägagångssätt, förespråkar decentralisering av dataägande och hantering, och främjar domändriven dataarkitektur i ett enda företag. Denna strategi syftar till att lindra flaskhalsarna i centraliserade datasjöar eller lager genom att distribuera dataägande till domänspecifika team. Genom detta arbete med datadistribution ger Data Mesh team möjlighet att kurera, äga och utveckla sina dataprodukter, vilket främjar smidighet och skalbarhet samtidigt som datastyrning och kvalitet bibehålls.

Datamognad: Hörnstenen i AI-aktiverad innovation
Figur 1: Data Mesh-ramverk för att möjliggöra snabb värdeförverkligande genom affärsdomändrivna dataprodukter.

Samtidigt stärker dataproduktstrategin ytterligare grunden för AI-skalbarhet. Det förespråkar konceptualisering, skapande och hantering av data som produkter som tillgodoser specifika användarbehov inom en organisation. Varje dataprodukt kapslar in värdefulla insikter, förberedda datauppsättningar eller analytiska verktyg skräddarsydda för konsumtion av olika intressenter. Detta tillvägagångssätt främjar en kultur av dataägande och ger teamen möjlighet att förnya, samarbeta och härleda handlingsbara insikter från utvalda dataprodukter, vilket påskyndar AI-anpassningen.

Till exempel kan en analytisk dataprodukt för kundsegmentering användas ytterligare för att skapa churn-dataprodukter, och båda kan användas i marknadsföringssyfte för att generera hyperpersonifierat innehåll för kunder. Utan en dataprodukt eller dataproduktmarknadsplats skulle teamen behöva lägga tid på att bygga dessa analytiska kapaciteter från grunden. Istället kan varje nytt användningsfall återanvända och återanvända befintliga dataprodukter, vilket minskar utvecklingstiden och ger mer konsekventa resultat.

När företag över olika branscher söker effektivare sätt att hantera sin data måste flera faktorer övervägas noggrant. Datademokratisering innebär att göra data tillgänglig och begriplig för intressenter, som datavetare, affärsanalytiker, domänexperter, ledning och chefer. Dessutom måste företag säkerställa att deras data är lättillgänglig, läsbar men också säker och överensstämmer med transparenta standarder och kontroller. Genom att implementera korrekta säkerhets- och efterlevnadsåtgärder kommer företag att hjälpa företag att skydda dataintegritet, integritet och regelefterlevnad.

Denna utveckling representerar en förändring i hur organisationer utnyttjar data. Historiskt sett var IT-avdelningar ansvariga för att bygga företagets datarelaterade moduler, som lager och analytiska dataprodukter. Det kan bli en teknikfacilitator snarare än att enbart kontrollera dataåtkomst och tillhandahållande genom att implementera en AI-driven strategi för datademokratisering. Med ett utrullat AI-drivet system kan IT fokusera sina resurser på att ge användare möjlighet att självständigt navigera och hämta insikter från företagets data. För att möjliggöra denna övergång krävs en grundläggande förändring av IT:s roll, från gatekeepers till partners för att främja samarbete och innovation.

Datakurering spelar en avgörande roll för att säkerställa kvaliteten, relevansen och användbarheten av datatillgångar inom en organisation. Men att underhålla det är ofta en utmaning på grund av den stora volymen och variationen av datakällor, funktionella silos och manuella ansträngningar. Detta är ett av de områden som kan förbättras med AI. AI-drivna verktyg och algoritmer kan automatisera databearbetningsuppgifter, vilket möjliggör snabbare kurering, datarensning och normalisering, vilket minskar manuella ansträngningar. AI-algoritmer kan känna igen mönster i data och kontextualisera information, vilket underlättar mer exakt kurering och kategorisering.

Genom att anta och implementera dessa strategier kan företag etablera en stark grund för datamognad, vilket gör det möjligt för dem att utnyttja AI:s kraft effektivt och skala AI-aktiverade användningsfall över sina verksamheter. Dessutom kan DataArt hjälpa företag att etablera eller förbättra grundläggande grundläggande kapaciteter som kopplar samman teknik, människor och processer, såsom:

Bryta ner datasilos: Integrera data från olika källor i ett centraliserat arkiv, vilket säkerställer datakonsistens och tillgänglighet.
Etablera datastyrning: Implementera ett ramverk som definierar dataägande, åtkomstkontroller, datakvalitetsstandarder och dataanvändningspolicyer.
Förbättra datakvalitet: Implementera datakvalitetskontroller, rensningsprocesser och anrikningstekniker för att förbättra datanoggrannheten och fullständigheten.
Främja datakompetens: Utbilda anställda i datahanteringsprinciper, dataanalystekniker och datadrivet beslutsfattande för att förbättra organisationens dataanvändning.
Investera i datainfrastruktur: Uppgradering av datainfrastruktur för att hantera den växande volymen, hastigheten och variationen av data, vilket säkerställer effektiv datalagring, bearbetning och analys.
Omfamna DataOps: Implementering av DataOps-praxis för att automatisera datahanteringsprocesser, vilket möjliggör snabb dataleverans och kontinuerliga förbättringar.
Utnyttja molnbaserade datalösningar: Använda molnbaserade dataplattformar för att få skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet i datahantering.
Kontinuerlig övervakning och förbättring: Övervakning av datakvalitet, efterlevnad av styrning och användningsmönster för att identifiera och hantera nya utmaningar.

Datamognad är inte bara ett tekniskt krav; det är ett strategiskt krav för företag som vill frigöra AIs transformativa potential. Genom att ta itu med de kritiska utmaningarna som är förknippade med datamognad kan företag bana väg för en framtid formad av datadrivna insikter och AI-driven innovation.

Oleg Royz är Vice President, Retail and Distribution på DataArt.